Qui étaient les 151 startups de la Grand Finale, dont le Top 10, ce qu'elles font, d'où elles viennent, ce qu'elles ont levé. Et ce qui distingue les meilleures.
Chaque point est une startup, coloré par secteur. Les pays sont teintés selon le nombre de startups. Survolez un point pour le détail, cliquez pour ouvrir sa fiche.
Les fiches marquées « fiabilité basse » n'ont pas pu être identifiées avec certitude (noms trop génériques, aucune trace publique liée au Startup World Cup). Les montants levés ne sont indiqués que lorsqu'une source les donne ; quand les sources divergent, la fiche le dit.
Où en sont les 151 startups : stade de financement, maturité du produit et traction commerciale. Les barres sont cliquables et filtrent le registre.
| Top 10 | Les 141 autres |
|---|
Chaque startup notée sur 10 comme le ferait un analyste : potentiel disruptif, solidité du modèle économique, potentiel de marché et niveau de risque (10 = très risqué). Note globale = moyenne des quatre, le risque étant compté à l'envers. A : prioritaire (7 et plus) · B : à suivre de près (6 à 6,9) · C : spéculatif (5 à 5,9) · D : trop tôt ou trop risqué (moins de 5).
Notation établie à partir des données publiques rassemblées dans cet atlas. Elle ne remplace pas une due diligence : pas d'accès aux comptes, aux contrats ni aux équipes.
Quelles startups ont intégré l'intelligence artificielle dans leur solution, et comment. Les barres sont cliquables et filtrent le registre.
| Fournisseur | Startups | Lesquelles |
|---|---|---|
| OpenAI (GPT, Sora) | 8 | Spiders AI, WiseUnit, Ethermind, Coachbot Ai, UnitSense, SalamMotion, Reevalua, TIBOK |
| Anthropic Claude | 5 | Spiders AI, Reevalua, UnitSense, TIBOK, Nairos (indice) |
| DeepSeek | 1 | TIBOK |
| Google Gemini / Veo | 3 | Ketzai, UnitSense, SalamMotion |
| Microsoft Azure OpenAI | 2 | Coachbot Ai, UnitSense |
| AWS Bedrock | 2 | UnitSense, Reevalua |
| Mistral, Llama | 1 chacun | UnitSense (Mistral), Reevalua (Llama, offre d'emploi) |
| Voix (ElevenLabs, Deepgram…) | 4 | 4sell, WiseUnit, UnitSense, OrionX |
| Modèle propriétaire | 2 | OrionX (Uhuru, langues africaines), Deepentix (petits modèles spécialisés) |
Les montants levés par les startups du plateau, convertis en millions de dollars, puis rapportés à la taille économique et démographique de leur pays. Capital et subventions sont comptés ; les lignes de crédit et les objectifs de levée non réalisés sont exclus.
| Taille de l'économie | Startups | Ont levé quelque chose | Ont levé au moins 1 M$ | Levée moyenne |
|---|---|---|---|---|
| PIB inférieur à 100 Md$ (Maurice, Estonie, Moldavie, Botswana…) | 21 | 33 % | 14 % | 0,4 M$ |
| De 100 à 1 000 Md$ | 50 | 48 % | 32 % | 1,3 M$ |
| Plus de 1 000 Md$ (hors États-Unis) | 39 | 49 % | 36 % | 2,8 M$ |
| États-Unis | 40 | 65 % | 38 % | 2,3 M$ |
Lever depuis une petite économie est nettement plus difficile. Une startup d'un pays dont le PIB est inférieur à 100 Md$ a environ 2,5 fois moins de chances de lever 1 M$ qu'une startup d'un pays moyen, et lève en moyenne six fois moins qu'une startup américaine, et sept fois moins qu'une startup d'une autre grande économie.
Difficile ne veut pas dire impossible. Trois des 21 startups de petites économies ont dépassé 1 M$ : Astrolight (Lituanie, 4,75 M$ avec l'accélérateur de l'OTAN, des fonds européens et l'Agence spatiale européenne), FRESH 32 (Slovénie, 1,3 M$ menés par un fonds régional d'Europe centrale) et Nanogrow (Uruguay, 1,2 M$ avec un fonds argentin). Leur point commun : l'argent ne vient pas de leur propre pays. Une petite économie n'a pas assez de capital local ; il faut aller le chercher à l'extérieur.
PIB et population 2025 : Banque mondiale (FMI pour Taïwan). Pour les continents, PIB et population sont la somme des pays représentés sur le plateau, pas du continent entier. Taux de change fixes appliqués aux montants en devises locales. Quand les sources se contredisent, le montant le plus prudent documenté est retenu.
Combien de startups se présentent à chaque finale régionale, et combien sont retenues. Seule une partie des régionales publie son nombre de candidatures.
| Année | Finale régionale | Candidatures | Finalistes | Gagnant | Précisions |
|---|
Sur les 10 finalistes, 5 ont un lien avec les États-Unis (siège, investisseurs ou programmes publics américains) et 5 n'en ont aucun.
