Jedify et Snowflake : 24 millions pour l'IA contextuelle

Les fournisseurs d'intelligence artificielle (IA) vantent souvent leurs solutions comme étant prêtes à l'emploi pour les entreprises, mais la réalité est souvent plus complexe. Pour que ces agents d'IA soient véritablement opérationnels, il est crucial de les former aux spécificités de chaque entreprise. Sans cela, ils risquent de ne pas comprendre des notions aussi fondamentales que la définition du chiffre d'affaires ou les autorisations d'accès aux fichiers. C'est pourquoi de nombreuses entreprises d'IA déploient des ingénieurs pour intégrer leurs produits dans les systèmes des clients.

Jedify, une startup basée à New York, s'attaque à ce problème en proposant une plateforme qui se connecte aux sources de connaissances des entreprises via des API. Cette plateforme construit un "graphique de contexte" sur l'activité de l'entreprise que les agents d'IA peuvent utiliser pour améliorer leur performance. Les sources de connaissances incluent des bases de données, des entrepôts et lacs de données, des applications SaaS, des outils de BI, ainsi que des sources non structurées comme des rapports, de la documentation, des bases de code, des canaux Slack et des enregistrements de réunions.

Pour développer cette technologie, Jedify a levé 24 millions de dollars lors d'un tour de financement de série A dirigé par Norwest. Parmi les investisseurs figurent S Capital VC, Cerca Partners, et un nouvel investisseur, Oceans Ventures. Snowflake, un géant des données, a également participé en tant qu'investisseur stratégique et intègre la technologie de Jedify avec ses produits d'IA, tels que son service Cortex AI, Semantic Views et CoWork.

Jedify soutient que pour être efficaces, les agents d'IA doivent avoir accès à un contexte riche comprenant les relations entre entités, données, permissions, connaissances de domaine, flux de travail, hypothèses opérationnelles et terminologie spécifique à l'entreprise. Ce contexte permet aux agents d'IA de se concentrer sur les informations pertinentes pour une tâche donnée, plutôt que de fouiller dans l'ensemble des données de l'entreprise.

Assaf Henkin, co-fondateur et PDG de Jedify, a donné l'exemple de Kiteworks, une entreprise de conformité, pour illustrer l'utilisation de leur technologie. Kiteworks a connecté des outils tels que Snowflake, Tableau, Notion et des manuels internes à Jedify, permettant ainsi de créer des outils d'agents pour différents flux de travail clients. "Ils voulaient doter leurs vendeurs et leurs équipes de comptes d'une application sophistiquée — on peut penser à la fois à une application de tableau de bord et à une application de conversation en temps réel. Lorsqu'ils entrent dans une conversation avec un client, Jedify construit pour eux, à la volée, tout ce qu'ils doivent savoir. Et pendant la conversation, ils peuvent, en temps réel, obtenir des détails très spécifiques mis en avant de manière proactive", a déclaré Henkin.

Henkin affirme que le graphique de contexte de Jedify est unique par rapport aux couches sémantiques, catalogues de métadonnées et graphes de connaissances existants, car il est multi-dimensionnel. Il capture les relations entre entités, données, personnes, permissions et clients, et est agnostique au modèle, se mettant à jour en temps réel à mesure que les informations circulent dans les systèmes connectés.

La gestion des permissions est un défi évident. Il serait inacceptable qu'un agent d'IA donne à un stagiaire accès aux projections de revenus du directeur financier, par exemple. Henkin a expliqué que la plateforme de Jedify résout ce problème en héritant des permissions des systèmes d'identité, des systèmes de fichiers, des outils SaaS et des bases de données, y compris les règles d'accès au niveau des lignes, des colonnes et des tables. Les clients peuvent également créer des groupes supplémentaires pour définir ce que les agents ou les flux de travail peuvent atteindre. Jedify offre également des outils d'observabilité et de gouvernance pour aider les clients à s'assurer que leurs agents d'IA se comportent comme prévu.

Jedify cible actuellement les entreprises de taille intermédiaire et les grandes entreprises qui disposent de piles de données matures et de plusieurs bases de données ou entrepôts de données. La société compte entre 10 et 20 clients précoces, dont The Weather Company, et observe un intérêt dans des secteurs riches en données tels que le jeu, l'industrie et les biens de consommation emballés.

L'investissement et le partenariat de Snowflake sont notables car de grandes plateformes de données tentent également de développer des capacités similaires. Mais Henkin soutient que Jedify est complémentaire à de tels efforts, car une grande partie des données d'une entreprise, et la plupart de ses connaissances institutionnelles, ne sont généralement pas stockées auprès d'un seul fournisseur de cloud. "[Les grandes entreprises de données] vous diront : 'Oh oui, apportez tout.' Mais en réalité, les entreprises ont plusieurs bases de données, entrepôts et solutions de données [...] Le principal problème est que toutes vos données ne se trouvent pas dans ces environnements, et la plupart de vos connaissances ne s'y trouvent pas non plus, donc c'est un peu un désavantage qu'ils ont en réalité", a-t-il déclaré.

Henkin a également noté que pour les entreprises essayant de faire cela par elles-mêmes, former un modèle d'IA pour construire une couche de contexte comparable peut être prohibitif en termes de coûts, surtout alors que les entreprises examinent et restreignent leur utilisation des jetons d'IA. Les avancées rapides dans le développement des modèles d'IA jouent également en faveur du pari plus large de la société : à mesure que les modèles deviennent plus capables et plus interchangeables, un contexte propriétaire qui aide ces modèles à mieux fonctionner au sein des entreprises pourrait s'avérer être un atout précieux et durable.

La startup utilisera les fonds récents pour le développement de produits, le recrutement et la mise sur le marché. Cela porte le financement total de l'entreprise à environ 33 millions de dollars.