Le pari de Mathpresso sur la photo de problème : QANDA atteint 98 M d'utilisateurs, puis mise sur des LLM spécialisés en éducation

Mathpresso exploite QANDA, une application d'apprentissage par IA où les élèves photographient un problème et reçoivent des solutions étape par étape, ainsi qu'un service de tutorat B2B (QANDA Tutor) et des LLM spécialisés en éducation (MathGPT, Poly).

Que les élèves photographieraient les problèmes de devoirs et obtiendraient des solutions instantanées par IA — et qu'un LLM spécialisé en éducation surpasserait les modèles généraux en mathématiques.

Financement total d'environ 130 M$ en date de septembre 2023, dont un tour de 8 M$ (10 Md KRW) auprès de KT ; parmi les précédents investisseurs figurent Google, GGV Capital, Goodwater Capital, SoftBank Ventures Asia, Legend Capital et Mirae Asset Investment.

Mathpresso a été fondée à Séoul en 2015 par Ray Lee et Jake Lee, qui avaient initialement conçu QANDA comme un service de questions-réponses en 1:1 avec des tuteurs issus des meilleures universités. En 2017, l'équipe a ajouté une recherche OCR basée sur l'IA, ce qui a entraîné une croissance exponentielle auprès des élèves de la maternelle au lycée (K-12).

QANDA a atteint plus de 80 M d'utilisateurs enregistrés en septembre 2023 (plus de 98 M en mars 2025), avec environ 10 M de photos téléversées chaque jour et 87 % des utilisateurs hors de Corée. Mathpresso a levé environ 130 M$ auprès de Google, GGV, Goodwater, SoftBank Ventures Asia, KT et d'autres, et à partir de 2023 a poussé l'IA spécialisée en éducation : le chatbot Poly, un modèle MathGPT dont l'entreprise affirmait en janvier 2024 qu'il surpassait le modèle de Microsoft sur les benchmarks mathématiques, et l'outil américain de préparation à l'université Cramify.

Toujours en activité et en expansion : Mathpresso cible le marché américain, développe QANDA Tutor et des LLM éducatifs, et a rapporté une répartition du chiffre d'affaires d'environ 60 % Corée / 40 % international ; aucune introduction en bourse ni sortie n'a été annoncée.

Photographier un problème de devoirs était déjà une habitude chez les élèves (ils envoyaient des photos à des tuteurs), de sorte que l'OCR couplé à l'IA a transposé directement ce comportement sur le téléphone sans demander aux utilisateurs de changer.

Le parcours basé sur la photo a généré un avantage data défendable : plus de 6 Md de recherches de solutions en 2023 et plus de 7,1 Md de points de données d'apprentissage en 2025, qui ont alimenté le LLM spécialisé en éducation.

Un prix de référence du tutorat en 1:1 rendait l'application freemium radicalement moins chère, tandis que les abonnements premium (environ 1 400 ¥/mois au Japon) monétisaient la commodité.

Les modèles mathématiques spécialisés par domaine ont été positionnés face au problème d'hallucination des LLM généraux — un argument selon lequel des données d'entraînement spécialisées en éducation, et non l'échelle seule, l'emportent en classe.

Orienter l'habitude existante vers la nouvelle technologie : les élèves photographiaient déjà des problèmes pour des tuteurs, de sorte que l'OCR couplé à l'IA a fait du téléphone le tuteur — et les données accumulées ont justifié un LLM spécialisé par domaine.

En date de septembre 2026, Mathpresso continue d'exploiter QANDA dans plus de 50 pays avec plus de 98 M d'utilisateurs enregistrés selon le rapport d'ITmedia de mars 2025. L'entreprise se développe aux États-Unis, investit dans des LLM spécialisés en éducation et fait croître QANDA Tutor comme deuxième modèle économique ; aucune sortie ni introduction en bourse n'a été annoncée.