Les entreprises sont inondées de données, mais elles sont confrontées à une multitude de défis pour les utiliser, les organiser et les analyser. Selon une estimation, les entreprises stockeront 100 zettaoctets de données dans le nuage d’ici 2025. Mais à l’heure actuelle, seulement 13 % des entreprises mettent en œuvre leur stratégie d’analyse et de données, selon une enquête du MIT Technology Review Insights et de Databricks.
Devavrat Shah affirme que pour permettre aux entreprises d’établir des prévisions et des scénarios efficaces, il faut exploiter des types de données complexes et profondes provenant de centaines de sources dans l’ensemble de l’entreprise, et que l’IA en est la clé. Il est le fondateur de Celect, une application d’IA pour l’attribution et l’exécution des commandes des grandes surfaces (qui a été acquise par Nike en 2019), et dirige le centre de statistiques et de science des données du MIT.
« Aujourd’hui, le meilleur projet moonshot pour l’IA est de l’apporter aux organisations ou aux entreprises », a déclaré Shah à TechCrunch par courrier électronique. « Les entreprises sont dirigées par des experts, et nous pensons que ces experts doivent être en mesure de travailler de manière transparente avec l’IA pour exploiter les avantages possibles qu’elle offre. »
Pour réaliser sa mission de « donner à chaque entreprise les moyens d’utiliser l’IA », comme le dit Shah, ce dernier a créé Ikigai Labs, qui propose une plateforme sans code construite sur la base de modèles graphiques propriétaires pour la prédiction, la réconciliation de données éparses et l’optimisation. Ikigai a annoncé aujourd’hui avoir levé 25 millions de dollars dans le cadre d’un financement de série A mené par Premji Invest avec la participation de Foundation Capital et E& ; Capital VC, ce qui porte le total des fonds levés à 38,2 millions de dollars.
Shah a cofondé Ikigai aux côtés de Vinayak Ramesh, qui avait précédemment fondé Well Frame, une société de soins de santé rachetée par Blackstone en 2012. Pendant ses études supérieures au MIT, Ramesh a travaillé avec Shah sur la construction d’une IA pour les données tabulaires – données organisées dans un tableau avec des lignes et des colonnes, comme dans une base de données – en utilisant de grands modèles graphiques.
Techniquement dans la famille des réseaux neuronaux, les modèles graphiques représentent les relations probabilistes entre un ensemble de variables, explique Shah. « La plupart des données d’entreprise sont tabulaires, éparses et généralement horodatées. Les grands modèles graphiques sont précisément bien adaptés à ce contexte », a-t-il ajouté. En langage moderne, il s’agit d’une « IA générative » pour les données tabulaires.
La plateforme d’Ikigai est conçue pour permettre aux entreprises de créer et de déployer ces modèles graphiques afin d’alimenter les applications au sein de leurs organisations. Grâce à elle, les clients peuvent former des modèles à la demande sur leurs données d’entreprise, créant ainsi des modèles qui aident à la prévision, à la planification de scénarios et à l’analyse.
On peut se demander pourquoi les modèles graphiques d’Ikigai sont supérieurs, par exemple, aux grands modèles de langage (LLM) qui se sont imposés ces dernières années. Shah note que les LLM fonctionnent bien pour le texte et d’autres données non structurées, mais aussi qu’ils sont coûteux à exploiter, nécessitant de grandes quantités de stockage par rapport à leurs équivalents de modèles graphiques.
« Nous fournissons des éléments de base qui permettent aux clients de résoudre un large éventail de cas d’utilisation », a déclaré M. Shah. « Nous espérons amener tout le monde à surfer sur la vague de l’IA et non à s’y noyer.
Shah n’est pas assez naïf pour penser qu’Ikigai est sans concurrence sur le marché tentaculaire de l’IA d’entreprise. Il a cité C3.ai, Anaplan, Dataiku et Hugging Face comme principaux rivaux – au moins dans le sens où ils offrent au moins un sous-ensemble de ce qu’offre Ikigai.
Mais pour ce qu’il vaut, Sandesh Patnam, associé gérant chez Premji Invest, est confiant dans la capacité d’Ikigai à se démarquer de la masse.
« L’équipe fondatrice d’Ikigai possède une expertise approfondie de l’industrie et du marché qui peut pousser la frontière de l’IA au cœur des opérations et des décisions commerciales », a-t-il déclaré par courriel. « Leur innovation en matière de modèles graphiques de grande taille sera adoptée par toutes les entreprises qui cherchent à appliquer l’IA générative à leurs données tabulaires existantes.
Avec ce nouveau capital, Ikigai, basée à San Francisco, prévoit de faire passer son équipe de 30 à 70 personnes d’ici la fin de l’année.