Veridue lève 3,44 M€ en pré-amorçage pour automatiser la due diligence sur les projets énergétiques et les data centres

Veridue (Londres) a levé 3,44 millions d'euros (4 millions de dollars) dans un tour de pré-amorçage conduit par Episode 1 Ventures, avec la participation de High-Tech Gründerfonds (HTGF) et Pi Labs. Parmi les business angels figurent Cameron Hepburn (co-fondateur d'Aurora Energy Research) et Jeremy Palmer (ancien PDG de QuantumBlack, la division data science de McKinsey). Fondée en 2024 par Daniel Csonth (PDG, ancien conseiller en investissement énergétique chez McKinsey) et Xander van den Eelaart (ex-responsable data science chez SCOR), la société développe une infrastructure de due diligence pilotée par l'IA pour le marché de l'investissement en infrastructure.

Le flux de travail visé est précis : un investisseur ou un développeur qui évalue un actif d'énergie renouvelable ou un projet de data centre consacre actuellement des semaines, voire des mois, à réaliser une due diligence sur les dimensions technique, réglementaire, financière et environnementale. Une grande part de ce travail est structurée et répétitive — données de site, statut de raccordement au réseau, état des permis de construire, titres fonciers, spécifications techniques, revue du modèle financier — et pourtant elle est généralement réalisée par des consultants à partir de modèles, à coût et délai significatifs. Veridue automatise les parties structurées.

Ce que fait la plateforme

Le produit de Veridue combine l'ingestion de documents (documents de planification, contrats de raccordement au réseau, études d'impact environnemental, modèles financiers) avec des sources de données (état du réseau, bases réglementaires, imagerie satellite, prix de marché) pour produire ce que la société appelle un rapport d'aptitude à l'investissement — une évaluation structurée de la maturité d'un projet sur les dimensions qu'un comité d'investissement doit valider avant de passer à une lettre d'intention. Ce processus qui prend des semaines à une équipe de consultants est comprimé, selon la société, à quelques heures.

La participation des business angels Cameron Hepburn (dont Aurora Energy Research est l'une des firmes d'analyse énergétique les plus respectées du Royaume-Uni) et Jeremy Palmer (dont QuantumBlack a construit l'infrastructure data science du secteur financier) est un signal de crédibilité sectorielle : tous deux ont l'expérience directe de l'inefficacité que Veridue cherche à corriger, et tous deux ont choisi de participer au tour.

Timo Bertsch, chargé d'investissement chez HTGF : « L'infrastructure dont l'Europe a besoin — renouvelables, data centres, capacité de réseau — représente l'un des chantiers les plus critiques de notre génération. Les capitaux sont prêts. Les projets sont dans le pipeline. Ce qui manquait, c'est la capacité à conclure des deals au rythme qu'exige le moment. »

La composition du tour

Episode 1 Ventures a précédemment soutenu Ossprey — une start-up de cybersécurité qui automatise la détection de code malveillant dans les packages open source. La constante du fonds est les paris en amorçage sur l'IA appliquée à des processus qui nécessitaient auparavant un examen humain spécialisé : la sécurité du code à grande échelle, désormais l'investissement énergétique à grande échelle. Pi Labs, fonds de capital-risque spécialisé dans les actifs réels et la proptech, apporte une perspective sur l'infrastructure qui s'étend des actifs immobiliers à l'énergie et aux données — une expansion de portefeuille cohérente avec la direction des flux de capitaux institutionnels. HTGF, investisseur en amorçage soutenu par l'État allemand, ajoute une dimension continentale à une société actuellement basée au Royaume-Uni.

L'utilisation des fonds est concentrée sur le déploiement de la plateforme et le développement commercial — construire les intégrations avec les sources de données et les systèmes documentaires qui rendent le produit suffisamment complet pour être utile à l'ensemble du deal flow d'une société d'investissement, et pas seulement à un sous-ensemble sélectif.