Michael Polyani, philosophe, économiste et scientifique anglo-hongrois, est peut-être mieux connu aujourd’hui pour avoir inventé le terme « connaissance tacite ». Sa grande observation est qu’une grande partie de ce qui constitue une expertise dans un domaine donné n’est jamais écrite. Dans certains cas, elle n’existe que comme une sorte d’intuition professionnelle que même l’expert ne peut exprimer pleinement. « Nous en savons plus que ce que nous pouvons dire », tel était le célèbre slogan de Polyani.
Aujourd’hui, les connaissances tacites représentent un défi pour les entreprises qui souhaitent automatiser les flux de travail avec des agents IA. Une grande partie (peut-être même la plupart) des connaissances dont ces agents ont besoin ne sont pas écrites.
Interloom, une startup basée à Munich qui vise à transformer l’automatisation des processus commerciaux traditionnels à l’ère de l’IA, pense pouvoir résoudre le problème des connaissances tacites. Et elle vient de lever une nouvelle ronde de capital-risque de 16,5 millions de dollars pour l’aider à réaliser cette mission.
Le financement est 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.
Interloom n’a pas divulgué sa valorisation suite au nouveau financement.
Fabian Jakobi, fondateur et PDG d’Interloom, affirme que la vague actuelle d’enthousiasme pour les agents d’IA néglige le goulot d’étranglement des connaissances tacites. Environ 70 % des décisions opérationnelles n’ont jamais été formellement documentées, a-t-il déclaré. Lorsqu’un ticket d’assistance complexe arrive sur le bureau d’un membre du personnel chevronné, celui-ci connaît la solution de contournement, la bonne équipe interne à contacter et la résolution, non pas parce que cela figure dans un manuel, mais parce qu’il l’a déjà vu.
“La personne la plus importante à la banque est celle qui sait si les documents sont corrects ou non”, a déclaré Jakobi à Fortune. “Ils sont souvent les moins bien payés, mais ils déterminent la qualité.”
Selon Jakobi, une décision de souscription dans une compagnie d’assurance reflète l’appétit particulier pour le risque de cette entreprise, son expérience accumulée avec certains courtiers et produits, ainsi que des connaissances institutionnelles qu’aucun modèle à usage général ne possède.
«L’assureur zurichois sait bien mieux qu’Accenture comment fonctionne son abonnement au chat pour courtiers», a déclaré Jakobi, en pointant du doigt les grandes sociétés de conseil qui dominent traditionnellement le travail sur les processus commerciaux.
L’argument plus large est que les agents d’IA, aussi performants soient-ils, sont inutiles dans les grandes entreprises sans un contexte spécifique à l’organisation. Jakobi présente cela comme le problème de la « mémoire d’entreprise ».
“Dans les logiciels, le compilateur vous indique si le code fonctionne”, a expliqué Jakobi. “Nous ne pouvons pas nous permettre ce luxe (dans d’autres domaines). L’évaluation doit venir d’un expert humain.”
Les nouveaux bailleurs de fonds d’Interloom sont d’accord avec cette thèse. Guy Ward Thomas, associé chez DN Capital, a déclaré qu ‘«un agent n’est aussi bon que les décisions d’experts en qui il peut faire confiance». Et Thomas a déclaré que DN Capital a constaté avec d’autres startups d’agents d’IA que lorsque ces agents n’ont pas le bon contexte sur l’entreprise dans laquelle ils sont déployés, ils fonctionnent rarement bien. « 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 avait précédemment soutenu UiPath, qui avait été un leader dans la vague précédente de RPA, ou automatisation des processus robotisés. Mais la RPA s’appuyait sur des agents qui, pour la plupart, étaient codés pour suivre exactement le même flux de travail et de la même manière à chaque fois. « Nous avons constaté par nous-mêmes le potentiel de transformation de l’automatisation et pensons que l’IA déclenche désormais une nouvelle vague d’adoption rapide dans l’entreprise », a déclaré Atici.
Le moment d’Interloom pourrait être de bon augure. Dans ce qu’on appelle la « Grande Retraite », environ 10 000 baby-boomers prennent leur retraite chaque jour aux États-Unis. Elles s’accompagnent de décennies de connaissances institutionnelles, au moment même où les entreprises tentent de mettre en œuvre l’IA à grande échelle.
Jakobi voit le paysage concurrentiel en termes typiquement directs. Son plus grand rival, dit-il, est l’inertie : l’hypothèse au sein des grandes entreprises que les opérations continueront à fonctionner comme elles l’ont fait au cours de la dernière décennie.
La prochaine version du produit d’Interloom est ce qu’elle appelle en interne un « chef d’état-major », une couche conçue pour donner aux gestionnaires une visibilité en temps réel sur les performances de leurs agents IA, complétée par un contrôle de version pour les processus pilotés par les agents.
Mais Interloom n’est pas la seule entreprise à tenter de créer une couche de gestion et d’orchestration des agents IA. Presque toutes les sociétés commercialisant des agents d’IA, d’OpenAI à ServiceNow en passant par Microsoft, ont travaillé sur des types de produits similaires.
Jakobi, cependant, a déclaré qu’il pensait que le « graphique contextuel » d’Interlooms lui donnait un net avantage sur ces acteurs plus importants, qui, selon lui, ont rarement un aperçu de l’ensemble d’un processus complexe.
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