La majorité des entreprises ont du mal à extraire de la valeur de leurs données. Il y a plusieurs années, Forrester a rapporté que entre 60% et 73% des données appartenant à l'entreprise moyenne ne sont pas utilisées pour l'analyse. C'est parce que les données sont cloisonnées ou autrement pigeonhole par des considérations techniques et de sécurité, rendant difficile - voire impossible - d'appliquer des outils analytiques.
Anna Pojawis et Tyler Maran, ingénieurs qui ont déjà travaillé dans des start-ups soutenues par Y Combinator Hightouch (une plateforme de synchronisation des données) et Fair Square (un outil d'assurance maladie), ont été inspirés de tenter de résoudre le problème de valeur des données après avoir découvert que de nombreuses entreprises avaient été « bloquées » dans leurs stratégies d'analyse en raison des obstacles techniques.
“Nous avons constaté qu'une partie importante du marché, en particulier ceux des industries réglementées comme la santé et la finance”, a eu du mal avec l'analyse des données, a déclaré Maran à TechCrunch. “La majorité des données d'entreprise ne rentrent pas dans une base de données aujourd'hui; ce sont des appels de vente, des documents, des messages Slack, etc. Et, compte tenu de l'ampleur de ces entreprises, les modèles de données prêts à l'emploi ne sont généralement pas suffisants.”
Ainsi, Pojawis et Maran ont fondé OmniAI, un ensemble d'outils qui transforment les données d'entreprise non structurées en quelque chose que les applications d'analyse de données et d'IA peuvent comprendre.
OmniAI se synchronise avec les services de stockage de données et les bases de données d'une entreprise (par exemple, Snowflake, MongoDB, etc.), prépare les données à l'intérieur et permet aux entreprises d'exécuter le modèle de leur choix - par exemple, un grand modèle de langage - sur les données. OmniAI effectue tout son travail dans le cloud de l'entreprise, le cloud privé d'OmniAI ou sur site, offrant une sécurité sensiblement améliorée, selon Maran.
“Nous croyons que les grands modèles de langage deviendront essentiels à l'infrastructure d'une entreprise dans la prochaine décennie, et avoir tout hébergé au même endroit a du sens”, a déclaré Maran.
Prêt à l'emploi, OmniAI propose des intégrations avec des modèles, y compris Llama 3 de Meta, Claude d'Anthropic, Mistral Large de Mistral et AWS Titan d'Amazon pour des cas d'utilisation comme la rédaction automatique d'informations sensibles à partir des données et généralement la construction d'applications alimentées par l'IA. Les clients signent un contrat de logiciel en tant que service avec OmniAI pour permettre la gestion des modèles sur leur infrastructure.
C'est encore le début. Mais Omni, qui a récemment clos un tour de table de 3,2 millions de dollars mené par FundersClub à une valorisation de 30 millions de dollars, prétend déjà avoir 10 clients, dont Klaviyo et Carrefour. Le revenu récurrent annuel devrait atteindre 1 million de dollars d'ici 2025, a déclaré Maran.
“Nous sommes une équipe incroyablement efficace dans une industrie en croissance rapide”, a déclaré Maran. “Notre pari est que, avec le temps, les entreprises opteront pour l'exécution de modèles aux côtés de leur infrastructure existante, et les fournisseurs de modèles se concentreront davantage sur la concession de licences des poids des modèles aux fournisseurs de cloud existants.”
