Après s’être rencontrés lors de leurs études supérieures au MIT, Michael Manapat et Yibo Ling se sont lancés dans des cheminements de carrière différents. Manapat a occupé des postes techniques supérieurs chez Stripe et Notion, tandis que Ling a dirigé les équipes financières chez Uber et Binance. Pourtant, les deux étaient confrontés à un défi similaire : comment rassembler des données fragmentées pour prendre des décisions importantes concernant l’allocation du capital, les flux de travail, etc.
Lorsque OpenAI a lancé ChatGPT en novembre 2022, Ling a testé pour voir dans quelle mesure il pouvait effectuer les tâches de base de diligence raisonnable. Il a rapidement découvert que le nouvel outil d’IA était entravé par un problème familier : les données. “Il y avait clairement beaucoup de promesses, mais elles n’ont tout simplement pas fonctionné. Vous avez besoin de la bonne information dans le bon contexte”, a-t-il déclaré à Fortune.
Cette prise de conscience a motivé Manapat et Ling à unir leurs forces pour créer Rowspace, une plateforme d’intelligence artificielle qui permet aux entités financières telles que les sociétés de capital-investissement et les fonds spéculatifs de transformer leurs années de données exclusives en alpha. La société est lancée publiquement aujourd’hui avec un cycle de financement de 50 millions de dollars dirigé par Sequoia, avec la participation d’Emergence Capital, Stripe et Conviction, ainsi que d’autres sociétés et investisseurs providentiels.
À une époque de turbulences sur le marché et de question de savoir si les grands modèles de langage et les modèles de base rendront les logiciels obsolètes, l’investisseur et co-directeur de Sequoia, Alfred Lin, a déclaré à Fortune que Rowspace est un excellent exemple du type d’application qui prospérera dans le nouveau monde de l’IA.
“Ce dont les gens parlent, c’est que la ligne marginale de code est très bon marché à produire”, a déclaré Lin. “Ce que nous recherchons maintenant dans presque toutes les entreprises, c’est la vitesse du produit, et la rapidité avec laquelle la vitesse du produit entraîne d’autres choses qui deviennent des fossés, qui sont comme des effets de réseau et des personnes utilisant votre produit quotidiennement.”
Trouver l’alpha
Manapat a décrit Rowspace comme la couche d’intelligence qui se trouve au-dessus des données d’une entreprise. La plateforme intègre toutes les données structurées et non structurées d’une institution, que ce soit sous forme de documents, de systèmes comptables ou d’anciens PowerPoint, et effectue un raisonnement préalable. “Nous nous concentrons sur la façon de nous assurer que nous comprenons toutes les données sous-jacentes pour prendre de véritables décisions”, a-t-il déclaré.
L’approche de Rowspace en matière de données ressemble beaucoup à celle utilisée par les nouveaux outils grand public populaires comme Claude Cowork, qui peuvent interroger les fichiers d’un ordinateur et créer des présentations ou des notes de recherche. Manapat a déclaré que Rowspace est différent sur des points cruciaux. D’une part, il ne s’approprie pas les données d’une entreprise, mais les traite au sein de ses propres systèmes cloud.
À un niveau plus profond, Manapat a déclaré que les modèles de base comme Anthropic sont efficaces pour les tâches du dernier kilomètre, telles que le formatage d’un livre de propositions dans PowerPoint ou la création d’un modèle de flux de trésorerie, qui sont généralement complétés par une approche de recherche en temps réel.
“Ce n’est pas notre objectif”, a déclaré Manapat. Comme il l’explique, il n’existe aucun moyen de garantir que l’agent a examiné toutes les informations disponibles ou pris le temps de raisonner avant de parvenir à une conclusion, ce qui prend du temps et coûte cher. Au lieu de cela, Rowspace est chargé d’effectuer une analyse plus approfondie des données, par exemple en étant capable de remarquer les moindres détails d’années de finances d’une entreprise. Cela donnera toujours à la plate-forme un avantage sur les Anthropos les plus polyvalents au monde.
“Le modèle de base ne sera pas en mesure de servir tout ce que quelqu’un veut faire dans toutes ces différentes industries”, a déclaré Lin. “Cela sera laissé à des acteurs comme Rowspace, spécifiquement pour le secteur vertical sur lequel ils se concentrent.”
Manapat a admis que les logiciels purs ou les interfaces utilisateur seront difficiles à défendre, d’autant plus que les modèles de base évoluent rapidement. Mais il a expliqué que c’était la raison pour laquelle Rowspace se concentrait davantage sur la compilation et la synthèse sécurisée des données d’une entreprise, et sur une équipe financièrement avisée. Le personnel d’ingénierie provient à la fois d’entreprises technologiques telles que Notion et Stripe, ainsi que de sociétés de capital-investissement et de crédit. “Il n’existe pas de solution universelle pour les services financiers, car dans un sens, l’alpha de chaque entreprise vient de son approche”, a déclaré Manapat. “Nous essayons de vous aider à tirer des leçons de vos propres données et idées, à les traiter et à les amplifier.”
Bien que Rowspace ait refusé de nommer sa valorisation ou ses premiers clients, Manapat a déclaré qu’ils comprenaient des sociétés de capital-investissement et de crédit de marque et établies de longue date, ainsi que des sociétés croisées travaillant sur les marchés publics et privés. Il a ajouté que Rowspace travaille avec une dizaine de grandes entreprises avec des contrats annuels d’une valeur à sept chiffres.
“Les clients utilisent cet outil pour gagner de l’argent, et c’est là que les choses commencent”, a déclaré Lin. “Si nous aidons systématiquement les gens à utiliser l’IA pour prendre de meilleures décisions avec notre outil, ils gagneront de l’argent et feront mieux que les autres.”
