Dans l'écosystème français de l'intelligence artificielle (IA), il y a la star Mistral, qui capte la quasi-totalité de la lumière. Mais d'autres start-up, œuvrant davantage en coulisses, se portent plutôt bien. C'est le cas de Sifflet, qui vient de lever 16 millions d'euros auprès de ses investisseurs historiques (le Suédois EQT Group et le Luxembourgeois Mangrove Capital Partners) et d'un nouveau partenaire, le fonds suisse Capmont. La jeune pousse s'est spécialisée dans le contrôle automatisé de la qualité des données.

Son logiciel, proposé par abonnement, agit comme un tableau de bord et un système d'alerte : il surveille, avec des algorithmes de machine learning, les données d'une entreprise tout au long de leur cycle de vie. L'objectif : repérer les anomalies (valeurs aberrantes, données corrompues ou obsolètes) avant qu'elles n'empoisonnent les décisions ou les processus métiers.

Les données de mauvaise qualité feraient perdre 13 millions de dollars par an aux organisations

« Pour une entreprise, une donnée de mauvaise qualité peut avoir des conséquences désastreuses », argumente Salma Bakouk, CEO de Sifflet, citant l'exemple du site d'e-commerce de luxe Farfetch, qui, pendant quelques heures en plein Black Friday, a vendu des vêtements pour quelques euros, alors qu'ils en valaient des milliers, à cause d'un point retranscrit en virgule. Selon une étude Gartner de 2024, la mauvaise qualité des données ferait perdre aux entreprises jusqu'à 13 millions de dollars par an.