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Les 250 startups qui font l’Intelligence Artificielle en France

Par notre activité de desk research, nous avons référencé près de 250 start-ups françaises travaillant spécifiquement sur l’intelligence artificielle. Preuve qu’une véritable dynamique d’innovation se construit dans l’hexagone.

Face à la suprématie des Etats-Unis et de la Chine, la France a décidé de réagir en regroupant l’ensemble des acteurs hexagonaux de l’intelligence artificielle au sein de collectif #franceisai. Au coeur de l’ambitieux projet national, les startups forment un écosystème que nous avons cherché à mesurer. Nous avons pu comptabiliser plus de 250 startups réparties sur de nombreux secteurs d’activités. Le traitement de l’image (computer vision) est le sous-domaine où l’on compte le plus de jeunes entreprises (25 au total) : parmi les pépites, on trouve Deepomatic qui a développé des solutions de reconnaissance automatique des objets, des personnes, utilisés notamment en décoration, transport, mode, etc. La santé et le sport est un secteur également très actif (21 startups), avec notamment des acteurs références comme Plume Labs, capteur connecté de mesure de la pollution ou Dreem, bandeau connecté d’optimisation du sommeil. Le traitement du langage est bien doté avec 16 sociétés, parmi lesquelles on pourrait citer Algolia,  outil de recherche intelligent. Suit ensuite le marketing et CRM où la France est très active avec 15 plateformes dédiées au sujet : Tinyclues permet, par exemple, de déployer des campagne marketing optimisée grâce à l’IA. Au coeur de la problématique IA, le machine learning est abordé directement par 12 startups. De nombreux autres secteurs émergent, notamment les supports clients et agents conversationnels, la robotique, la banque assurance et même les transports.

 

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Julie Desk, l’assistante virtuelle qui mixe intelligence artificielle et opérateurs humains

Julie Desk est une solution d’intelligence artificielle qui s’occupe de gérer votre agenda à votre place. En développant cet assistant virtuel, la startup française a décidé de mixer algorithmes IA avec des opérateurs humains : un choix stratégique fort qui permet d’offrir un service entre la rapidité de la machine et la qualité de l’humain. En attendant peut-être du &00ù algorithmique d’ici quelques années…

En 2013, Julien Hobeika, Nicolas Marlier et Guillaume Michels décident de s’attaquer à l’optimisation des tâches à peu de valeur ajoutée et ciblent la gestion de calendrier. Julie Desk (à l’époque sous le nom de Wepopp) a donc commencé par être une application mobile de prise de rdv. Mais la jeune équipe va rapidement modifier son modèle : « chercher à faire gagner du temps sur la prise de RDV tout en en faisant perdre en forçant à adopter une nouvelle application était contradictoire », affirme ainsi le CEO, Julien Hobeika. Les nouvelles perspectives offertes par l’intelligence artificielle, notamment dans sa compréhension du langage naturel, vont pousser les 3 cofondateurs à simplifier leur service : Julie Desk est donc devenu un assistant virtuel basé sur l’IA, avec lequel on discute par simple envoi d’email.

Un mix entre intelligence artificielle et supervision humaine

Dans les faits, Julie nécessite d’abord d’avoir accès au calendrier de la personne qu’elle va assister : compatible avec Google Calendar, Office 365, Icloud et Exchange, elle va prendre connaissance des habitudes de l’employé (horaires de travail, lieu de déjeuner, déplacements réguliers, etc.) et s’informera sur les adresses sur les adresses importantes, numéros de téléphones, etc. Il suffit par la suite de l’intégrer dans les échanges d’emails pour qu’elle se charge d’organiser la prise de rendez-vous en fonction du calendrier et des habitudes. Pour aller plus loin, Julie peut même prendre en charge la réservation de billets de train (prochainement), de restaurants, etc. L’intérêt de la solution développée par la startup française est dans le fait qu’elle fonctionne en langage naturel, en anglais comme en français. Et plus l’utilisateur communiquera avec elle, plus elle sera performante.
L’IA n’ayant pas atteint la perfection, une équipe, humaine cette fois-ci, supervise en temps réel l’ensemble des messages échangés : un mix intelligence artificielle – opérateurs humains qui est aujourd’hui utilisé par la plupart des prestataires de ce genre de services et qui offre la meilleure garantie. Mais il ne fait aucun doute qu’à terme, l’intervention de l’homme sur Julie Desk se fera de plus en plus rare.

