Dust atteint 6 millions de dollars de revenus annuels récurrents, aidant les entreprises à créer des agents d'IA qui font réellement des choses au lieu de simplement parler

Dust , une plateforme d'intelligence artificielle créée il y a deux ans et qui aide les entreprises à créer des agents IA capables de gérer l'intégralité de leurs flux de travail, a réalisé un chiffre d'affaires annuel de 6 millions de dollars, soit six fois plus qu'il y a un an. La croissance rapide de l'entreprise témoigne d'une évolution de l'adoption de l'IA en entreprise, passant de simples chatbots à des systèmes sophistiqués capables d'effectuer des actions concrètes sur l'ensemble des applications métier.

La startup basée à San Francisco a annoncé jeudi qu'elle avait été sélectionnée dans le cadre de l'écosystème « Powered by Claude » d'Anthropic, mettant en évidence une nouvelle catégorie d'entreprises d'IA créant des outils d'entreprise spécialisés sur la base de modèles de langage de pointe plutôt que de développer leurs propres systèmes d'IA à partir de zéro.

« Les utilisateurs veulent plus que de simples interfaces conversationnelles », a déclaré Gabriel Hubert, PDG et cofondateur de Dust, lors d'un entretien avec VentureBeat. « Au lieu de générer un brouillon, ils souhaitent créer le document lui-même automatiquement. Plutôt que de recevoir des résumés de réunion, ils ont besoin de mettre à jour les enregistrements CRM sans intervention manuelle. »

La plateforme Dust va bien au-delà des outils d'IA de type chatbot qui ont dominé les premières adoptions en entreprise. Au lieu de simplement répondre à des questions, les agents IA de Dust peuvent automatiquement créer des tickets GitHub, planifier des réunions, mettre à jour les dossiers clients et même lancer des revues de code basées sur des normes de codage internes, tout en maintenant des protocoles de sécurité de niveau entreprise.

L'approche de l'entreprise est illustrée par un exemple concret décrit par Hubert : une société de vente interentreprises utilise plusieurs agents Dust pour traiter les transcriptions d'appels commerciaux. Un agent analyse les arguments de vente qui ont trouvé un écho auprès des prospects et met automatiquement à jour les fiches de stratégie dans Salesforce. Simultanément, un autre agent identifie les demandes de fonctionnalités des clients, les intègre à la feuille de route produit et, dans certains cas, génère automatiquement des tickets GitHub pour les petites fonctionnalités jugées prêtes à être développées.

« Chaque transcription d'appel sera analysée par plusieurs agents », explique Hubert. « Un agent d'optimisation des cartes de bataille commerciale examinera les arguments avancés par le commercial, ceux qui sont percutants et semblent trouver un écho auprès du prospect, et ces données seront intégrées à un processus Salesforce. »

Ce niveau d'automatisation est rendu possible par le protocole MCP (Model Context Protocol) , une nouvelle norme développée par Anthropic qui permet aux systèmes d'IA de se connecter en toute sécurité à des sources de données et applications externes. Guillaume Princen, responsable EMEA chez Anthropic, décrit le MCP comme « un connecteur USB-C entre les modèles d'IA et les applications », permettant aux agents d'accéder aux données de l'entreprise tout en préservant les limites de sécurité.

Le succès de Dust reflète une évolution plus large de la façon dont les entreprises abordent la mise en œuvre de l'IA. Plutôt que de créer des modèles personnalisés, des entreprises comme Dust s'appuient sur des modèles de base de plus en plus performants, notamment la suite Claude 4 d'Anthropic, et les combinent avec des logiciels d'orchestration spécialisés.

« Nous souhaitons simplement offrir à nos clients l'accès aux meilleurs modèles », a déclaré Hubert. « Et je pense qu'Anthropic est actuellement en avance, notamment sur les modèles liés au codage. » L'entreprise facture entre 40 et 50 dollars par utilisateur et par mois et dessert des milliers d'espaces de travail, des petites startups aux grandes entreprises comptant des milliers d'employés.

Les modèles Claude d'Anthropic ont connu une adoption particulièrement forte pour les tâches de codage. L'entreprise a enregistré une croissance de 300 % de l'utilisation de Claude Code au cours des quatre dernières semaines suivant la sortie de ses derniers modèles Claude 4. « Opus 4 est le modèle de codage le plus puissant au monde », a souligné Princen. « Nous étions déjà en tête de la course au codage. Nous renforçons cette position. »

L'évolution vers des agents IA capables d'intervenir concrètement sur les systèmes d'entreprise introduit de nouvelles complexités de sécurité qui n'existaient pas avec les implémentations simples de chatbots. Dust résout ce problème grâce à ce qu'Hubert appelle une « couche d'autorisation native » qui sépare les droits d'accès aux données des droits d'utilisation des agents.

