Miser sur la force de son réseau pour croître : le défi de Keatext

Défi d’entrepreneur | 3 juillet 2018

En 2015, Narjès Boufaden, fondatrice de Keatext, entreprend un virage qui allait transformer son entreprise de service en concepteur de logiciels. Mais voilà, pendant qu’elle cherche du financement, son programmeur principal quitte pour une grande entreprise. Elle ne s'y attendait pas du tout... mais allait toutefois s’en remettre, et ce, grâce à la force son réseau!

C’est en 2010 que Narjès Boufaden se lance d’abord en affaires avec Keatext.

La docteure en informatique est une spécialiste de l’interprétation de l’information non structurée. En d’autres mots, elle utilise des algorithmes pour extraire l’information contenue dans un texte afin de la rendre intelligible par des systèmes informatiques.

« J’ai compris qu’il y avait un marché pour ce genre de service, explique-t-elle. Les gens savaient qu’il y avait de l’information pertinente dans leurs documents, mais c’était trop coûteux pour eux d’aller la chercher manuellement. »

Son entreprise répond alors aux besoins spécifiques de ses clients, surtout dans le domaine légal, en programmant puis en intégrant des modules aux systèmes informatiques déjà en place. Elle comptera éventuellement 6 employés.

« On était assez prospère, on grandissait, mais ce n’était pas assez à mon goût », se souvient la jeune ingénieure.

Au lieu d’être une entreprise de service, Keatext allait créer son propre logiciel.

Créer son propre logiciel de service à la clientèle

En 2014, elle entreprend un virage qui allait ramener son entreprise dans les souliers d’une « startup ». Au lieu d’être une entreprise de service, Keatext allait créer son propre logiciel. Un logiciel qui sera proposé au département de service à la clientèle de grandes entreprises pour faciliter leur travail de traitement des commentaires laissés sur le Web.

« Notre étude de marché confirmait que les entreprises misaient de plus en plus sur le service à la clientèle pour se donner un avantage compétitif, explique-t-elle. Leur objectif, ce n’est pas seulement de savoir si le client est content ou pas, mais surtout de savoir pourquoi il l’est. »

Mais voilà. Alors que la fondatrice de Keatext cogne aux portes des organismes subventionnaires pour présenter son projet, son programmeur principal quitte l’entreprise pour rejoindre LinkedIn.

Il fallait revoir la stratégie pour rassurer les investisseurs qui s’étaient déjà commis.

La force de son réseau d'affaires

Les spécialistes en intelligence artificielle ne courent évidemment pas les rues. « Plusieurs entreprises ont coulé pour moins que ça », souligne d’ailleurs la fondatrice de Keatext.

Retournant elle-même à la programmation pour faire avancer le projet, elle met à profit son réseau pour se sortir du pétrin. Un réseau qu’elle s’est efforcée de construire dès 2010.

« Quand j’ai lancé l’entreprise, je me suis tout de suite cherché un coach, Jean-Marc Rousseau, le fondateur du Groupe en informatique et recherche opérationnelle (GIRO). Le courant est passé, et il m’a beaucoup aidé sans rien attendre en retour.

« Ensuite, j’ai participé à des événements, notamment ceux de l’AQT et de Vision PDG, en plus de participer au programme d’accélération de Real Ventures. Toutes ces expériences m’ont permis d’élargir mon réseau, de trouver mon associé Charles-Olivier Simard, puis les membres du comité consultatif de l’entreprise. J’ai la capacité de reconnaître les expertises qui me manquent, et à aller les chercher chez les gens qui m’entourent. »

Grâce à son réseau, elle déniche finalement un premier, puis un second programmeur. « On s’est retroussé les manches pendant 6 mois, et on a finalement passé au travers », ajoute-t-elle.

Innover toujours davantage avec l'intelligence artificielle

Aujourd’hui, Keatext est bien en selle et a réussi son virage. Elle compte notamment pour clients BRP et American Express, en plus d’une poignée d’autres.

L’entreprise montréalaise vient de lancer une nouvelle mouture de son logiciel phare. Présentement elle planche sur un assistant en intelligence artificielle capable à la fois de collecter l’information, mais aussi de générer des recommandations.

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