Michael Poliani, philosophe, économiste et scientifique anglo-hongrois, est peut-être mieux connu aujourd’hui pour avoir inventé le terme « connaissance tacite ». Son grand constat est que la plupart des éléments qui constituent une expertise dans un domaine particulier ne sont jamais documentés. Dans certains cas, elle n’existe que comme une sorte d’intuition professionnelle que même les experts ne peuvent exprimer pleinement. « Nous en savons plus que ce que nous pouvons dire », tel était le célèbre slogan de Poliani.
Les connaissances tacites constituent actuellement un défi pour les entreprises qui souhaitent automatiser leurs flux de travail à l’aide d’agents IA. Une grande partie des connaissances dont ces agents ont besoin est probablement largement sous-documentée.
Interloom, une startup basée à Munich qui vise à transformer l’automatisation des processus commerciaux traditionnels pour l’ère de l’IA, pense pouvoir résoudre le problème des connaissances tacites. Et nous venons de lever une nouvelle ronde de capital-risque de 16,5 millions de dollars pour nous aider à accomplir cette mission.
Le financement a été dirigé par DN Capital, avec la participation de Bek Ventures et de l’investisseur existant Air Street Capital. La société avait précédemment annoncé un tour de table de 3 millions de dollars en mars 2024.
Interroom n’a pas divulgué sa valorisation après le nouveau financement.
Fabian Jakobi, fondateur et PDG d’Interloom, affirme que la vague actuelle d’enthousiasme autour des agents d’IA néglige le goulot d’étranglement tacite des connaissances. Il a déclaré qu’environ 70 % des décisions opérationnelles ne sont jamais formellement documentées. Lorsqu’un ticket d’assistance complexe arrive sur le bureau d’un membre du personnel expérimenté, celui-ci connaît la solution de contournement, la bonne équipe interne à contacter et la solution. Non pas parce que c’est mentionné dans le manuel, mais parce que je l’ai déjà vu.
« La personne la plus importante dans la banque est celle qui sait si les documents sont corrects ou non », a déclaré Jacobi à Fortune. « Ils sont souvent les moins bien payés. Mais ce sont eux qui déterminent la qualité. »
L’approche d’Interloom consiste à ingérer des millions d’enregistrements opérationnels, tels que des e-mails d’assistance, des tickets de service, des journaux d’appels et des bons de travail, et à les utiliser pour créer ce qu’elle appelle un « graphique contextuel », une carte continuellement mise à jour de la manière dont les problèmes sont réellement résolus au sein d’une organisation donnée. Jacobi compare ce concept à Google Maps. De la même manière que Google apprend les itinéraires optimaux à partir des données de trafic en temps réel, Interloom cartographie les chemins empruntés par les experts opérationnels pour résoudre les problèmes et utilise ces cartes pour guider les agents IA et les nouveaux employés.
Jacobi est un entrepreneur en série. Il a précédemment fondé Boxplot, qu’il a vendu en 2021 à Hyperscience, une société de logiciels d’IA basée à New York spécialisée dans l’extraction de données à partir de documents non structurés.
Le logiciel Interloom est déjà mis en œuvre par plusieurs grandes entreprises européennes. Chez Commerzbank, Interroom a analysé des millions d’e-mails d’assistance client, les a comparés à des documents internes existants et a constaté que nombre d’entre eux étaient contradictoires ou incomplets. Selon l’entreprise, l’écart entre les connaissances opérationnelles documentées et réelles s’est réduit d’environ 50 % à 5 %. Volkswagen traite les tickets d’assistance client. Et chez Zurich Insurance, Interroom a remporté un concours d’IA à l’échelle de l’entreprise pour son cas d’utilisation de souscription, battant 2 000 autres startups natives de l’IA, selon Jacobi.
Jacobi a déclaré que les décisions de souscription d’une compagnie d’assurance reflètent l’appétit pour le risque unique de l’entreprise, l’expérience accumulée avec des courtiers et des produits spécifiques et des connaissances institutionnelles qui n’existent pas dans un modèle unique.
«Les souscripteurs zurichois savent que leur souscription par chat fonctionne bien mieux qu’Accenture», a déclaré Jacobi, visant les grandes sociétés de conseil qui dominent traditionnellement le travail des processus d’entreprise.
L’argument plus large est que, quelle que soit la capacité d’un agent d’IA, il sera inutile dans les grandes entreprises sans un contexte spécifique à l’organisation. Jacobi y voit un problème de « mémoire d’entreprise ».
« Dans les logiciels, le compilateur vous indique si votre code fonctionnera ou non », explique Jacobi. « Nous n’avons pas ce luxe[dans d’autres domaines]. L’évaluation doit être effectuée par des experts humains. »
Les nouveaux partisans d’Interroom sont d’accord avec cette affirmation. Guy Ward Thomas, associé chez DN Capital, a déclaré : « La qualité d’un agent est déterminée par le jugement d’un professionnel de confiance. » Et Thomas a déclaré que DN Capital a constaté avec d’autres startups d’agents d’IA que ces agents fonctionnent rarement bien s’ils ne disposent pas du contexte approprié sur les entreprises qu’ils déploient. « Notre expérience avec les agents d’IA verticaux et les plateformes vocales nous a montré à quel point le contexte est important », a-t-il déclaré.
Mehmet Atici de Bek Ventures a précédemment soutenu UiPath, un pionnier de l’automatisation des processus robotiques (RPA). Cependant, la RPA s’appuyait largement sur des agents codés en dur pour suivre à chaque fois le même flux de travail, exactement de la même manière. « Nous constatons par nous-mêmes le potentiel de transformation de l’automatisation et pensons que l’IA déclenche une nouvelle vague d’adoption rapide au sein de l’entreprise », a déclaré Atici.
Le moment choisi pour l’interroom sera peut-être une chance. Aux États-Unis, environ 10 000 baby-boomers prennent chaque jour leur retraite dans le cadre de ce que l’on appelle la « Grande Retraite ». Il leur faut des décennies de connaissances institutionnelles pour quitter leur foyer. Tout comme les entreprises mettent en œuvre l’IA à grande échelle.
M. Jacobi considère l’environnement concurrentiel en termes typiquement simples. Son plus grand rival, dit-il, est l’inertie, l’hypothèse au sein des grandes entreprises selon laquelle les opérations continueront de fonctionner de la même manière qu’elles l’ont fait au cours de la dernière décennie.
Le prochain produit d’Interloom est ce que l’entreprise appelle « chef d’état-major ». Il s’agit d’une couche conçue pour donner aux gestionnaires une visibilité en temps réel sur les performances de leurs agents IA, et propose également un contrôle de version pour les processus pilotés par les agents.
Mais Interloom n’est pas la seule entreprise à chercher à créer une couche de gestion et d’orchestration pour les agents IA. Presque toutes les entreprises commercialisant des agents d’IA, d’OpenAI à ServiceNow en passant par Microsoft, travaillent sur des types de produits similaires.
Mais Jakobi a déclaré qu’il pensait que le « graphique contextuel » d’Interlooms lui donnait un net avantage sur ces grandes entreprises, qui ont peu de compréhension des processus complexes.
