La startup française Dust vient de lever 16 millions de dollars lors d’un tour de table de série A dirigé par Sequoia Capital. Avec Dust, les entreprises peuvent créer des assistants IA personnalisés et les partager avec leurs employés afin qu’ils puissent travailler plus efficacement. Ce qui est intéressant avec Dust, ce sont les différences avec les autres entreprises travaillant sur les agents d’entreprise ou les assistants IA en général. Contrairement à un outil destiné au grand public comme ChatGPT, les assistants Dust sont connectés aux données et documents d’une entreprise. Par exemple, lors de la création d’un nouvel assistant sur Dust, il est possible de l’associer à des pages Notion, à des documents stockés sur Google Drive, à des conversations Intercom ou à Slack.
En même temps, contrairement à la plupart des startups IA travaillant sur des agents d’entreprise, Dust pense que les entreprises devraient avoir plusieurs assistants IA et non pas un seul. Chaque assistant pourrait être utile pour accomplir un certain ensemble de tâches et résoudre des problèmes courants qu’une équipe spécifique rencontre. De manière plus pratique, les équipes de support peuvent utiliser un assistant Dust qui a connaissance du contenu de la base de connaissances et des interactions de support passées. Ainsi, les nouveaux membres de l’équipe de support peuvent poser une question à l’assistant @supportExpert et obtenir une réponse pertinente. Les équipes RH peuvent créer un assistant IA capable de répondre aux questions sur les politiques de l’entreprise, sans avoir besoin de chercher dans une base de données Notion compliquée.
“Dust veut transformer l’IA générative en un outil de communication interne utilisé quotidiennement par tout le monde.”
Elles peuvent également créer un autre assistant capable de rédiger des descriptions de postes à partir de descriptions de postes passées. Cela donne plus de pouvoir à l’ensemble de l’entreprise et libère du temps pour l’équipe RH. Pour les équipes d’ingénierie et de données, les cas d’utilisation sont assez évidents. Par exemple, un assistant Dust peut connaître les schémas de base de données de l’entreprise. Il est possible de demander à @SQLbuddy en anglais courant d’écrire une requête SQL sur votre base de clients. Un dernier exemple: les équipes de vente peuvent générer des brouillons d’e-mails basés sur les données du CRM et le contexte général d’un client potentiel.
Si vous avez besoin de créer vos propres connecteurs ou d’intégrer les assistants Dust dans un autre outil, l’entreprise offre une API. Au lieu de réinventer la roue, Dust se concentre sur la construction d’un produit qui fonctionne pour tout le monde. Quelques années après le lancement de ChatGPT, la plupart des gens sont familiers avec l’assistant IA (beaucoup l’utilisent même pour le travail, même si cela va à l’encontre des politiques de l’entreprise). Ils savent comment démarrer une conversation, donner plus de détails et demander à l’assistant IA de reformuler sa réponse. L’utilisation de Dust n’est pas très différente car les entreprises construisent des assistants de conversation avec la plateforme.
Les employés peuvent ensuite se rendre sur l’interface web de Dust ou interagir directement avec les assistants dans Slack, ils peuvent ainsi être mentionnés en plein milieu d’une conversation. Dust génère désormais 1 million de dollars de revenus récurrents annuels et est intensivement utilisé par des entreprises technologiques de stade avancé comme Watershed, Alan, Qonto, Pennylane et PayFit. La startup de banque d’affaires Qonto estime que 75% de son équipe de 1 600 personnes utilisent les assistants Dust sur une base mensuelle. Chez Alan, une licorne française d’assurance santé, 80% de l’entreprise utilise des assistants IA sur une base hebdomadaire. La licorne technologique de la comptabilité Pennylane a créé 86 assistants personnalisés avec Dust.
