Chaque investisseur a une thèse. Un ensemble de convictions sur où la valeur sera créée, quelles équipes peuvent la capturer et quelle étape est le bon point d'entrée.
Chaque outil de prospection de deals l'ignore.
Vous obtenez des filtres. Des listes déroulantes d'industries. Des plages de scores. Peut-être une recherche enregistrée qui vous envoie un CSV par e-mail une fois par semaine. Les mêmes résultats que tout le monde, car l'outil ne vous connaît pas vous.
Nous pensons que la prospection de deals devrait fonctionner différemment. Et la technologie pour y parvenir vient d'arriver.
Le problème de la prospection de deals basée sur la recherche
Les outils actuels traitent la prospection de deals comme le e-commerce : parcourir un catalogue, appliquer des filtres, faire défiler les résultats. Cela fonctionne pour acheter des chaussures. Cela ne fonctionne pas pour trouver votre prochain investissement.
Voici pourquoi :
Les filtres sont perte d'information. Lorsque vous filtrez pour "fintech, seed stage, basé aux États-Unis", vous perdez la société d'infrastructure d'IA à Berlin qui résout un problème de paiement mieux que n'importe quelle fintech américaine. Votre thèse l'adorerait, mais vos filtres l'ont tuée.
Les résultats ne sont pas classés par adéquation. Une liste triée par score ou par date ne vous dit rien sur l'alignement. La startup n°1 pourrait être un mauvais choix pour votre fonds. La n°47 pourrait être exactement ce que vous recherchez.
Le contexte est manquant. Votre portefeuille compte déjà trois sociétés d'outils pour développeurs. Voulez-vous vraiment une quatrième ? Ou avez-vous besoin de quelque chose dans l'infrastructure adjacente pour créer de la valeur croisée au sein du portefeuille ? Les outils actuels ne le savent pas, ils ne peuvent donc pas vous le dire.
Chaque requête commence à zéro. Pas de mémoire. Pas d'apprentissage. Pas de compréhension de la raison pour laquelle vous avez refusé les 50 dernières startups. Chaque session est une page blanche.
Ce qui change avec MCP
MCP — Model Context Protocol — est un standard ouvert qui permet aux assistants IA de se connecter à des sources de données externes. Considérez-le comme un USB pour l'IA : une prise universelle qui permet à Claude, GPT ou tout assistant compatible de communiquer avec des API structurées.
Lorsqu'un investisseur connecte le serveur MCP d'Athanor à son assistant IA, l'interaction change fondamentalement :
Avant (recherche par mots-clés) :
"Montre-moi les startups fintech avec un score supérieur à 70"
Après (conversationnel, personnalisé) :
"Trouve les startups qui correspondent à ma thèse, complètent mon portefeuille et correspondent aux schémas de mes meilleurs investissements"
La différence n'est pas cosmétique. La deuxième requête nécessite que le système sache :
- Ce que votre thèse dit réellement
- Ce qui se trouve déjà dans votre portefeuille
- Quels sont vos investissements les plus performants — et ce qu'ils ont en commun
- Ce que vous avez examiné et refusé — et pourquoi
C'est ce que nous construisons.
Investor DNA : Le moteur de personnalisation
Nous l'appelons Investor DNA — un profil construit à partir de trois couches :
1. Thèse (Ce que vous dites vouloir)
La partie explicite. Vos préférences d'investissement déclarées :
- Secteurs : Infrastructure d'IA, outils pour développeurs, SaaS vertical
- Étapes : Pré-seed à Seed
- Montant du chèque : 100 000 $ - 500 000 $
- Géographie : États-Unis, UE
- Préférences d'équipe : Fondateurs techniques, fondateurs récidivistes
- Éviter : Matériel, crypto, réseaux sociaux grand public
C'est le minimum requis. Chaque CRM a une version de ceci. Mais ce n'est que 40 % de l'image.
2. Portefeuille (Ce que vous avez déjà fait)
Vos investissements existants racontent une histoire que votre énoncé de thèse ne raconte pas :
- Potentiel de synergie : Quelles nouvelles startups pourraient créer de la valeur avec les sociétés de votre portefeuille existant ?
- Analyse des lacunes : Où votre portefeuille est-il sous-pondéré ?
- Risque de chevauchement : Cet investissement serait-il en concurrence avec quelque chose que vous soutenez déjà ?
- Reconnaissance des schémas : Qu'est-ce que vos investissements les plus performants ont en commun ?
Votre portefeuille est votre préférence révélée. Nous le pondérons à 30 %.
