Il y a vingt ans, les comparateurs de prix en ligne — Assurland, LeLynx, Meilleursbiens — ont révolutionné la distribution des services financiers en mettant en concurrence les offres d’assurance, de crédit et d’épargne. Aujourd’hui, une startup franco-américaine parie que les agents IA vont réaliser le même tour de force — mais de façon bien plus radicale. Waniwani vient de lever 8 millions de dollars pour bâtir ce qu’elle appelle “l’infrastructure de revenus et de conformité pour la distribution agentique des services financiers”.
Le pari de Waniwani : l’agent IA comme nouveau canal de distribution
La levée de 8 millions de dollars, annoncée le 15 juin 2026, est menée par Seedcamp — l’un des fonds early-stage les plus actifs d’Europe, à qui l’on doit des investissements précoces dans Revolut, UiPath ou Transferwise. Participent également à ce tour : Redstone, Plug & Play, Zone II Ventures, OPRTRs Club et Kima Ventures, ainsi qu’un groupe d’angels investisseurs de premier plan.
Derrière Waniwani se trouve le studio d’entrepreneuriat Hexa (anciennement eFounders), le studio parisien à l’origine de Spendesk, Mailjet, Forest Admin et d’une vingtaine d’autres startups B2B. Les fondateurs — Robin Diligent, Maxime Antoine, Luiza Gusmao et Raphael Vullierme — ont tous des backgrounds solides à l’intersection de la finance et de la tech.
Que fait concrètement Waniwani ?
L’idée de base de Waniwani est élégante. Quand un utilisateur interagit avec un agent IA — que ce soit ChatGPT, Claude, Copilot, ou un agent custom déployé par une entreprise — et qu’il pose une question sur ses besoins en assurance, en crédit immobilier, ou en services financiers, que se passe-t-il ?
Aujourd’hui, rien de structuré. L’agent peut expliquer des concepts, mais il ne peut pas proposer, comparer et souscrire à des offres réelles, personnalisées et conformes réglementairement. Waniwani veut résoudre exactement ce problème.
Un SDK open source pour intégrer des services financiers dans les agents IA
Waniwani a développé et mis en open source un SDK qui permet à n’importe quel prestataire de services financiers (assureurs, courtiers en crédit, acteurs de l’immobilier, logiciels professionnels) de rendre ses offres disponibles directement dans les agents IA.
Concrètement, un assureur qui intègre le SDK Waniwani peut voir ses produits (assurance habitation, auto, santé) proposés, comparés et potentiellement souscrits dans ChatGPT, Claude ou Copilot — sans que l’utilisateur n’ait à quitter l’interface de l’agent.
Pour un agent déployé sur un site web ou WhatsApp, le processus est encore plus fluide : l’agent identifie le besoin de l’utilisateur (“je cherche une assurance pour mon nouveau vélo électrique”), génère des devis en temps réel depuis plusieurs prestataires intégrés au SDK, compare les offres, et guide l’utilisateur vers la souscription — le tout en langage naturel, sans formulaire fastidieux.
La complexité cachée : conformité et réglementation
Si la proposition de valeur de Waniwani semble simple en surface, la vraie valeur-ajoutée de la startup est dans la gestion de la conformité réglementaire — un sujet ultra-sensible dans les services financiers.
En France et en Europe, la distribution de produits financiers est strictement encadrée. Un agent IA qui conseille ou vend une assurance sans les agréments appropriés est en infraction avec la directive IDD (Insurance Distribution Directive), la réglementation MiFID II pour les produits d’investissement, ou encore le RGPD pour la gestion des données personnelles.
Waniwani intègre dans son infrastructure :
- La gestion des agréments de distribution pour chaque prestataire et chaque pays
- Les obligations de conseil (suitability, appropriateness) imposées par la réglementation
- La traçabilité des transactions pour les audits et le reporting
- La gestion du consentement utilisateur en conformité avec le RGPD
C’est cette couche compliance qui transforme Waniwani d’un simple middleware technique en une véritable infrastructure de confiance — et qui justifie le terme “revenue and compliance infrastructure” dans sa définition officielle.
