Crunchbase et PitchBook listent les deals passés. Aucun ne calcule un risque-failure forward-looking. Les LP attendent les call letters annuelles. Les employés découvrent au layoff. Failure Predictor change ça.
Radar live d'un portefeuille fictif (50 startups Series A-C) inspiré de cas réels backtest. 18 signaux scannés sur 6h, 4 alertes convergentes Q4 2025. C'est une démo — la vraie est sur ton portefeuille.
Failure Predictor cross-référence 18 signaux (LinkedIn hiring, Glassdoor, GitHub, BuiltWith, EDGAR, OpenCorporates). Bayesian risk score forward 12mo + revue analyste pour ramener faux positifs sous 11%.
| Date | Parties | Source | Status | Raised | Pertinence |
|---|---|---|---|---|---|
| 2024-04 | Convoy faillite | Reuters | Shutdown soudain | $1B+ raised | Trucking · 6 mois après last round |
| 2023-11 | WeWork bankruptcy | Chapter 11 NY | Restructuration | $47B valuation peak | Office space · pivot raté + governance |
| 2024-09 | Forward Health (Adrian Aoun) | TechCrunch | Liquidation | $650M raised | Healthtech · burn rate sur kiosks |
| 2025-01 | Better.com layoffs 90% | Bloomberg | Quasi-shutdown | $905M raised | Mortgage · Zoom mass layoff Vishal Garg |
| 2024-06 | Olive AI shutdown | Becker's Hospital | Liquidation | $852M raised | Healthtech AI · 60% laidoff Q1 24 |
12 400 startups préchargées (Crunchbase + PitchBook + AngelList enrichi). Tu sélectionnes par stage (Seed → Series E), géographie, vertical, taille. Ou tu importes ton portefeuille existant via CSV.
LinkedIn hiring delta, Glassdoor reviews, Twitter founder sentiment, GitHub commits velocity, BuiltWith stack changes, Built In jobs board, OpenCorporates filings, SEC EDGAR filings, Stripe Atlas dissolutions, news sentiment.
Modèle Bayesian custom avec 1 200 dossiers de référence backtest. Score-failure 12mo en pourcentage avec confidence interval. Calibration permanente (precision 84% / recall 71% sur dernier rolling 12mo). Faux positifs ramenés à 11%.
Email + Slack + dashboard quand alerte P0 (failure < 6 mois) ou P1 (< 12 mois). Playbook recommandé : LP report letter, board action, employee retention, renegotiation de portage. Comparables 5 cas similaires sourcés.
Pension fund, family office, fund-of-funds. Reçoit 1× / an la lettre du GP. Veut tracking continu portfolio sans déranger le GP. AI Failure Predictor sort un risk score mensuel sur les 200-2000 companies du fund-of-funds, avec alertes P0/P1.
Big-cap qui invest minoritaire dans son écosystème. Doit re-décider chaque trimestre où mettre du cash. AI Failure Predictor liste les 5-15 startups les plus risquées du portfolio CVC + les 3-8 hors-portfolio à acquérir avant qu'elles meurent.
Linear, Resend, Datadog type — pipeline B2B SaaS. Vendre à une startup sur le point de mourir = MRR perdu en 6 mois. AI Failure Predictor enrichit Salesforce/HubSpot avec un score-failure pour disqualifier ou requalifier proactivement.
Joiner Series B avec equity grant. Veut savoir si sa boîte va exit ou crasher avant la fin du cliff. AI Failure Predictor sort un score perso + comparables historiques. Helpful pour décisions perso (appartement, exercise stock, cv).
On a évité 3 dossiers Series B qui se sont effondrés en 9 mois. AI Failure Predictor avait le P0 alert 4-7 mois avant l'annonce publique. ROI sur le premier dossier seul = 80× notre abonnement annuel.
Notre CVC scout proactivement les startups en danger pour les acquérir avant la mort. Le radar nous a sorti 8 dossiers acquisitions à -50% valuation Q1 2026. Salvage rate 47% sur 17 mois beta.
Vendre Linear à une startup qui meurt en 6 mois = MRR perdu. On a câblé l'API dans Salesforce. Churn nouveau logo divisé par 3 sur 12 mois. Notre meilleur enrichissement post-Apollo.
Pas de freemium pour ne pas embarquer des prospects qui ne payeront jamais. Tu paies, le radar tourne 24/7.
Données fondateurs / employés depersonnalisées. Aucun PII stocké. DPO assigné. Aggregated public data only (Crunchbase, LinkedIn public, GitHub public, EDGAR).
Audit Q3 2026 BSI. Gap analysis terminée — controls 14/14 implémentés. Certification fin Q4 2026.
Données portfolio + risk scores hostées EU. Aucune sortie US. CloudFront EU-only edge nodes pour clients EU.
Modèle entraîné exclusivement sur données publiques (Crunchbase API, LinkedIn public profiles, GitHub public commits, SEC EDGAR, OpenCorporates). Aucun scraping privé non-autorisé.
Bayesian risk model documenté en ML model card publique. Backtest open methodology. Calibration mise à jour publiquement chaque trimestre. Aucune black-box.
Chaque portfolio isolé via RLS. Aucun cross-tenant. Audit trail granulaire par utilisateur + IP + alerte consultée.
Sample alert P0 généré pour ScaleupX FoodTech Series C (€85M raised). 6 signaux convergents identifiés sur 18. Probabilité failure 12mo : 89% · Confiance modèle 84%. Playbook LP recommandé inclus.
Configure ton univers en 3 min · 18 signaux scannés 6h · Alerte P0 dès le premier signal convergent.
