Pathway, quand Sciences Po rime avec deeptech
Zuzanna Stamirowska (promo 13) et Claire Nouet (promo 21) se sont rencontrées à Sciences Po, l’une était professeure, l’autre étudiante. Elles ont fondé ensemble Pathway, une société deeptech de traitement de données utilisant l’IA dans le domaine de la logistique, qui annonce une levée de fonds de 4,5 millions de dollars. Elles reviennent pour Émile sur leur parcours et ce projet.
Propos recueillis par Maïna Marjany et Driss Rejichi
Légende : Zuzanna Stamirowska (CEO, à gauche) et Claire Nouet (COO, à droite) - co-fondatrices de Pathway et diplômées de Sciences Po (DR)
Vous vous êtes rencontrées en tant qu’élève et professeure à Sciences Po en cours d’économie, et êtes désormais deux entrepreneuses à la tête d’une start-up de la deeptech. Pouvez-vous retracer brièvement vos parcours respectifs vous menant à l’entrepreneuriat ?
Zuzanna Stamirowska : J’ai fait mon Collège universitaire sur le campus de Dijon, ma troisième année à l’étranger à la Stockholm School of Economics puis je suis rentrée en France pour faire le master Économie et Politiques Publiques entre Sciences Po, l'Ecole Polytechnique et l'ENSAE. J’ai ensuite réalisé mon doctorat sur la prévision du commerce maritime (CNRS, Institut des Systèmes Complexes) au cours duquel j’ai développé le modèle de machine learning qui fait aujourd’hui référence dans l’industrie. En travaillant sur ma thèse, j’ai constaté que la digitalisation de l’industrie était ralentie par l'absence d'une infrastructure logicielle capable d'effectuer un raisonnement automatisé sur des flux de données, en temps réel. Ce constat a été le fondement pour lancer Pathway.
Claire Nouet : De mon côté, je ne pensais pas forcément m'orienter vers l'entrepreneuriat en commençant mes études. J’ai fait mon Collège universitaire à Reims, et c’est en première année que j’ai rencontré Zuzanna, qui était alors ma professeure de macro-économie. Je suis partie à McGill à Montréal lors de ma troisième année, et j’ai commencé à m’intéresser aux sujets d’entrepreneuriat. En rentrant, j’ai fait le double master entre Sciences Po et HEC Paris où cela est mis en avant. J’ai eu quelques expériences professionnelles dans d’autres domaines, en tant qu’assistante parlementaire à l’Assemblée nationale, ou à la Direction Sûreté de Veolia. J’ai toujours préféré les petites équipes dynamiques et l’entrepreneuriat me correspond bien.
“« La digitalisation de l’industrie était ralentie par l’absence d’une infrastructure logicielle capable d’effectuer un raisonnement automatisé sur des flux de données, en temps réel. Ce constat a été le fondement pour lancer Pathway. »”
Quelle est la genèse de votre projet ?
Z.S : Pathway émerge principalement de ma thèse et des nombreux contacts avec des acteurs industriels qui convergaient vers le même constat : la digitalisation des flux physiques doit passer par une infrastructure logicielle résiliente et capable de traiter des volumes de données à l’échelle, pour raccourcir considérablement le « time-to-value » des projets data.
C.N : Avant la création de la société, on a candidaté au SmartPort Challenge organisé par l’armateur français CMA CGM. On a gagné ce concours et cela nous a permis de valider nos premières hypothèses pour se lancer à 100%.
Z.S : Nous nous sommes également associés à deux autres-cofondateurs techniques, Adrian notre Chief Product Officer (doctorat à 20 ans, co-fondateur d’une société, Spoj.com qui avait déjà plus d’un million d’utilisateurs, chercheur INRIA et professeur à Polytechnique) et Jan, notre CTO qui rentrait en Europe et était précédemment chez Google Brain. Nous avons ensuite élargi l’équipe pour accomplir les différentes phases de Recherche & développement. Monter une équipe alignée avec les valeurs et ambitions de Pathway a été une étape clé.
Pouvez-vous résumer le concept de Pathway pour les non-initiés ?
Z.S : Pathway est une société deeptech. Nous développons un cadre de traitement de données pour construire facilement des « data products » réactifs avec des données en temps réel. L’outil s'adresse à tous les acteurs qui génèrent des données et ont besoin de les traiter en temps réel. Pathway leur permet de concevoir leurs applications data comme s’ils le faisaient pour des données statiques, et notre technologie les fait fonctionner automatiquement sur des flux de données temps réel.
