Recrutement tech

L’actualité des levées de fonds de Novembre 2021

22 décembre 2021
Sommaire

Bienvenue sur cette nouvelle revue de l’actualité des levées de fonds. Une actualité qui s’est avérée particulièrement riche sur le mois de novembre, et plus globalement sur toute l’année 2021. 

Simuler le coût de vos recrutements

Lever des fonds ?

La levée de fonds est un mode de financement auquel ont recours les startups et scale-ups, à différents stades de leur croissance. Si vous n’êtes pas familier avec les mécanismes classiques de la levée de fonds, n’hésitez pas à jeter un œil à notre focus détaillé sur le sujet.

Levées de fonds, Novembre 2021 – le contexte

Sur le mois de novembre 2021, ce sont près de 700 millions d’euros qui ont été levés par l’écosystème startup.

Vous trouverez la liste des levées les plus notables du mois de novembre ci-dessous. 

Notre top 15 des levées de fonds du mois de Novembre

Leocare : 98M€

Leocare est une assurance nouvelle génération. Celle-ci peut prendre en charge votre assurance habitation, ou celle de vos véhicules (auto ou moto). Leocare s’appuie sur un fonctionnement zéro papier, et un modèle économique qui s’appuie sur une assistance en visio-conférence.

Plug in Digital : 70M€

Plug In Digital est un start-up française qui compte parmi les plus grands distributeurs de jeux vidéos indépendants au monde. Leurs équipes accompagnent les éditeurs indépendants dans la distribution de leurs jeux. Elles comptent plusieurs succès à leur actif, tels que Dead Cells, Haven, ou Ghost of Tale. 

Pigment : 63M€

Pigment est une plateforme de planification d’entreprise pour les entreprises à croissance rapide. Vous pouvez obtenir une vue d’ensemble de votre entreprise et modéliser n’importe quel scénario. 

Singulart : 60M€

Singulart est une galerie d’art en ligne, qui propose une façon simple et innovante de trouver, choisir et acheter des œuvres d’art auprès d’une communauté internationale d’artistes sélectionnés pour leur talent.

Lifen : 50M€

Lifen est une messagerie médicale simple et sécurisée qui permet d’envoyer et recevoir des courriers médicaux entre professionnels de santé. Lifen est d’ores et déjà compatible avec tous les logiciels classiquement utilisés au sein des cabinets médicaux. 

Ze Energy : 40M€

Ze energy est un producteur indépendant d’énergie renouvelable qui développe, construit et gère des centrales solaires hybrides. 

Evina : 20M€ 

Evina est une startup qui s’est donné pour mission d’aider les opérateurs mobiles, agrégateurs de paiement et e-commerçants à lutter contre la fraude. L’idée ? Garantir la légitimité des transactions réalisées sur mobile.

Skytech : 16M€

SKYTECH donne une seconde vie aux plastiques issus de véhicules hors d’usage et accompagne la filière automobile dans ses objectifs de recyclage des produits en fin de vie.

Primo1D : 15M€

Primo1D a développé une technologie RFID (radio frequency identification), dont l’objectif est de renforcer la fiabilité des données récoltées et traitées tout au long du cycle de vie des produits textiles et industriels.

PhatoQuest : 15M€

PhatoQuest est une startup lancée par l’Institut Pasteur de Paris, qui propose des solutions de contrôle de qualité des biomédicaments par séquençage de nouvelle génération. 

Quandela : 15M€

Quandela est une start-up fondée en 2017 et basée à Marcoussi, qui développe des modules uniques dédiés à la création d’un ordinateur quantique.

Certideal : 15M€

CertiDeal est une plateforme e-commerce créée en novembre 2015 et exploitée par VC Technology. La plateforme est spécialisée dans la vente de produits électroniques reconditionnés.

AKTIIA : 17,5M$

AKTIIA propose des bracelets permettant de surveiller simplement la pression artérielle en continu.