3. Comportement (Ce que vous faites réellement)
La couche implicite. Au fil du temps, vos schémas de recherche, votre temps passé sur chaque page, vos comparaisons et vos décisions de refus construisent un signal comportemental :
- Les startups similaires à celles sur lesquelles vous avez passé du temps → boost
- Les startups similaires à celles que vous avez refusées rapidement → dépriorisation
- Les schémas de vos investissements réussis → amplification
Personne ne remplit un formulaire décrivant ses biais inconscients. Mais le comportement les capture. Les 30 % restants.
À quoi cela ressemble en pratique
Voici une conversation réelle entre un investisseur et son assistant IA avec MCP Athanor connecté :
Investisseur : "Qu'est-ce qui est arrivé cette semaine que je devrais regarder ?"
IA : Interroge Athanor MCP avec la thèse de l'investisseur + le contexte du portefeuille
3 nouvelles startups correspondent à votre profil cette semaine :
Relay — Infrastructure API pour l'agrégation de données financières. Alignement de thèse de 87 %. Comblerait une lacune dans votre portefeuille (aucun investissement dans la couche de données). Seed stage, Bay Area, lève 2 millions de dollars.
Archway — Examen de contrats alimenté par l'IA pour les PME. Alignement de 74 %. Fort chevauchement avec votre investissement LegalStack — envisagez un angle de synergie. Pré-seed, à distance, lève 800 000 $.
Canopy — SaaS vertical pour les arboristes. Alignement de 71 %. Vertical inhabituel, mais correspond à votre schéma "vertical pas sexy + forte économie unitaire" de GreenOps et ParkBase.
Investisseur : "Dis-m'en plus sur Relay. Comment se compare-t-il à Plaid ?"
IA : Appels get_startup + compare tools
Relay construit une couche d'agrégation spécifiquement pour les données de paiement en temps réel... Différenciateur clé par rapport à Plaid : se concentre sur l'accès en écriture (initier des paiements), pas seulement l'accès en lecture (données de compte)... GemScore : Potentiel 78, Aptitude 65. Indicateurs de risque : un seul fondateur technique, pas encore de revenus...
Investisseur : "Compare Relay et l'autre fintech que j'ai regardée la semaine dernière — celle de Londres."
IA : Appels compare_startups avec le contexte de l'historique
Comparaison de Relay (Bay Area) vs. Clearway (Londres) :
Dimension Relay Clearway Correspondance à la thèse 87% 62% Correspondance au portefeuille Élevée (comble une lacune) Moyenne (adjacente) Équipe Technique solo 2 co-fondateurs, expérience bancaire ...
Pas de filtres. Pas de listes déroulantes. Pas d'exportations CSV. Juste une conversation qui devient plus intelligente à chaque fois.
Six outils, un protocole
Le serveur MCP expose six outils que tout assistant IA peut appeler :
| Outil | Ce qu'il fait | Requête d'exemple |
|---|---|---|
search_startups |
Découverte avec personnalisation optionnelle | "Trouve les startups d'IA qui correspondent à ma thèse" |
get_startup |
Profil approfondi + analyse de la compatibilité | "Parle-moi de cette startup et pourquoi elle correspond" |
compare_startups |
Côte à côte sur vos dimensions | "Compare ces 3 selon mes critères" |
match_to_thesis |
Les meilleures correspondances pour votre thèse | "Quelle est ma meilleure correspondance cette semaine ?" |
analyze_portfolio_fit |
Analyse des synergies + lacunes + chevauchements | "Comment cela s'intègre-t-il à mon portefeuille ?" |
track_deal |
Gestion du pipeline | "Déplace ça à la vérification diligente" |
Plus des ressources persistantes : abonnements aux alertes, listes de surveillance, votre profil d'investisseur et l'historique des interactions.
Les outils sont composables. Votre assistant IA les enchaîne naturellement : recherche → comparaison → analyse de la compatibilité → suivi de l'accord. Aucun flux de travail à apprendre. Aucune interface utilisateur à parcourir. Il suffit de demander.
Alertes intelligentes : les deals viennent à vous
La meilleure prospection de deals ne vous oblige pas du tout à effectuer une recherche.
Enregistrez vos critères une seule fois. Soyez averti lorsqu'une startup correspondante apparaît:
- Correspondance à la thèse : Une startup à fort alignement est évaluée → alerte immédiate
- Changement de score : Le GemScore d'une startup surveillée change → notification
- Signal de portefeuille : La startup complète votre portefeuille → signalée
- Nouvelle évaluation : Une startup de votre secteur termine l'évaluation complète de GemScore → résumé
Livré comme vous le souhaitez : dans votre prochaine conversation avec l'IA, par e-mail, via webhook vers Slack ou un résumé quotidien.
