Peu d'entreprises d'IA peuvent faire remonter leur histoire directement à l'article qui a tout lancé. Cohere a été cofondée en 2019 par Aidan Gomez, Ivan Zhang et Nick Chicken. Gomez était coauteur de « Attention Is All You Need », l'article de Google Brain de 2017 qui a introduit l'architecture Transformer — le fondement de pratiquement tous les grands modèles de langage existants. Il était stagiaire à l'époque, âgé de seulement 20 ans, travaillant sous la supervision de chercheurs qui allaient se disperser dans l'industrie pour fonder ou diriger certaines de ses entreprises les plus importantes. Gomez a pris un chemin différent de ses coauteurs chez Google : plutôt que de construire un produit d'IA destiné au grand public, il s'est donné pour mission de bâtir une plateforme d'IA pour les entreprises dès le premier jour. Cette orientation vers les clients professionnels, et non les agents conversationnels, a défini Cohere depuis lors.
Tandis qu'OpenAI courtisait l'attention du grand public avec ChatGPT et qu'Anthropic se taillait un créneau axé sur la sécurité, Cohere a fait un pari délibéré sur le marché des entreprises. Leurs produits principaux en témoignent : Command (une famille de grands modèles de langage suivant les instructions), Embed (des modèles de plongement texte-vers-vecteur), et Rerank (un modèle de reclassement pour améliorer les résultats de recherche). Ce ne sont pas des démonstrations de clavardage clinquantes — ce sont les composantes essentielles dont les entreprises ont besoin pour déployer la génération augmentée par récupération, la recherche sémantique et le traitement de documents à grande échelle. Les modèles de Cohere sont conçus pour fonctionner partout : sur les principaux nuages, sur site, ou même dans des environnements isolés. Cette approche agnostique en matière de nuage et flexible en déploiement constitue un différenciateur significatif dans un marché où la plupart des modèles de pointe vous enferment dans l'écosystème d'un seul fournisseur. Le support multilingue est un autre pilier — leurs modèles gèrent plus de 100 langues, les rendant attrayants pour les entreprises mondiales qui ne peuvent se contenter de solutions anglophones uniquement.
Cohere a levé des capitaux importants, incluant une Série C de 270 millions de dollars en 2023 qui valorisait l'entreprise à environ 2,2 milliards de dollars, suivie d'une Série D de 500 millions de dollars en 2024 portant la valorisation au-delà de 5 milliards. Parmi ses investisseurs figurent NVIDIA, Oracle, Salesforce Ventures et Inovia Capital. L'entreprise a conclu des partenariats avec Oracle Cloud, AWS et Google Cloud, adoptant une stratégie consistant à rejoindre les entreprises là où leur infrastructure existe déjà. Cohere a également tenu à rester basée à Toronto — s'inscrivant dans un effort plus large pour bâtir un écosystème d'IA crédible en dehors de la Silicon Valley. Gomez a été vocal sur le rôle du Canada dans la recherche en IA, en particulier l'héritage de Geoffrey Hinton et la communauté d'apprentissage automatique de Toronto qui a contribué à lancer la révolution de l'apprentissage profond. Ce positionnement a aidé Cohere à attirer des talents qui n'auraient pas voulu déménager à San Francisco et a donné à l'entreprise une identité distincte dans un domaine dominé par les firmes de la baie de San Francisco.
Le défi de Cohere est que le marché de l'IA en entreprise se sature rapidement. OpenAI, Anthropic, Google et Amazon courtisent tous agressivement les mêmes clients du Fortune 500, souvent avec des moyens plus importants et une plus grande notoriété de marque. L'argument de Cohere est la spécialisation : ils ne cherchent pas à construire une AGI ou un produit grand public. L'ensemble de leur pile est optimisé pour le déploiement en entreprise — confidentialité des données, flexibilité sur site et modèles spécialement conçus pour les flux de travail de récupération et de recherche. Le lancement de leur modèle de plongement Compass, de leur plateforme d'entraînement North pour l'affinage, et leur investissement continu dans les outils RAG renforcent tous ce positionnement. La question de savoir si cette stratégie ciblée peut soutenir Cohere comme entreprise indépendante dans un marché en consolidation croissante — ou si la force gravitationnelle des hyperscalers et des laboratoires de pointe s'avérera trop forte — demeure la question centrale de leur prochain chapitre.