1kubator : 9M€

1Kubator est le 1er réseau d’innovation francophone. Aujourd’hui, présent à Lyon, Bordeaux, Nantes, Rennes, Lille, Strasbourg et Toulouse, 1Kubator accompagne entrepreneurs et entreprises dans leurs efforts d’innovation. 

Groover : 6M€

Groover est une plateforme qui vous permet de proposer votre musique aux blogs, curateurs de playlists et autres labels. 

Vous faites partie des élues ?

Vous faites partie de l’une des entreprises citées ci-dessus ? Toutes nos félicitations pour cette étape importante de franchie ! 

Qui dit levée de fonds, dit bien souvent recrutement. Il s’agit en effet d’aller chercher les talents les plus pertinents pour mettre à exécution la feuille de route écrite en collaboration avec les investisseurs. 

Nos équipes sont à votre disposition pour vous aider à réaliser votre plan de recrutement.

Rétrospective de l’année 2021

L’année 2021 touche à son terme. 

C’est peu de dire que pour ce qui est des levées de fonds, celle-ci s’est avérée exceptionnelle. 

Malgré la crise sanitaire, jamais la côte de confiance des startups françaises (mais également européennes, et mondiales) n’avait été aussi élevée. Le montant des levées de fonds a ainsi plus que triplé par rapport à 2020. 

Qonto, Dental Monitoring, Swile, Sorare, ManoMano : de nouvelles licornes ont émergé en 2021. Avec la sortie de OVH Cloud (en raison de son entrée en bourse) de ce club très fermé, la France compte ainsi dorénavant 23 licornes. C’est-à-dire 23 entreprises valorisées à plus d’un milliard de dollars, qui ne sont pas des filiales d’un grand groupe, ni cotées en bourse.

Fait marquant de cette année 2021, la startup de fantasy football Sorare a signé la plus grosse levée de fonds jamais réalisée en France, en levant un montant de 580 millions d’euros. 

Deux autres secteurs se distinguent également en ayant levé plus de 100 millions de dollars : la FinTech et le Retail.

Le mot de la fin ? 

En cette fin d’année, vous venez de mettre un point final à votre plan de recrutement 2022 ? Si vous cherchez à recruter des profils rares et en tension, faire appel à un cabinet de recrutement IT est sans doute la solution pour gagner du temps et vous consacrer sur les activités opérationnelles qui vous permettront de faire progresser le CA de votre entreprise.

