L’IA qui démocratise l’accès aux données

AskR.ai démoc­ra­tise l’accès aux don­nées en entre­prise en pro­posant un data assis­tant doté d’une IA, qui répond aux requêtes en lan­gage naturel. Ren­con­tre avec Matthieu Chabeaud, CEO et cofondateur. 

Racontez-nous l’histoire entrepreneuriale autour d’askR.ai

AskR.ai, c’est l’histoire de 3 co-fon­da­teurs, ingénieurs de leur état, experts dans le domaine de la Busi­ness Intel­li­gence et du Big Data depuis près de 20 ans. Nous avons créé notre pre­mière start-up en 2004, reven­due il y a 5 ans à un groupe inter­na­tion­al. Après un gros investisse­ment en R&D, nous avons créé askR.ai sur la base d’un relatif con­stat d’échec des solu­tions exis­tantes de Busi­ness Intel­li­gence : leur adoption.

Le vol­ume des don­nées dans l’entreprise est en explo­sion, et nous devons chercher de nou­velles méth­odes afin de val­oris­er cet immense “asset” que représen­tent les don­nées. La pre­mière règle dans ce cadre est que l’information n’a vrai­ment de valeur que si elle est util­isée par les per­son­nes qui en ont besoin. Néan­moins, le taux d’adoption des out­ils de tableaux de bord, ou de Busi­ness Intel­li­gence, pla­fonne à 22 % depuis plus de 10 ans.

En d’autres ter­mes, plus des trois quarts des per­son­nes qui ont accès à ces out­ils n’arrivent pas à les utilis­er : là est le con­stat d’échec. C’est aus­si le vrai point de douleur de ces entre­pris­es qui veu­lent être “data dri­ven“. Nous sommes ain­si par­tis de ces con­stats en mis­ant sur les pro­grès récents en IA pour per­me­t­tre aux util­isa­teurs métiers de l’entreprise de s’adresser directe­ment à quelqu’un qui maîtrise les don­nées et qui sera disponible 24h/24, 7j/7. Le Data Assis­tant askR.ai a ain­si vu le jour.

Con­nec­té aux don­nées de l’entreprise et doté des dernières généra­tions d’algorithmes de Machine Learn­ing, il répond aux dif­férentes requêtes des util­isa­teurs, exprimées en lan­gage naturel. Notre solu­tion est util­isée aujourd’hui par une dizaine de grands groupes. Notre ambi­tion est de s’imposer comme l’acteur européen incon­tourn­able dans cette nou­velle façon de délivr­er les don­nées aux util­isa­teurs en entreprise.

Vous proposez un Data Assistant pour accéder aux données plus facilement et rapidement. Dites-nous en plus

AskR.ai per­met d’adresser une prob­lé­ma­tique à laque­lle les métiers sont sou­vent con­fron­tés : l’accessibilité des don­nées. En effet, beau­coup d’utilisateurs métiers ont accès à des out­ils de tableaux de bord et de BI qu’ils n’arrivent pas à utilis­er, ou bien ils se con­tentent d’ordres de grandeur approx­i­mat­ifs. Ces deux approches sont loin d’être saines pour le pilotage de l’activité d’une entre­prise. Le fait de sol­liciter les équipes en charge des don­nées va génér­er un autre prob­lème de surcharge.

Ces Data Sci­en­tists ne con­sacreront ain­si que 20 % de leurs temps à leur méti­er de base. AskR.ai per­me­t­tra donc à ces util­isa­teurs d’avoir leurs répons­es immé­di­ate­ment au lieu d’attendre 2 ou 3 jours à cause des traite­ments manuels que les Data Sci­en­tists doivent effectuer. Notre solu­tion s’adresse aus­si bien aux métiers déjà équipés de tableaux de bord qu’à ceux qui n’ont que des besoins ponctuels d’accès à la donnée.

“Les progrès récents en IA permettent aux utilisateurs de s’adresser directement à quelqu’un qui maîtrise les données
et qui sera disponible 24h/24, 7j/7.”

En ter­mes d’usages, notre Data Assis­tant est sol­lic­ité par plusieurs secteurs d’activités et plusieurs métiers : le pilotage de la per­for­mance com­mer­ciale des points de ventes dans le Retail, le suivi et le pilotage des dépens­es pour les départe­ments achats, le suivi des indi­ca­teurs financiers pour les respon­s­ables de Busi­ness Units autour du con­tre de ges­tion et des don­nées finan­cières. Par exem­ple, Orange en Espagne utilise askR.ai afin de per­me­t­tre à cha­cun des ges­tion­naires des Busi­ness Units d’obtenir immé­di­ate­ment des infor­ma­tions finan­cières sur leur périmètre de respon­s­abil­ité sans avoir à sol­liciter le con­tr­le de ges­tion. AskR.ai est égale­ment util­isé par d’autres grands comptes, tels que Decathlon, Tech­ni­col­or, Renault, etc.

