Nimble lève 47 millions de dollars pour alimenter ses agents IA avec des données Web en temps réel

Croyez-le ou non, le secteur de la recherche sur le Web est toujours en plein essor. Alors que les entreprises déploient de plus en plus d’agents IA pour exploiter leurs données, on constate un besoin croissant d’outils qui ne se contentent pas de « scraper » le Web pour alimenter ces robots IA. Les entreprises recherchent des outils capables de fournir des résultats de recherche dans un format plus facile à intégrer aux systèmes de données modernes.

C'est la mission principale de la start-up de recherche Web Nimble, qui vient de lever 47 millions de dollars lors d'un tour de table de série B mené par Norwest. La plateforme de cette entreprise new-yorkaise utilise des agents IA pour effectuer des recherches Web en temps réel, vérifier les résultats, puis structurer soigneusement les informations dans des tableaux consultables, à l'instar d'une base de données.

Cette dernière étape est cruciale. Si les grands modèles linguistiques et les agents IA excellent dans l'exploration du Web, la synthèse d'informations provenant de multiples sources et la réalisation d'analyses, ils restituent souvent les résultats sous forme de texte brut. Ce format peut s'avérer fastidieux pour les opérations à l'échelle de l'entreprise. Ce défi est aggravé par des problèmes tels que les « hallucinations » de l'IA, le risque que l'agent interprète mal les instructions ou le recours à des sources peu fiables.

En validant les informations et en les organisant dans des tableaux structurés, Nimble permet aux entreprises de traiter les données du Web comme si elles faisaient partie intégrante de leurs propres bases de données. La start-up s'intègre également aux principaux entrepôts de données et lacs de données d'entreprise — tels que ceux de Databricks et Snowflake — qui constituent des référentiels centralisés pour le stockage et l'analyse des données commerciales. Cela permet aux agents IA de Nimble de se connecter aux bases de données internes d'une entreprise, en utilisant ce contexte pour affiner la manière dont les résultats de recherche sont structurés et présentés.

En substance, cela donne aux entreprises accès à des données Web structurées en temps réel au sein de leurs environnements de données existants, a expliqué Uri Knorovich, PDG et cofondateur de Nimble, à TechCrunch.

Ces intégrations permettent également au logiciel de Nimble de respecter des contraintes spécifiques, telles que les méthodologies de recherche préférées ou les sources de données approuvées. Cette fonctionnalité est particulièrement utile pour des tâches telles que l'analyse de la concurrence, la recherche sur les prix, les vérifications « Know Your Customer » (KYC), la veille de marque, la recherche approfondie et l'analyse financière. (M. Knorovich a souligné que Nimble veille à ce que toutes les données des clients restent au sein de leur propre infrastructure afin de respecter les politiques de conservation et de sécurité des données.)

Pour faciliter cela, la start-up a établi des partenariats avec Databricks, Snowflake, AWS et Microsoft afin de simplifier les déploiements nécessitant l'accès à des sources de données internes. (Databricks s'est également joint à ce tour de table de série B en tant qu'investisseur.)

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« Les modèles d'IA sont capables de beaucoup de choses, mais la plupart des échecs de l'IA en production proviennent de problèmes de données, et non de modèles inadéquats », a déclaré Knorovich. « Ce que nous observons, c'est que les entreprises n'ont pas nécessairement besoin de plus d'IA ; elles ont besoin d'une IA alimentée par une recherche Web fiable et de haute qualité [...] Si vous pouvez contrôler précisément ce que votre agent peut et ne peut pas rechercher, cela devient un point de basculement. Les entreprises peuvent alors affirmer en toute confiance : « Nous pouvons réellement faire confiance à l’IA et la déployer dans davantage de cas d’utilisation. »

Selon M. Knorovich, la différenciation de Nimble réside dans sa capacité à effectuer des recherches Web en temps réel à grande échelle, tout en validant et en structurant les résultats — une combinaison qui la distingue des autres courtiers en données sur le marché.

La start-up compte actuellement plus de 100 clients, la majeure partie de son chiffre d’affaires provenant de grandes entreprises, notamment des sociétés du Fortune 500 et même certaines du Fortune 10. Sa clientèle comprend de grands détaillants, des fonds spéculatifs, des banques, des entreprises de biens de consommation courante et plusieurs start-ups spécialisées dans l’IA.

« Nimble s'attaque à un problème de longue date qui n'avait pas de solution adéquate et qui a désormais atteint un niveau d'urgence critique », a déclaré Assaf Harel, associé chez Norwest, dans un communiqué. « Des données Web fiables et en temps réel sont de plus en plus essentielles pour les agents IA impliqués dans la prise de décisions commerciales critiques. »

Le tour de table de série B a vu la participation d'investisseurs existants : Target Global, Square Peg, Hetz Ventures, Slow Ventures, R-Squared Ventures, J-Ventures et InvestInData. Ces nouveaux capitaux serviront à développer la recherche et le développement dans le domaine de la recherche Web multi-agents et d'une couche de données régulée chargée de traiter et de valider les résultats de recherche.

À ce jour, Nimble a levé un total de 75 millions de dollars.