Neuralk-AI lève près de 4 millions de dollars pour son IA spécialiste des données du retail
Tous les ingrédients étaient réunis : un polytechnicien entrepreneur, un doctorant en neuroscience computationnelle et une technologie innovante en IA. Forte de cette recette, Neuralk-AI annonce ce mardi avoir levé près de 4 millions de dollars en pré-seed. Ce premier tour de financement comprend une part de dette non communiquée. La start-up tricolore a réuni les fonds Fly Ventures et StemAI autour de la table, ainsi que de prestigieux investisseurs dans l'IA tels que Thomas Wolf (co-fondateur de Hugging Face), Philippe Corrot (cofondateur de Mirakl) ou encore Xavier Perret (directeur de Microsoft Azure).
Avec quelle technologie la jeune pousse a-t-elle déjà réussi à convaincre des clients comme E. Leclerc, Auchan ou encore Mirakl ? Un modèle de fondation spécialisé pour les tableaux de données du secteur du retail. Le modèle de machine learning, entraîné à partir de data tabulaires, permet des prédictions beaucoup plus précises. "Au fil de nos découvertes, l'ampleur du problème nous est apparue de plus en plus clairement", se rappelle Antoine Moissenot, CEO de la deeptech. Selon l'entrepreneur, les modèles de deep learning existants rencontrent des difficultés lorsqu'il s'agit d'interagir avec des données tabulaires. Ces modèles ne parviendraient pas à capturer de façon suffisamment fine les interactions complexes entre les différents attributs d'un objet. De plus, ils nécessitent de larges jeux de data et des ressources de calcul importantes. La start-up a donc créé sa propre IA combinant architectures transformers et réseaux de neurones.
De la prédiction à la personnalisation de l'expérience
Le nettoyage du catalogue produit est un cas d'utilisation récurrent pour le modèle Neuralk-AI. "Il est fréquent que le catalogue produit des marchands contienne des doublons", constate le CEO. Auparavant les retailers détectaient ces doublons avec des arbres de décision. Mais la multiplication des conditions finit par paralyser ces algorithmes, les rendant lourds à maintenir avec des performances parfois discutables. "Nos modèles de représentations spécialisés pour les données tabulaires offrent une précision nettement supérieure, assure Antoine Moissenot. Pour un E. Leclerc ou un Auchan, un catalogue bien propre représente plusieurs millions d'euros de ventes incrémentales."
Accessibles via API, les modèles de Neuralk-AI s'appliquent à un large éventail de décisions basées sur les données tabulaires dans le retail. Ils permettent notamment les analyses prédictives des comportements clients et des fluctuations de marché pour une meilleure gestion des stocks ou l'optimisation du pricing ; la personnalisation de l'expérience client via une analyse approfondie des profils ou des transactions ; le nettoyage et enrichissement des informations et l'automatisation de processus critiques comme la détection de la fraude ou l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement.
Grâce à cette première levée, la start-up entend poursuivre le développement de ses modèles et faire grandir son équipe. "Nous achevons de constituer notre équipe tech et commerciale afin de nouer de nouveaux partenariats stratégiques", confie le CEO. L'objectif est ambitieux : démontrer d'ici six mois "un gap de performance extrêmement significatif" sur un cas de classification. Forte de résultats probants, Neuralk-AI prévoit déjà un deuxième tour de financement pour la fin 2025.