- Arvind Jain est le fondateur et PDG de Glean, un moteur de recherche d’entreprise alimenté par l’IA conçu pour améliorer la productivité en aidant les employés à naviguer efficacement dans les applications de l’entreprise.
- Glean peut indexer des dizaines d’applications pour comprendre le contexte, le langage, le comportement et les relations entre employés afin de trouver des réponses personnalisées aux questions. Le produit s’appuie sur les connaissances et le contenu de l’entreprise, en tenant compte des licences et de la gouvernance des données.
- Arvind a révélé que la vision originale de Glean, devenir le « Google » de la vie professionnelle, a évolué vers quelque chose de bien plus ambitieux. À l’avenir, chaque entreprise utilisera largement ces systèmes très intelligents pour prendre en charge des flux de travail lourds.
Arvind Jain est le fondateur et PDG de Glean, un moteur de recherche d’entreprise alimenté par l’IA conçu pour améliorer la productivité en aidant les employés à naviguer efficacement dans les applications de l’entreprise.
Arvind Jain, à la découverte des points de friction issus de la pratique réelle
Arvind Jain est le fondateur et PDG de Glean, un moteur de recherche d’entreprise alimenté par l’IA conçu pour améliorer la productivité en aidant les employés à naviguer efficacement dans les applications de l’entreprise.
Arvind Jain est diplômé del’Institut indien de technologie de Delhiet del’Université de Washington, aux États-Unis. Il a rejoint Microsoft en 1997 en tant qu’ingénieur logiciel, et deux ans plus tard, il a rejoint Akamai Technologies, une startup qui fournit une plateforme permettant aux entreprises de travailler à distance, pendant la bulle Internet et la vague des startups, et a exercé en tant qu’architecte pendant trois ans.
Arvind a ensuite rejoint Riverbed Technology en tant qu’ingénieur fondateur, acquérant de l’expérience dans la création d’une entreprise à partir de zéro. Riverbed est la seule entreprise à disposer de la richesse collective de la télémétrie, du réseau à l’application jusqu’à l’utilisateur final.
Arvind Jain a passé 11 ans chez Google depuis 2003 et a été l’un des premiers ingénieurs de Google alors que c’était encore une startup privée, occupant le poste d’ingénieur distingué et dirigeant les équipes produits de recherche, Maps et YouTube de Google.
En 2014, Arvind a quitté Google pour co-fonder Rubrik, l’une des entreprises à la croissance la plus rapide dans la gestion des données cloud. Mais l’entreprise a rencontré un problème en 2018 lorsque la productivité a stagné. Le rendement de l’entreprise n’augmentait pas proportionnellement à sa taille.
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Alors qu’il dirigeait Rubrik, Jain et son équipe utilisaient une pile technologique composée de plus de 300 applications cloud. Avec des données dispersées dans autant de logiciels, Jain a constaté que sa productivité était entravée par le temps nécessaire pour trouver la bonne information.
Jain s’est rendu compte que le problème n’était pas spécifique à Rubrik, mais omniprésent; rassembler les informations numériques de tous les aspects de l’entreprise semblait une tâche impossible. Jain a commencé à rechercher des moteurs de recherche d’entreprise, mais aucun ne pouvait faire ce qu’il imaginait.
Dans l’enquête annuelle auprès des employés de Rubrik, Jain a observé que la recherche d’information était le plus grand défi de productivité auquel les gens étaient confrontés. Cela est devenu l’inspiration pour Glean, un moteur de recherche d’entreprise alimenté par l’IA qui vise à augmenter la productivité en aidant les employés à naviguer efficacement dans les applications de l’entreprise.
Glean, au-delà de la simple correspondance de mots-clés
Arvind a fondé Glean en 2019 pour permettre aux gens de trouver facilement les informations dont ils ont besoin pour être plus productifs et plus heureux au travail. Devenue une licorne valorisée à 2,2 milliards de dollars, elle cible les comptes d’entreprise depuis sa création, visant à fournir des solutions pour les piles technologiques complexes et les inefficacités internes au sein des grandes organisations.
