il y a 4 ans

Yzr lève 2 millions d'euros pour normaliser les données

  • La startup française Yzr, qui a pour mission de réduire le temps passé à corriger les données d'édition, vient de lever 2 millions d'euros en financement de démarrage, mené par un consortium bien connu de la scène technologique française : Anne-Laure Constanza (Envie de Fraise), Bertrand Diard (Talend), Frédéric Mazzella (Blablacar), Jean-Baptiste Rudelle (Criteo), Laurent Ritter (Voodoo) et Arnaud Mauduit (Sekko Mono)

  • Fondée en 2018, Yzr a pour mission de « normaliser » les données et de faire gagner beaucoup de temps aux employés dans le processus

  • Selon une étude d'IDC réalisée en février 2019, les scientifiques des données passent un tiers de leur temps à préparer les données

  • La première étape, la standardisation - ou l'homogénéisation des données - est généralement gérée manuellement, dans une table Excel ou un document Word

  • Yzr tente de résoudre ce problème : « Notre solution ne cherche pas à comprendre le sens des données

  • Nous utilisons l'apprentissage automatique pour analyser si deux mots sont identiques », explique le fondateur Sébastien Garcin

  • La solution prend la forme d'une API pour standardiser les données et d'une plateforme SaaS, ce qui la rend facile à utiliser

  • Yzr se concentre sur les secteurs non sensibles, comme la santé ou les voitures autonomes, en raison de la responsabilité et de la précision nécessaires dans ces domaines

  • En général, leur taux de fiabilité est automatiquement de 85 %, mais comme l'explique le fondateur Garcin : « Nos clients acceptent cette marge d'erreur car elle a peu d'impact sur leurs résultats »

  • Les fonds fraîchement levés par la startup seront utilisés pour consolider sa position en France et s'étendre aux États-Unis d'ici la fin de 2021, avec l'espoir qu'elle puisse contribuer à consolider la position de l'Europe en tant que leader dans la standardisation des données.

    • yzr.vc

      ProblèmeTechnology

      "Les scientifiques des données passent un tiers de leur temps à préparer les données, ce qui est une tâche fastidieuse et chronophage. La première étape, la standardisation ou l'homogénéisation des données, est généralement gérée manuellement, dans une feuille de calcul Excel ou un document Word."

      Solution

      "Yzr propose une solution d'API et une plateforme SaaS pour standardiser les données en utilisant l'apprentissage automatique pour analyser si deux mots sont identiques. Cela permet de réduire le temps passé à corriger les données et d'améliorer l'efficacité des scientifiques des données."

      Couvert par