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Deepgram lève 25 millions de dollars pour sa plateforme de reconnaissance vocale

Levée de fonds Deepgram a mis au point une plateforme permettant aux entreprises de créer des modèles de reconnaissance vocale personnalisés. La start-up de San Francisco compte, en pleine crise sanitaire, sur l’augmentation de la demande en solutions de compréhension de commandes orales pour accélérer son développement.
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Deepgram lève 25 millions de dollars pour sa plateforme de reconnaissance vocale
Deepgram lève 25 millions de dollars pour sa plateforme de reconnaissance vocale © Fotocitizen/Pixabay

La start-up californienne Deepgram a annoncé le 3 février avoir bouclé un tour de table de 25 millions de dollars en Série B, dirigé par Tiger Global. Cet argent frais doit permettre à la jeune pousse américaine d’accélérer le développement de sa plateforme qui vise à aider les entreprises à traiter les réunions, les appels et les présentations vocales en temps réel.

Transcrire les mots au fur et à mesure
Fondée en 2015 par Noah Shutty, diplômé en science physique, et Scott Stephenson, doctorant passé par le projet Large Underground Xenon Detector, Deepgram est une solution permettant de créer des modèles de reconnaissance vocale personnalisés. La jeune pousse de San Francisco a mis au point un logiciel basé sur des technologies d’intelligence artificielle et permettant aux professionnels de bénéficier d’une approche personnalisée de la parole.

Chacun des modèles Deepgram est formé à partir d’une feuille blanche et intégrant des fichiers dans des formats très divers, comme les appels, les podcasts, ou encore les enregistrements vidéo. La capacité de streaming en temps réel de Deepgram permet aux clients d'analyser et de transcrire la parole au fur et à mesure que les mots sont prononcés au-delà des canaux traditionnels comme les emails, formulaires, sites Web, applications, de discussions et de SMS.

Des revenus récurrents annuels multipliés par trois en 2020
L’outil est une solution de traitement de la parole, qui est stockée dans un "indice de représentation profonde". Il regroupe les sons par phonétique plutôt que par mots. Les clients peuvent alors rechercher des mots en fonction de leur son, même s'ils sont mal orthographiés. Les modèles identifient et traitent des informations comme les bruits du micro et les bruits de fond, les encodages, les protocoles de transmission, les accents, les sujets de conversation, les noms de produits et la langue. Selon ses concepteurs, Deepgram améliore la précision de la reconnaissance vocale d’environ 30% et permet une transcription de 200 fois plus rapide grâce au traitement simultané des flux audio. La solution a traité plus de 100 milliards de mots parlés, détaille le site VentureBeat.

Les entrepreneurs expliquent dans un billet de blog que la demande des entreprises a été accélérée par la crise du Covid-19. Engagées brutalement pour certaines d’entre elles dans une phase de transformation numérique, elles se sont mis en quête de solutions d’accès à distance pour leurs équipes et leurs clients. Deepgram a séduit plus de 60 clients, dont Genesys. Elle emploie une centaine de personnes aux Etats-Unis et aux Philippines et a vu ses revenus récurrents annuels de Deepgram multipliés par trois en 2020. La société, qui avait levé il y a un an 12 millions de dollars, espère séduire des acteurs des secteurs bancaire, de la santé et de l'automobile.

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