L’intelligence artificielle générative a véritablement pris d’assaut le discours public sur la technologie ces derniers jours. Une nouvelle startup appelée Ema, basée à San Francisco, pense qu’elle représente bien plus qu’une simple mode éphémère. Elle sort de l’anonymat aujourd’hui, avec un produit du même nom qu’elle pense ouvrir un nouveau chapitre sur la manière dont l’IA, et en particulier l’IA générative, va changer notre façon de travailler. “Notre objectif est de construire un employé universel d’IA”, a déclaré Surojit Chatterjee, le PDG et co-fondateur, lors d’une interview. “Notre objectif est d’automatiser les tâches banales que les employés accomplissent quotidiennement dans chaque entreprise… pour les libérer afin qu’ils puissent effectuer un travail plus précieux et plus stratégique”.
La société, ainsi que les investisseurs, mettent leurs fonds et leurs revenus là où ils parlent : elle a déjà levé 25 millions de dollars auprès d’une impressionnante liste de soutiens, ainsi qu’auprès de clients qu’elle a discrètement accumulés alors qu’elle était encore en mode furtif, pour balayer toutes les accusations de vaporware, notamment Envoy Global, TrueLayer et Moneyview. Quant à ce que Ema peut faire, ces entreprises l’utilisent dans des applications qui vont du service à la clientèle – y compris l’offre de support technique aux utilisateurs, ainsi que le suivi et d’autres fonctions – jusqu’aux applications de productivité interne pour les employés. Les deux produits de Ema – le moteur de flux de travail génératif (GWE) et EmaFusion – sont conçus pour “émuler les réponses humaines”, mais aussi évoluer davantage à mesure de leur utilisation avec des retours d’information.
Comme le décrit Chatterjee, il ne s’agit pas simplement d’automatisation de processus robotiques (qui date des années 2010) et ce n’est pas seulement de l’IA pour accélérer certaines tâches (ce qui remonte encore plus loin), et ce n’est pas juste une autre échec d’exactitude de GenAI attendant d’être ridiculisé sur les réseaux sociaux.
Chatterjee dit que Ema – qui est un acronyme pour “enterprise machine assistant” – exploite plus de 30 grands modèles linguistiques, dit-il, et les combine avec ses propres “modèles plus petits, spécifiques à un domaine” dans une plateforme en attente de brevet “pour résoudre tous les problèmes que vous avez pu constater en matière de précision, d’hallucination, de protection des données, et ainsi de suite”. Ce tour de financement ajoute beaucoup de noms à la table des investisseurs de Ema. Accel, Section 32 et Prosus Ventures sont co-dirigeants, et Wipro Ventures, Venture Highway, AME Cloud Ventures, Frontier Ventures, Maum Group et Firebolt Ventures y participent également. Parmi les particuliers soutenant le projet, on trouve également des personnalités de renom : Sheryl Sandberg, Dustin Moskovitz, Jerry Yang, Divesh Makan et David Baszucki.
Il existe déjà des dizaines, voire des centaines, d’entreprises qui construisent des outils GenAI pour les entreprises, que ce soit pour des solutions spécifiques à certains secteurs ou des usages, ou pour des paris plus ambitieux comme celui de Ema. Si vous vous demandez pourquoi cette startup GenAI en particulier attire l’attention de ces investisseurs, une partie de la réponse peut résider dans le fait qu’ils sont déjà en train de développer des affaires. Mais c’est aussi en raison de certains éléments du parcours de l’équipe. Avant Ema, Chatterjee était le responsable produit de Coinbase à l’approche de son introduction en bourse. Avant cela, il était vice-président du produit chez Google, à la fois dans ses activités publicitaires mobiles et commerciales. Il a à son nom une quarantaine de brevets dans des domaines comme les logiciels d’entreprise d’apprentissage automatique et la technologie publicitaire. L’autre co-fondateur, Souvik Sen, qui est le responsable de l’ingénierie de Ema, a une expérience tout aussi impressionnante. Plus récemment, il était vice-président de l’ingénierie chez Okta où il supervisait les données, l’apprentissage automatique et les appareils ; et avant cela, il était chez Google, où il était responsable de l’ingénierie pour les données et l’apprentissage automatique, avec un accent sur la confidentialité et la sécurité. Il possède lui-même 37 brevets. L’expérience combinée de ces deux personnes donne du poids aux ambitions de la société et à la probabilité qu’elle puisse les réaliser. Mais elle fournit aussi de nombreux détails qui pourraient bien figurer dans son évolution.
