Jefferies a initié lundi le suivi de Palantir, le spécialiste américain de l'analyse de données et de la sécurité récemment introduit en Bourse, avec une recommandation d'achat et un objectf de cours de 13 dollars.
'La plateforme de données de Palantir est tout simplement unique et souvent déployée pour des missions critiques qu'aucun autre concurrent n'est en mesure d'assurer', résume le broker dans une note de recherche.
S'il s'inquiète du risque de concentration de l'activité - sachant que les 20 principaux clients du groupe génèrent chacun une moyenne de 25 millions de dollars de chiffre d'affaires - Jefferies envisage un potentiel de croissance annuel à long terme d'au moins 30%, grâce à l'amélioration progressive du taux de pénétration du groupe de haute technologie.
Le courtier dit également percevoir un potentiel risque/rendement favorable et note que le titre se traite aujourd'hui bien en-dessous des multiples de valorisation de ses comparables.
Le titre affiche actuellement une hausse de plus de 2,5% à la Bourse de New York.
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Palantir Technologies Inc. développe des logiciels pour faciliter les enquêtes et les opérations antiterroristes. Elle a créé quatre plateformes logicielles principales, à savoir Palantir Gotham (Gotham), Palantir Foundry (Foundry), Palantir Apollo (Apollo) et Palantir Artificial Intelligence Platform (AIP). Apollo est une couche de contrôle unique, agnostique, qui coordonne la livraison continue de nouvelles fonctionnalités, de mises à jour de sécurité et de configurations de plateforme, contribuant ainsi à assurer le fonctionnement continu des systèmes critiques. Gotham permet aux utilisateurs d'identifier des schémas cachés dans des ensembles de données, allant de sources de renseignement d'origine électromagnétique à des rapports d'informateurs confidentiels. Foundry transforme les modes de fonctionnement des organisations en créant un système d'exploitation central pour leurs données. AIP permet à l'entreprise de bénéficier d'un avantage responsable en matière d'intelligence artificielle (IA) en utilisant des composants de base conçus pour activer efficacement les grands modèles de langage (LLM) et d'autres formes d'IA au sein de n'importe quelle organisation.