Les grandes entreprises technologiques n’utilisent pas seulement l’IA pour vous aider à générer ou résumer du contenu, elles souhaitent également que vous l’utilisiez pour faire du shopping. OpenAI, Google et Amazon ont massivement investi dans des assistants IA qui recherchent pour vous de nouvelles catégories de produits et vous suggèrent les bons à acheter.
Des startups comme Perplexity, Daydream et Cherry ont également créé des entreprises autour de l’IA pour la découverte de produits. Tous ces efforts ont conduit les clients à utiliser davantage l’IA pour faire leurs achats. Onton (anciennement Deft), une plateforme d’achat de meubles basée sur l’IA, affirme avoir vu sa base d’utilisateurs passer de 50 000 utilisateurs actifs mensuels à plus de 2 millions d’utilisateurs actifs mensuels, servant des millions de recherches et de générations d’images.
Alimentée par cette croissance, la startup a annoncé aujourd’hui avoir levé 7,5 millions de dollars lors d’un nouveau cycle de financement mené par Footwork, avec la participation de Liquid 2, Parable Ventures et 43, entre autres. Ce tour de table porte le financement total de la startup à environ 10 millions de dollars.
Grâce à ce financement, l’entreprise souhaite se développer dans de nouvelles catégories telles que l’habillement et, à terme, l’électronique grand public.
La société est passée de Deft à Onton plus tôt cette année, invoquant une confusion autour du nom d’origine et des difficultés à obtenir un domaine premium.
Zack Hudson, co-fondateur d’Onton, affirme que même si les grands modèles linguistiques (LLM) sont efficaces pour deviner l’intention probable, ils n’ont pas résolu de nombreux problèmes dans le commerce électronique. Il a ajouté que la startup a observé que le temps moyen nécessaire à un consommateur pour prendre une décision d’achat a augmenté.
Pour sa technologie de base, l’entreprise utilise ce qu’on appelle l’architecture neuro-symbolique. Hudson a déclaré qu’avec cette approche, la société peut éliminer les problèmes d’hallucination des LLM et fournir de meilleurs résultats de recherche logiques. Il a ajouté que le modèle de la startup peut également apprendre des informations du monde réel qui ne sont pas nécessairement incluses dans la description d’un produit.
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« Disons que vous recherchez des meubles qui acceptent les animaux. Nos outils savent que si l’article contient du polyester, il sera plus résistant aux taches et aux rayures, donc plus respectueux des animaux. Nos outils apprennent ces choses à chaque recherche et deviennent plus intelligents plus rapidement », a déclaré Hudson.
Il a ajouté que souvent, lorsque vous recherchez un produit qui peut être appelé différemment sur différents sites, vous n’obtenez pas d’excellents résultats. Le modèle d’IA de l’entreprise prend ces scénarios en considération lors de la présentation des résultats.
Onton a ajouté différentes méthodes de saisie et fonctionnalités pour aider les gens dans leurs décisions à court et à long terme. Vous pouvez maintenant télécharger une image ou ajouter une invite pour générer ce que vous souhaitez réaliser avec la configuration de votre maison ou de votre bureau, et Onton peut trouver vos meubles en fonction de cela.
Onton propose également un canevas infini avec génération d’images, dans lequel vous pouvez ajouter des images existantes ainsi que les produits que vous trouvez pour l’idéation. Vous pouvez également ajouter des images de votre pièce et demander à l’outil de la meubler.
L’entreprise estime que plutôt que de s’en tenir à une approche uniquement basée sur le chat, ces fonctionnalités offriront aux consommateurs plus d’options pour accéder à ce qu’ils veulent, même s’ils ne savent pas comment le décrire parfaitement.
La startup a déclaré qu’avec ces approches, elle a pu convertir les clients 3 à 5 fois plus que les sites de commerce électronique traditionnels, car ils peuvent faire confiance aux données sous-jacentes.
Hudson a noté qu’en raison des changements technologiques et d’interface apportés, il sera plus facile de lancer des vêtements. La société construit son catalogue pour la catégorie et prévoit de lancer prochainement la verticale. Dans cette catégorie, il fera face à la concurrence d’entreprises comme Daydream, Aesthetic et Style.ai.
L’entreprise est passée de trois employés à temps plein en 2023 à 10 aujourd’hui, avec l’intention d’élargir l’équipe à 15 personnes en embauchant des ingénieurs et des chercheurs.
