Les agents d’intelligence artificielle coûtent aujourd’hui cher dans les entreprises, mais ce n’est pas parce qu’ils sont rapidement banalisés que les organisations savent comment les utiliser au mieux.
C'est le défi qu'une startup appelée Marble Cognition tente de résoudre après avoir levé 3,75 millions de dollars de financement de pré-amorçage pour coïncider avec son lancement aujourd'hui. Le cycle a été mené par Heartcore et Seedcamp, et a vu la participation d'investisseurs providentiels, parmi lesquels des dirigeants de McKinsey & Co., Mistral AI et un membre du conseil d'administration de Datadog Inc.
Marble, basée à Munich, a été cofondée par les ingénieurs allemands en IA Felix Rösner (photo, à gauche) et Christophe Schmit (à droite), qui ont été parmi les premiers à se rendre compte que les agents d'IA étaient déjà devenus une marchandise, utilisée par presque toutes les entreprises à un titre ou à un autre. La plupart des organisations utilisent des agents d'IA principalement pour écrire des logiciels, mais Rösner estime que pour comprendre la valeur réelle de ces travailleurs autonomes, les entreprises doivent leur fournir un contexte opérationnel granulaire qui leur indique ce dont ils ont réellement besoin pour créer et automatiser.
Mais construire cette image est un défi notoirement difficile, car peu de flux de travail d’entreprise s’exécutent selon des plans précis. Bien qu'une étude de McKinsey & Co. suggère qu'il est théoriquement possible d'automatiser 57 % de toutes les heures de travail aux États-Unis, la plupart des entreprises sont loin d'avoir atteint cet objectif.
En effet, plus de 90 % des processus métier se déroulent dans des éléments tels que des fils de discussion désordonnés, des feuilles de calcul dispersées et dans l'esprit des employés. Pour enseigner aux agents IA ce qui doit être construit et automatisé, les entreprises doivent regrouper tous ces processus en une image qu’elles peuvent suivre.
C’est exactement le défi que Marble cherche à relever. Ses agents IA sont conçus pour capturer ces flux de travail métier à la source. La startup a développé une application de bureau dédiée qui surveille et surveille la manière dont les employés travaillent à l'aide de différents outils et processus. Il prend des captures d'écran et capture les clics et les frappes des travailleurs, avant de transformer ces données en une carte de processus structurée que les agents d'IA peuvent lire et exécuter, semblable au code.
« Chaque entreprise avec laquelle nous discutons souhaite que l'IA prenne le relais du travail réel », a déclaré Rösner. « Mais personne ne peut dire à l'IA comment ce travail est réellement effectué. Nous résolvons donc ce problème en premier. Nos collègues surveillent comment le travail se déroule avant de le prendre en charge. Ils le font de la même manière que vos meilleurs collaborateurs. »
Au cas où les employés ou leurs patrons s'inquiéteraient de la confidentialité, Marble les rassure sur le fait que toutes les données qu'elle enregistre sur leurs travailleurs travaillant quotidiennement sont anonymisées et peuvent être examinées avant de toucher à des modèles d'IA. De plus, tout le traitement de son modèle peut être effectué dans le cloud privé du client ou dans l'environnement sur site. Il apprend également à identifier l'utilisation d'un ordinateur non liée à l'entreprise, donc si un employé navigue sur Facebook pendant une heure de déjeuner, il l'exclura des données qu'il collecte.
Une fois les données collectées, Marble déploie ensuite ses Coworkers, conçus pour prendre en charge les processus de travail les plus répétitifs des personnes et les exécuter de bout en bout sur les piles logicielles existantes d'une organisation, les humains restant au courant lorsque des décisions importantes doivent être prises.
Rösner a déclaré que Marble avait déjà apporté de sérieux gains d'efficacité aux premiers utilisateurs comme EGYM GmbH, Mutares SE & Co. KGaA et Enam GmbH. Dans le cas d'une société de services financiers américaine financée par des capitaux privés, les collègues de Marble ont été configurés pour créer des offres de règlement soumises à un examen humain. Grâce à ce travail, l'entreprise a pu réduire ses délais de traitement des dossiers de 90 %, ce qui signifie que son personnel humain a pu traiter environ 50 % de réclamations en plus sans avoir besoin d'embaucher quelqu'un d'autre.
Reshma Sohoni, associée générale de Seedcamp, l'un des premiers bailleurs de fonds de la société d'automatisation des processus robotiques UiPath Inc., a déclaré que la grande majorité des entreprises dans le monde souhaitent apprendre à automatiser davantage leur travail. « Le plus difficile a toujours été de déterminer comment le travail est effectué, afin de pouvoir l'automatiser », a-t-il déclaré. « Marble comble cette lacune, en offrant aux entreprises un contexte vital pour les transformations de l'IA qui pourraient définir leur avenir. »
