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[Data Day] La start-up du jour : TellMePlus, spécialiste de l’analyse prédictive sur mobile, lève 650 000 euros

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Frenchweb vous propose aujourd’hui de découvrir TellMePlus, une start-up fondée en 2011 par Jean-Michel Cambot. Elle a construit une plate-forme « big data », co- développée avec le CNRS, orientée sur les technologies prédictives. Plus de détails avec M. Cambot.

Avec Business Objects, j’ai inventé le produit, et j’ai cédé le droit d’exploitation contre des droits d’auteurs… c’était une expérience très forte. Le produit reste une référence et j’en suis fier. Mais c’était une aventure indépendante. Alors que cette fois-ci je passe à une histoire d’équipe – J-M Cambot.

Frenchweb : Vous avez fondé TellMePlus et venez de réaliser une levée de fonds de 650 000 euros. Qui sont vos nouveaux investisseurs ? Comment s’est déroulée l’opération ?

Jean-Michel CambotJean-Michel Cambot : L’opération a été assez longue et ne s’est pas faite avec les acteurs que je recherchais au départ. Mes nouveaux investisseurs sont tous des industriels et des entrepreneurs qui ont investi personnellement, que ce soit en terme d’argent ou sur le plan personnel.

Benoit Gourdon, de Neolane, Christophe Dumoulin, cofondateur de Business et Décisions, ont participé au tour.

De nouveaux membres arrivent-ils à votre board ?

Benoit Gourdon et Christophe Dumoulin me rejoignent au board. Tous les trois, nous formons un comité expérimenté. Des entrepreneurs de Grenoble, dont Lucien Lumbroso, et un venture capitalist chinois devraient également nous rejoindre.

Pour ma part, j’ai un profil technologique,  je suis plus sur le développement produit et la vision. Je me suis donc entouré de personnes ayant des profils plus business, spécialisé dans le développement affaires et l’international.

Ils m’apporteront leurs connaissances dans la commercialisation et l’international. Par exemple, les clients de Neolane – racheté par Adobe en 2013 – sont potentiellement des clients de TellMePlus.

Comment allez-vous utiliser ces nouveaux fonds ?

La technologie est déjà en grande partie développée. Nous voulons donc utiliser ces fonds pour le décollage commercial et le dépôt des brevets au niveau mondial. Nous visons aussi une autre levée plus importante que j’espère avant la fin de l’année.

Vous commercialisez une plate-forme « big data », co- développée avec le CNRS, orientée sur la prédiction. Quels types de prédictions faites-vous ?

Nous nous penchons sur trois types majeurs de prédictions :

  • La recommandation marketing : c’est la plus évidente. Toutes les marques, retailers, chaînes ou enseignes sont potentiellement nos clients ;
  • La recommandation séquentielle : cela permet de créer, par exemple, des séquences d’actions pour un opérateur qui répond aux appels dans un call center. En fonction des réponses de l’appelant, une feuille de route s’adapte (ex: envoyer un mail dans une semaine avec un document précis, rappeler un jour précis…). La technologie délivre un plan d’actions vivant qui se module en fonction des réactions des personnes. Exalead, de Dassault System, est l’un de nos clients.
  • La recommandation de profil : Nous avons des demandes très fortes d’acteurs pour la recommandation de profils et le matching (rencontre, plates-formes d’emplois…). Je tiens à préciser que nous sommes 100% anonymes. Autrement dit, toutes les données sont renvoyées à un numéro, mais aucun lien n’est fait avec une quelconque information nominative. Seuls les réseaux sociaux clients conservent les noms dans le cadre des informations que les utilisateurs ont accepté de donner lorsqu’ils soumettent leur information. Ce que devrait d’ailleurs bientôt imposer la réglementation européenne.

Quelle a été l’une des premières problématiques dans votre développement ?

La première problématique fut de rester concis. Dès que nous commencions à expliquer ce que nous faisions, nos clients nous en demandaient toujours plus (répondre aux besoins des smart cities, des objets connectés…). Mais nous avons dû rester très focalisés sur les trois cas d’usages expliqués pour offrir un produit fiable et commercialisable.

Comment se fait le « tracking » ?

Traditionnellement, il existe deux approches. La première est statistique et data mining (en regardant les historiques passés). Cela marche bien sur les gros volumes de données, mais l’analyse n’est pas très fine. On analyse surtout par grandes catégories de personnes.

La seconde approche, qui est la nôtre, est celle de l’intelligence artificielle où l’on peut être plus fin et analyser un utilisateur très précis. Le problème est, souvent, que l’on a du mal à l’utiliser à grande échelle : c’est ce que nous avons réussi à faire, avec un temps de réponse inférieur à 20 millisecondes, quel que soit le volume.

Quelle est la taille de ce marché et qui sont les principaux acteurs ?

La taille du marché est supérieure à 100 milliards de dollars sur l’aspect business intelligence et marketing, et de 35 milliards sur la partie applications mobiles marketing. Il faut ajouter les autres cas d’usages (la recommandation de profil, etc.) que je ne peux pas évaluer.

Au sens large, Criteo nous concurrence. Mais pas sur la technologie, car nous sommes sur l’intelligence artificielle, pas sur le data mining. TinyClues a développé une solution qui peut nous concurrencer, mais elle est surtout conçue pour le Web, moins sur le mobile.

En quoi les problématiques du Big data pour analyse prédictive varient-elles du Web au mobile ?

Au niveau de l’algorithme, rien ne change. Le changement se situe au niveau de l’approche : sur mobile, il faut que ce soit instantané.

Le taux de transformation sur le mobile serait de 18% contre 2% sur le Web selon une étude. Mais pour pénétrer ce marché, plusieurs conditions : le respect de la vie privée, et être hyper pertinent, car le mobile est un appareil beaucoup plus personnel que l’ordinateur. Les résultats doivent être bien plus adaptés et pertinents.

Vous êtes à l’origine de la technologie de Business Objetcs. Comment passe-t-on d’une telle entreprise à TellMePlus ?

Sur le plan humain, cela change beaucoup. Avec Business Objects, j’ai inventé le produit, et j’ai cédé le droit d’exploitation contre des droits d’auteurs… c’était une expérience très forte. Le produit reste une référence et j’en suis fier. Mais c’était une aventure indépendante. Alors que cette fois-ci je passe à une histoire d’équipe. Je souligne au passage qu’Axeleo (un accélérateur, ndlr) a été un très bon accompagnateur.

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Fondateurs : Jean-Michel Cambot, rejoint par Philippe Courteaux

Date de création : janvier 2011

Effectif : 6 salariés, 11 d’ici à la fin de l’année, 20 en 2015 selon les objectifs.

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