En cette période de fêtes, la logistique est le nerf de la guerre pour les entreprises. Celles qui parviennent à livrer les personnes et les biens au bon endroit et au bon moment engrangent des profits. Mais derrière cette demande se cache une grande inefficacité et une fragmentation du secteur. Les sociétés de logistique sont-elles prêtes à se faire aider par l’IA pour mieux gérer leurs services ? La startup Boon pense que oui et vient de lever 20,5 millions de dollars pour le prouver, via une plateforme permettant de mieux exploiter les données de diverses applications, afin d’améliorer les opérations, la planification et l’efficacité globale.
Considérez Boon comme le deuxième employé du back-office. Notre agent IA est comme un autre coéquipier qui effectue un travail essentiel afin que les gens puissent se concentrer sur les tâches qui leur rapportent vraiment de l’argent.
– Deepti Yenireddy, fondatrice et CEO de Boon
Le financement provient de Marathon et Repoint, qui ont soutenu la startup via une Série A de 15,5 millions de dollars et une levée de 5 millions précédemment non divulguée.
Un marché fragmenté mûr pour l’IA
Rien que pour le transport de marchandises, il y a plus de 60 millions de véhicules de flotte dans le monde, selon une étude de Berg Insight. La grande majorité des entreprises qui les exploitent sont des PME. Pendant ce temps, les outils qu’elles utilisent sont tout aussi dispersés :
- Comptabilité
- Routage
- Ventes
- RH
En moyenne, entre 15 et 20 applications et logiciels différents sont utilisés pour gérer une entreprise de logistique ou de flotte, tous existant en silos entourés de montagnes de paperasse physique. Comme le décrit Urvashi Barooah, la partner qui a mené l’investissement pour Redpoint Ventures, « les outils logiciels de première génération ont ajouté une lourde charge administrative » à la gestion des flottes.
Booster l’efficacité grâce à l’IA
Boon pense pouvoir multiplier par dix l’efficacité de ces systèmes grâce à ses outils d’IA. Se concentrant initialement sur les flux de travail liés aux revenus et aux opérations, par exemple pour aider à construire un routage plus efficace et à trouver les meilleurs endroits pour faire le plein, le plan est d’utiliser le financement pour étendre les types de workflows couverts, comme l’optimisation du chargement des conteneurs ou la planification du personnel.
Nous connaissons ce client en profondeur, grâce à mon expérience passée à diriger les produits, la télématique et le produit international chez Samsara. Ces clients veulent un endroit unique et une plate-forme unique. Ils font tellement de choses et ils veulent de la simplicité dans la technologie qu’ils adoptent. C’est la raison et la motivation derrière la construction de Boon.
– Deepti Yenireddy, fondatrice et CEO de Boon
Yenireddy a déjà une expérience d’entrepreneure, ayant précédemment créé une société d’IA dans le secteur des RH qu’elle a vendue à Phenom People, une plateforme de recrutement par IA. Plutôt que d’envisager de développer cette solution chez Samsara, elle s’est lancée seule pour créer Boon. « Une fois entrepreneur, toujours entrepreneur », dit-elle. Elle a rassemblé des anciens d’Apple, DoorDash, Google, Samsara et Shell pour renforcer sa vision. (Et recrute activement des commerciaux et des ingénieurs.)
Un fort intérêt du marché
Le financement intervient dans un contexte d’intérêt marqué. Boon compte des clients payants représentant 35 000 chauffeurs et 10 000 véhicules sur sa plateforme, ce qui se traduit par un chiffre d’affaires annuel de 1 million de dollars après neuf mois d’activité.
Mais ce n’est qu’un début et aller plus loin pourrait s’accompagner de quelques embûches. La construction d’une plateforme capable de travailler intelligemment sur différents silos de données pour booster l’intelligence d’entreprise a été une sorte de Saint Graal dans le monde B2B, au cœur de ce que d’autres grandes startups (largement financées) comme H tentent de faire dans le domaine de « l’IA agentique ». En même temps, si ces applications réussissent, elles pourraient apporter une efficacité majeure, mais aussi potentiellement soulever des questions sur ce que les humains feront ensuite de ce temps supplémentaire.
