La startup d'IA vocale AethexAI, ciblant les marchés africain et moyen-oriental, a levé 3 millions de dollars en financement pré-séries et a simultanément lancé une plateforme d'essai entreprise, une API et un SDK pour pénétrer le marché de l'automatisation des services clients et des appels.
Le financement est dirigé par 4DX Ventures
Ce tour de financement est dirigé par 4DX Ventures, avec la participation d'Enza Capital, Dorm Room Fund, Mojo Ventures et Stanford GSB 26 Fund. Les investisseurs individuels incluent des professeurs de Stanford, des cadres du secteur des télécommunications et des chercheurs en IA provenant d'Anthropic.
AethexAI a été fondée l'année dernière par Mariama Diallo et Ayooluwa Odemuyiwa. Diallo a travaillé chez Goldman Sachs avant de rejoindre ModelML, soutenu par YC, où elle était chargée du produit et de la croissance. Odemuyiwa est diplômé du California Institute of Technology, a travaillé chez Meta, puis a intégré la Stanford Graduate School of Business.
Modèle interne léger réduisant la latence des appels
L'entreprise n'a pas adopté des outils d'orchestration prêts à l'emploi tels que Vapi ou LiveKit, mais a plutôt développé ses propres petits modèles et une couche d'orchestration, en se concentrant sur les dialectes locaux courants en anglais, français et arabe sur les marchés cibles.
Les deux fondateurs ont indiqué que, lors de leurs recherches, ils ont constaté que certaines entreprises en Afrique et au Moyen-Orient, après avoir tenté d'automatiser leurs centres d'appels, sont revenues à des processus manuels en raison de résultats insuffisants. D'autres entreprises rencontrent des difficultés à recruter des ingénieurs en automatisation et à maîtriser les coûts.
AethexAI estime que l'un des principaux défis des IA vocales locales est la latence. Si l'on s'appuie sur des modèles déployés à l'extérieur de la région, les délais et les variations de latence lors des appels deviennent plus prononcés. Pour y remédier, l'entreprise a choisi d'utiliser des modèles plus petits afin de réduire le temps de réponse à chaque étape.
Plus de 17 000 appels quotidiens traités
L'entreprise a développé ses propres modèles de la série Kora, avec une taille de paramètres comprise entre 300 millions et 1,7 milliard, nettement inférieure à celle des principaux modèles de langage. AethexAI estime que cette taille est plus adaptée pour équilibrer vitesse et précision sur les marchés cibles.
Pour la collecte de données, l'entreprise utilise des enregistrements anonymes provenant de partenaires de centre d'appels et envoie des disques durs à de nombreuses stations de radio à travers l'Afrique pour recueillir davantage de données audio. En parallèle, l'entreprise organise la participation d'étudiants universitaires à l'annotation des données et à la compilation des prononciations locales des noms, afin de réduire les coûts d'entraînement.
AethexAI indique que son système traite actuellement plus de 17 000 appels par jour. Les principaux cas d'utilisation actuels incluent le recouvrement, l'activation des clients et la vérification d'identité KYC couramment utilisée dans les secteurs bancaire et des télécommunications.
Commencez par une seule scène pour les clients professionnels
Sur le plan commercial, l'entreprise aide les entreprises à identifier les scénarios adaptés à l'automatisation grâce à des démonstrations en direct et des ateliers, plutôt que de couvrir l'ensemble des processus en une seule fois. L'équipe fondatrice indique que, pour l'instant, elle demande aux clients de sélectionner le scénario le plus important pour démarrer le déploiement.
L'entreprise recrute également des ingénieurs pour le marché local par le biais de contrats et établit des partenariats de canaux avec les opérateurs télécoms pour gérer l'infrastructure téléphonique nécessaire aux appels d'IA vocale. AethexAI estime qu'il est difficile de copier directement les solutions « plug-and-play » des marchés européens et américains, car elles ne s'adaptent pas bien aux conditions locales en matière de réseau, de langue et de coûts.
L'investisseur principal, 4DX Ventures, a indiqué que le volume d'interactions vocales des entreprises en Afrique et au Moyen-Orient reste nettement supérieur à celui des marchés occidentaux, et que les entreprises locales ont besoin de systèmes capables de traiter les dialectes, le code-switching et les expressions informelles, ce qui laisse de la place pour les entreprises régionales d'IA vocale.