Mener à bien votre plan de recrutement ambitieux

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Thomas Motti
14 avr. 2025
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L’essor de la cybersécurité et l’apparition de nouveaux métiersVous l’avez sans doute remarqué : les cyberattaques se multiplient et touchent des entreprises de toutes tailles. C’est un sujet qui inquiète autant les dirigeants d’entreprise que les responsables informatiques. Et si la sécurité en ligne évolue, c’est en grande partie grâce à l’arrivée de nouveaux métiers en cybersécurité.Cette évolution soulève une question essentielle : comment recruter les bons profils pour faire face à des attaques toujours plus complexes ? C’est là que nous pouvons intervenir en tant que cabinet de recrutement spécialisé. Dans cet article, nous allons découvrir plusieurs métiers émergents dans la cybersécurité, comprendre pourquoi ils sont de plus en plus demandés et voir comment se former pour y accéder.Pourquoi de nouveaux métiers apparaissent-ils en cybersécurité ?Le paysage des menaces informatiques évolue rapidement. 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Thomas Motti
14 avr. 2025
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Les métiers clés de l’intelligence artificielle : panorama et enjeux
Depuis quelques années, l’intelligence artificielle (IA) s’est imposée comme l’un des principaux moteurs d’innovation dans le monde professionnel. Qu’il s’agisse d’automatiser des tâches répétitives, d’optimiser des processus ou de révolutionner notre rapport à la data, les technologies basées sur l’IA offrent un potentiel sans précédent. Au cœur de cette révolution se trouvent des métiers variés et complémentaires, dont le rôle est de concevoir, de déployer et de piloter les solutions d’IA au sein des entreprises. Dans cet article, nous proposons un tour d’horizon des principaux métiers de l’IA, en détaillant leurs missions, leurs compétences requises ainsi que les opportunités qu’ils représentent sur le marché du travail.Data ScientistMissions et responsabilitésLe Data Scientist occupe une place centrale dans l’écosystème de l’intelligence artificielle. Son rôle consiste à exploiter des données variées (données clients, données issues de capteurs, logs, etc.) pour en extraire des informations utiles et exploitables par l’entreprise. Au quotidien, il construit des modèles statistiques et de machine learning, met en place des pipelines de traitement des données et participe à l’interprétation des résultats pour faciliter la prise de décision. Son approche se veut à la fois mathématique et informatique.Compétences requisesSolides bases en statistiques et probabilitésMaîtrise des algorithmes de machine learning (régression, classification, clustering, etc.)Expertise en programmation (Python, R, SQL, et parfois Scala ou Julia selon les environnements)Compréhension des outils de big data (Hadoop, Spark) et des bibliothèques d’IA (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn)Capacité à communiquer et à vulgariser les résultats (visualisations, rapports, présentations)Évolution et opportunitésAvec la croissance exponentielle du volume de données, la demande de Data Scientists n’a jamais été aussi forte. Ils peuvent évoluer vers des postes de Lead Data Scientist, de Chief Data Officer ou encore s’orienter vers le conseil. À mesure que l’IA se développe dans de nouveaux secteurs (santé, finance, industrie, commerce…), les perspectives s’étendent et les salaires associés sont souvent très compétitifs.Machine Learning EngineerMissions et responsabilitésSi le Data Scientist se concentre sur la modélisation et l’exploration des données, le Machine Learning Engineer, quant à lui, met l’accent sur la production et l’industrialisation de ces modèles. Son rôle est de développer des solutions logicielles robustes et performantes pour intégrer les modèles de machine learning dans des applications concrètes (applications web, systèmes embarqués, plateformes internes). Il doit également gérer le déploiement continu (CI/CD) et l’optimisation en conditions réelles des algorithmes d’IA.Compétences requisesExcellentes connaissances en programmation (Python, C++, Java, etc.)Maîtrise des frameworks de deep learning (TensorFlow, PyTorch)Connaissance approfondie des architectures de déploiement (microservices, conteneurs Docker, Kubernetes)Capacité à optimiser les performances et à assurer la scalabilité des systèmes IACulture du DevOps et des pratiques d’intégration continueÉvolution et opportunitésLa fonction de Machine Learning Engineer est particulièrement recherchée dans les entreprises souhaitant passer à l’échelle leurs projets d’IA. Avec la maturité croissante de la