Avec déjà plus de 100 entreprises clientes, la startup vise maintenant le marché anglo-saxon. L’apport des investisseurs va donc servir à accélérer sa commercialisation mais aura aussi pour objectif d’appuyer les développements en IA. « Avec cette nouvelle levée de fonds, nous allons pouvoir accélérer notre développement et augmenter les performances de Julie :
– Des algorithmes plus puissants, pour doubler ses performances et augmenter son autonomie.
– De nouvelles fonctionnalités, pour répondre aux besoins des grands groupes, avec l’intégration de Skype for Business ou la réservation des billets de train par exemple. », conclut Julien Hobeika.

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Un DAF de plus en plus assisté par l’IA pour exercer son métier dans l’avenir ?

Selon une étude de Workday, un éditeur américain spécialiste de la donnée dans le cloud, menée auprès de 1 000 décideurs financiers, la multiplication des données issues de la transformation digitale des entreprises pousse les directions financières et administratives à une profonde transformation. Principale conséquence : l’Intelligence artificielle et l’analytique seront des compétences intégrées dans ces départements même. Et surtout les profils des DAF devront évoluer.

Comme dans le marketing, le DAF doit créer ses données et être capable de les manipuler

Dans le cadre d’une étude menée par FSN et Workday auprès de près de 1 000 décideurs financiers au sein de 23 secteurs d’activités différents, intitulée « The Future of Financial reporting », on constate que « les directeurs financiers ont de grandes difficultés à répondre aux exigences des rapports financiers réclamés par les établissements de contrôles extérieurs » commente Thierry Mathoulin directeur général France de Workday. Selon cette étude c’est dans le domaine de l’analytique que les besoins sont les plus importants et notamment parce que la direction générale et les actionnaires attendent des DAF des données financières claires et utilisables pour des décisions stratégiques.

Toujours selon cette étude, 53% des responsables financiers confient réaliser la vérification et la mise à jour des rapports financiers manuellement. Par ailleurs, 43 % de ces responsables ignorent même le nombre exact de feuilles de calcul utilisées au sein de leur organisation tant il est important. Cette inflation des simulations financières est générée par la complexité des modes de développement des entreprises et pose la question de leur centralisation dans un seul référentiel. D’ailleurs selon Workday les DAF doivent déployer de nouveaux outils et process afin de gagner en productivité et en fiabilité. Et tout d’abord ils doivent mettre en place un environnement unifié via un CPM « Corporate Performance Management » (« gestion globale de la performance de l’entreprise ») dont la vocation est de regrouper les processus de reporting financier au sein d’un environnement unique et centralisé précise l’éditeur américain.

Pour pouvoir manipuler ces données il est prévisible que les DAF devront utiliser des data scientist ou apprendre eux même à manipuler ces données sur la base de services d’intelligence artificielle. « Il s’agira de créer un référentiel central agrègeant toutes les données financières issues des diverses bases de données dispersées dans l’entreprise et d’informations issues de l’extérieur – IoT, réseaux sociaux, open data, ventes, données clients…-, et produit tous les indicateurs nécessaires au pilotage de la performance de l’entreprise » précise Thierry Mathoulin. Cette automatisation des données correspond sans doute à ce qui va caractériser le plus la transformation digitale de ce département d’entreprise. Une transformation qui passera sans aucun doute par l’intelligence artificielle et des investissements nouveaux dans les technologies analytiques mais aussi par des évolutions des profils des futurs DAF.

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Regain, l’expert français de la vision par ordinateur, qui a séduit Apple

Les géants du numérique continuent leur stratégie d’acquisition de startups spécialisées en intelligence artificielle : ainsi, Apple a mis la main sur Regaind, une jeune société spécialisée dans le traitement de l’image.

Créée il y a quelques mois à peine, la startup Regaind a développé des algorithmes d’analyse des images. Ils sont capables d’attribuer des catégories sémantiques à une image (sourire, homme, animal, portrait, etc.) mais également d’en tirer une analyse esthétique et narrative : ils évaluent la netteté, le cadrage ou encore l’exposition. À partir de toutes ces informations, Regaind peut ensuite sélectionner des photos, créer automatiquement des albums ou déterminer l’humeur de la personne présente sur la photo. Cette solution de vision par ordinateur est parmi les plus performantes du marché.

