Jedify lève 24 millions de dollars pour relier les agents IA au contexte d'entreprise

Jedify a levé 24 millions de dollars lors d'un nouveau tour de financement mené par Norwest. Snowflake Ventures y a participé en tant qu'investisseur stratégique, aux côtés de S Capital VC, Cerca Partners et Oceans Ventures. La société a conçu une plateforme qui aide les organisations à intégrer des agents IA avec le contexte complet de leur propre activité : données d'entreprise, connaissances et processus.

Le problème des agents IA actuels

Les agents IA et les modèles LLM actuels sont de puissants outils d'automatisation, mais ils souffrent d'une limite sérieuse : ils agissent souvent à l'aveugle, sans comprendre les spécificités de votre entreprise. Quand vous confiez une tâche à un agent, il ne connaît ni les particularités de vos processus métier, ni la structure de vos données, ni l'historique des échanges avec vos clients, ni les politiques et contraintes de l'entreprise. Cela entraîne souvent des erreurs : mauvaises décisions, réponses imprécises, risque d'atteinte à la confidentialité. Par exemple, un agent peut donner à un client une information erronée sur un prix ou un processus, simplement parce qu'il ignore les données internes de l'entreprise.

Comment Jedify résout le problème

La plateforme Jedify joue le rôle d'intermédiaire intelligent entre l'agent IA et les systèmes de l'entreprise. Lorsqu'un agent reçoit une tâche, il peut demander du contexte en temps réel : des informations sur un client précis, les projets en cours, l'historique des interactions, les produits en stock ou toute autre donnée nécessaire. Jedify transmet à l'agent, de façon sécurisée, les données requises issues des systèmes d'entreprise, tout en respectant les droits d'accès de chaque utilisateur et la politique de confidentialité de l'entreprise.

La plateforme s'intègre aux principaux systèmes d'entreprise et plateformes cloud :

• Systèmes CRM : Salesforce, HubSpot, Microsoft Dynamics
• ERP et systèmes de gestion : SAP, Oracle, NetSuite
• Bases de données : SQL, NoSQL, stockage cloud (Snowflake, BigQuery, Redshift)
• Documents et connaissances internes : wikis, Notion, Confluence, Microsoft SharePoint
• Plateformes cloud : AWS, Google Cloud, Microsoft Azure
• Prise en charge des API REST standard et des webhooks pour les intégrations

L'intérêt du marché

Le tour de table de Jedify illustre l'intérêt croissant des investisseurs en capital-risque pour les plateformes et outils d'IA destinés aux entreprises. La participation de Snowflake Ventures comme investisseur stratégique est particulièrement parlante : elle indique que les grandes plateformes cloud voient un énorme potentiel dans les solutions qui fournissent du contexte aux agents IA. Snowflake est l'un des leaders du stockage de données dans le cloud, et des entreprises du monde entier l'utilisent pour stocker et analyser leurs informations.

Le tour a été mené par Norwest Venture Partners, l'une des principales sociétés d'investissement dans la technologie et les logiciels d'entreprise. Cela laisse penser que les investisseurs professionnels voient en Jedify une société capable de devenir le standard du secteur pour intégrer les agents IA aux systèmes et processus d'entreprise.

Ce que cela signifie

Fournir du contexte aux agents IA devient rapidement une exigence incontournable pour réussir le déploiement de l'IA en entreprise. Des solutions comme Jedify comblent un écart critique entre la puissance des modèles d'IA actuels et les exigences du monde réel : précision des décisions, sécurité des données et connaissance du contexte de l'entreprise.

Pour les grandes entreprises, cela ouvre la voie du passage des expérimentations avec ChatGPT et d'autres modèles à des systèmes réels, prêts pour la production, qui résolvent des problèmes métier concrets. Par exemple : automatiser les échanges avec les clients dans le CRM, le traitement des commandes, l'analyse de données, voire la création de rapports analytiques.

Pour Jedify et les plateformes similaires, il s'agit d'un marché immense, car presque toutes les entreprises disposent de systèmes de gestion et de données dont l'IA a besoin pour bien fonctionner.