“« Nous développons un cadre de traitement de données pour construire facilement des “data products” réactifs avec des données en temps réel. »”
C.N : Le but est d’extraire facilement le maximum de valeur des données, notamment dans des industries comme le transport et la logistique, où Pathway a ses premiers déploiements. Pathway structure les données temps réel pour livrer de la valeur dans l’immédiat : tableaux de bord, détection des anomalies, alertes en temps réel, prévisions, harmonisation des données entre les systèmes, etc.
Les services proposés par Pathway s’appuient sur le machine learning pour analyser et exploiter des données du secteur du transport et de la logistique. À quel type de clients vous adressez-vous ? En quoi l’intelligence artificielle facilitera-t-elle leur travail ?
C.N : Nous avons commencé à travailler avec des clients dans le transport et la logistique : La Poste, DB Schenker (transitaire), armateurs. La Poste a par exemple réduit ses coûts de déploiement de capteurs IoT (Internet des Objets) de 50%. DB Schenker a réduit la durée de certains de ses projets analytiques de 3 mois à 1 heure. Aujourd’hui, nous avons acquis la maturité technologique pour s’ouvrir à d’autres secteurs : la banque et l’assurance notamment. Étant donné qu’il s’agit d’un outil pour les développeurs, il est également utilisé par des éditeurs de logiciels qui ont des sujets de traitement de données en temps réel.
Z.S : Concrètement, Pathway permet de réduire la barrière technique pour des gros projets data, en permettant pour certains cas d’usage le “no-code”, de limiter les coûts (infrastructure, taille des équipes, etc), d'accéder à des informations pertinentes pour le métier en quelques secondes afin d'accélérer la prise de décisions et de prototyper des cas d’usage rapidement sans avoir à investir massivement en R&D. L’intelligence artificielle et d’autres outils (statistiques, Machine Learning) nous permettent de construire un modèle de données qui évolue en temps réel à partir de différentes sources de données, sur lequel les clients peuvent ensuite faire des requêtes en quelques clics.
Vous venez de lever un financement de 4,5 millions de dollars auprès d’investisseurs privés. Quels sont les acteurs s’intéressant à la technologie Pathway pour y investir ? Les pouvoirs publics supportent-ils également votre projet ?
Z.S : Nous avons annoncé notre levée en pré-amorçage auprès des fonds Inovo et Market One Capital pour un montant total de 4,5 millions de dollars. Nous bénéficions aussi de l’expertise de nos business angels, dont Roger Crook, ancien CEO de DHL Global Freight Forwarding ou Lukasz Kaiser, actuellement chez Open AI à San Francisco, qui a récemment été mis sous les projecteurs pour sa technologie ChatGPT.
“« Le soutien public a été essentiel pour financer nos activités. »”
C.N : Les pouvoirs publics soutiennent Pathway de différentes manières. Nous sommes par exemple actuellement incubés à Agoranov (Boulevard Raspail, pas très loin de Sciences Po…) qui est l’incubateur Science et Tech de la ville de Paris. On bénéficie du soutien de la région Île-de-France par des prêts d’honneur opérés par Wilco par exemple. Au niveau national, la Banque publique d’investissement (BPI) est un acteur essentiel et nous a proposé différents dispositifs en fonction de notre évolution : subventions, concours d’innovation I-Lab, Aide au Développement Deeptech, etc. Nous avons également eu le soutien financier de la Commission européenne au travers du programme Women Tech EU récompensant les 50 start-ups deeptech européennes les plus prometteuses, dirigées par des femmes. D’autres dispositifs comme le statut de Jeune Entreprise Innovante ou le Crédit Recherche sont des maillons essentiels. Ce soutien public a été essentiel pour financer nos activités de R&D – en deeptech, il faut souvent a minima trois ans pour générer du chiffre d’affaires. L’écosystème public français permet aux jeunes sociétés de se financer sans se diluer trop tôt auprès d’investisseurs.
Vous êtes deux femmes évoluant dans le secteur de la deeptech et de la logistique, un environnement doublement masculin. Avez-vous un message aux étudiantes de Sciences Po qui hésiteraient à se lancer dans l’entrepreneuriat ?
Z.S : L’entrepreneuriat, ce n’est pas tous les jours facile et il faut bien identifier votre « pourquoi ». Une fois que vous avez votre réponse, lancez-vous, c’est un chemin riche d’apprentissage.
C.N : Si vous voulez vous lancer, faites-le ! Définissez les fondamentaux de votre projet et ensuite l’exécution est clé, c’est une belle aventure – pas toujours reposante mais qui permet de se découvrir un peu plus tous les jours.
