Gamma intègre l'équipe de Lica pour renforcer sa recherche en design
- 01Gamma rachète Lica, une startup de design soutenue par Accel, pour renforcer sa recherche en communication visuelle.
- 02Lica, fondée en 2023, proposait initialement une application de transformation de captures d’écran en présentations et vidéos.
- 03Gamma intègre les cofondateurs de Lica pour explorer de nouveaux formats de communication et personnaliser les styles visuels des modèles d’IA.

Gamma, une plateforme spécialisée dans la création de présentations, annonce l’acquisition de Lica, une startup de design soutenue par Accel. L’opération vise à renforcer les capacités de recherche de Gamma en intégrant les cofondateurs de Lica, Priyaa Kalyanaraman et Purvanshi Mehta, à son équipe.
Fondée en 2023 par Kalyanaraman et Mehta, Lica proposait initialement une application capable de transformer des captures d’écran et des enregistrements en présentations et vidéos. En 2024, la startup a levé 4 millions de dollars auprès d’investisseurs dont Accel, South Park Commons et Village Global. Depuis, Lica s’est recentrée sur la production de vidéos marketing pour des sites e-commerce, en respectant des chartes graphiques strictes. Les fondatrices ont évoqué une convergence de vision avec Gamma, notamment autour de l’objectif de simplifier la communication visuelle. Les deux entreprises partagent d’ailleurs des investisseurs communs, ce qui a facilité les discussions menant à l’acquisition.
Gamma, qui compte plus de 100 millions d’utilisateurs, continue de développer ses outils de création de présentations tout en intégrant des fonctionnalités de génération d’images. L’acquisition de Lica s’inscrit dans une stratégie d’expansion vers de nouveaux formats de communication. Grant Lee, PDG de Gamma, a souligné l’ambition de repenser la manière dont les présentations et les supports visuels pourraient évoluer, en explorant leur interactivité et leur personnalisation. La nouvelle division de recherche, dirigée par les cofondatrices de Lica, se concentrera sur l’adaptation des styles de communication des modèles d’IA en fonction des publics cibles et des préférences esthétiques.
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