« La création d'autorisations, ainsi que la gestion des données et des outils, font partie intégrante de l'expérience d'intégration afin de limiter l'exposition des données sensibles lorsque les agents IA interagissent avec plusieurs systèmes d'entreprise », explique l'entreprise dans sa documentation technique. Cela devient crucial lorsque les agents peuvent créer des tickets GitHub, mettre à jour des enregistrements CRM ou modifier des documents sur l'ensemble de la pile technologique de l'organisation.

L'entreprise met en œuvre une infrastructure de niveau entreprise avec les politiques de zéro conservation des données d'Anthropic, garantissant que les informations commerciales sensibles traitées par les agents d'IA ne sont pas stockées par le fournisseur du modèle. Cela répond à une préoccupation majeure des entreprises qui envisagent d'adopter l'IA à grande échelle.

La croissance de Dust s'inscrit dans ce qu'Anthropic appelle un écosystème émergent de « startups natives de l'IA » – des entreprises qui, fondamentalement, ne pourraient exister sans capacités avancées d'IA. Ces entreprises bâtissent leur activité non pas en développant leurs propres modèles d'IA, mais en créant des applications sophistiquées s'appuyant sur des modèles fondamentaux existants.

« Ces entreprises ont une compréhension très précise des besoins et des attentes de leurs clients finaux pour chaque cas d'utilisation spécifique », explique Princen. « Nous leur fournissons les outils nécessaires pour concevoir et adapter leur produit aux besoins spécifiques de ces clients et aux cas d'utilisation qu'ils recherchent. »

Cette approche représente une évolution significative de la structure du secteur de l'IA. Au lieu que chaque entreprise doive développer ses propres capacités d'IA, des plateformes spécialisées comme Dust peuvent fournir la couche d'orchestration permettant de concevoir des modèles d'IA performants et utiles à des applications métier spécifiques.

Le succès d'entreprises comme Dust suggère que le marché de l'IA d'entreprise dépasse la phase expérimentale pour s'orienter vers une mise en œuvre concrète. Plutôt que de remplacer systématiquement les travailleurs humains, ces systèmes sont conçus pour éliminer les tâches routinières et les changements de contexte entre applications, permettant ainsi aux employés de se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée.

« En fournissant des primitives d'IA universelles qui rendent tous les flux de travail de l'entreprise plus intelligents ainsi qu'un système d'autorisation approprié, nous posons les bases d'un système d'exploitation d'agent à l'épreuve du temps », a déclaré Hubert.

La clientèle de l'entreprise comprend des organisations convaincues que l'IA transformera fondamentalement les opérations commerciales. « Le point commun entre tous les clients est qu'ils sont tournés vers l'avenir et convaincus que cette technologie va révolutionner les choses », a souligné Hubert.

À mesure que les modèles d'IA gagnent en performance et que des protocoles comme MCP gagnent en maturité, la distinction entre les outils d'IA qui se contentent de fournir des informations et ceux qui agissent deviendra probablement un facteur de différenciation clé sur le marché des entreprises. La croissance rapide du chiffre d'affaires de Dust suggère que les entreprises sont prêtes à payer des prix élevés pour des systèmes d'IA capables d'effectuer des tâches concrètes plutôt que de simplement les assister.

Les implications s'étendent au-delà des entreprises individuelles et touchent à la structure plus large des logiciels d'entreprise. Si les agents d'IA parviennent à intégrer et automatiser de manière transparente les flux de travail entre des applications métier déconnectées, cela pourrait remodeler la façon dont les organisations envisagent l'approvisionnement en logiciels et la conception des flux de travail, réduisant ainsi potentiellement la complexité qui a longtemps pesé sur les piles technologiques des entreprises.

Le signe le plus révélateur de cette transformation est peut-être la manière naturelle avec laquelle Hubert décrit les agents IA non pas comme des outils, mais comme des employés numériques présents au travail chaque jour. Dans un monde des affaires qui a passé des décennies à connecter les systèmes avec des API et des plateformes d'intégration, des entreprises comme Dust prouvent que l'avenir ne nécessitera peut-être pas de tout connecter, mais simplement d'apprendre à l'IA à naviguer dans le chaos déjà créé.