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Pindrop lève 90 millions de dollars et s’attaque au marché de l’IoT

Pindrop, spécialiste de la détection de fraudes vocales dans les call centers, vient de lever 90 millions de dollars en séries D. La levée de fonds menée par Vitruvian Partners vise à intégrer cette technologie dans les dispositifs IoT.

Le 5 décembre, Pindrop a annoncé une levée de fonds de 90 millions de dollars en série D. Les investisseurs se nomment Vitruvian Partners, Allegion Ventures, Cross Creek, Dimension Data, EDBI et Goldman Sachs. A cette liste, il faut ajouter GV, Andreessen Horowitz, CapitalG et IVP.

Pindrop, leader de la détection de fraude dans les centre d’appels

Au total, l’entreprise fondée en 2011 à Atlanta a levé 212,8 millions de dollars, selon Crunchbase. Pourquoi un tel support financier ? Tout simplement parce que Pindrop a mis au point un outil un logiciel de sécurisation et d’identification dédié aux Call centers. À partir de la voix des appelants, le système peut reconnaître une fraude vocale.

Dans un monde où la reconnaissance vocale sert à s’identifier, à payer ou à contrôler ses appareils, Pindrop a les moyens de prendre rapidement du poids. Aujourd’hui, elle travaille avec 8 des 10 plus grandes banques américaines. Elle gère pas moins de 200 millions de comptes de consommateurs principalement aux Etats-Unis. Sa technologie aurait permis d’éviter 350 millions de dollars de fraudes dues à des attaques vocales en 2018.

Une technologie de sécurisation vocale particulièrement porteuse

Pindrop, qui espère atteindre la rentabilité au premier semestre 2019, veut en premier lieu s’attaquer à de nouveaux marchés. La somme levée lui servira à s’implanter en Europe, à Londres, et en Asie. En parallèle, la société compte adapter sa technologie à l’IoT et aux différents services connectés. Les voitures, les maisons, les bureaux connectés sont autant de lieux et d’équipements qui intègrent ou intégreront des assistants vocaux.

Pindrop veut ainsi protéger les systèmes biométriques de millions d’objets connectés grâce à sa technologie. Plus de 1 300 facteurs sont analysés via du machine learning pour déterminer le type d’appareil, sa géolocalisation et l’opérateur téléphonique/fournisseurs de service, détecter les anomalies permettant de signaler une fraude et créer un identifiant de l’individu afin de le reconnaître s’il cherche à nuire à nouveau.

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