Lingua Custodia, soutenu par Invest-Y est l’unique Fintech experte du Machine Learning appliquée à la traduction financière.

Fondée par des professionnels de la finance pour résoudre spécifiquement les problématiques qu’ils ont eux-mêmes rencontrées, Lingua Custodia développe des moteurs de traduction automatique intelligents ultra-spécialisés. Chacun de leurs moteurs de traduction est construit et entraîné pour répondre à un usage financier spécifique (Rapports Annuels, Macro-Economie, Reporting de fonds, ….) correspondant à des besoins communs de l’industrie.

Ils sont accessibles par une plateforme web sécurisée qui permet à leurs clients de traduire leurs documents 24h/24 7j/7 ou par une connexion automatique à leurs systèmes.

L’entreprise permet ainsi aux institutions financières de réduire les ressources et budgets alloués à la traduction, gagner du temps d’exécution et bénéficier d’un niveau de qualité difficile à égaler dans le domaine financier.

L’équipe travaille aujourd’hui pour la majorité des grandes institutions financières en Europe. Elle dispose deux bureaux en France (Saint Quentin en Yvelines et Paris) et une filiale au Luxembourg ouverte en 2019.

Soutenue depuis 2016 par Invest-Y, Lingua Custodia a effectué plusieurs levées de fonds dont la plus récente en 2019 (1.15 M€) leur a permis de développer leur équipe de recherche (Le « Lab ») composée de docteurs en Traitement Automatique des Langues/Machine Learning et de financer l’ouverture de la filiale et le recrutement d’une équipe commerciale au Luxembourg.  

Lingua Custodia est labelisée par Finance Innovation depuis 2014 et membre fondateur de France Fintech depuis 2015. En 2018, l’entreprise a rejoint la LHoFT (Luxembourg House of Financial Technology) ainsi que le Village by CA au Luxembourg. Plus récemment, elle a intégré le Techquartier (Francfort). Depuis 2020, la société fait également partie du Réseau des Entreprises de Défense (RED) du Ministère des Armées pour qui ils travaillent sur un programme de recherche en collaboration avec le LIMSI-CNRS.