Recevez chaque jour toute l'actualité du numérique

x

SESAMm lève 7,5 millions d'euros pour exporter son outil de prédiction de tendance des marchés financiers

Levée de fonds La start-up SESAMm collecte et analyse des données pour prédire les tendances des marchés financiers. Elle vient de réaliser une levée de fonds de 7,5 millions d’euros pour poursuivre son développement à l’international.
Twitter Facebook Linkedin Flipboard Email
×

SESAMm lève 7,5 millions d'euros pour exporter son outil de prédiction de tendance des marchés financiers
De gauche à droite, les trois cofondateurs de SESAMm : Florian Aubry, Sylvain Forté et Pierre Rinaldi. © SESAMm

A l'aide d'outils d'intelligence artificielle (machine learning et analyse du langage), la start-up française SESAMm sillonne le web pour récupérer des données et les appliquer à la gestion d’actifs. Forums, médias, réseaux sociaux et autres blogs sont passés au crible par ces professionnels de la fintech pour en extraire 14 milliards de documents issus de quatre millions de sources.

"Nous récoltons des données pour détecter des émotions positives ou négatives, analyser la perception de la finance", précise Pierre Rinaldi, co-fondateur de l’entreprise née en 2014 à Metz (Moselle). La start-up compte désormais une cinquantaine de salariés et poursuit ses recrutements. Une récente quatrième levée de fonds de 7,5 millions d’euros vise ainsi à renforcer ses implantations aux Etats-Unis, au Japon et en Tunisie.

"70% de notre clientèle est internationale. Nous avons besoin de proximité avec eux et nous peinons à trouver certains profils en France." A côté de la Caisse d’Epargne, d’autres investisseurs ont renforcé leur soutien comme AngelSquare ou Havenrock quand d’autres ont fait leur entrée dans l’aventure tel que NewAlpha ou le fonds Carlyle. "Ce dernier, coté en bourse, est un client qui a choisi de renforcer notre collaboration en entrant au capital." SESAMm souhaite également accentuer sa présence auprès des acteurs de l’investissement en capital risque, private equity, grâce à l’utilisation de données qui n’étaient initialement pas destinées au secteur de la finance.

Des outils au service de la donnée
Avec la solution Text Reveal, la start-up passe d’une donnée non structurée à une donnée structurée analysée pour ses clients. "Cette plateforme est spécialisée en Traitement Automatique des Langues pouvant être exploitée sous formes de dashboards et d'analytics ou en accès API pour utiliser ses données." Les fonds d’investissement qualitatifs et fondamentaux, les banques, les assurances ainsi que des fonds de capital-risque ou capital-investissements sont susceptibles de faire appel à l’entreprise. Ils peuvent ainsi détecter les tendances liées aux critères environnementaux, sociaux et de gouvernance.

"On va évaluer la pertinence d’un investissement dans une société ou pour un secteur d’activité précis", complète Florian Aubry, l’autre cofondateur. Le produit Signal Reveal consiste en une plateforme de data science exploitant le Machine Learning, permet la création de signaux et de stratégies d'investissement à partir de datasets de donnée marché, alternative ou même propriétaire. Il intervient ainsi pour générer une stratégie boursière, trading, notamment.

L’intelligence artificielle intervient quant à elle tout au long du process pour détecter les émotions mais aussi pour clarifier des entités et ainsi ne pas confondre un texte sur les entreprises Apple ou Orange avec les fruits homonymes. "Nous sommes allés plus loin dans l’IA avec le deep learning ou encore le reinforcement learning. Nous voulons aussi standardiser les flux de données pour que nos clients puissent les intégrer plus facilement." La start-up n’hésite pas à vendre le code source de son système à ses clients pour contrer l’opacité souvent reprochée à l’intelligence artificielle.

"Ainsi, ils peuvent comprendre et gérer directement le système", explique Florian Aubry. Il est complété par un algorithme NLP, natural language processing, pour traiter 26 langues. "Avec ces technologies, il y a peu de limite à ce que l’on peut faire, en particulier pour les investissements en private equity, avec une vitesse de traitement de la donnée inégalée." Aujourd’hui capable de mettre en lien la perception d’une marque avec une catégorie de personnes, la start-up peut également intervenir à d’autres niveaux de traitements de la donnée allant de l’e-réputation au marketing.

Réagir

* Les commentaires postés sur L’Usine Digitale font l’objet d’une modération par l’équipe éditoriale.