Fyxer : 53 % de brouillons acceptés, ARR à 32 M$

Fyxer met en avant un assistant exécutif IA centré sur l’email qui serait accepté sans retouche dans plus d’un cas sur deux. L’entreprise associe ces performances à une architecture multi‑modèles, à des données issues de 500 000 heures de travail humain et à une boucle d’apprentissage par préférences. Elle fait aussi état d’un passage à 32 millions de dollars d’ARR en 2025.

Des indicateurs d’adoption : 53 % d’emails envoyés tels quels

Fyxer indique que 53 % des brouillons générés par son IA sont acceptés tels quels, c’est-à-dire envoyés sans modification par les utilisateurs. Ce taux est présenté comme le signe que le système parvient à anticiper correctement l’intention et le ton attendus dans de nombreuses conversations professionnelles. En 2025, l’entreprise rapporte un chiffre d’affaires annuel récurrent passé de 1 million à 32 millions de dollars.

Un empilement de 30 à 50 modèles pour prédire plutôt que générer d’un bloc

Le système de Fyxer s’appuie sur 30 à 50 modèles spécialisés, chacun chargé d’une étape précise du traitement des emails. Plutôt que de considérer l’email comme une tâche unique de génération de texte, Fyxer le segmente en une série de prédictions. Lorsqu’un message arrive, un modèle décide s’il nécessite une réponse, une action de planification ou une simple prise d’information. Si une réponse est requise, d’autres modèles analysent l’intention et prédisent le résultat probable de l’échange. Fyxer présente cette architecture comme l’une des trois leçons pour concevoir des produits IA hautement contextuels.

Des données issues de 500 000 heures et une boucle DPO en production

Avant de lancer son assistant IA, Fyxer a exploité pendant plusieurs années un service d’assistant exécutif humain, accumulant ainsi un corpus de plus de 500 000 heures de flux de travail annotés. Ces exemples ont servi directement à l’entraînement du système. Après le déploiement, la solution continue de progresser grâce aux retours des utilisateurs : les différences entre un brouillon généré et l’email final envoyé servent de comparaisons de préférences. Fyxer transforme ces signaux en données d’entraînement via l’Optimisation de Préférence Directe (DPO).

Fyxer sélectionne les modèles d’OpenAI pour générer des emails

OpenAI fournit les modèles employés pour analyser les emails et créer des brouillons. Fyxer a retenu ces modèles après avoir mené ses propres benchmarks, soulignant leur aptitude à s’adapter à des tâches subjectives telles que la gestion du ton et de l’intention, ainsi que leur support technique lors de sessions collaboratives. L’assistant gère le suivi des conversations et des engagements via divers outils, reposant sur plusieurs dizaines de modèles spécialisés et sur des données collectées. Fyxer travaille à enrichir la compréhension des relations, des préférences et des fils de travail, avec l’objectif d’aller au-delà de la simple rédaction de réponses vers davantage de coordination. Archie Hollingsworth, co-fondateur, rappelle que certaines tâches faciles pour l’humain restent difficiles pour les machines et décrit une approche qui apprend des usages individuels. Il exprime la volonté de permettre aux clients de se concentrer sur le travail qu’ils apprécient vraiment et d’en arriver à pouvoir confier la gestion des échanges à l’assistant.