La majorité des entreprises ont du mal à extraire de la valeur de leurs données. Il y a plusieurs années, Forrester rapportait qu'entre 60 % et 73 % des données appartenant à une entreprise moyenne n'étaient pas utilisées à des fins d'analyse. En effet, les données sont cloisonnées ou catégorisées pour des raisons techniques et de sécurité, ce qui rend difficile, voire impossible, l'application d'outils analytiques.

Anna Pojawis et Tyler Maran, ingénieurs qui ont déjà travaillé dans les startups Hightouch (une plate-forme de synchronisation de données) et Fair Square (un outil d'assurance maladie) soutenues par Y Combinator, ont eu l'idée de tenter de résoudre le problème de la valeur des données après avoir découvert que de nombreuses entreprises ont été « exclues » des stratégies d’analyse en raison des obstacles techniques.

« Nous avons constaté qu'une partie importante du marché, en particulier ceux des secteurs réglementés comme la santé et la finance », a des difficultés avec l'analyse des données, a déclaré Maran à TechCrunch. « Aujourd'hui, la majorité des données d'entreprise ne rentrent pas dans une base de données ; ce sont des appels commerciaux, des documents, des messages Slack, etc. Et compte tenu de la taille de ces entreprises, les modèles de données disponibles dans le commerce ne suffisent généralement pas.

Pojawis et Maran ont donc fondé OmniAI, un ensemble d'outils qui transforment les données d'entreprise non structurées en quelque chose que les applications d'analyse de données et l'IA peuvent comprendre.

OmniAI
Crédits images : OmniAI

OmniAI se synchronise avec les services de stockage de données et les bases de données d'une entreprise (par exemple, Snowflake, MongoDB, etc.), prépare les données qu'elles contiennent et permet aux entreprises d'exécuter le modèle de leur choix (par exemple, un grand modèle de langage) sur les données. OmniAI effectue tout son travail dans le cloud de l'entreprise, dans le cloud privé d'OmniAI ou dans des environnements sur site, offrant une sécurité visiblement améliorée, selon Maran.

« Nous pensons que les grands modèles linguistiques deviendront essentiels à l'infrastructure d'une entreprise au cours de la prochaine décennie, et que tout être hébergé au même endroit est tout simplement logique », a déclaré Maran.

Prêt à l'emploi, OmniAI propose des intégrations avec des modèles, notamment Llama 3 de Meta, Claude d'Anthropic, Mistral Large de Mistral et AWS Titan d'Amazon pour des cas d'utilisation tels que la suppression automatique d'informations sensibles à partir de données et, de manière générale, la création d'applications basées sur l'IA. Les clients signent un contrat de logiciel en tant que service avec OmniAI pour permettre la gestion des modèles sur leur infrastructure.

Il est tôt. Mais Omni, qui a récemment clôturé un tour de table de 3,2 millions de dollars mené par FundersClub pour une valorisation de 30 millions de dollars, affirme avoir déjà 10 clients, dont Klaviyo et Carrefour. Les revenus annuels récurrents sont en passe d'atteindre 1 million de dollars d'ici 2025, a déclaré Maran.

« Nous sommes une équipe incroyablement réduite dans un secteur en croissance rapide », a déclaré Maran. « Notre pari est qu’au fil du temps, les entreprises opteront pour l’exécution de modèles parallèlement à leur infrastructure existante, et que les fournisseurs de modèles se concentreront davantage sur la pondération des modèles de licences auprès des fournisseurs de cloud existants.

A lire également