Ramp, la plateforme financière new-yorkaise, vient de franchir un cap historique avec une valorisation de 44 milliards de dollars. En seulement sept ans d’existence, cette entreprise est devenue l’une des fintechs privées les plus valorisées au monde. Le 4 juin dernier, elle a annoncé une levée de fonds de 750 millions de dollars en série F, menée par ICONIQ, GIC et le fonds de pension Ontario Teachers’. Cette opération porte son financement total en capital à plus de 3 milliards de dollars.

Une croissance fulgurante

Le parcours de Ramp est impressionnant. En avril 2024, sa valorisation était de 7,65 milliards de dollars. Un an plus tard, en mars 2025, elle atteignait déjà 13 milliards. Aujourd’hui, après des bonds successifs à 16 milliards, 22,5 milliards et 32 milliards de dollars, elle se valorise à 44 milliards. Une progression quasi hexuplée en moins de deux ans, un exploit même dans le contexte actuel des marchés privés boostés par l’IA.

Un modèle qui dépasse les cartes corporate

Ramp génère désormais plus d’un milliard de dollars de revenus annuels, sert plus de 70 000 clients et traite plus de 200 milliards de dollars de volume de paiements annuel. Sa croissance reste exceptionnelle : en mars 2026, le volume de paiements a augmenté d’environ 170 % en glissement annuel, le nombre de clients entreprises a plus que doublé, et plus de 3 200 organisations génèrent au moins 100 000 dollars de revenus annuels sur la plateforme. Ramp se transforme en un véritable système d’exploitation financier, bien au-delà de son statut initial de fournisseur de cartes corporate.

L’IA, moteur de la valorisation

Si le management des dépenses est son cœur de métier, c’est l’IA qui constitue le véritable moteur de sa valorisation. Alors que les entreprises investissent massivement dans les modèles, agents et workflows automatisés, Ramp mise sur la gestion des dépenses liées à l’IA comme un enjeu aussi crucial que la gestion des budgets logiciels, voyages ou achats. La société a déjà lancé une carte corporate pour agents IA, acquis la fintech britannique Billhop et intégré l’IA dans ses opérations internes. Son plateforme de développement Inspect génère aujourd’hui plus des deux tiers du code de l’entreprise, tandis que Glass automatise une grande partie des workflows quotidiens.

Un paysage concurrentiel redessiné

Stripe et Revolut restent les fintechs privées les plus importantes. Cependant, dans le domaine du management des dépenses, Ramp se distingue désormais clairement. Brex, son ancien rival, a été racheté par Capital One pour 5,15 milliards de dollars, soit moins de la moitié de sa valorisation maximale. Rippling reste un concurrent sérieux, mais se positionne davantage comme une plateforme RH et de gestion de la main-d’œuvre. Ramp, quant à elle, affirme être prête pour une introduction en Bourse. Si elle atteint les marchés publics avec sa valorisation actuelle, elle pourrait devenir l’une des plus grosses introductions en Bourse du secteur fintech ces dernières années, établissant un nouveau benchmark pour la catégorie.

L’enjeu des 18 prochains mois

Le marché mise sur une croissance substantielle à venir. Les prochains 18 mois seront décisifs pour Ramp, qui devra justifier cette confiance.

Brian Moynihan : « Les données doivent être parfaites »

Alors que la plupart des dirigeants bancaires évoquent l’IA en termes d’efficacité opérationnelle, Brian Moynihan, PDG de Bank of America, se concentre sur un aspect souvent négligé : la qualité des données. Lors du Forbes Iconoclast Summit, il a résumé sa vision en une phrase : « Les données doivent être parfaites ». Cette déclaration, apparemment simple, remet en question de nombreux récits entourant l’IA.

Dans des secteurs comme la tech, il est possible de déployer rapidement des solutions et d’affiner par la suite. La banque fonctionne différemment : une erreur dans un système d’IA peut entraîner des plaintes clients, des problèmes réglementaires ou une perte de confiance. Bank of America adopte une approche d’« intelligence augmentée », où l’IA soutient la prise de décision humaine plutôt que de la remplacer.

Le défi des données

L’assistant virtuel Erica de Bank of America sert environ 20 millions de clients et gère quelque 200 millions d’interactions par trimestre. À cette échelle, même un faible taux d’erreur peut se traduire par des millions de problèmes potentiels. Moynihan insiste sur le fait que la stratégie de la banque repose sur l’augmentation des capacités humaines par l’IA, plutôt que sur son remplacement.

Ce positionnement met en lumière un défi plus large pour l’industrie : le goulot d’étranglement n’est plus le modèle, mais les données. Les banques qui ont rapidement superposé l’IA à des systèmes hérités fragmentés découvrent que les performances en démonstration ne se traduisent pas toujours en production. Les données inconsistantes, l’absence de clarté dans la prise de décision et la complexité d’intégration restent des obstacles majeurs à l’échelle de l’IA dans les fonctions bancaires critiques.

Bank of America a investi massivement pour relever ce défi, avec des dépenses estimées à environ 2 milliards de dollars dans ses initiatives technologiques.