Univer : l'ex-responsable des tableurs de Feishu conçoit des tableurs IA pour les agents

Longtemps cantonnés au travail manuel, les tableurs connaissent une renaissance grâce à l'intelligence artificielle. Univer, une start-up fondée par l'ancien responsable du développement des tableurs de Feishu, veut changer radicalement la manière de travailler avec les données : faire du tableur un outil d'IA utilisé non plus par des humains, mais par des agents IA.

Pour Liu Yang, fondateur et PDG d'Univer, l'avenir passe par l'automatisation : l'IA doit importer, nettoyer et analyser les données de manière autonome, puis livrer à l'utilisateur des insights prêts à l'emploi. Contrairement à l'approche Copilot, où l'humain continue d'interagir avec l'outil, Univer propose une solution entièrement automatisée : l'IA prend les décisions, l'humain les valide.

La clé de ce concept réside dans le moteur de tableur propriétaire d'Univer, développé de zéro. Il permet d'extraire les graphes de dépendances entre formules, ce qui rend l'information plus lisible pour l'IA. Univer s'appuie aussi sur une architecture SDK, qui permet d'intégrer les tableurs aux workflows existants sans obliger les utilisateurs à jongler entre applications.

Univer affiche déjà des résultats notables. Dans le classement mondial SpreadsheetBench, l'entreprise a devancé Excel Copilot et ChatGPT Agent. Son produit « 表答 » (Capalyze) permet aux utilisateurs de collecter et d'analyser automatiquement des données issues de sources variées, puis de les convertir en tableurs structurés.

Les implications pour le secteur et les utilisateurs sont importantes. Les tableurs dopés à l'IA pourraient révolutionner l'analyse de données en la rendant plus rapide, plus efficace et plus accessible. Les entreprises peuvent s'appuyer sur des agents IA pour automatiser le traitement des données et libérer leurs salariés pour la prise de décision stratégique. L'essor de tableurs nativement IA pourrait aussi faire émerger de nouvelles applications et de nouveaux services exploitant la puissance des données structurées.

La généralisation des tableurs IA se heurte toutefois à des obstacles. Il faut garantir la précision et la fiabilité des algorithmes d'IA, et régler les questions de sécurité et de confidentialité des données. Les utilisateurs devront en outre se former et s'adapter à de nouvelles façons de travailler avec les tableurs.

Univer se place à l'origine d'une nouvelle ère du travail sur les données. En faisant du tableur un outil d'IA, l'entreprise ouvre de nouvelles perspectives pour l'automatisation, l'analyse et la prise de décision. Il reste beaucoup à faire, mais le potentiel des tableurs IA est immense, et ils pourraient transformer en profondeur la manière de traiter l'information à l'avenir.