Une partie des nouveautés d’iOS 11 basée sur la technologie de Regaind ?

A l’origine, la startup avait monté un modèle exclusivement BtoB, en proposant aux entreprises de réduire les coûts de traitement des images grâce à sa solution. Sur ce modèle, elle avait bénéficié de l’apport de Side Capital l’an dernier (400 000 €). En la rachetant il y a quelques mois, Apple a mis la main sur une technologie qui aurait servi sur plusieurs fonctionnalités de l’iOS 11, selon plusieurs analystes : les animojis et les albums souvenirs seraient ainsi en partie basés sur les algorithmes de Regaind.

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Etude SAS : 60% des entreprises doivent adapter voire créer une infrastructure adaptée à l’IA

Dans la 2ème partie de son étude, SAS analyse les infrastructures technologiques et humaines des entreprises et leur capacité à gérer des projets d’intelligence artificielle. Là encore, le chantier n’en est qu’à ces débuts.

Les entreprises ont clairement intégré l’enjeu de la data à leur stratégie : ainsi, selon l’étude, 81% des sociétés ont une équipe dédiée à la data. Mais le passage de la data à l’intelligence artificielle semble être plus compliqué à appréhender : 20% jugent que leur équipe de data-scientist n’est pas suffisamment formée. Pour y remédier, près d’un tiers des dirigeants envisagent  de recruter des profils spécialisées. Vous avez même été 2/3 à nous déclarer être intéressés par l’idée de recruter un étudiant en intelligence artificielle. Si l’IA menace des emplois, elle en crée donc d’autres !

En termes d’infrastructure technologique, la disparité est très grande entre les entreprises : à peine, 1/4 d’entre elles ont une infrastructure adaptée à l’IA, au moins autant auront besoin d’adapter leur plateforme voire la renouveler et près du tiers n’en ont tout simplement pas. Dit autrement, près de 60% des entreprises devront dans les prochaines années restructurer ou créer une plateforme adaptée à l’IA : un travail gigantesque donc pour tous ces acteurs, avant même de lancer de véritables actions basées sur l’intelligence artificielle.

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Etude SAS : et si le principal frein à l’adoption de l’intelligence artificielle par les entreprises était l’humain ?

« Intelligence artificielle » est le buzzword du moment : revendiquée par de plus en plus de startups et de grandes entreprises, l’IA reste un véritable challenge pour la majorité des dirigeants qui ne s’estiment pas encore prêts, selon une étude SAS.

Vous êtes déjà nombreux à avoir un projet d’intelligence artificielle : actuellement, vous êtes même plus de la moitié à plancher sur l’IA à l’horizon de 5 ans. Si l’enquête de SAS confirme cette tendance, elle souligne surtout que ces projets en sont pour la plupart à leurs balbutiements. Les solutions technologiques ne manquent évidemment pas, que ce soit en passant par les géants du web ou par un spécialiste startup ou agence (que vous plébiscitez dans notre enquête live). Les principaux freins viennent surtout de l’organisation humaine de l’entreprise elle-même, selon SAS.

Ainsi, l’impact de l’arrivée de l’intelligence artificielle sur les emplois inquiète grandement les dirigeants : pour 55% d’entre-eux, il s’agit d’ailleurs du principal défi lié à l’IA. Remplacement des salariés par des robots, automatisation des tâches, apparitions de nouveaux métiers, les effets sur le marché de l’emploi ne manquent pas. En parallèle, les freins sont également d’ordre culturel et éthiques : 41% des personnes interrogées par SAS se demandent si les robots ne devraient pas œuvrer pour le bien de l’humanité plutôt qu’au service d’une société privé et 49% révèlent même un manque de confiance en l’IA au sein de leur entreprise.

Alors, si le principal frein à l’adoption de l’intelligence artificielle en entreprise n’était tout simplement pas la réticence humaine ?

