Loops lève 3,5 millions de dollars en amorçage pour son système d'exploitation IA dédié à l'e-commerce

Loops a bouclé un tour d'amorçage de 3,5 millions de dollars mené par a16z speedrun, NTT Docomo, Connecticut Innovations, Alumni Ventures et Monday Capital. L'entreprise a conçu une plateforme unique qui réunit plusieurs outils d'IA en un seul système d'exploitation pour l'e-commerce, plutôt que de laisser les enseignes assembler cinq produits distincts.

Le problème est bien connu : les boutiques en ligne excellent à afficher d'immenses catalogues, mais aident mal les clients à choisir un produit. Chaque composant résout une tâche de manière isolée — la recherche fonctionne à part, les réponses aux questions à part, la rédaction des descriptions à part, l'essayage à part. Les enseignes doivent tout intégrer manuellement, en espérant que les différentes pièces ne se gênent pas entre elles.

L'idée de Loops est née de l'expérience personnelle des fondateurs. Ari Nazir (CEO) et Ilker Selim Zorluoglu (président et cofondateur) étaient en vacances à Bali quand Ilker a tenté d'acheter un cadeau pour sa fille. Il a envoyé un message au vendeur, attendu des heures, et n'a finalement rien acheté. Ils ont alors identifié un décalage : les gens expliquent déjà à l'IA ce dont ils ont besoin, tandis que l'e-commerce reste coincé sur la recherche par mots-clés. Le week-end suivant, Nazir a assemblé le premier prototype. Aujourd'hui, l'entreprise travaille avec plus de 70 clients et pilotes, et a traité des millions de sessions d'achat. 64 % des pilotes se sont convertis en clients payants.

Les cinq composants de la plateforme

• AI Search — une recherche en langage naturel. Le client décrit ce dont il a besoin comme à un ami. Le système trouve les produits sans mots-clés ni filtres de boutique.

• Shopping Assistant — un assistant intégré qui répond aux questions sur place et guide le choix. Disponible 24h/24 et 7j/7 sur tous les canaux de communication, sans attente d'une heure pour une réponse.

• Product Enrichment — la réécriture des descriptions, attributs et données de catalogue, jusqu'à ce que chaque produit soit compréhensible à la fois par un humain et par une IA.

• Virtual Try-On — l'essayage virtuel, qui comble l'écart entre la consultation d'un produit et son achat.

• Marketplace Assistants — un support client automatisé et à l'image de la marque sur les places de marché en ligne.

L'architecture crée une boucle de renforcement : des données enrichies améliorent la recherche, la recherche fournit du contexte à l'assistant, et les conversations avec les clients révèlent les lacunes dans les informations produit. Le résultat ressemble à une conversation avec un conseiller qui connaît le catalogue sur le bout des doigts.

Des résultats sur des données réelles

La chaîne turque A101 utilise Loops pour naviguer dans son catalogue et accompagner les clients sur tout leur parcours d'achat. Selon Loops, les sessions passant par la plateforme ont affiché un taux de conversion environ 83 % supérieur à celui du groupe témoin (l'entreprise précise qu'il s'agit de résultats observés, et non d'un test randomisé).

La marque de mode Mavi utilise Loops pour sa recherche IA et son assistant d'achat. Les clients décrivent leurs besoins par style, occasion ou taille — le système les guide à travers le catalogue et les aide dans leur décision.

Du commerce aux systèmes d'exploitation sectoriels

Le commerce n'est que le premier chapitre. Loops est convaincue que l'avenir de l'IA en entreprise appartient à des systèmes profondément intégrés à des secteurs spécifiques. Ils portent les connaissances, les intégrations, les agents et la gouvernance nécessaires aux véritables flux de travail, et non une simple interface posée sur un modèle générique.

Les prochains secteurs visés sont les services financiers et l'énergie. En parallèle, Loops développe des small language models spécialisés pour les tâches où les connaissances métier et les contraintes de déploiement rendent un modèle ciblé plus pertinent qu'un modèle généraliste.

L'objectif est de rendre les entreprises véritablement natives de l'IA, où celle-ci est tissée dans le fonctionnement même du métier plutôt que plaquée comme une simple fonctionnalité. Le commerce est le premier système d'exploitation. Les autres sont déjà en construction.