Breakouts Disrupt 2026 : Ce Que Les Fondateurs Doivent Voir

Vous avez déjà quitté une grande scène avec une phrase brillante et zéro réponse à la question qui vous empêchait de dormir. À San Francisco, du 13 au 15 octobre 2026, TechCrunch ouvre les portes de Moscone West pour plus de dix mille fondateurs, investisseurs et opérateurs. Les keynotes donneront le ton. Les salles breakout, elles, sont taillées pour l’inverse : cinquante minutes, un sujet serré, et le micro qui circule. Le programme complet vient d’être dévoilé. Il ne parle pas d’un futur vague. Il parle de machines qui agissent, d’agents qui codent à votre place, d’argent qui se déplace de l’entraînement vers l’inférence, et de levées qui meurent pour des raisons bêtes. Si vous construisez quelque chose cette année, ces sessions sont moins un agenda qu’une carte des angles morts.

Pourquoi ces salles valent plus qu’une keynote

Une scène principale sert à être vu. Une salle breakout sert à repartir avec une décision. Chaque session dure environ cinquante minutes, mélange un point de vue d’expert et des questions du public, et se remplit selon l’ordre d’arrivée. La capacité est limitée. Autrement dit, le fondateur qui arrive cinq minutes en retard peut rater la seule conversation de la journée qui concernait vraiment son tour de table, son recrutement ou son architecture produit.

Le fil rouge n’est pas une mode. C’est une tension. L’intelligence artificielle quitte le statut de fonctionnalité pour devenir une couche d’exécution : dans le code, dans l’usine, dans l’orbite, dans la manière de lever, d’embaucher et de grandir. Les intervenants viennent d’Anthropic, de Cerebras, de SOSV HAX, de fonds comme Glasswing, Venrock, General Catalyst ou Cantos, et d’opérateurs qui ont déjà fait le chemin du produit au capital. Le public, lui, est composé de gens qui doivent trancher lundi matin.

Trois questions reviennent, sous des titres différents. Où se loge la valeur quand le modèle cesse d’être le fossé. Comment faire confiance à un système qui agit. Et comment une équipe humaine reste le système d’exploitation quand les outils accélèrent tout le reste. Le reste de cet agenda se lit mieux si l’on garde ces trois questions en tête, plutôt que de cocher des noms célèbres.

Les organisateurs rappellent aussi une mécanique commerciale simple : une réduction pouvant aller jusqu’à cent dollars sur le pass, un second billet à moitié prix, un tarif de groupe à partir de quatre personnes, et un pass Expo+ à soixante-quinze dollars pour celles et ceux qui viennent d’être licenciés, tant qu’il en reste. Ce n’est pas le cœur du sujet. C’est le prix d’entrée dans des salles qui, elles, parlent de survie opérationnelle.

L’IA physique, au-delà du slogan

Susan Schofer, associée et directrice scientifique de SOSV HAX, et Duncan Turner, associé général et directeur général du même programme, ouvrent une question que beaucoup de decks esquivent. Qu’est-ce qui mérite vraiment le nom d’IA physique. Le logiciel qui classe des images n’en est pas. Une machine qui perçoit, raisonne et agit dans un environnement imprévisible commence à y prétendre. La différence n’est pas cosmétique. Elle change le calendrier, le capital et le type d’échec.

Construire dans le monde réel impose un autre playbook. Les données ne sont pas propres. Les capteurs mentent. Un bras qui rate de deux centimètres casse une pièce, pas un test unitaire. Les investisseurs qui regardent cette catégorie ne cherchent pas seulement un modèle impressionnant. Ils cherchent une boucle qui tient hors du laboratoire : perception, décision, action, vérification. Schofer et Turner, ancrés dans un accélérateur hardware, sont bien placés pour dire où les fondateurs se racontent des histoires.

Pour une jeune équipe, la leçon pratique est rude. Le prototype qui marche sur une table ne prouve pas le produit. Il prouve une démo. La session sponsorisée par SOSV devrait aider à distinguer ce qui est défendable de ce qui est seulement filmable. Si votre société touche à la robotique, à l’usine ou à n’importe quel geste physique automatisé, c’est l’une des salles où il faut arriver tôt.

