La start-up d'apprentissage en réalité virtuelle Strivr lève 30 millions de dollars
La formation en réalité virtuelle a toujours le vent en poupe, malgré la crise sanitaire. Strivr, une start-up en pointe dans ce domaine, annonce une levée de fonds de 30 millions de dollars pour accélérer les déploiements auprès de grandes entreprises comme Walmart ou Verizon.
Julien Bergounhoux
La start-up américaine Strivr a annoncé une levée de fonds en série B de 30 millions de dollars le 31 mars. Le tour de table a été mené par Georgian Partners et a vu l'arrivée de nouveaux investisseurs comme Franklin Templeton et Prologis Ventures. Strivr se spécialise dans l'apprentissage en réalité virtuelle, et en particulier dans la formation professionnelle.
Elle est notamment le partenaire de Walmart en la matière, et compte parmi ses autres clients des entreprises comme Verizon, Fidelity et FieldCore (filiale de General Electric). Derek Belch, fondateur et CEO de la start-up, se targue de "plus de 1,5 million de sessions de formation réalisées en réalité virtuelle et 22 000 casques VR déployés chez nos clients" dans le communiqué annonçant la levée. Strivr avait déjà levé 16 millions de dollars fin 2018.
Une technologie brevetée de mesure de l'efficacité des formations VR
Ces fonds doivent permettre à Strivr d'accélérer la commercialisation de sa technologie, alors que la concurrence s'intensifie dans le domaine de l'apprentissage immersif. Une autre start-up, Talespin, a récemment levé 15 millions de dollars et conclu un accord avec CornerStone pour ses formations dédiées aux ressources humaines.
Strivr bénéficie néanmoins de son avance sur ce marché. La jeune pousse révèle parallèlement à cette injection de fonds qu'elle a obtenu un brevet aux Etats-Unis pour une technologie de prédiction de l'efficacité des formations virtuelles. Elle affirme que son système est capable de prédire comment les performances lors des formations VR se traduiront dans le monde réel. Il mesure pour ce faire différentes informations liées aux mouvements de la tête, des yeux et des mains, puis les recoupe avec des données physiologiques. D'après Strivr, cela lui permet de classer les apprenants dans des groupes et d'adapter le cursus en conséquence.
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