TrustedRouter a levé 6 millions de dollars lors d’un tour d’amorçage mené par Sierra Ventures, devenant le dernier acteur à attirer l’attention dans le secteur du routage de modèles, un domaine qui séduit de plus en plus d’investisseurs comme solution permettant aux entreprises de basculer facilement entre différents modèles d’IA et de réduire leurs coûts.
Le secteur est actuellement dominé par son rival OpenRouter, lancé avec un tour de financement de 12,5 millions de dollars au début de 2025 et récemment acquis par Stripe pour 7,5 milliards de dollars.
TrustedRouter mise sur une protection inédite des données clients via le chiffrement de bout en bout et des technologies de confidential computing. Cela garantit au client que ni TrustedRouter ni les centres de données exécutant les modèles ne peuvent voir ses requêtes ou les résultats produits par l’IA, ce qui distingue l’offre de celles de grands acteurs comme OpenAI et Anthropic, et même d’OpenRouter, qui n’offrent actuellement pas de telles garanties.
TrustedRouter : sécurité et chiffrement de bout en bout
La plateforme permet actuellement de router des requêtes entre plusieurs modèles open source. Parmi les plus plébiscités figurent des modèles chinois de DeepSeek, Zhipu et Moonshot, tandis que de nouveaux modèles ouverts occidentaux issus de sociétés comme Mistral et Reflection AI ont récemment fait leur apparition.
Positionnement sur le marché et perspectives
La société ambitionne de lancer une « Bourse de New York pour les tokens d’IA », où tout centre de données équipé d’un modèle ouvert pourrait concourir pour exécuter chaque requête, transformant les tokens d’IA en instruments financiers négociables, à l’instar de contrats pétroliers ou énergétiques. La plate-forme offre aussi une opportunité pour les développeurs souhaitant répartir leurs charges de travail entre plusieurs modèles tout en maximisant la protection des données, mais son expansion au-delà de ce créneau spécialisé dépendra fortement de l’évolution des modèles open source.
Les solutions fermées d’OpenAI et d’Anthropic restent en tête sur la qualité des résultats, même si elles sont plus coûteuses et offrent moins de protection, obligeant les institutions à arbitrer entre qualité, coût et confidentialité.