Quand les bâtisseurs d’agents deviennent leurs propres utilisateurs

Steve Androulakis et Sachin Malhotra, membres du staff technique chez Anthropic, ne viennent pas vendre une vision. Ils viennent montrer comment deux métiers différents, l’ingénierie et l’architecture, tiennent leur journée avec des agents. Le titre joue sur l’idée d’être en infériorité numérique dans les deux sens : face à la machine, et face à la charge de travail. Le contenu, lui, est très concret. Faire tourner plusieurs agents Claude en parallèle. Déléguer du vrai travail d’ingénierie. Relire. Reprendre la main quand la sortie dérape. Intégrer cela au rythme ordinaire, pas à une démo du vendredi.

C’est précieux précisément parce que les intervenants construisent l’outil dont ils parlent. La tentation, dans beaucoup d’entreprises, est de traiter l’agent comme un stagiaire magique. La réalité opérationnelle est plus proche d’un collègue rapide et parfois faux. Il faut un protocole de revue, une façon de découper les tâches, et une règle claire sur ce qui ne doit jamais partir sans regard humain. Une salle qui montre la récupération après erreur vaut plus qu’une salle qui montre un enchaînement parfait.

Les fondateurs qui recrutent en ce moment devraient écouter autre chose encore. Le métier d’ingénieur se déplace. Moins de frappe linéaire, plus d’orchestration, de spécification et de jugement. Cela change les fiches de poste, les entretiens et la manière dont on mesure la productivité. Une équipe qui copie un workflow vu sur une scène sans comprendre la revue va produire du code fragile plus vite. Une équipe qui copie la discipline de revue peut, elle, raccourcir ses cycles sans perdre le fil.

• Lancer plusieurs agents en parallèle ne remplace pas la priorité : cela l’expose.
• La revue de sortie devient une compétence de management, pas un détail technique.
• L’erreur récupérée vaut mieux que la démo sans accroc.
• Le quotidien compte plus que le workshop exceptionnel.

Construire une IA à laquelle on peut se fier

Robbie Goldfarb, cofondateur de Forum AI, pose le problème que les tableaux de précision cachent. Quand un système prend en charge un travail à conséquences, être souvent juste ne suffit plus. Goldfarb s’appuie sur un parcours qui traverse la désinformation, la sécurité en ligne et le travail avec des laboratoires de modèles de fondation. Son angle : transformer le jugement humain expert en évaluations qui passent à l’échelle, puis définir ce qu’il faut pour qu’un système soit réellement fiable.

La confiance n’est pas un badge marketing. C’est un contrat. Qui est responsable quand la sortie est fausse. Quelle trace permet de rejouer la décision. Quel expert reste dans la boucle, et à quel coût. Beaucoup de startups vendent l’automatisation complète alors que leur client achète en réalité une réduction de risque. Confondre les deux fait rater le prix, le produit et parfois la régulation.

Pour un fondateur en phase d’amorçage, la session peut servir de miroir. Si votre argumentaire repose sur un score unique, vous n’avez pas encore de thèse de confiance. Si vous savez quelles erreurs sont acceptables, lesquelles sont fatales, et comment un humain expert les détecte sans devenir le goulot, vous avez quelque chose à défendre devant un client exigeant et devant un fonds. Forum AI se place exactement sur cette couture entre jugement et passage à l’échelle.

L’économie de l’inférence, là où se joue le prochain trillion

Hagay Lupesko, vice-président senior de l’IA cloud chez Cerebras Systems, et Rudina Seseri, fondatrice et associée gérante de Glasswing Ventures, regardent le déplacement de l’argent. Les modèles de frontière se commoditisent. La dépense et la différenciation glissent de l’entraînement vers l’inférence. Le titre de la session est net : le prochain trillion ne ressemblera pas au premier. Ce n’est pas une formule. C’est un changement de centre de gravité.

Quand le modèle n’est plus le fossé, la défendabilité se niche ailleurs. Dans la latence, qui devient une partie du produit. Dans le coût par requête, qui décide si une fonctionnalité peut vivre dans l’usage réel. Dans l’infrastructure choisie, qui fige la marge pour des années. Dans les données propriétaires et le flux de travail, qui restent difficiles à copier même si le poids du modèle circule. Les investisseurs vont chercher ces signes. Les fondateurs qui lèvent encore sur la seule promesse d’un modèle maison risquent d’arriver avec un argument déjà périmé.

Cerebras parle depuis le silicium et le cloud d’inférence. Glasswing parle depuis le capital. Le croisement est utile. Une startup peut avoir un usage magnifique et une économie impossible si chaque action utilisateur coûte trop cher ou répond trop tard. À l’inverse, une infra plus rapide ne crée pas un marché. Elle rend certains marchés enfin viables. C’est le genre de discussion qui devrait modifier une slide de modèle économique avant la prochaine rencontre investisseur.