De nombreux membres de l’équipe fondatrice de Glean ont travaillé chez Google. Là-bas, ils ont eu la chance d’utiliser Moma – un intranet personnalisé qui indexe tout ce qui est utilisé en interne chez Google. Le problème que Glean cherchait à résoudre était donc clair: construire un système de recherche similaire à Google au sein de l’entreprise, capable d’intégrer les informations de centaines d’applications SaaS différentes.
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En tant que produit de recherche unifié, Glean peut indexer des dizaines d’applications pour comprendre le contexte, le langage, le comportement et les relations entre employés afin de trouver des réponses personnalisées aux questions. Le produit s’appuie sur les connaissances et le contenu de l’entreprise, en tenant compte des licences et de la gouvernance des données.
Glean est une couche au-dessus des applications logicielles de l’entreprise, et les utilisateurs peuvent interagir via des applications web, de nouveaux onglets, la recherche dans la barre latérale, la recherche native ou les exigences de Slack. Pour fournir ses fonctionnalités de base, Glean réentraîne des modèles de langage sur la base de connaissances unique de l’entreprise afin de favoriser une compréhension approfondie du contenu, du langage, des personnes et des relations.
Le défi de la recherche d’entreprise est un problème bien établi que de nombreuses entreprises tentent de résoudre, de sorte que le paysage est encombré, avec des acteurs majeurs comme les grandes entreprises technologiques telles que Microsoft, Google, Amazon, IBM etOracle, ainsi que des entreprises spécialisées dans la recherche d’entreprise. On y trouve de nouvelles sociétés comme Glean, ainsi que des entreprises commeCoveoqui existent depuis plus d’une décennie.
Grâce à la nouvelle technologie Transformer de Google et au grand modèle de langage disponible dans le domaine public, l’équipe de Glean peut faire quelque chose de révolutionnaire: générer des embeddings et construire une recherche sémantique. En 2019, c’était presque inédit.
Par exemple, si un employé tape « Montre-moi le manuel du produit X » dans Glean, la technologie affichera le guide de l’utilisateur de X, le manuel de l’équipe de X, le manuel du produit de X, et tout autre contenu basé sur la correspondance de recherche sémantique, pas seulement sur la correspondance de mots-clés.
La vision d’Arvind pour l’avenir: des assistants intelligents universels
Arvind adhère au principe de « la qualité d’abord », estimant que les produits devraient se concentrer sur l’obtention de fonctionnalités utiles dans les premières étapes du développement, plutôt que de trop se focaliser sur le coût et la performance. Comme ils l’ont fait lors de la création de Glean, la priorité est de garantir l’utilité du produit, puis d’optimiser progressivement la latence et de réduire les coûts.
Glean vise à révolutionner la façon dont les gens travaillent, dans l’espoir que chaque employé d’entreprise disposera d’un assistant IA personnel capable non seulement de répondre aux besoins en temps voulu, mais aussi d’anticiper et de résoudre divers problèmes à l’avance.
Arvind a révélé que la vision originale de Glean, devenir le « Google » de la vie professionnelle, a évolué vers quelque chose de bien plus ambitieux. La voie à suivre pour Glean est qu’à l’avenir, chaque entreprise utilisera largement ces systèmes très intelligents pour prendre en charge des flux de travail lourds.
L’intégration des capacités de recherche d’entreprise avec l’IA générative est devenue le super-pouvoir de Glean. « Les DSI et les travailleurs du savoir attendaient un produit d’IA d’entreprise capable de comprendre les connaissances du lieu de travail, » a déclaré Sonya Huang, associée chez Sequoia et membre du conseil d’administration de Glean. « Glean a passé des années à perfectionner des algorithmes pour traduire les connaissances d’entreprise en algorithmes de recherche, et se trouve maintenant au bon endroit au bon moment avec l’IA générative. »
Pour Jain, le défi de Glean n’était pas seulement de développer le produit, mais de devenir PDG et de diriger toute l’entreprise. Jain a relevé ce défi en s’inspirant des traits de ses parents: la confiance de son père et sa pratique des interactions avec les autres, et la façon dont sa mère gérait les conflits en privilégiant l’écoute et en ne disant jamais « Je te l’avais bien dit ».