Code Metal vient d’atteindre une valorisation de 1,25 milliard de dollars. Son pari : le travail de programmation assisté par IA le plus difficile ne consiste pas à écrire de nouvelles applications, mais à réécrire les anciennes en toute sécurité.
Basée à Boston, Code Metal a levé 125 millions de dollars lors d’un tour de série B mené par Salesforce Ventures, auquel ont également participé Accel, B Capital et J2 Ventures, selon WIRED. Fondée en 2023, l’entreprise a déclaré à WIRED qu’elle était déjà rentable et générait un flux de trésorerie positif.
La startup traduit du code ancien vers des cibles modernes, puis vérifie que le résultat fonctionne toujours correctement — une nécessité dans les environnements réglementés, où une « petite » erreur de traduction peut déclencher une coûteuse nouvelle validation. Code Metal affirme que ses premiers clients comprennent l’US Air Force, L3Harris, RTX et Toshiba. Dans ce même article, le CEO Peter Morales a déclaré que l’entreprise s’attaquait à des « problèmes structurants » dans lesquels la modernisation ne peut tolérer d’erreurs de traduction.
Ce que fait réellement Code Metal
La plateforme de Code Metal traduit des logiciels écrits dans des langages de haut niveau comme Python, Julia, Matlab et C++ vers des langages de plus bas niveau ou propres au matériel, comme Rust, VHDL et Nvidia CUDA, selon WIRED. L’intérêt réside dans la rapidité et la portabilité, notamment lorsque les équipes doivent faire fonctionner leurs logiciels sur de nouvelles architectures sans tout reconstruire manuellement. L’intérêt des investisseurs pour les outils d’IA pratiques est également visible dans les montants records levés, notamment un montant record de 150 milliards de dollars levés par les startups de l’IA en 2025.
Comment Code Metal tente d’éviter le « l’IA a créé un bug »
Code Metal génère des bancs de test pendant la traduction afin de vérifier que le code converti se comporte comme prévu, a rapporté WIRED. Morales a également déclaré que le système pouvait refuser d’achever une traduction lorsqu’il ne parvenait pas à en vérifier la justesse.
Cette approche du « prouvez-le » se manifeste dans tout l’outillage pour développeurs, des modèles de programmation quasi instantanés au domaine plus vaste des startups d’IA générative.
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