Posez-vous trois chiffres avant d’entrer dans la salle. Coût moyen d’une action utile. Délai au-delà duquel l’utilisateur abandonne. Part de la marge qui part dans le calcul. Si vous ne les avez pas, la session servira au moins à savoir quoi mesurer en rentrant.

Bâtir hier, bâtir maintenant

Une table réunit Rumman Chowdhury, dirigeante et cofondatrice de Humane Intelligence, Payal Kadakia, fondatrice de ClassPass, Cassie Kozyrkov, fondatrice de Kozyr, et Holly Ransom, dirigeante d’Emergent. Le parrainage vient de Signify Business Cash World Elite Mastercard, porté par Wells Fargo. Le sujet, lui, dépasse le sponsor. Les fondamentaux de la création d’entreprise n’ont pas bougé. Les outils, si. Comment utiliser l’IA pour décider mieux et aller plus vite, sans oublier le biais, le jugement et le versant humain.

Kadakia a construit un produit grand public devenu une référence de réservation. Chowdhury travaille la face responsable et évaluative de l’IA. Kozyrkov vient de la décision et de la donnée. Ransom vient de la stratégie et de la conduite du changement. Ensemble, elles couvrent un angle que les sessions purement techniques laissent souvent de côté : une société n’est pas une somme de prompts. C’est une suite de paris, de recrutements et de renoncements.

Le piège de 2026 est la vitesse sans critère. On peut générer dix versions d’une page, d’une offre ou d’un plan en une heure. On ne peut pas générer le goût de ce qui mérite d’exister. Les fondatrices et opérateurs de cette table ont intérêt à rappeler où l’outil accélère et où il flatte. Un biais dans les données d’entraînement ne disparaît pas parce que l’interface est polie. Un jugement commercial faible, non plus.

• Les fondamentaux restent : problème réel, distribution, trésorerie, équipe.
• Les outils compriment le temps entre l’idée et le test.
• Le biais et le jugement ne s’externalisent pas à un modèle.
• Aller plus vite sans critère produit surtout plus de bruit.

Réussir une levée, de la préparation à la salle

Une session interactive, parrainée par Fidelity Private Shares, promet de couvrir la levée des deux côtés de la table. Les intervenants n’étaient pas encore nommés au moment de la publication de l’agenda. Le programme, en revanche, est déjà lisible. Ciblage des investisseurs. Construction de la relation. Prise de contact. Maintien de l’élan. Tables de capitalisation. Data rooms. Due diligence. L’idée centrale tient en une ligne : une bonne levée commence longtemps avant le pitch.

C’est le genre de salle que les fondateurs reportent, parce qu’elle paraît administrative. C’est aussi celle qui sépare un processus tenu d’un processus subi. Un data room brouillon ne dit pas seulement que les fichiers manquent. Il dit que la société ne sait pas raconter ses chiffres. Une cap table illisible fait peur avant même la discussion sur le produit. Un suivi irrégulier laisse mourir une intention qui était réelle au premier café.

Même sans noms confirmés, le format interactif mérite une place dans l’agenda si vous leve z dans les six mois. Arrivez avec une question précise, pas avec une demande générale de conseils. Par exemple : comment tenir l’élan quand trois fonds demandent la même donnée sous trois formats. Ou comment parler d’une table déjà encombrée sans donner l’impression d’un bricolage. Les réponses utiles naissent de cas, pas de slogans.

Après la victoire, le passage du fondateur à l’investisseur

Bruce K. Lee, dirigeant et fondateur de Keebeck Wealth Management, et Abhi Tiwari, cofondateur et associé général de Blank Ventures, prennent le sujet que l’on repousse toujours. Que se passe-t-il quand on cesse de lever pour commencer à allouer. Construire et financer une société demande un état d’esprit. Devenir investisseur en demande un autre. Les deux ne se succèdent pas naturellement le jour de la signature.

Beaucoup de fondateurs découvrent trop tard que l’exit n’est pas une fin de film. C’est un changement de métier. La patience n’a plus le même sens. Le rapport au risque non plus. L’ego, qui servait parfois à tenir un produit contre l’avis général, devient un handicap dès qu’il s’agit d’écouter un autre bâtisseur. Lee et Tiwari invitent à penser la stratégie d’après bien avant que l’après existe. Ce n’est pas de la diversion. C’est une façon de ne pas signer n’importe quel terme sheet sous prétexte que la sortie règlera tout.

