Jeffrey Heer et Ellie Fields, cofondateurs de Ridge AI. (Photo AI de crête)
Ellie Fields et Jeffrey Heer connaissent la visualisation de données de l’intérieur : Fields a passé plus de 12 ans en tant que responsable produit et marketing chez Tableau, et Heer est professeur à l’Université de Washington dont les outils open source sont largement utilisés pour la visualisation sur le Web.
Mais même si eux et leurs collègues ont fait avancer le domaine, ils n’ont pas pu échapper à une conclusion similaire : la présentation et l’analyse de données sur le Web ne fonctionnent toujours pas.
Leur solution : Ridge AI, une startup basée à Seattle qui utilise l’intelligence artificielle et la technologie basée sur un navigateur pour aider les éditeurs de logiciels à créer et déployer des tableaux de bord interactifs et des agents de données en quelques heures au lieu de plusieurs jours ou mois, en les intégrant directement dans leurs produits pour que leurs clients puissent les utiliser.
L’entreprise appelle son produit principal un « écusson » : un tableau de bord et un agent de données qui partagent un ensemble de données commun, permettant aux utilisateurs d’obtenir un contexte visuel à partir du tableau de bord et de poser des questions de suivi via l’agent.
Un exemple d’écusson montrant les données d’enregistrement des véhicules électriques de l’État de Washington ainsi qu’un agent de données IA pour les questions de suivi. (Image AI de crête)
Financement : Ridge AI sort de sa discrétion lundi avec un financement de démarrage de 2,6 millions de dollars dirigé par Madrona. L’investissement de la société de capital-risque de Seattle a été dirigé par le PDG Tim Porter et le partenaire de capital-risque Mark Nelson, ancien PDG de Tableau.
Au financement s’ajoute une liste d’investisseurs providentiels qui se lit comme un who’s who de l’analyse, de l’IA et des données : Chris Stolte, co-fondateur de Tableau et ancien CTO ; Carlos Guestrin, co-fondateur de Turi et directeur de l’AI Lab à Stanford ; Adrien Treuille, fondateur de Streamlit ; Elissa Fink, ancienne directrice marketing de Tableau ; et Jeff Hammerbacher, fondateur de Cloudera, entre autres.
Marché cible : bien que sa technologie puisse être largement appliquée, Ridge AI se concentre spécifiquement dès le début sur le service aux entreprises de logiciels en tant que service (SaaS), en leur donnant un moyen de présenter des analyses riches et interactives aux personnes et aux entreprises qui utilisent leurs produits.
Dans une interview, Fields a déclaré que le besoin était particulièrement criant lorsqu’une entreprise SaaS tentait de renouveler le contrat d’un client. Le produit peut donner de vrais résultats, mais si les personnes qui prennent la décision d’achat ne peuvent pas le voir dans les données, la transaction peut être menacée.
« Le directeur financier demandera : est-ce que quelqu’un l’utilise ? » Fields a déclaré, le qualifiant de l’un des cas d’utilisation dans lesquels la technologie de Ridge AI pourrait avoir une valeur significative pour les entreprises SaaS.
La pression pour démontrer cette valeur s’est intensifiée au milieu de la « pocalypse SaaS », comme on l’appelle, alors que les entreprises consolident leurs dépenses en logiciels et que la montée en puissance des applications personnalisées codées avec l’IA amène beaucoup d’entre elles à se demander si les outils existants valent la peine d’être conservés.
Ce qu’ils résolvent : Nelson de Madrona a déclaré qu’il avait rencontré le plus gros problème lorsqu’il était CTO de Concur, où l’entreprise a construit un produit d’analyse sur IBM Cognos, donnant aux clients la possibilité d’avoir un aperçu des déplacements et des dépenses des employés.
C’était important pour l’entreprise, a-t-il déclaré, mais c’était compliqué à maintenir et ne faisait pas partie des compétences de base de Concur. Le problème persiste encore aujourd’hui pour de nombreuses entreprises SaaS.
Historiquement, les entreprises SaaS ont dû choisir entre des plateformes de business intelligence lourdes comme Tableau et Power BI, des outils d’analyse intégrés spécialisés ou la création de leurs propres outils. Fields a déclaré qu’aucune de ces options n’était conçue spécifiquement pour le problème que Ridge résout.
Fondateurs : Ridge AI a été cofondé par Fields, qui en est le PDG, et Heer, scientifique en chef, qui continuera à exercer ses fonctions de professeur à l’Université de Washington en plus de travailler dans l’entreprise.
Font également partie de l’équipe : Andy Caley, ingénieur fondateur qui a précédemment travaillé chez Tableau, et Fritz Lekschas, ingénieur de recherche fondateur titulaire d’un doctorat. de Harvard et plus de 20 publications en visualisation de données.
De gauche à droite, Tim Porter de Madrona, Ellie Fields, PDG de Ridge AI, et Mark Nelson de Madrona. (Photo Madrona)
Fields et Heer ont été présentés par Nelson et Porter de Madrona. Nelson connaissait Fields depuis qu’elle travaillait pour lui chez Tableau et était restée en contact avec Heer séparément grâce à son travail à l’Université de Washington. Pendant ce temps, Porter avait fréquenté la Stanford Business School avec Fields.
“Je ne peux pas penser à deux personnes que j’aime plus et sur lesquelles je parierais plus que Jeff et Ellie”, a déclaré Nelson, décrivant les deux comme un exemple de ce qui est possible dans la communauté technologique très unie de Seattle.
Auparavant, Heer a cofondé Trifacta, une société de transformation de données acquise par Alteryx en 2022. Lui et ses collaborateurs universitaires ont produit certains des outils open source les plus utilisés en matière de visualisation de données, notamment Vega(-Lite), D3.js et le framework Mosaic qui sert de base technique à Ridge AI.
Fields a rejoint Tableau en tant que premier spécialiste du marketing produit et est devenu vice-président senior du développement de produits pendant plus de 12 ans, allant de l’introduction en bourse de l’entreprise jusqu’à son acquisition par Salesforce. Elle a ensuite occupé le poste de directrice de l’ingénierie et des produits chez SalesLoft, où elle a été directement confrontée au problème que Ridge tente désormais de résoudre.
Technologie : Ridge s’exécute dans le navigateur Web de l’utilisateur plutôt que sur un serveur distant, en utilisant le framework open source Mosaic de Heer et une base de données intégrée au navigateur appelée DuckDB. Cette architecture offre une interactivité quasi instantanée et signifie que l’éditeur de logiciels qui l’intègre ne paie pas de frais de cloud computing à chaque interaction avec le panneau.
Du côté de la création, les agents IA gèrent la conception des visualisations, afin que les chefs de produit puissent décrire ce qu’ils veulent en termes commerciaux plutôt que d’apprendre un outil spécialisé.
Et ensuite : Fields a déclaré que Ridge AI prévoyait de se concentrer sur son segment SaaS pendant au moins quelques années avant de se développer, notant que le marché a toujours été mal desservi.
La société a travaillé avec un petit nombre de clients pilotes et invite désormais d’autres sociétés à une version bêta fermée, en acceptant les candidatures sur ridgedata.ai.
