ChipAgents lève 60 millions pour accélérer la conception de puces

ChipAgents a levé 60 millions de dollars de plus en Série A2, ce qui porte son tour Série A à 134 millions de dollars, alors que les industriels des semi-conducteurs cherchent à raccourcir des cycles de conception et de vérification particulièrement lourds. La société, basée à Santa Clara, dit avoir déployé sa technologie chez plus de 120 fabricants de puces, dont Micron et MediaTek. L’enjeu est simple : dans une industrie où une erreur détectée trop tard peut coûter des semaines, l’IA agentique promet de faire gagner du temps là où les équipes en perdent le plus.

Des agents d’IA taillés pour la vérification, pas pour la démonstration

ChipAgents ne vise pas un assistant de programmation généraliste, mais un problème très spécialisé : les workflows de semi-conducteurs, qui enchaînent architecture, spécifications, code RTL, environnements de vérification, simulations, couverture, analyse formelle, débogage, optimisation de puissance, timing et clôture de conception. Dans ce contexte, sa plateforme s’appuie sur des agents capables d’interpréter des spécifications, de générer du code RTL et des actifs de vérification, puis de mener une analyse automatique des causes racines. Autrement dit, on n’est pas sur le “copier-coller plus vite”, mais sur des tâches multi-étapes que l’outil peut planifier et exécuter.

Cette approche a un avantage concret : la vérification produit des signaux mesurables. Un code généré se compile, une assertion se teste, une simulation se lance, une couverture se calcule. ChipAgents mise donc sur un terrain plus contrôlable que celui d’un chatbot à qui l’on demanderait de dessiner une puce entière sur un coin de prompt. Le système enquête sur les fichiers de conception, les bancs de test, les journaux d’erreurs et les formes d’onde, en parallèle, pour isoler la source probable d’un défaut. Le tout fonctionne avec les outils d’automatisation électronique déjà en place, ce qui évite aux industriels de tout jeter pour repartir à zéro — personne ne fait ça dans une fab de puces, même après un mauvais lundi.

Une traction commerciale déjà visible

La nouvelle levée intervient six mois après le premier closing de la Série A et après une multiplication par six du revenu récurrent annuel au premier semestre 2026, selon ChipAgents. La société explique aussi que son système a aidé Whalechip sur un projet de débogage de system-on-chip : quatre bugs critiques auraient été identifiés, et les cycles d’analyse seraient passés de plusieurs jours à 15 à 60 minutes. ChipAgents dit que cela a permis d’éviter jusqu’à deux semaines de retard potentiel. Ambiq, spécialiste des semi-conducteurs ultra-basse consommation pour objets alimentés par batterie, a de son côté étendu l’usage de la plateforme à d’autres équipes après évaluation.

Ces déploiements comptent autant que le financement lui-même. Dans les semi-conducteurs, les acheteurs regardent moins les démonstrations brillantes que la capacité d’un outil à tenir dans des flux réels, avec des contraintes de sécurité, de gouvernance et de propriété intellectuelle. C’est dans cette logique que ChipAgents a rejoint le programme Amazon Web Services Partner Network et obtenu une attestation SOC 2 Type II. Ces éléments ne remplacent pas la preuve produit, mais ils enlèvent quelques objections classiques au passage.

Pourquoi les investisseurs misent sur ce créneau

Le nouveau tour a été mené avec l’arrivée de B Capital comme nouvel investisseur, aux côtés des actionnaires déjà présents : Bessemer Venture Partners, Micron, MediaTek, Ericsson, ScOp Venture Capital et d’autres. La lecture du marché est claire : les puces deviennent plus complexes à vérifier à mesure que les architectures se diversifient, que les équipes travaillent sur davantage d’outils et que les contraintes de signoff se multiplient. Dans ce contexte, ChipAgents défend l’idée qu’une partie du travail d’ingénierie peut être absorbée par des agents spécialisés, sans remplacer les chaînes d’outillage existantes.

Fondée en 2024 par William Wang, chercheur en IA et professeur associé à l’Université de Californie à Santa Barbara, la société veut maintenant prouver que son approche peut s’étendre à d’autres architectures de puces, à plusieurs environnements EDA et à des organisations d’ingénierie plus vastes. La vraie question n’est plus de savoir si l’IA peut générer du code. Elle est de savoir si elle peut réduire, de manière fiable, les heures perdues à traquer un bug dans des fichiers, des logs et des formes d’onde. C’est moins spectaculaire qu’un démonstrateur de salon, mais beaucoup plus utile.