Pour qui est encore loin d’une cession, la session reste pertinente. Elle éclaire ce que vos investisseurs, souvent d’anciens opérateurs, ont dans la tête quand ils parlent d’allocation, de réserve et de suivi. Comprendre leur second métier aide à parler le premier.

L’espace, terrain familier pour les bâtisseurs d’IA

Brian Cameron, directeur technique intérimaire de The Aerospace Corporation, Bosco Lai, dirigeant de Little Place Labs, et Shawn Sloan, fellow corporate pour l’intelligence artificielle au sein du même organisme, recadrent un marché que l’on croit réservé aux spécialistes. Le spatial ressemble à un club fermé. Beaucoup de ses problèmes, pourtant, parlent déjà aux équipes d’IA : flux de données massifs, décisions autonomes, traitement en temps réel, systèmes d’agents complexes. La session, sponsorisée par The Aerospace Corporation, cherche à relier ces capacités à des applications concrètes, commerciales et publiques.

Little Place Labs illustre le versant startup. Aerospace Corporation illustre le versant institutionnel, avec ses contraintes de sûreté et de mission. Le pont entre les deux est exactement là où des sociétés jeunes se perdent : elles sous-estiment le cycle de vente public, ou elles sur-estiment la fermeture du marché. Entre les deux, des besoins réels attendent des outils qui savent déjà gérer l’incertitude et le volume.

Si votre produit touche à l’observation, à la logistique de données ou à l’autonomie, cette salle peut ouvrir une piste que votre roadmap n’avait pas nommée. Le spatial n’est pas une déviation exotique. C’est parfois le même problème de pipeline, avec une orbite à la place d’un entrepôt.

Les erreurs de levée qui tuent un tour

Une seconde session sur le capital, celle-ci plus clinique, réunit Irena King, fondatrice et dirigeante de Surgicure Technologies, Richard Munassi, directeur d’accélérateur et directeur de la stratégie chez Tampa Bay Wave, Ashley Paston, associée chez General Catalyst, et Emily Zhen, principale chez HealthQuest Capital. Le parrainage est celui de Tampa Bay Wave. Le propos est sans détour. De belles sociétés mènent de mauvais processus. Le positionnement, la préparation, la stratégie d’investisseurs et l’exécution suffisent à faire dérailler un tour.

La présence d’une fondatrice de medtech à côté de capitaux généralistes et santé n’est pas un hasard. Dans les secteurs régulés, une erreur de récit coûte plus cher qu’ailleurs. On promet une adoption que le cycle clinique ne permet pas. On cible des fonds qui n’ont pas le mandat. On arrive en due diligence sans la pièce que tout le monde demande depuis le premier appel. Munassi, depuis l’accélérateur, voit ces schémas se répéter. Paston et Zhen les voient depuis l’autre côté de la table.

Le cadre annoncé va du premier pitch jusqu’à la clôture. C’est large, donc utile seulement si vous notez des exemples, pas des morale. Une erreur fréquente consiste à optimiser le deck et à négliger la séquence. Qui voit le dossier en premier. Quelle information est donnée à quel moment. Comment on répond à un non sans brûler le réseau. Ces détails paraissent petits jusqu’au jour où le tour se referme pour une raison que le produit ne méritait pas.

Un moteur de croissance à l’ère des agents

Patrick Burke, directeur général chez Hostinger, vient avec un angle rare sur une scène saturée de sociétés financées. Hostinger est présentée comme une licorne bâtie sans la dépendance classique au capital-risque pour sa croissance. La session, sponsorisée par la société, regarde comment l’IA raccourcit la distance entre un signal de marché et une action. Canaux de distribution sous-évalués. Boucle plus courte entre l’observation et le lancement. Expérimentation plus rapide. Workflows marketing agentiques mis au travail.

Le mot bootstrapped ne signifie pas absence d’ambition. Il signifie une discipline de marge et d’acquisition que beaucoup d’équipes financées repoussent. Burke devrait montrer où un canal encore bon marché se cache, et comment un agent peut tester une accroche, une page ou une séquence sans attendre le prochain sprint marketing. Le danger, symétrique, est de confondre vitesse d’expérience et apprentissage. Lancer vingt variantes ne sert à rien si personne ne sait quelle métrique tranche.

