QueryStory lance une solution pour améliorer l’analyse des données pour les entreprises
QueryStory, une startup fondée par l’ancien ingénieur de Google Shapor Naghibzadeh, a été officiellement lancée aujourd’hui, avec l’objectif de révolutionner l’analyse des données au sein des grandes entreprises. La plateforme intègre des modèles de langage avancés (LLMs) pour simplifier le processus d’interrogation et d’analyse de données complexes, répondant ainsi à la demande croissante de solutions de gestion des données efficaces dans le cadre de la transformation numérique.
Le parcours de Naghibzadeh dans le domaine de la cybersécurité a façonné sa compréhension des défis associés à la gestion de vastes quantités de données. Après avoir exercé en tant qu’ingénieur SysOps chez Google, où il a répondu à des cyberattaques, il a cofondé Chronicle au sein des X Labs de Google pour améliorer les outils destinés aux analystes en sécurité. Ces dernières années, il a identifié le potentiel d’application des techniques développées pour la cybersécurité à des analyses plus larges, ce qui a conduit à la création de QueryStory.
Fin 2025, QueryStory a levé 6 millions de dollars en financement d’amorçage auprès de Brightmind Partners et New York Life Ventures, à une valorisation de 60 millions de dollars. La startup s’est depuis concentrée sur le développement de sa plateforme pour aider les entreprises gérant de grandes bases de données propriétaires, notamment les équipes de vente et d’opérations. Naghibzadeh a souligné l’objectif de l’entreprise d’« établir cette confiance envers l’IA », en fournissant aux entreprises des informations exploitables sans dépendre de ressources humaines considérables.
Tim Del Bello, partenaire chez New York Life Ventures, a noté qu’il a commencé à utiliser QueryStory pour rationaliser les examens d’affaires, dans l’objectif de développer un tableau de bord en temps réel remplaçant les processus manuels. Il a déclaré : « Le produit a été conçu pour des personnes comme moi : des décideurs à la recherche de la vérité fondamentale qui doivent travailler avec des sources de données complexes et diverses, mais qui ne disposent pas d’une équipe de science des données ou d’intelligence d’affaires. »
Lors des démonstrations de produit, QueryStory a montré sa capacité à convertir des données complexes en visualisations compréhensibles rapidement. Par exemple, un projet récent a démontré la création de tableaux de bord sophistiqués à partir d’une base de données sur les activités spatiales en seulement quelques heures, une tâche qui nécessitait auparavant des semaines de collaboration avec des développeurs. Cette efficacité inclut un indicateur de confiance, aidant les utilisateurs à évaluer la fiabilité des analyses générées par l’IA.
Faire face aux défis d’intégration de l’IA
Naghibzadeh a souligné une préoccupation courante concernant la fragilité des systèmes IA lorsqu’ils sont utilisés pour des opérations commerciales significatives. Il a relevé que de nombreuses organisations créent sans le vouloir des pools de contenu disjoints en permettant à de nombreux utilisateurs d’interroger les données de manière indépendante sans structure cohérente. Cette tendance peut entraîner des incohérences et de la confusion dans les rapports.
Pour y remédier, QueryStory automatise la génération de requêtes SQL, rationalisant le processus et permettant aux utilisateurs de signaler des analyses pour révision humaine au sein de la plateforme. Cette fonctionnalité est particulièrement utile pour les entreprises évoluant dans des secteurs réglementés, où la transparence et la précision sont primordiales.
Un autre aspect du modèle de service de QueryStory est son agnosticisme envers les modèles d’IA, bien qu’elle utilise actuellement ceux développés par des laboratoires de pointe. Naghibzadeh affirme que les clients pourraient préférer un fournisseur de services axé sur la fourniture d’informations précises plutôt que sur des modèles basés sur la consommation d’IA et de stockage. Il est convaincu que QueryStory, conçue pour l’intelligence des données, peut offrir une plus grande efficacité et précision par rapport aux solutions généralistes.
En fin de compte, la vision de Naghibzadeh pour QueryStory se concentre sur la construction de la confiance dans le processus d’analyse des données. Il a déclaré : « Ce que nous vendons, c’est la confiance dans les réponses, n’est-ce pas ? Ce que nous leur offrons, c’est la valeur que nous ajoutons à l’entreprise. » L’accent mis sur des informations fiables vise à responsabiliser les décideurs, en particulier les dirigeants financiers, pour qu’ils comprennent les implications de leurs décisions basées sur les données.
