Une start-up spatiale indienne soutenue par Google lève 100 millions de dollars lors de son dernier tour de table

information fournie par Reuters •07/09/2026 à 03:30

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La start-up indienne spécialisée dans les technologies spatiales Pixxel a annoncé lundi avoir levé 100 millions de dollars lors d’un tour de table de série C mené par l’investisseur public singapourien Temasek et la société britannique de capital-risque spécialisée dans les technologies spatiales Seraphim SSIT.L , ce qui en fait le plus important tour de table jamais réalisé par une entreprise de technologies spatiales en Inde.

Le dernier tour de table de Pixxel, soutenue par Google

GOOG.O , a inclus ses investisseurs existants, Radical Ventures et growX Ventures, ainsi que de nouveaux investisseurs, 360 ONE Asset et IMM Investment, portant ainsi son financement total à 195 millions de dollars, a indiqué la société.

Pixxel fait partie des start-ups spatiales indiennes qui ont vu le jour après que le gouvernement a ouvert le secteur aux acteurs privés. Fondée par Awais Ahmed, Pixxel a débuté avec des satellites hyperspectraux capables de révéler des informations sur la surface de la Terre allant au-delà de ce que l’imagerie conventionnelle pouvait capturer.

Depuis lors, elle a élargi son champ d’action pour inclure Aurora, son logiciel d’intelligence terrestre, ainsi que des systèmes satellitaires destinés à la fois à des missions spatiales commerciales et souveraines. Ensemble, ces éléments constituent le cœur de la vision de Pixxel en matière d’infrastructure planétaire, reliant capteurs, logiciels et systèmes spatiaux afin d’aider les gouvernements, les industries et les institutions à transformer l’observation de la Terre en renseignements exploitables, précise son communiqué.

Ces nouveaux fonds permettront à Pixxel d’étendre ses capacités de détection grâce à sa constellation de satellites Honeybee et à ses satellites d’imagerie optique haute résolution, tout en poursuivant le développement d’Aurora en tant que plateforme combinant ces ensembles de données pour en tirer des informations prêtes à l’emploi.