[FW Radar] CyberValue veut détecter les anomalies qui ralentissent la croissance d’une entreprise
Lancée en 2017 par Guillaume Leboucher, CyberValue s’appuie sur des algorithmes d’intelligence artificielle et de Big Data pour déceler les anomalies dans une entreprise.
Plus de détails avec Guillaume Leboucher, le fondateur de CyberValue.
FrenchWeb: A quel besoin répond votre service?
Guillaume Leboucher, le fondateur de CyberValue: CyberValue est une plateforme de détection d’anomalies. Elle permet aux entreprises de déceler de façon proactive les attaques réseau, les problèmes de maintenance, les notes de frais abusives, les fausses déclarations,… en somme les différentes problématiques qui ralentissent leur croissance. En s’appuyant sur l’intelligence artificielle et les dernières technologies big data, CyberValue valorise les données de toute entreprise pour en tirer de la valeur et réaliser des économies substantielles. Ainsi les entreprises peuvent se protéger, anticiper et optimiser leurs ressources internes.
Quelle est votre proposition de valeur?
CyberValue a développé l’une des premières solutions nouvelle génération de détection d’anomalies multi-secteurs créées en France. Elle propose une nouvelle approche, qui repose sur 3 piliers : l’Intelligence Artificielle, l’analyse comportementale et le traitement temps réel. Il s’agit d’offrir une solution simple, scalable, adaptable et efficace en toutes circonstances. Pour relever ce défi, la solution s’appuie sur une pleine maîtrise du machine learning et du deep learning, ainsi que sur les dernières technologies Big Data.
Qui sont les utilisateurs de vos solutions?
De nombreux secteurs d’activités sont concernés (assurances, mutuelles, IoT, e-commerce etc.) mais plus généralement les utilisateurs de la solution sont les responsables opérationnels qui subissent au sein de leurs processus des anomalies ou actes malveillants en interne ou en externe (cellules anti-fraude, centre de maintenance, contrôleur de gestion…).
La solution leur permet de se délester d’une partie technique souvent éloignée de leurs compétences. Notre outil permet de recentrer les équipes «analyse» sur les tâches à valeur ajoutée que sont l’investigation et le traitement des alertes détectées par la solution. La solution est auto-apprenante et émet des alertes de plus en plus pertinentes au fil du temps.
Quel est votre plan de développement?
Notre start-up a l’ambition de devenir la première solution quantique de détection d’anomalies. Ce basculement vers un nouveau paradigme doit permettre de traiter toujours plus de données en temps réel, avec des algorithmes encore plus complexes afin de détecter les schémas les plus subtils et les plus complexes.
Quels sont vos enjeux?
Le principal enjeu est d’être audible face à des interlocuteurs souvent peu spécialistes des technologies utilisés. Il faut réussir à promouvoir simultanément la simplicité de la solution et ses capacités grâce à la complexité de ses algorithmes.
Qui sont vos concurrents?
Nous avons des concurrents spécialisés dans les secteurs de la détection d’actes malveillants, et même des concurrents sectorisés (banque, assurance…). Si certaines solutions proposent des algorithmes d’intelligence artificielle, nombreuses sont celles à reposer sur des techniques analytiques dépassées.
Notre start-up a l’ambition d’offrir la première solution multi-sectorielle capable de traiter tous les cas d’usage, grâce à la puissance du machine learning et du deep learning.
Les données clés:
- Fondateur : Guillaume Leboucher
- Date de création : 2017
- Levée de fonds : 1,5 million d’euros auprès de Venture Capitalist America
- Siège : Paris
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