Cigno, une startup genevoise, a été fondée par Philippe Reynier, Nicolas Lagrèze et Vahan Avetisyan. Elle ambitionne d’automatiser l’intégralité du flux de travail des consultants, depuis la recherche jusqu’à la recommandation structurée, en s’appuyant sur un modèle de raisonnement propriétaire et des agents spécialisés. La plateforme vise à combler une lacune dans le secteur du conseil professionnel, où les modèles de langage génériques échouent souvent à fournir des résultats fiables et standardisés.
La première phase commerciale de Cigno s’articule autour du secteur des services financiers en Suisse et en Europe, ciblant principalement les banques, les assureurs et les gestionnaires d’actifs suisses et européens. Enregistrée en tant qu’entité suisse, la startup assure une architecture souveraine, avec un hébergement européen et une isolation complète des données clients, un aspect crucial pour les institutions financières suisses.
Le tour de financement initial, d’un montant de 1,5 million, a été réalisé exclusivement avec des acteurs des secteurs du conseil, de la finance et de la technologie. Parmi les investisseurs, on compte d’anciens cadres de Swissquote, Reyl Intesa Sanpaolo, Danske Bank, MeDirect, Eastnets et Credit Suisse. Lino Finini, ancien COO de Swissquote, a rejoint le conseil d’administration, soulignant le sérieux de l’équipe de Cigno.
Cigno se positionne comme un amplificateur pour les consultants, permettant à chaque cabinet de coder sa propre méthodologie et expertise sectorielle dans un environnement contrôlé. Des ateliers de co-conception avec des leaders du conseil international ont façonné l’architecture du produit.
Les déploiements pilotes sont en cours en Suisse, en France et au Royaume-Uni, avec une disponibilité commerciale prévue pour juin 2026. Cigno propose également une évaluation de la maturité en intelligence artificielle pour aider les entreprises à se préparer avant l’intégration. Certains partenaires envisagent de déployer Cigno directement au sein des banques suisses pour des cas d’utilisation liés aux données et à l’IA, positionnant la plateforme comme une couche d’infrastructure de production pour des équipes mixtes de consultants et de personnel interne.