Un marché à réinventer : la désintermédiation version 2.0
Le secteur de la distribution de services financiers en ligne représente des dizaines de milliards de dollars de revenus mondiaux. Les comparateurs comme MoneySuperMarket, Assurland ou Bankrate ont capturé une partie de cette valeur en simplifiant l’accès aux offres. Mais leur modèle atteint ses limites :
- Les formulaires sont encore longs et fastidieux
- La personnalisation est superficielle
- L’expérience reste transactionnelle, pas conversationnelle
- La mobilité entre appareils et canaux est limitée
Les agents IA représentent une rupture potentielle : une interface conversationnelle universelle qui peut identifier le besoin en contexte, collecter les informations nécessaires de façon naturelle, et proposer des solutions adaptées en temps réel.
Waniwani parie que, d’ici trois à cinq ans, une fraction significative des nouvelles souscriptions de produits financiers passera par des agents IA plutôt que par des sites comparateurs ou des agences physiques. Et elle veut être l’infrastructure sur laquelle cette distribution s’appuie.
Le sillage d’une tendance : les agents IA comme canal de distribution
Cette thèse résonne au-delà des seuls services financiers. On observe des initiatives similaires dans d’autres secteurs :
- Les agents vocaux comme Fonio.AI pour la téléphonie d’entreprise
- Les paiements agents avec Visa et ChatGPT pour les achats autonomes
- Les agents pour développeurs avec Coinbase for Agents pour les transactions crypto
Dans tous ces cas, la logique est la même : l’agent IA devient le nouveau point de contact entre l’utilisateur et les services, et les startups qui construisent l’infrastructure de connexion entre ces agents et les prestataires de services capteront une valeur considérable.
C’est exactement le positionnement de Ramp dans la gestion des dépenses d’entreprise, ou d’Anthropic dans les partenariats d’intégration enterprise. Waniwani occupe un créneau plus spécifique — les services financiers réglementés — mais potentiellement très lucratif.
Les fondateurs et le rôle d’Hexa
Waniwani est un bel exemple du modèle de startup studio à son meilleur. Hexa (anciennement eFounders) n’est pas simplement un investisseur : c’est un co-fondateur opérationnel qui apporte infrastructure, réseaux, équipes partagées et expertise produit aux startups qu’il incube.
Le portfolio d’Hexa comprend des succès notables : Spendesk (licorne de la gestion des dépenses), Mailjet (acquis par Mailgun), Forest Admin, Birdly (acquis par Swile). L’expérience dans le B2B SaaS, la réglementation financière et la distribution est directement applicable à Waniwani.
Les 8 millions levés serviront à :
- Développer et enrichir le SDK open source
- Multiplier les intégrations avec des prestataires de services financiers
- Étendre la couverture géographique (la France est le marché pilote, mais l’Europe et les États-Unis sont dans la feuille de route)
- Renforcer la couche compliance pour couvrir davantage de juridictions
Ce qu’il faut retenir
- Waniwani a levé 8 millions de dollars le 15 juin 2026, menés par Seedcamp (Revolut, Transferwise) avec Redstone, Plug & Play, Kima Ventures et d’autres
- Co-fondée par Robin Diligent, Maxime Antoine, Luiza Gusmao et Raphael Vullierme, issue du studio Hexa (Spendesk, Mailjet)
- Mission : construire l’infrastructure de distribution agentique des services financiers (assurance, crédit, services financiers via agents IA)
- SDK open source permettant aux prestataires financiers d’intégrer leurs offres dans ChatGPT, Claude, Copilot et agents custom
- Différenciation clé : gestion de la conformité réglementaire (IDD, MiFID II, RGPD) embarquée dans l’infrastructure
- Pari sur la thèse : les agents IA deviendront un canal majeur de distribution financière d’ici 3-5 ans
- Disponible sur les sites web des prestataires et via WhatsApp en plus des grandes plateformes IA
Cet article présente une startup dont le modèle économique est lié aux services financiers. Il ne constitue en aucun cas un conseil en investissement.
