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Deux étudiants de 20 et 22 ans lèvent 5 millions pour décoder le comportement utilisateur avec l’IA vision

Amogh Chaturvedi, âgé de 20 ans, et ses co-fondateurs Skyler Ji et Chirag Kawediya, tous deux 22 ans, ont levé 5 millions de dollars en seed round en seulement deux jours, attirant des investisseurs comme General Catalyst, Paul Graham, Vercel Ventures et Y Combinator. Après avoir quitté Stanford et Berkeley respectivement, les trois jeunes entrepreneurs ont fondé Human Behavior, une startup récente basée sur l’intelligence artificielle visuelle pour analyser le comportement des utilisateurs en ligne. Leur objectif : surpasser les outils traditionnels comme Mixpanel ou PostHog, qui dépendent de l’annotation manuelle d’événements ou de données de clics, souvent coûteuses en temps et en ressources. Human Behavior utilise des modèles de vision par ordinateur pour analyser des retransmissions de sessions utilisateur en temps réel, en extrayant des insights automatiques sur les interactions, les bugs, les points de friction et les taux d’abandon. Contrairement aux méthodes classiques, cette approche ne nécessite pas de coder des trackers pour chaque interaction. Dès la sortie du produit il y a quatre mois, la société a connu une croissance de 20 % par mois, principalement auprès de startups en phase Series A et B. L’idée est née d’une précédente entreprise, Dough, un outil comptable pour e-commerce que le trio avait lancé en 2023 dans une maison de hackers. Bien que Dough ait été vendu pour plusieurs dizaines de milliers de dollars à Employer.com, les retours clients ont révélé un besoin plus profond : comprendre pourquoi certains produits réussissent ou échouent. C’est cette problématique qui a conduit à la création de Human Behavior. Les fondateurs soulignent que les outils de replay de session existent depuis longtemps, mais que la précision des modèles de vision par ordinateur a récemment atteint un seuil critique, permettant une analyse à grande échelle. « Pourquoi passer des heures à coder des événements quand on peut juste regarder la vidéo ? » lance Ji. Le système envoie chaque jour des rapports automatisés aux équipes produit, résumant les comportements clés, les bugs détectés et les utilisateurs ayant quitté l’application. À long terme, Human Behavior vise à devenir le « Datadog des replays de session », en exploitant les mêmes données pour développer des outils d’automatisation de test, de support technique intégré ou d’analyse comportementale avancée. Les fondateurs estiment que leurs concurrents établis, dont l’architecture est ancienne, peinent à intégrer cette technologie sans repartir de zéro. Leur stratégie repose sur la construction d’un produit fondé sur une technologie émergente, en exploitant un « gisement d’or inexploré » : les données comportementales brutes. Malgré des offres plus lucratives, les fondateurs ont choisi de rester fidèles à leur vision, privilégiant la croissance durable à la valorisation immédiate. Leur ambition ? Transformer la manière dont les entreprises comprennent leurs utilisateurs, en passant du « quoi » au « pourquoi » du comportement numérique.

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