La startup d’IA industrielle CVector a construit un cerveau et un système nerveux pour la grande industrie. Désormais, les fondateurs Richard Zhang et Tyler Ruggles sont chargés d’un défi plus important : montrer aux clients et aux investisseurs comment cette couche logicielle basée sur l’IA se traduit par de réelles économies à l’échelle industrielle.
La startup basée à New York a connu un certain succès suite à son cycle de financement de pré-amorçage en juillet dernier. Son système fonctionne désormais avec de vrais clients, notamment des services publics, des installations de fabrication de pointe et des producteurs de produits chimiques. Cela donne au duo des exemples plus concrets des problèmes qu’ils peuvent résoudre – et de l’argent qu’ils peuvent économiser – pour leurs grands clients industriels.
« L’une des principales choses dont nous sommes témoins », a-t-il déclaré, c’est que les clients « n’ont vraiment pas l’outil nécessaire pour traduire une petite action, comme ouvrir et fermer une vanne, (en) cela m’a-t-il simplement permis d’économiser de l’argent ? »
En tant que propriétaire ayant des factures à payer, il est un peu énervant de penser qu’une vanne quelconque fait une si grande différence dans les résultats financiers d’une entreprise et de ses clients. Mais ce sont des exemples comme celui-ci qui ont aidé CVector à franchir une nouvelle étape, puisqu’il a désormais clôturé un tour de table de 5 millions de dollars, ont déclaré Zhang et Ruggles à TechCrunch.
Le financement a été dirigé par Powerhouse Ventures et comprenait un mélange de capital-risque et de soutien stratégique, avec la participation de fonds de démarrage tels que Fusion Fund et Myriad Venture Partners, ainsi que de la branche corporate venture d’Hitachi.
Le cycle de financement étant terminé, CVector parle un peu plus de certains de ses premiers clients – et de leur différence.
« La joie des six à huit derniers mois, disons, s’est déplacée vers le cœur industriel, vers tous ces endroits qui sont juste au milieu de nulle part, mais qui ont d’énormes usines de production qui soit se réinventent, soit transforment réellement leur façon de prendre des décisions », a déclaré Zhang dans une interview.
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L’un de ces clients est une entreprise de transformation de métaux basée dans l’Iowa appelée ATEK Metal Technologies, qui fabrique, entre autres, des pièces moulées en aluminium pour les motos Harley-Davidson. CVector aide notamment à détecter les problèmes potentiels susceptibles d’entraîner des temps d’arrêt des équipements, à surveiller l’efficacité énergétique de l’ensemble de l’usine et à garder un œil sur les prix des matières premières qui ont un impact sur le coût des matières premières.
« C’est, pour moi, un très bon exemple où il s’agit d’une main-d’œuvre vraiment qualifiée, et ils auront besoin de toute l’aide possible pour nous, du côté logiciel, du côté technologique, pour vraiment aider ce groupe de personnes à se transformer, à faire passer l’entreprise au niveau supérieur afin qu’elle puisse continuer à croître », a déclaré Zhang.
Trouver des optimisations dans des usines plus anciennes peut sembler la voie la plus évidente pour une entreprise comme CVector. Mais elle a également choisi des startups comme clients, notamment Ammobia, une startup de science des matériaux basée à San Francisco qui s’efforce de réduire le coût de fabrication de l’ammoniac. Et pourtant, le travail effectué par CVector pour Ammobia est étonnamment similaire à celui qu’il fait pour ATEK, a déclaré Zhang.
CVector est également en croissance. L’entreprise compte jusqu’à 12 personnes et a fermé son premier bureau physique dans le quartier financier de Manhattan. Zhang a déclaré qu’il attirait des talents des mondes de la fintech et de la finance, en particulier des fonds spéculatifs. Ce dernier est mûr pour le recrutement, a-t-il déclaré, car les personnes qui travaillent dans le secteur des hedge funds sont déjà assez concentrées sur l’utilisation des données pour obtenir un avantage financier.
« C’est le cœur de notre argumentaire de vente, c’est ce que nous appelons « l’économie opérationnelle » », a déclaré Zhang. « Nous le positionnons entre l’exploitation de l’usine et les aspects économiques réels – la marge sur les bénéfices que vous gagnez. »
Cependant, Zhang considère toujours les services publics comme un excellent endroit pour appliquer la technologie de CVector. (C’est de là que vient l’exemple de la vanne.) Et il a constaté que même ces types de clients parlent beaucoup plus couramment du type de travail effectué par CVector.
« Tyler et moi parlions justement du fait que lorsque nous avons créé notre entreprise il y a presque exactement un an, parler de l’IA en général était encore un tabou. Il y avait 50/50 de chances que le client adopte l’IA ou vous discrédite simplement, n’est-ce pas ? » dit-il. « Mais aujourd’hui, au cours des six derniers mois, tout le monde réclame davantage de solutions natives d’IA, même si parfois le calcul du retour sur investissement n’est pas clair. Ce type d’engouement pour l’adoption est réel. »
Ruggles a déclaré que cela était en grande partie dû au fait que ce que fait CVector se résume en fin de compte à une seule chose : l’argent. Et avec tant d’incertitude qui règne dans le monde, la gestion des coûts n’a fait que devenir plus difficile.
« Nous sommes à une époque où les entreprises sont très préoccupées par leur chaîne d’approvisionnement, ses coûts et sa variabilité, et le fait de pouvoir superposer l’IA au modèle économique d’une installation trouve vraiment un écho auprès de beaucoup de clients, qu’il s’agisse d’entreprises anciennes et industrielles au cœur du pays, ou de nouveaux producteurs d’énergie qui tentent de faire des choses nouvelles et inédites », a-t-il déclaré.
