Kyan Health lève 16,7 millions de dollars pour améliorer le bien-être au travail

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Une journée de travail sur cinq est perdue en raison de problèmes de santé mentale, pourtant les entreprises continuent d’investir des milliards dans des programmes de bien-être qui ne produisent pas de résultats concrets.

La start up Kyan Health, basée à Zurich, annonce une levée de fonds de 16,7 millions de dollars pour réinventer ce modèle inefficace. En alliant soins préventifs basés sur l’IA et données organisationnelles, Kyan aide les entreprises à aborder le bien-être des employés comme un investissement stratégique et mesurable, plutôt qu’un simple exercice symbolique.

Le financement comprend un tour de table d’amorçage de 4 millions de dollars mené par Amplo VC et une série A de 12,7 millions de dollars menée par Swisscom Ventures, avec la participation de GreyMatter Capital, naturalX Health Ventures, Founderful, Joyance Partners et plusieurs investisseurs providentiels. Cela porte le financement total de Kyan à 18,4 millions de dollars alors qu’elle étend sa plateforme à l’échelle mondiale.

Kyan Health cofondée par Vlad Gheorghiu, Konstantin Struck et Ignacio Leonhardt, propose ses services via un modèle d’abonnement destiné aux entreprises. Au cœur de sa plateforme se trouve Kai, un assistant de soins basé sur l’intelligence artificielle, qui permet aux employés d’accéder à des ressources adaptées, allant du soutien en cas de crise au coaching certifié, en passant par des conseils en santé mentale. Les données personnelles des employés ne sont jamais partagées avec les employeurs ; seules des informations agrégées sont utilisées pour améliorer les conditions de travail tout en garantissant la confidentialité des utilisateurs.

Alors que les entreprises utilisent fréquemment la maintenance prédictive pour leurs actifs physiques, elles ont souvent négligé leur ressource la plus précieuse : leur personnel. Kyan Health renverse cette tendance en aidant les organisations à anticiper et résoudre les problèmes d’absentéisme et de productivité avant qu’ils n’affectent leurs résultats.

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