discipline, ces professionnels deviennent des piliers incontournables pour assurer la transition entre le prototype et la solution industrialisée. À terme, un Machine Learning Engineer peut évoluer vers des postes d’architecte IA, de responsable R&D ou de CTO (Chief Technology Officer).3. Data EngineerMissions et responsabilitésLe succès d’un projet d’IA repose grandement sur la qualité et l’accessibilité des données. Le Data Engineer est le spécialiste de la conception, de la mise en place et de la maintenance des infrastructures de données. Il crée et gère les bases de données, les pipelines d’ingestion et de transformation de données, ainsi que les outils pour rendre ces données accessibles aux équipes data et IA. Son rôle est donc fondamental pour garantir la fiabilité, la sécurité et la performance des systèmes qui alimentent les algorithmes.Compétences requisesMaîtrise des technologies de bases de données (SQL, NoSQL)Solide connaissance des frameworks big data (Hadoop, Spark)Compétences avancées en scripting et programmation (Python, Scala, Java)Compréhension des bonnes pratiques de conception d’architecture dataConnaissances en sécurité et gouvernance des donnéesÉvolution et opportunitésLe Data Engineer peut évoluer vers des postes d’architecte data ou d’architecte cloud, et collaborer étroitement avec les équipes DevOps et IA. À l’heure de la transformation numérique, sa présence est indispensable pour toutes les entreprises qui souhaitent centraliser, traiter et valoriser de grands volumes d’informations.AI Researcher (Chercheur en IA)Missions et responsabilitésL’AI Researcher – ou chercheur en intelligence artificielle – se consacre à l’exploration et à la création de nouvelles méthodes, algorithmes et approches dans le domaine de l’IA. Il s’agit souvent d’un profil issu de la recherche universitaire, qui conserve un lien étroit avec le monde académique. Son travail consiste à publier des articles scientifiques, à participer à des conférences, à réaliser des expérimentations pointues et à améliorer la performance et la robustesse des modèles existants.Compétences requisesNiveau avancé en mathématiques, en particulier en algèbre linéaire, en probabilités et en statistiquesSolides connaissances en algorithmie et en structure de donnéesMaîtrise approfondie des techniques de machine learning, de deep learning et des sujets plus pointus (NLP, computer vision, reinforcement learning, etc.)Capacité à prototyper des idées de recherche dans un environnement de programmation (Python, C++ ou autre)Excellentes compétences en rédaction scientifique et en communication de résultatsÉvolution et opportunitésLes AI Researchers sont particulièrement présents dans les laboratoires de recherche (publics ou privés) et dans les grands groupes technologiques (GAFA, éditeurs de logiciels spécialisés). Ils peuvent également fonder ou rejoindre des start-up où leur expertise est très valorisée pour innover et se démarquer de la concurrence. Dans un contexte où les algorithmes deviennent de plus en plus complexes, leur rôle est essentiel pour concevoir des approches de pointe et faire évoluer l’état de l’art de l’IA.Data AnalystMissions et responsabilitésLe Data Analyst se situe à l’interface entre la donnée, l’analyse métier et la prise de décision. Il se focalise sur l’exploration et la visualisation des données afin d’identifier des tendances, des corrélations et d’éventuels leviers d’optimisation. Son rôle n’est pas toujours directement associé à la conception d’algorithmes complexes, mais il est indispensable pour traduire les résultats d’analyse en recommandations concrètes pour les équipes opérationnelles (marketing, finance, ressources humaines, etc.).Compétences requisesBonne maîtrise des outils d’analyse et de data visualization (Tableau, Power BI, etc.)Connaissances en SQL et, dans certains cas, en Python ou R pour automatiser les traitementsCapacité d’interprétation des données et compréhension du business de l’entrepriseAisance dans la communication écrite et orale pour présenter les résultats à des interlocuteurs non techniquesÉvolution et opportunitésLe Data Analyst peut évoluer vers un rôle de Data Scientist s’il développe des compétences plus poussées en modélisation et en machine learning, ou vers un poste de Product Manager Data s’il souhaite se spécialiser dans la gestion de produits et de projets data. Dans un contexte de démocratisation de la donnée, son profil est très demandé, aussi bien dans les grands groupes que dans les PME.AI Product Manager (Chef de produit IA)Missions et responsabilitésL’AI Product Manager assure la cohérence entre les objectifs business de l’entreprise et le développement des solutions d’IA. Il est