WisdomAI, la nouvelle startup d’analytique de données alimentée par l’IA, fondée par Soham Mazumdar, co-fondateur de Rubrik, vient de boucler un nouveau tour de financement de 50 millions de dollars en Série A, dirigé par Kleiner Perkins, avec la participation de l’investisseur NVentures, le fonds de capital-risque de Nvidia. Ce tour de table se déroule environ six mois après l’annonce d’un tour de financement initial de 23 millions de dollars dirigé par Coatue.
WisdomAI propose des solutions d’analytique de données basées sur l’IA capables de répondre à des questions commerciales à partir de données structurées, non structurées et même de données “sales”, c’est-à-dire non nettoyées d’erreurs ou de fautes de frappe. Un utilisateur commercial peut poser des questions en langage naturel, par exemple, “Combien de clients ai-je dans mon pipeline et quels sont les obstacles à leur conclusion ce trimestre ?”.
WisdomAI révolutionne l’analytique de données en rendant les rapports dynamiques et proactifs plutôt que statiques.
Pour éviter le problème d’hallucination des modèles de langage (LLM), WisdomAI n’utilise pas ces modèles pour rédiger les réponses aux questions. À la place, les LLM sont uniquement employés pour formuler la requête envoyée à un entrepôt de données. Ainsi, si le LLM hallucine, il génère simplement une requête inefficace sans fournir de fausses réponses. WisdomAI a développé sa propre logique, appelée “couche de contexte d’entreprise”, qui analyse les données des clients pour mieux les comprendre.
Depuis son lancement formel fin 2024, WisdomAI a connu une croissance rapide, passant de deux à environ 40 clients d’entreprise, dont des noms prestigieux tels que Descope, ConocoPhillips, Cisco et Patreon. Mazumdar souligne également que l’utilisation de l’outil par ses clients a considérablement augmenté, certains doublant leur usage en seulement deux mois.
Au cours des six derniers mois, WisdomAI a également introduit une fonctionnalité agentique qui alerte les utilisateurs en temps réel sur des changements importants dans les situations qu’ils surveillent. “J’ai créé un agent qui surveille nos indicateurs d’utilisation du produit et nos informations sur les tickets”, explique Mazumdar. Plutôt que d’envoyer des rapports quotidiens ou horaires, cet agent prévient lorsque “quelque chose d’intéressant se produit”, rendant l’expérience analytique à la fois dynamique et proactive.