Pour une startup early stage, la transposition est directe. Repérez un canal que les concurrents jugent indigne. Mesurez le coût d’un utilisateur utile, pas d’un clic. Donnez à un agent le droit de proposer, pas le droit de publier sans garde-fou. Hostinger n’est pas un modèle à copier ligne à ligne. C’est une preuve que la croissance peut rester un métier d’exécution quand tout le monde parle de modèles.

L’exécution, vrai goulet de l’IA physique

Une deuxième salle revient sur le physique, avec un décalage net. Ethan Batraski, associé chez Venrock, Ivan Poupyrev, fondateur et dirigeant d’Archetype AI, et Ian Rountree, associé général chez Cantos, affirment que le problème n’est pas le modèle. C’est l’exécution. Comprendre le monde ne suffit pas. Il faut agir dedans. La couche qui relie perception, décision, action et vérification est, selon eux, l’endroit où se construiront certaines des sociétés les plus durables de l’IA industrielle.

Poupyrev vient du produit et de la recherche appliquée au geste et à l’environnement. Batraski et Rountree viennent du capital, avec des thèses qui supportent le hardware et les systèmes. Leur accord sur le mot exécution mérite qu’on s’y arrête. Beaucoup de pitchs s’arrêtent à la perception : nous voyons, nous détectons, nous classons. Le client industriel paie la suite. La pièce déplacée. L’alerte suivie d’un geste. La vérification que le geste a eu lieu. Sans cette fermeture de boucle, on vend un capteur élégant, pas une opération.

Si vous hésitez entre la session HAX et celle-ci, la première cadre la catégorie, la seconde cadre le goulet. Les voir toutes les deux, si les horaires le permettent, donne une lecture investisseur et une lecture bâtisseur. Archetype AI sert ici de preuve vivante : une société qui revendique l’action dans le monde réel, pas seulement sa description.

Le talent comme système d’exploitation

Nomi Khedawala, senior technical program manager chez Reddit, ferme la boucle humaine. L’IA change la façon dont le travail se fait. Les sociétés dépendent encore des personnes, de la confiance et de l’exécution. Son propos : aligner les équipes, voir les ruptures avant qu’elles grossissent, et poser des systèmes qui tiennent la responsabilité et la performance quand l’organisation grandit.

Le titre, le talent comme système d’exploitation, est juste. On peut changer le noyau des outils et garder une couche humaine mal conçue. Les symptômes sont connus. Décisions qui remontent trop haut. Responsabilités floues entre produit, recherche et go-to-market. Managers qui mesurent l’activité parce qu’ils ne savent plus mesurer le résultat. À l’échelle, ces flous coûtent plus cher que n’importe quel abonnement logiciel.

Reddit n’est pas une startup de garage, et c’est précisément l’intérêt. Khedawala parle depuis une organisation qui a déjà la complexité que beaucoup visent. Les fondateurs de vingt personnes peuvent en tirer une hygiène : écrire qui décide, repérer la friction pendant qu’elle est encore une conversation, et ne pas confondre embauche rapide et équipe qui tient. L’agent ne répare pas un flou de mandat. Il l’accélère.

Comment lire cet agenda sans se disperser

Douze sessions, trois jours, des salles qui se remplissent vite. Vouloir tout voir est une façon élégante de ne rien retenir. Mieux vaut choisir selon la contrainte qui bloque votre société ce trimestre, pas selon la notoriété des noms.

• Si votre produit touche au réel, priorisez HAX puis la salle Venrock, Poupyrev et Cantos.
• Si vos ingénieurs expérimentent déjà les agents, la session Anthropic est le calibrage.
• Si un client exigeant bloque sur la fiabilité, Forum AI parle votre langue.
• Si la marge fond dès que l’usage monte, Cerebras et Glasswing cadrent l’inférence.
• Si le tour est ouvert ou imminent, les deux salles levée ne sont pas redondantes : l’une prépare, l’autre évite l’accident.
• Si la croissance patine, Hostinger vaut mieux qu’une énième keynote sur la vision.
• Si l’équipe se tend, Reddit rappelle que l’outil ne remplace pas le mandat.

Le spatial et la table sur le passage fondateur-investisseur sont des options de second cercle, sauf si votre marché ou votre cap table les rendent centraux. La session sur bâtir hier et maintenant sert de contrepoids : elle empêche de croire que l’outillage neuf abolit les vieux métiers de la décision.