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Big Data, analytics et plateformes logicielles cognitives : IDC livre ses projections pour 2021

Le marché Big Data Analytics vers les 2 milliards d’euros en 2021

Selon l’institut d’études américain IDC, le marché Big Data Analytics pèse déjà 14% du marché français du logiciel. Il devrait atteindre cette année 1,64 milliard d’euros et se développer pour s’établir à 2,24 milliards d’euros en 2021, soit une croissance annuelle moyenne de 8,2%.

Comment se segmente le marché du Big Data et de l’Analytics ?

Selon une étude d’IDC France, le marché se segmente de la manière suivante :
– Le premier segment est celui des plateformes d’intégration et de gestion des données analytiques, qui rassemblent les entrepôts de données relationnelles, les magasins de données non relationnelles, les outils d’intégration des données et les outils pour l’analyse continue. Taux de croissance annuel moyen : 10 %
– Le second segment est celui des applications analytiques (performance financière, CRM analytique, Supply Chain analytique, planification de la production, solutions analytiques pour les RH et pour les autres opérations). Taux de croissance annuel moyen : 6 %
– Le troisième segment est celui des plateformes de business intelligence (outils de requête et de reporting, analyse prédictive, analyse de contenu, systèmes de recherche, analyse spatiale et de localisation, plateformes logicielles cognitives/Intelligence Artificielle

Grosse croissance pour le marché des plateformes logicielles cognifives

Selon IDC France, sur la période 2017/2021, la croissance du marché des plateformes logicielles cognitives et d’intelligence artificielle atteindra le taux de croissance annuel moyen de +35,3%.

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Machine learning et l’intelligence artificielle à la base du modèle de la startup Vade Secure

Comme beaucoup de startups Vade Secure mise sur le machine learning et l’intelligence artificielle pour se différencier par la technologie. Il s’agit pour elle de construire un modèle prédictif dans la sécurité des emails.

 

Vade Secure, positionné sur le marché de la sécurisation des emails, a boucle une levée de fonds de 10M€ en septembre pour accélérer principalement sa croissance commerciale et pénétrer notamment le marché américain. Le lancement d’un nouveau produit permettant de mieux protéger les utilisateurs de la messagerie Microsoft Office 365 devrait lui permettre de réaliser une percée sur la base installée des clients de Microsoft qui vont devoir migrer vers le cloud. Dans un communiqué le fondateur de Vade Secure estime que cet apport devrait lui permettre de passer le cap des 50 millions de dollars de CA en 2020. La société déclare protèger plus de 400 millions de boîtes mails réparties entre 4000 clients.Cette levée de fonds est réalisée auprès d’ISAI via son fonds de Growth Equity complété par un pool bancaire.

Sécuriser l’email quand il est dans le cloud

De l’avis de nombreux experts, la montée en puissance du cloud dans les systèmes d’informations pose le problème de la sécurisation des messages et de leurs contenus. Par définition, dans le cloud, les informations sont stockées sur différents serveurs sur différentes zones géographiques et le risque de piratage augmente en théorie avec la multiplication de ces infrastructures. Bien sur les éditeurs, notamment américains, proposent une sécurisation accrue mais sur leurs systèmes qui peuvent être contrôlés. L’enjeu pour les entreprises, notamment européennes, est donc de s’assurer que les messages des émetteurs et des récepteurs soient bien vérifiés et sécurisés y compris sur des applications en mode Saas hébergées dans le cloud. Un segment de marché de la sécurité qui attire de nombreuses entreprises européennes comme ProtonMail ou encore l’allemand Tukanota qui offrent un chiffrement sécurisé des emails. C’est également sur ce créneau que se développe Vade Secure, à travers une offre d’infrastructure logicielle, en considérant que l’email est incontestablement devenu le premier vecteur de menaces en matière de cyber-sécurité avec notamment les tentatives de ransomwares tout comme les attaques de phishing dont sont victimes les entreprises. Pour innover dans ce domaine Vade Secure s’appuie sur une technologie prédictive reposant essentiellement sur de l’intelligence artificielle et un processus de machine learning analysant jusqu’à 2 milliards d’évènements par jour.

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FiveAI lance une plateforme logicielle d’IA pour véhicule autonome de niveau 5

Parmi les incroyables avancées que permet l’Intelligence Artificielle, on retrouve le véhicule autonome. Alors que les analystes estiment que cela pourrait être la prochaine grand révolution technologique, les géants du numérique et les constructeurs mènent une bataille féroce pour conquérir ce marché. Si les Etats-Unis ont pris une avance décisive, le Royaume-Uni a décidé de se mêler au combat en soutenant la startup FiveAI.