responsable de définir la vision produit, de prioriser les fonctionnalités et de coordonner les équipes data, développement et design autour d’une même feuille de route. Sa mission inclut également la gestion du cycle de vie du produit IA, depuis l’idéation jusqu’à la commercialisation, en passant par la phase de test et de déploiement.Compétences requisesConnaissance à la fois des modèles d’IA et des enjeux businessCapacité de gestion de projet et de coordination d’équipes multidisciplinairesExcellentes aptitudes en communication et en négociationFamiliarité avec les méthodes agiles (Scrum, Kanban)Vision stratégique pour évaluer l’impact et la rentabilité d’une solution IAÉvolution et opportunitésÀ l’heure où l’IA s’impose dans toutes les strates de l’entreprise, le rôle de l’AI Product Manager gagne en importance. Il peut évoluer vers un poste de Head of Product ou de Chief Product Officer, voire se spécialiser encore plus dans la stratégie data et IA en devenant Chief Data Officer. Les entreprises technologiques et les start-up en particulier sont très friandes de ce type de profil pour piloter leurs innovations.AI Ethics & Compliance OfficerMissions et responsabilitésAvec l’essor de l’IA, des problématiques éthiques et réglementaires émergent, liées notamment à la protection des données personnelles, à la transparence des algorithmes, ou encore aux risques de discrimination. L’AI Ethics & Compliance Officer se charge d’identifier ces enjeux, de définir des lignes directrices éthiques et de s’assurer que l’entreprise respecte les normes en vigueur (RGPD en Europe, par exemple). Il peut également intervenir dans la formation des équipes pour sensibiliser aux bonnes pratiques.Compétences requisesConnaissances solides en droit du numérique et en conformité (RGPD, CNIL, etc.)Bonne compréhension des principes de fonctionnement de l’IA et de la gestion des donnéesVision éthique et capacité à formuler des recommandations clairesEsprit de synthèse pour aligner les enjeux techniques, business et juridiquesÉvolution et opportunitésBien que plus récent que les autres métiers, ce rôle tend à se développer à mesure que les entreprises prennent conscience de la responsabilité qui leur incombe en matière de traitement des données et d’usage des algorithmes. Les opportunités sont nombreuses dans les grands groupes, les administrations, mais aussi dans les start-up qui souhaitent déployer des solutions IA de manière responsable.Ingénieur spécialisé (Vision par ordinateur, NLP, etc.)Missions et responsabilitésAu sein de la grande famille de l’IA, on trouve également des ingénieurs spécialisés dans des domaines particuliers : la vision par ordinateur (computer vision), le traitement du langage naturel (NLP), la robotique, ou encore le reinforcement learning. Leur expertise technique pointue leur permet de résoudre des problématiques complexes liées à un champ d’application précis : analyse d’images et de vidéos, compréhension et génération de langage, planification de trajectoires de robots, etc.Compétences requisesMaîtrise avancée des techniques et bibliothèques spécifiques à la spécialité (OpenCV pour la vision, spaCy ou NLTK pour le NLP, etc.)Connaissances approfondies des modèles de deep learning applicables (CNN pour la vision, RNN ou Transformers pour le NLP…)Capacité à analyser et à traiter un volume important de données spécialisées (images, textes, signaux)Compétences en programmation, en algorithmique et en mathématiques Évolution et opportunitésCes ingénieurs spécialisés sont particulièrement demandés dans les secteurs qui reposent sur des technologies très spécifiques, comme la reconnaissance faciale, la voiture autonome, la traduction automatique ou encore les assistants virtuels. Leurs perspectives de carrière peuvent inclure la direction technique d’un pôle R&D ou la création de start-up ciblant un besoin de niche.Pour conclureL’intelligence artificielle est un domaine en expansion constante, soutenu par l’explosion du volume de données et les progrès fulgurants des technologies de machine learning et de deep learning. Au cœur de cette transformation, on retrouve une pluralité de métiers complémentaires : Data Scientist, Machine Learning Engineer, Data Engineer, AI Researcher, Data Analyst, AI Product Manager, AI Ethics & Compliance Officer et Ingénieur spécialisé. Chacun de ces rôles apporte une expertise spécifique pour faire vivre l’IA au sein des entreprises et contribuer à son adoption massive.La demande pour ces profils ne cesse de croître, et les perspectives de carrière sont particulièrement attractives. 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Thomas Motti
7 avr. 2025

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