L'investisseur qui reçoit une notification à 9 heures du matin qu'une startup à forte compatibilité vient de terminer son évaluation — et peut examiner, comparer et contacter avant le déjeuner — a un avantage structurel sur celui qui parcourt un tableau de bord une fois par semaine.
Pourquoi MCP, pourquoi maintenant
Trois choses ont convergé :
1. MCP a atteint une masse critique. Claude Desktop, Cursor, Windsurf et une liste croissante d'outils d'IA prennent en charge MCP nativement. Les investisseurs qui utilisent déjà des assistants d'IA peuvent ajouter Athanor comme source de données sans changer d'outil.
2. Les assistants IA sont devenus suffisamment bons. Les requêtes en langage naturel sur des données structurées nécessitent un raisonnement solide. Les modèles d'aujourd'hui peuvent traduire "trouver des startups comme celles que j'ai soutenues, mais sur des marchés adjacents" en la bonne combinaison d'appels d'API. Il y a un an, ils ne pouvaient pas le faire de manière fiable.
3. Nous avons les données. Athanor a évalué des centaines de startups avec une analyse approfondie et structurée : équipe, marché, modèle commercial, risque, scores. Ce n'est pas du scraping de Crunchbase. Ce sont des données d'évaluation propriétaires avec plus de 50 dimensions structurées par startup.
L'intersection : un protocole mature, des modèles performants et une couche de données riche. La construction d'un serveur MCP n'est plus un projet de recherche — c'est un projet d'ingénierie.
Ce que nous ne construisons pas
Il est utile d'être clair sur les limites :
- Pas un CRM. Nous ne remplacerons pas Affinity ou Attio. Mais nous y pousserons des données.
- Pas un dump de base de données. Seules les startups publiques, inscrites et ayant des évaluations complètes sont détectables. Pas de brouillons, pas de soumissions privées.
- Pas de surveillance. Votre profil d'investisseur est chiffré. Les startups ne voient pas qui les a recherchées. Votre thèse reste la vôtre.
- Pas un remplacement du jugement. L'IA rétrécit l'entonnoir. Vous choisissez toujours les gagnants. L'objectif est de passer moins d'heures à filtrer et plus d'heures en conversations avec les fondateurs.
La feuille de route
Nous construisons en quatre phases :
| Phase | Ce qui est livré | Chronologie |
|---|---|---|
| Core | Outils de recherche + détails, filtrage de base | T1 2026 |
| Personnalisation | Profils d'investisseurs, alignement de la thèse | T1 2026 |
| Avancé | Analyse de portefeuille, comparaison, suivi des transactions | T2 2026 |
| Intelligence | Mise en correspondance comportementale, signaux des concurrents, alertes | T2 2026 |
La phase 1 est déjà en développement. La page statique à l'adresse /investors/ai-discovery contient une liste d'attente pour un accès anticipé.
La situation dans son ensemble
Le serveur MCP n'est pas seulement un outil de prospection de deals. C'est la base de tout ce qui suivra :
- Abyss (notre place de marché à deux faces) utilisera le même moteur de personnalisation pour mettre en relation les investisseurs avec les flux de deals privés.
- GemScore V4 injectera des données d'évaluation en temps réel dans la détection — pas des instantanés statiques
- Mise en relation Investor DNA permettra aux fondateurs de trouver des investisseurs dont la thèse correspond à leur startup, et pas seulement l'inverse.
Nous construisons l'infrastructure pour l'investissement natif de l'IA. Le serveur MCP est la première interface publique.
Obtenir un accès anticipé
Si vous êtes un investisseur qui utilise déjà Claude, GPT ou tout assistant d'IA dans votre flux de travail :
- Rejoignez la liste d'attente sur /investors/ai-discovery
- Nous intégrerons les premiers utilisateurs par lots à mesure que chaque phase sera déployée
- Les investisseurs ayant un accès anticipé aident à façonner le produit — vos commentaires influencent directement ce que nous construisons
La première version est gratuite pendant la version bêta. La tarification de la production commence à 9 $/mois pour les investisseurs individuels, avec des plans au niveau du fonds pour les équipes.
Les meilleures affaires ne sont pas trouvées en cherchant plus dur. Elles sont trouvées en cherchant plus intelligemment — avec des outils qui savent ce que vous recherchez réellement.
— L'équipe Athanor
