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Encore AI lève 30 millions de dollars pour développer des agents IA réagissant aux appels des clients

Encore AI lève 30 millions de dollars pour développer des agents IA réagissant aux appels des clients

24 septembre 2026
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Encore AI, une start-up qui analyse les interactions des entreprises avec leurs clients afin de former et de déployer des agents vocaux basés sur l’IA, capables de collaborer avec les équipes d’assistance et de vente ou de fonctionner de manière autonome, a levé 30 millions de dollars dans le cadre d’un tour de table de série A mené par Team8.

Fondée en 2022 sous le nom d'Insait IO par son PDG, Dvir Ginzburg, l'entreprise a dans un premier temps développé un logiciel de recommandation destiné aux conseillers financiers et aux chargés de clientèle. Désormais rebaptisée Encore AI, la start-up a fait évoluer ce système pour en faire une plateforme qui analyse les conversations entre les employés et les clients afin d'identifier les stratégies efficaces, puis utilise ces informations pour former ses agents IA.

Selon M. Ginzburg, il en résulte un agent IA qui tire parti des éléments les plus efficaces des guides opérationnels des collaborateurs d’une organisation.

« Parfois, nos agents reproduisent même les blagues racontées par les chargés de clientèle, ou partagent leurs anecdotes et leurs exemples, car nous suivons strictement les guides opérationnels qui se sont avérés efficaces […] L’agent que nous développons est un condensé de divers guides opérationnels performants observés tout au long du processus », a-t-il déclaré à TechCrunch lors d’un entretien exclusif.

M. Ginzburg qualifie ce processus d’« exploration des interactions ». La plateforme de l’entreprise agrège les enregistrements d’appels, les e-mails et les SMS, en intégrant ces données aux systèmes CRM. Elle segmente ensuite les interactions clients en différentes étapes afin de déterminer quelles parties d’une conversation ont fait avancer le processus et lesquelles ne l’ont pas fait.

Cela permet aux agents d’Encore, et par conséquent à ses clients, d’apprendre ce qui fonctionne le mieux pour des clients ou des interactions spécifiques. Comme l’a souligné M. Ginzburg, différents collaborateurs peuvent se montrer plus ou moins efficaces à différentes étapes d’un processus de vente ou de réussite client.

La plateforme permet également aux entreprises de repérer les lacunes dans les processus existants de service client et de vente, d’identifier les inefficacités et les points de friction, et de résoudre les problèmes clés.

Encore AI lève 30 millions de dollars pour développer des agents IA capables d'apprendre à partir des appels clients

Capture d’écran de l’outil d’analyse des interactions d’Encore AI. Crédits image : EncoreAI /

Encore précise que ses agents peuvent communiquer directement avec les clients par voix ou par SMS, tout en jouant le rôle d’assistants auprès des collaborateurs en leur recommandant des réponses et des stratégies à adopter pendant les conversations.

Selon M. Ginzburg, l’entreprise compte plus de 40 entreprises clientes à l’échelle mondiale, principalement des institutions financières. Il a indiqué que le chiffre d’affaires annuel récurrent d’Encore avait été multiplié par plus de 5 depuis son tour de table d’amorçage il y a moins de 18 mois, bien qu’il ait refusé de divulguer les chiffres exacts du chiffre d’affaires ou de la valorisation.

Bien qu’Encore se soit positionnée très tôt sur le marché, sa part de marché pourrait devenir plus difficile à défendre à mesure que de grands fournisseurs de CRM tels que Salesforce, SAP, Zoho et HubSpot développent des capacités d’IA similaires autour des données de leurs clients. Cependant, M. Ginzburg fait valoir que l’accès aux données ne suffit pas à lui seul, car les fournisseurs établis devraient repenser leurs processus pour faire de l’historique des conversations avec les clients le fondement du travail de leurs agents, comme le fait Encore.

« Les principaux acteurs avec lesquels nous sommes en concurrence ne considèrent pas l’historique [des conversations] comme une source de données qu’ils exploitent. Pour qu’ils commencent à demander des données conversationnelles à leurs employés actuels, il faudrait qu’ils modifient l’ensemble de leur infrastructure opérationnelle et technologique », a-t-il déclaré.

Planven, Lukatz et Garage ont également participé à ce tour de table, aux côtés de plusieurs banques et assureurs. Encore a précisé que certaines institutions financières ayant participé à ce tour de table avaient d’abord utilisé son produit avant de décider d’investir.

La start-up prévoit d’utiliser les fonds levés lors de ce tour de table de série A pour développer ses activités commerciales aux États-Unis et déployer sa plateforme auprès d’un plus grand nombre de grandes institutions financières.

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