Les entreprises désireuses d'exploiter l'IA s'efforcent d'intégrer des modèles de langage de pointe (LLMs) à leurs données internes. Bien que cette stratégie puisse s'avérer efficace, de nombreuses équipes négligent la source de données la plus précieuse : les conversations. Aujourd'hui, Recall, une startup spécialisée dans l'exploitation des données pour les entreprises, a annoncé avoir levé 10 millions de dollars.
Cet investissement, dirigé par Ridge Ventures avec la participation de Industry Ventures, Y Combinator, IrregEx, Bungalow Capital, Hack VC et d'autres investisseurs déjà engagés, permettra à Recall d'améliorer son produit—une API unifiée pour diverses plateformes—et d'élargir son équipe en vue de sa croissance. Au cours de l'année passée, l'entreprise a connu une multiplication par dix de sa taille.
« Les conversations constituent le plus grand ensemble de données au monde. Les modèles de langage de grande taille continuent de révéler le potentiel des données conversationnelles, et la demande pour des développeurs capturant cette information augmente. Chaque entreprise SaaS devrait exploiter les conversations comme source de données. L'API unifiée de Recall simplifie ce processus », a déclaré le cofondateur David Gu dans un communiqué.
Mobiliser les Données Conversationnelles pour l'IA
À l'ère du télétravail, les équipes accumulent des millions d'heures de réunions sur des plateformes comme Google Meet et Zoom, générant des insights dans les domaines des ventes, du marketing et de la technologie. Cependant, ces données—combinant contenu audio, vidéo et chats—restent souvent enfermées dans des silos. Pour accéder à cette richesse d'informations, les équipes doivent souvent développer une infrastructure interne, ce qui peut s'avérer long et compliqué.
« Il faut généralement une année ou plus pour construire une infrastructure basique et des intégrations. Une fois mises en place, les entreprises font face à des défis de maintenance, nécessitant des centaines à des milliers de serveurs et une équipe d'ingénieurs pour gérer, faire évoluer et entretenir le système », a expliqué Gu.
Au départ, Gu et la cofondatrice Amanda Zhu souhaitaient développer un produit pour la transcription en temps réel des réunions vidéo. Cependant, ils ont rapidement réalisé que le principal obstacle résidait dans l'accès aux données des plateformes de vidéoconférence, les incitant à orienter leurs efforts vers le lancement de Recall en 2022.
Recall propose une API unifiée, soutenue par l'infrastructure nécessaire, pour se connecter à tous les outils de vidéoconférence d'une organisation, extrayant les données conversationnelles en toute simplicité. La solution prend en charge diverses plateformes vidéo, notamment Google Meet et Zoom, éliminant le besoin d'infrastructure personnalisée pour accéder aux données de réunion.
« Les utilisateurs peuvent effectuer un seul appel API à Recall pour extraire les données des réunions, y compris les enregistrements, les transcriptions et les métadonnées. Ils peuvent ensuite utiliser ces données brutes avec des LLM comme GPT-4 pour la synthèse et l'analyse », a déclaré Gu. L'API permet également de créer des applications—telles que des copilotes de réunion et des bots—qui analysent les données des vidéoconférences.
Gu a souligné que l'API peut ingérer des données et commencer à alimenter des applications en quelques jours. Elle respecte des politiques strictes en matière de données, stockant les enregistrements audio et vidéo pendant un maximum de sept jours avant leur suppression automatique.
« Nous proposons également un point de terminaison pour que les utilisateurs puissent supprimer les données instantanément, leur permettant de minimiser la durée de stockage », a-t-il ajouté.
Clientèle en Croissance
Depuis son lancement, Recall a intégré plus de 300 entreprises de divers secteurs, traitant des millions d'heures de données de réunions et alimentant des applications IA. Celles-ci incluent la prise de notes en direct pour des sessions de télésanté, l'analyse de dépositions virtuelles et l'amélioration de l'intelligence conversationnelle pour les équipes commerciales.
« Pour un CTO, cette technologie libère plus de cinq ingénieurs pour se concentrer sur des projets à fort impact. Pour un VP Produit, cela signifie lancer une nouvelle fonctionnalité en deux mois au lieu d'une année, ce qui est crucial dans des domaines en évolution rapide comme l'IA », a noté Gu. Bien qu'il n'ait pas divulgué de chiffres de revenus précis, il a confirmé une croissance considérable, passant de zéro à plusieurs millions de dollars en deux ans grâce à un modèle simple basé sur l'utilisation (facturation par heure d'audio et de vidéo traités).
À l'avenir, Recall prévoit d'enrichir son produit en ajoutant de nouveaux outils et intégrations pour capturer davantage de sources de données conversationnelles, offrant ainsi une valeur ajoutée à ses clients tout en élargissant son équipe dans des domaines clés.
Classement