Ces acteurs sont sou­vent con­fron­tés à des sujets de pilotage de per­for­mance com­mer­ciale. Ils pour­ront ain­si savoir sur quel type de pro­duits ils ont la marge la plus faible ain­si que l’évolution de leurs chiffres d’affaires, de manière immé­di­ate, sans avoir à extraire des rap­ports complexes.

Quelle est la valeur ajoutée de votre solution pour les entreprises ?

AskR.ai per­met aux entre­pris­es de pren­dre des déci­sions “data dri­ven“ avec un accès immé­di­at à leurs don­nées. En effet, notre tech­nolo­gie est basée sur des algo­rithmes de Machine Learn­ing qui per­me­t­tent de traduire le lan­gage naturel des util­isa­teurs en requêtes directe­ment générées sur les bases de don­nées, avec des temps de répons­es de l’ordre de la sec­onde. Ceux-ci n’auront donc plus besoin de maîtris­er des lan­gages tech­niques de bases de don­nées ou de modélisation.

La réponse d’askR.ai se fait sous forme d’un chiffre, d’un tableau ou d’une dataviz, générés à la volée. L’autre point de dif­féren­ci­a­tion est qu’askR.ai peut être inté­gré à n’importe quel out­il de com­mu­ni­ca­tion dans l’entreprise (por­tail intranet, inter­face web, Slack, Teams, e‑mail, SMS, etc.).

Comment appréhendez-vous les principales évolutions qu’a connues le domaine de l’IA ?

Notre solu­tion est basée sur l’analyse du lan­gage naturel, ou le NLP qui est une branche de l’Intelligence Arti­fi­cielle. En effet, nous exploitons des algo­rithmes qui per­me­t­tent d’apprendre et de com­pren­dre le lan­gage méti­er et le vocab­u­laire spé­ci­fique des util­isa­teurs. AskR.ai est le fruit de 5 ans de R&D et s’appuie surunecon­stan­teévo­lu­tion notam­ment grâce à l’apprentissage con­tinu et mutualisé.

Nous dis­posons d’un véri­ta­ble avan­tage con­cur­ren­tiel, car nous sommes les seuls à utilis­er des tech­nolo­gies de NLP avec des algo­rithmes pro­pres aux requêtes sur des bases de don­nées. En effet, plusieurs acteurs pro­posent des tech­nolo­gies d’agents con­ver­sa­tion­nels, ou de “Chat­bot”, qui sont très dif­férents d’un Data Assis­tant, tel qu’askR.ai. Les “Chat­bots” sont dévelop­pés grâce à une archi­tec­ture tech­nique et fonc­tion­nelle de détec­tion des inten­tions mod­élisées préal­able­ment sur des “arbres de décision“…

Une telle archi­tec­ture ne peut, par con­struc­tion, être adap­té à la requête sur les don­nées, car les inten­tions des util­isa­teurs sont tout de suite qua­si infinies. Seuls­des algo­rithmes dédiés à l’interrogation à la volée de don­nées sont viables.

Qu’en est-il de vos axes de développement ?

Nous cher­chons à con­solid­er notre posi­tion de pio­nnier sur la nou­velle généra­tion d’outils de BI. En effet, la 2e généra­tion d’outils de Busi­ness Intel­li­gence dite “Visu­al Based Data Dis­cov­ery plat­forms” (Qlik, Tableau Soft­ware, Pow­er BI, etc.) a dépassé sa phase de matu­rité pour laiss­er la place à la 3e généra­tion, bap­tisée “Aug­ment­ed Ana­lyt­ics”, ou de l’analyse de don­nées aug­men­tée. L’apport de l’IA per­met d’aller plus loin dans le ser­vice à l’utilisateur : Aujourd’hui, c’est l’hyper-accessibilité à la don­née, et l’immédiateté que pro­pose un Data Assis­tant qui a de la valeur. Demain, c’est la don­née qui vien­dra à l’utilisateur, car son Data Assis­tant sera capa­ble de l’alerter et de dégager une ten­dance qui l’aidera dans ses objec­tifs opérationnels.

EN BREF

• Créa­tion en 2016 ;
• 5 ans dédiés à la R&D ;
• 300 % de crois­sance annuelle ;
• Une réponse à votre ques­tion en moins de 2 secondes.

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