Alors que les entreprises expérimentent l’IA tous azimuts, la start-up, spécialiste du contrôle des données, adapte sa technologie aux nouveaux cas d’usage. Elle lève ainsi 16 millions d’euros pour renforcer son offre et s’implanter aux États-Unis.Dans l'écosystème français de l'intelligence artificielle (IA), il y a la star Mistral, qui capte la quasi-totalité de la lumière. Mais d'autres start-up, œuvrant davantage en coulisses, se portent plutôt bien. C'est le cas de Sifflet, qui vient de lever 16 millions d'euros auprès de ses investisseurs historiques (le Suédois EQT Group et le Luxembourgeois Mangrove Capital Partners) et d'un nouveau partenaire, le fonds suisse Capmont. La jeune pousse s'est spécialisée dans le contrôle automatisé de la qualité des données.
Son logiciel, proposé par abonnement, agit comme un tableau de bord et un système d'alerte : il surveille, avec des algorithmes de machine learning, les données d'une entreprise tout au long de leur cycle de vie. L'objectif : repérer les anomalies (valeurs aberrantes, données corrompues ou obsolètes) avant qu'elles n'empoisonnent les décisions ou les processus métiers.
Les données de mauvaise qualité feraient perdre 13 millions de dollars par an aux organisations
« Pour une entreprise, une donnée de mauvaise qualité peut avoir des conséquences désastreuses », argumente Salma Bakouk, CEO de Sifflet, citant l'exemple du site d'e-commerce de luxe Farfetch, qui, pendant quelques heures en plein Black Friday, a vendu des vêtements pour quelques euros, alors qu'ils en valaient des milliers, à cause d'un point retranscrit en virgule. Selon une étude Gartner de 2024, la mauvaise qualité des données ferait perdre aux entreprises jusqu'à 13 millions de dollars par an. « Des entreprises ont investi des centaines de millions d'euros dans des plateformes de données et des équipes IT pour digitaliser leurs opérations. Maintenant, elles espèrent utiliser l'IA pour exploiter ces données. Mais elles réalisent qu'il est très difficile d'utiliser la donnée si on ne peut pas faire confiance à ces informations. »
Salma Bakouk estime que ce problème s'amplifie avec l'adoption de l'IA générative. « C'est une IA que l'on promet comme capable de remplacer l'humain sur certaines tâches et qui se trouve donc parfois en contact direct avec les clients », pointe-t-elle. Dans le service client, où des chatbots sont de plus en plus déployés et commencent à prendre des décisions, une donnée erronée ou non mise à jour peut vite détériorer l'expérience client.
