J’ai entendu parler de cette jeune pousse lors d’un échange avec des marketeurs : Keplar promet de réduire des semaines de recherche à quelques jours grâce à l’IA vocale. Soutenue par Kleiner Perkins, la société a levé 3,4 millions de dollars en amorçage pour industrialiser une technologie vocale capable de conduire des entretiens clients, d’analyser les réponses et de livrer des rapports prêts à l’emploi. Pour les équipes produit et les marques, c’est la promesse d’une recherche intelligente plus rapide, plus économique et intégrée aux outils CRM.
Keplar : une nouvelle ère pour l’étude de marché par la voix
J’ai vu, dans les discussions avec des responsables de marque, combien les méthodes traditionnelles — panels, sondages, cabinets de conseil — pèsent sur les budgets. Keplar propose une alternative : convertir toute question produit en un guide d’entretien, puis laisser une assistante vocale mener les conversations. Les retours sont retranscrits, analysés et synthétisés en présentations, comme le faisaient jadis des consultants humains.
Les fondateurs, issus du programme South Park Commons, mêlent expérience en modèles vocaux et apprentissage automatique. Leur pari : la technologie vocale a atteint un niveau où les participants oublient parfois qu’ils parlent à un bot — un signe de maturité pour une solution SaaS dédiée à l’analyse de données.
Fonctionnement : des études lancées en quelques minutes
J’ai entendu détailler le flux produit : le client définit l’objectif ; la plateforme transforme les questions en un script ; l’assistant vocal contacte des répondants — y compris via CRM si l’entreprise l’autorise — et pose des questions d’approfondissement. Les conversations, nommées (comme « Ellie », « Andrew » ou « Ryan »), sont enregistrées, analysées et restituées en synthèses comparables aux livrables d’agences traditionnelles.
Sur le plan opérationnel, Keplar s’inscrit dans une transformation plus vaste de la recherche : l’intégration de la voix dans la collecte ouvre la voie à une veille concurrentielle plus dynamique pour les équipes produit et marketing. Pour approfondir l’évolution de la recherche liée aux nouvelles architectures d’IA, on peut lire l’analyse donnée lors de TechCrunch Disrupt par le fondateur de Pinecone : l’entretien avec Edo Liberty.
Enjeux, régulation et concurrence dans la recherche intelligente
J’ai rencontré des hésitations côté éthique : si des participants oublient l’identité artificielle de l’interlocuteur, quelles garanties donner sur le consentement et la transparence ? Les régulateurs et les décideurs publics accélèrent les cadres ; des initiatives nationales soutiennent l’adoption responsable de l’IA, comme le plan gouvernemental pour encourager les entreprises à embrasser l’intelligence artificielle (lire).
Sur le marché, Keplar n’est pas seule : des acteurs comme Outset et Listen Labs bénéficient de levées substantielles et visent les mêmes cas d’usage. Ces dynamiques s’inscrivent dans un écosystème où les alliances cloud et les offres data jouent un rôle clé — voir les mouvements entre acteurs majeurs du cloud et de l’IA (contexte).
Les entreprises clientes, comme Clorox ou Intercom, testent ces outils pour accélérer les cycles de décision produit. Pour les responsables retail, la convergence entre interfaces vocales et expériences en magasin redéfinit la manière d’anticiper les attentes clients — un point exploré dans les réflexions sur le commerce augmenté (à lire).
Ce que cela change pour les marques et les startups innovantes
J’ai vu des responsables produit enthousiastes : la promesse d’études moins coûteuses et plus fréquentes facilite l’expérimentation. Pour une startup, disposer d’un outil de recherche intelligente signifie pouvoir itérer produit plus vite et nourrir une stratégie de veille concurrentielle continue.
La montée de telles solutions s’inscrit dans une vague plus large de transformation numérique : de l’intégration des agents vocaux aux partenariats technologiques, les entreprises adaptent leurs process pour tirer parti de la voix comme canal d’insight — un mouvement détaillé dans les récits de transformation à l’ère de l’IA (contexte).
Pour mieux comprendre l’écosystème et les usages concrets, on peut comparer ces innovations aux autres expérimentations produits et plateformes qui émergent aujourd’hui — des lunettes connectées d’Alibaba aux navigateurs AI — et mesurer comment la voix s’intègre au paysage technologique : lunettes connectées, ou encore les débats sur l’intégration des grands modèles dans les assistants produits (transferts stratégiques).
Partagez votre expérience : avez-vous déjà participé à une étude menée par IA vocale ou utilisé des solutions SaaS d’analyse client ? Racontez-nous votre terrain et vos impressions pour enrichir cette discussion.
