On a beaucoup parlé de la création d’un contexte pour les systèmes d’IA. Dans le domaine des logiciels grand public, nous avons vu des startups se construire autour de la recherche, des documents et des réunions. Tous souhaitent capturer le contexte de votre vie numérique, fournir des connexions à d’autres outils et vous permettre d’interroger toutes ces données. Certains outils sont allés plus loin. Par exemple, Rewind (devenu Limitless et vendu à Meta) et Microsoft Recall visent à capturer tout ce qui se passe sur votre écran et à vous aider à vous en souvenir.
Une nouvelle startup appelée Littlebird tente une solution similaire avec une approche légèrement différente. Alors que des applications comme Rewind stockent des captures d’écran ou certaines sortes de données visuelles, Littlebird « lit » l’écran et stocke le contexte au format texte.
L’idée principale du produit est que, puisqu’il lit votre écran en permanence, vous n’avez pas besoin de fournir un contexte supplémentaire pour la productivité. La startup estime que même si de nombreux outils d’IA tentent de vous distraire, Littlebird peut fonctionner en arrière-plan et ne peut apparaître que lorsque vous le souhaitez.
Lorsque vous configurez Littlebird sur votre ordinateur, vous pouvez personnaliser les applications que vous souhaitez qu’elles ignorent et ne capturent aucun contexte. La startup a déclaré qu’elle ignorait automatiquement les gestionnaires de mots de passe et les champs sensibles des formulaires Web tels que les mots de passe et les détails de la carte de crédit. Vous pouvez également choisir de connecter d’autres applications telles que Gmail, Google Calendar, Apple Calendar et Rappels à l’application.
L’application vous permet de poser des questions sur vos données, en proposant des invites pré-générées pour vous aider à démarrer, telles que « Qu’ai-je fait aujourd’hui ? ou « Quels types d’e-mails sont importants pour moi ? » Après quelques jours d’utilisation, j’ai remarqué que ces invites devenaient plus personnalisées au fil du temps.
Littlebird dispose également d’un preneur de notes intégré de type Granola qui utilise l’audio du système et s’exécute en arrière-plan pour capturer la transcription des réunions et créer des notes et des éléments d’action en fonction de cela. Lorsque vous ouvrez une réunion dans la vue détaillée, il existe une option appelée « Préparer la réunion » qui prend en compte le contexte des réunions passées, des e-mails et de l’historique de l’entreprise pour vous donner plus de détails sur la réunion. La fonctionnalité récupère également des informations auprès de sources telles que Reddit pour vous informer de ce que les utilisateurs pensent d’un produit ou d’une entreprise en particulier.
Un autre outil appelé Routines propose des invites détaillées permettant à Littlebird de s’exécuter à intervalles répétés, par exemple quotidiennement, hebdomadairement ou mensuellement. L’entreprise répertorie certaines routines prêtes à l’emploi telles que le briefing quotidien, le résumé des activités hebdomadaires et le résumé du travail d’hier. Les utilisateurs peuvent également créer leurs propres routines avec des instructions personnalisées.
Littlebird a été fondée par Alap Shah, Naman Shah et Alexander Green en 2024. Les frères Alap et Naman ont fondé Sentieo, une plateforme pour investisseurs institutionnels, qui a été vendue à la société d’information commerciale AlphaSense. Ils ont également cofondé auparavant une entreprise de produits diététiques appelée Thistle. Alap était également co-auteur de l’article viral de Citrini sur la façon dont les agents d’IA pourraient détruire l’économie, ce qui a entraîné une chute de diverses valeurs technologiques. Green a créé diverses entreprises dans les domaines du matériel, des logiciels et de l’IA.
« Nous avons commencé quand Alap a posé un problème intéressant selon lequel l’IA concernerait vos données (d’utilisateurs). Les modèles ne savent rien de vous, ce qui limite leur utilité. Nous réfléchissions à divers paradigmes d’interface utilisateur et de système d’exploitation qui étaient susceptibles d’être mûrs pour une perturbation avec l’IA et qui ont lancé Littlebird en tant que projet », a déclaré Green à TechCrunch lors d’un appel.
Green a noté que même si Rewind était proche de ce que Littlebird essayait de faire, il s’appuyait sur des captures d’écran et n’avait pas une excellente expérience de recherche. Il a déclaré que la startup ne faisait que démarrer et qu’il restait de nombreux autres problèmes à résoudre, notamment celui de faire en sorte que les grands modèles de langage (LLM) comprennent différents types de contexte concernant les utilisateurs.
Avec Littlebird, les utilisateurs peuvent supprimer leurs données à tout moment et leurs données sont stockées dans le cloud avec cryptage. Green a déclaré que la raison derrière le stockage des données dans le cloud était d’exécuter des modèles puissants pour différents flux de travail d’IA, ce qui n’est pas possible localement.
« Nous ne stockons aucune information visuelle. Nous stockons uniquement du texte, ce qui rend les données beaucoup plus légères. Je pense que c’est probablement une autre raison pour laquelle Recall et Rewind ont eu du mal, à savoir que prendre une capture d’écran est beaucoup plus gourmand en données. Je pense aussi que c’est plus invasif », a-t-il déclaré.
Littlebird est gratuit à télécharger et à utiliser, mais pour obtenir plus de limites d’utilisation et accéder à des fonctionnalités telles que la génération d’images, les utilisateurs peuvent payer pour des forfaits à partir de 20 $ par mois.
La startup a levé 11 millions de dollars sous la direction de Lotus Studio, avec la participation de Lenny Rachitsky, Scott Belsky, Gokul Rajaram, Justin Rosenstein, Shawn Wang et Russ Heddleston.
Plusieurs de ces investisseurs sont des utilisateurs réguliers du produit. Rajaram, qui a travaillé chez Google et Facebook sur des produits publicitaires, a déclaré que le produit supprime les frictions liées à la mémorisation, à la récupération et à la réexplication de votre propre travail. Heddleston, co-fondateur et PDG de DocSend, a déclaré qu’il avait réécrit le site marketing de l’entreprise à l’aide de l’outil, en utilisant le contexte des réunions, des e-mails, de Notion, etc.
Rachitsky, qui gère sa propre newsletter et son propre podcast, a déclaré que l’IA est aussi bonne que le contexte dont elle dispose, et qu’elle manque tellement de choses dans votre journée. Il a dit qu’il demandait à l’outil d’améliorer ses flux de travail de productivité et d’être plus heureux. Il a déclaré que pour réussir à long terme, le produit devra trouver un cas d’utilisation exceptionnel.
« Je pense qu’il s’agit avant tout de trouver ce cas d’utilisation indispensable. C’est tout ce qui compte pour le succès de ce produit à l’heure actuelle. Je sais que beaucoup de gens l’ont déjà trouvé par eux-mêmes, et l’équipe s’appuie sur ces expériences à mesure qu’elle voit ces cas d’utilisation émerger », a-t-il noté.
« J’ai eu beaucoup de créateurs de produits d’IA sur le podcast, et le thème le plus constant est que vous ne savez pas réellement comment les gens utiliseront votre produit jusqu’à ce que vous le publiiez. La stratégie consiste à publier les premiers éléments, à voir comment les gens l’utilisent et à doubler ces cas d’utilisation plutôt que d’attendre que quelque chose soit totalement compris. «