Le véhicule autonome est sans aucun la prochaine grande révolution technologique et industrielle : les géants du numérique (Google, Apple, Uber) et des transports (GM, Renault, Tesla) l’ont bien compris et investissent énormément dans la bataille, chacun en adoptant sa stratégie. Au début de l’été, Tim Cook reconnaissait ainsi que le projet Titan d’Apple allait certainement se recentrer sur la création d’une suite logicielle pour la conduite autonome, y voyant là « la mère de tous les projets d’intelligence artificielle ». Google avait déjà fait ce choix, en misant sur des partenariats avec Fiat ou Chrysler et Microsoft semble s’orienter vers la création d’une plateforme Cloud pour les véhicules connectés.

FiveAI, au coeur d’un consortium anglais pour créer le transport du futur.

Alors que ces géants, tous américains, avancent très vite, le Royaume-uni a décidé se mêler à la bataille en lançant un appel à projets sur le véhicule autonome. Cet appel à projet a été remporté par le collectif Streetwise, mené par FiveAI, qui se verra doté de 17M€ pour créer le transport du futur. FiveAI a développé une plateforme logicielle pour la conduite autonome de niveau 5 (la plus avancée, qui ne nécessite aucune intervention humaine), basée sur l’intelligence artificielle. A travers sa solution, la startup ambitionne de « fournir une solution sûre dans des environnements urbains complexes, sans aucune implication du conducteur ». Pour cela, sa technologie utilise des capteurs (rada, ultrasons, audio, etc.) placés sur la voiture qui vont fournir une vision précise de l’environnement. Des algorithmes de deep learning modélisent en direct la scène en 3D, classifient et positionnent les objets dans l’environnement. Tout se joue ensuite sur la prise de décision automatique : FiveAI a pour cela modélisé les comportements et habitudes des êtres humains et calcule les probabilités qu’un événement se produise en fonction de la situation. Et contrairement à la concurrence, la technologie de FiveAI n’a pas besoin d’avoir en amont une cartographie très précise : la prise d’informations se fait en direct et avec un même niveau de sécurité et de fiabilité. Un élément distinctif qui a plu aux fonds Lakestar Capital, Amadeus Capital Partners, Notion Capital et Kindred qui ont engagé 18M€ dans la startup.

Clairement, l’histoire de FiveAI et donc de Streetwise n’en est qu’à ses débuts : la startup n’a d’ailleurs pas encore sorti son propre véhicule autonome et préfère se concentrer sur le perfectionnement de son logiciel, avant de travailler sur une plateforme de gestion de flotte de véhicules autonomes.

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BNP Paribas a son propre Le Lab Intelligence Artificielle

Face à un énorme volume de données inexploitées et avec la volonté de lancer de nouveaux services innovants à ses clients, BNP Paris a lancé il y a un an un Lab dédiée à l’Intelligence Artificielle. Une dizaine de projets seraient déjà lancé selon Edouard d’Archimbaud, qui dirige ce Lab et qui a accordé un entretien à l’Usine Digitale.

« Nous avons deux ambitions. La première, c’est d’automatiser toutes les tâches qui nous permettent de rendre la banque ‘scalable’. La seconde, c’est d’utiliser la donnée pour proposer des services innovants à nos clients, des services qui peuvent aller au-delà du modèle bancaire actuel et qui confère encore plus de valeur ajoutée aux services fournis par nos collaborateurs », explique le Polytechnicien. « L’objectif du lab est de traiter de la donnée non structurée, que ce soit du texte, des images ou du son. C’est 80% du volume global des données et nous sommes convaincus que derrière il y a énormément de valeur ajoutée à apporter aux clients », poursuit-il.

Entre 2015 et 2017, plusieurs groupes bancaires ont choisi d’investir dans les startups de la Fintech, notamment pour bénéficier de leur expertise en IA et en Bigdata. BNP Paribas a ainsi acquis 95% du capital de Compte Nickel en avril dernier. Mais en mettant également en place une équipe interne entièrement dédiée à l’IA, le groupe bancaire prouve qu’il indispensable de maitriser le sujet en interne.

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