| Startup | Siège | Levées et réseau |
|---|---|---|
| ZymoChem | Baie de San Francisco | Championne 2026. Série A de 21 M$ (Breakout Ventures, lululemon, Toyota Ventures), 4 M$ du Département de l'Énergie, accélérateur IndieBio (SOSV). Fondateurs issus de UC Berkeley. |
| Enexor Energy, LLC | Tennessee | 10 M$ de BorgWarner, subventions de l'armée, du ministère de la Défense et du Département de l'Énergie. |
| Yo-Kai Express Inc. | Mountain View, Californie | Série A avec Ippudo, Japan Tobacco et Plug and Play (Silicon Valley). Fondateur taïwanais formé à UC Irvine. |
| Startup | Siège | Lien avec les États-Unis |
|---|---|---|
| Monet | Colombie | Y Combinator (été 2021, environ 3 M$ en amorçage), dette de SixPoint Capital Management dans la série A de 24 M$. Co-fondateur passé 8 ans chez JP Morgan à New York. |
| BioSapien | Abou Dhabi | Subvention de la National Science Foundation (256 K$), gagnante de la régionale Silicon Valley. Capital de 8 M$ venu d'investisseurs du Golfe et d'Asie. |
| Startup | Siège | Financement |
|---|---|---|
| ProcurePro | Australie | 23,75 M AUD, investisseurs australiens (AirTree, QIC Ventures) et Bouygues via le fonds français ISAI. |
| Belli | Singapour | Environ 3,5 M$ (Iterative, Singapour) et un prix à Barcelone. |
| Kauche Inc. | Japon | Environ 4,6 Md¥, investisseurs japonais (Delight Ventures, SBI, ANRI, Global Brain). |
| LainTech | Espagne | Aucune levée : financée par ses revenus (22 M€ de chiffre d'affaires cumulé). |
| Crednce | Ghana | Aucune levée réalisée : les 175 K$ cités sont un objectif de levée. Une première transaction réelle de 30 K$ sur la plateforme. |
Classement établi à partir du siège déclaré et des investisseurs ou financeurs publics cités dans les sources de chaque fiche.
| Startup | Mentor / juré | Lien |
|---|
| Nom | Organisation | Rôle | Expertise |
|---|
Fonds, business angels, accélérateurs et programmes publics présents au capital (ou au financement) d'au moins deux startups du plateau. Cliquez sur une startup pour ouvrir sa fiche.
| Investisseur | Type | Startups financées |
|---|
Les 151 startups qualifiées pour la Grand Finale de la Startup World Cup 2026 à San Francisco, d'après les trois listes officielles affichées sur place : le Top 10 et les 141 autres finalistes. Elles viennent de 74 pays.
Uniquement des sources publiques : sites officiels des startups, communiqués de presse, presse économique et spécialisée, pages publiques des bases de données de financement (Crunchbase, Tracxn, PitchBook, Dealroom), profils publics des fondateurs, pages des finales régionales de la Startup World Cup et de Pegasus Tech Ventures. Au total, 611 sources sont citées, et chaque fiche donne les siennes avec un lien.
Les recherches ont été menées par des agents d'IA, chacun travaillant sur un lot de startups. Chaque résultat devait citer sa source, puis a été relu, consolidé et corrigé à la main avant publication.
Chaque nom a été recherché seul, puis avec « Startup World Cup 2026 » et le nom de la finale régionale, pour éviter les homonymes. Le niveau de confiance de l'identification est affiché sur chaque fiche : élevé pour 93 startups (site officiel et qualification confirmés), moyen pour 58 (une seule source ou des informations partielles). 3D Armour reste l'identification la plus incertaine.
Une seconde passe indépendante a repris 150 fiches : pays, secteur, qualification, levées et produit. 112 fiches ont été corrigées ou complétées. La note de vérification et ses sources figurent sur chaque fiche.
Ampleur des régionales : le nombre de candidatures et de finalistes vient des communiqués des organisateurs régionaux et de la presse locale, sans estimation quand rien n'est publié. L'estimation totale multiplie la médiane des régionales comparables par le nombre de régionales annoncé, puis la recoupe avec le chiffre de l'organisateur.
PIB, population et PIB par habitant de 2025 viennent de la Banque mondiale (indicateurs NY.GDP.MKTP.CD, SP.POP.TOTL, NY.GDP.PCAP.CD). Pour Taïwan, absent de la Banque mondiale, les chiffres viennent du FMI. Les ratios rapportent le total levé par les startups d'un pays à son PIB et à sa population. Ce sont des ordres de grandeur sur un petit échantillon : une seule startup peut faire varier le résultat d'un pays.
Trois niveaux d'usage de l'IA :
Le fournisseur de LLM n'est indiqué que lorsqu'une preuve publique existe (documentation, communiqué, offre d'emploi, partenariat). C'est le cas pour 34 startups ; pour les autres, la case reste vide plutôt que devinée.
Quatre critères notés de 1 à 10, chacun justifié en une phrase sur la fiche :
Note globale = (disruption + modèle + marché + (11 − risque)) ÷ 4. Catégories : A ≥ 7 · B 6 à 6,9 · C 5 à 5,9 · D < 5.
Le TAM est la taille du marché mondial en 2025, en milliards de dollars de revenu, pour le segment réellement adressé. Il est tiré d'un rapport d'étude de marché cité sur chaque fiche, avec la croissance annuelle et l'estimation 2030.
La scalabilité (1 à 10) mesure la facilité de répliquer le modèle dans d'autres pays sans coûts proportionnels : logiciel ou matériel, réglementation pays par pays, besoin de partenaires locaux.
Note de marché :
Calibrages d'équité, signalés sur les fiches concernées :
Pour quelques startups, des éléments non publics (clients signés, taille de l'équipe, expansion en cours) ont été communiqués directement par l'entreprise. Ils ne sont pas vérifiables publiquement et sont présentés comme déclarés sur la fiche concernée. Toutes les startups sont notées avec la même grille.