Préparez une question par salle, écrite à l’avance. Les cinquante minutes passent vite, et les meilleures réponses naissent de cas précis. Notez un chiffre, un nom de process, une contrainte. Évitez la question qui demande en réalité une validation. Les intervenants de cet agenda ont déjà vu des centaines de decks. Ils répondent mieux à une friction qu’à une ambition.

Ce que cet agenda dit du marché, au-delà des salles

Un programme de breakouts est aussi un sondage. On n’y met pas ce qui fait joli. On y met ce que les organisateurs pensent que dix mille personnes vont vouloir interroger. En 2026, ce sondage dit plusieurs choses nettes.

D’abord, l’IA n’est plus un track à part. Elle traverse la robotique, le spatial, la croissance, le recrutement et la levée. Traiter le sujet comme une fonctionnalité ajoutée à un produit existant devient un angle faible. Ensuite, le capital se méfie du modèle comme unique fossé. Deux sessions distinctes sur la levée, plus une sur l’inférence et une sur le passage à l’investissement, montrent que le processus compte autant que la thèse. Enfin, le physique revient, non comme gadget, mais comme problème d’exécution. Deux salles, deux sponsors, des fonds différents : le signal est cohérent.

Il y a aussi un absent relatif. Peu de place, dans cet agenda breakout, pour la pure course aux paramètres. Le discours s’est déplacé vers l’usage, le coût, la confiance et l’équipe. C’est une bonne nouvelle pour les sociétés qui n’ont pas les moyens d’entraîner un modèle de frontière, et une mauvaise nouvelle pour celles dont le pitch s’arrêtait là.

Les thèmes affichés par TechCrunch autour de ce papier — intelligence artificielle, fintech, robotique, startups, venture — collent à cette lecture. La fintech apparaît moins dans les titres de salles que dans la mécanique des levées, des tables de capitalisation et des outils de partage de titres. La robotique se cache sous l’étiquette d’IA physique. Le venture est partout, mais il n’est plus le héros : il est le filtre.

Arriver prêt, repartir avec une décision

Disrupt 2026 ne manque pas de scènes. Il manque, comme tous les grands événements, de temps calme. Les breakouts sont ce temps calme, à condition de les traiter comme un travail et non comme une option. Choisissez deux salles qui touchent votre contrainte réelle. Arrivez avant l’ouverture des portes de la salle. Posez une question qui contient un chiffre. Repartez avec une modification de process, pas avec une citation.

Le rendez-vous est fixé. Moscone West, San Francisco, du 13 au 15 octobre 2026. Les places en breakout ne se réservent pas à l’avance au sens strict : elles se gagnent en étant là. Le programme, lui, est déjà assez clair pour décider lesquelles méritent que vous couriez.

Si vous ne devez retenir qu’une ligne de tout cet agenda, retenez celle-ci. La valeur ne se cache plus dans le modèle que tout le monde peut appeler. Elle se cache dans la boucle que vous seul arrivez à fermer, que cette boucle soit une machine, une levée, une équipe ou un canal de croissance. Les salles de Disrupt 2026 sont organisées autour de cette idée. Le reste est une question d’horaire, de file, et de la précision de ce que vous oserez demander une fois le micro dans la main.

Les fondateurs qui traiteront ces cinquante minutes comme une revue de leur propre système, et non comme un spectacle, sortiront avec autre chose qu’un badge. Ils sortiront avec un ordre de priorité. Dans un marché où les outils se ressemblent de plus en plus vite, cet ordre de priorité est peut-être le seul avantage qui ne se copie pas en un week-end.

Regardez une dernière fois la liste avant de verrouiller votre agenda personnel. L’IA physique chez HAX pour nommer la catégorie. Anthropic pour voir des agents au travail, erreurs comprises. Forum AI pour la confiance qui passe à l’échelle. Cerebras et Glasswing pour l’argent de l’inférence. La table Chowdhury, Kadakia, Kozyrkov et Ransom pour ne pas confondre outil et jugement. Fidelity Private Shares pour le processus de levée, même sans noms encore affichés. Lee et Tiwari pour l’après. Aerospace Corporation et Little Place Labs pour le spatial comme marché d’IA appliquée. King, Munassi, Paston et Zhen pour les erreurs qui ferment un tour. Hostinger pour la croissance tenue. Venrock, Archetype AI et Cantos pour la boucle d’exécution. Reddit pour le talent qui reste le système. Douze portes. Trois jours. Une seule contrainte qui, chez vous, mérite vraiment la file.