Richard White, fondateur et PDG de Fathom – Série d’entretiens

Richard White, fondateur et PDG de Fathom, est un entrepreneur ayant fondé plusieurs entreprises et privilégiant les produits, connu pour avoir transformé ses frustrations personnelles en logiciels qui définissent une nouvelle catégorie de produits. Avant Fathom, il a fondé et dirigé UserVoice pendant près de 13 ans, le développant en une plate-forme de gestion des retours clients rentable utilisée par des milliers d’entreprises, allant des startups aux entreprises comme Microsoft, tout en créant l’onglet « Feedback » désormais omniprésent sur les sites web. Plus tôt dans sa carrière, il a construit et dirigé SlimTimer entièrement seul pendant plus de dix ans, a dirigé des projets open-source influents tels qu’AjaxScaffold dans l’écosystème Ruby on Rails et a travaillé en tant que responsable de la conception de produits chez Kiko (YC S05), expériences qui ont collectivement façonné sa philosophie autour de la facilité d’utilisation, de l’empathie client et de la création d’outils qui améliorent discrètement mais de manière significative la façon dont les équipes travaillent.

Fondé en 2020, Fathom reflète la même philosophie en s’attaquant à un problème universel : la surcharge cognitive de la prise de notes tout en essayant d’avoir de véritables conversations. La plate-forme enregistre, transcrit et résume automatiquement les réunions – notamment sur Zoom – permettant aux utilisateurs de mettre en évidence des moments en temps réel, de partager de courts extraits au lieu de notes brutes et de préserver la nuance qui est souvent perdue dans les résumés écrits. Au fur et à mesure que Fathom a mûri, il est allé au-delà de la simple transcription pour devenir un référentiel léger pour les conversations, conçu pour aider les équipes à conserver le contexte, à apprendre des appels avec les clients et à collaborer de manière asynchrone sans ajouter de friction à la réunion elle-même.

Vous avez passé les 15 dernières années à construire des entreprises qui redéfinissent la façon dont les gens communiquent – de UserVoice à Fathom. Quel a été le moment qui vous a poussé à fonder Fathom, et comment vos racines en ingénierie et en conception de produits ont-elles façonné l’entreprise dès le premier jour ?

Mon inspiration pour fonder Fathom est venue au début de 2020. C’était avant la pandémie, mais je menais des recherches approfondies auprès des utilisateurs pour un produit et je me suis soudain retrouvé à enchaîner 15 ou 20 réunions Zoom par jour. Au bout de six semaines, j’ai pleinement pris conscience du caractère pénible de cette expérience. Je ne peux pas parler et taper en même temps – je regardais mes notes deux semaines plus tard et je ne savais plus à quelle conversation elles correspondaient. Le plus gros problème était que, après toutes ces recherches, je partageais quelques points avec mon équipe, mais le message ne passait tout simplement pas. Tout se perdait au passage. C’était comme se cogner l’orteil : si cela arrive une fois par mois, on n’y prête pas attention. Mais si l’on se cogne contre le même objet tous les jours, plusieurs fois par jour, on cherche très vite à régler le problème.

Mon expérience en ingénierie et en conception a guidé les choix que j’ai faits pendant la construction de Fathom. J’ai toujours abordé les problèmes en prenant des concepts qui existent déjà et en les rendant radicalement plus utilisables pour un public beaucoup plus large. Avec Fathom, j’ai eu cette idée que la technologie de transcription devenait banalisée – il y avait une prolifération de solutions prêtes à l’emploi qui n’existaient pas cinq ans plus tôt. La transcription faisait donc partie de la solution, mais ce n’était pas la solution elle-même.

D’un point de vue de conception de produits, j’ai réalisé que les transcriptions peuvent être précieuses pour les personnes qui étaient présentes lors de l’appel. Mais elles ne sont pas vraiment utiles pour les personnes qui n’y étaient pas. Ce que nous avons trouvé beaucoup plus percutant, c’était de montrer une vidéo de 30 secondes d’un client contestant le prix ou posant une question technique. Nous utilisons la transcription presque comme une table des matières pour trouver l’extrait audio ou vidéo correspondant. Cette réflexion sur les produits – comprendre les tâches à accomplir, et non seulement la technologie – est venue directement de mes racines en conception.

Fathom a été créé en 2020, bien avant que la plupart des entreprises ne prennent au sérieux les flux de travail natifs de l’IA. Quels avantages le fait d’avoir intégré l’IA au cœur du produit dès le départ, plutôt que de l’ajouter ensuite, vous a-t-il procurés dans les premières années ?

L’avantage clé était la liberté architecturale. Nous pouvions concevoir chaque système, des pipelines de données à l’expérience utilisateur, en supposant que l’IA serait une couche fondamentale et non une fonctionnalité greffée. La plupart de nos concurrents en 2020 et 2021 embauchaient des experts en linguistique et des spécialistes du ML pour construire leurs propres modèles. Nous avons pris la voie opposée parce que nous croyions que les gagnants de ce secteur seraient ceux qui pourraient appliquer l’IA efficacement pour résoudre de vrais problèmes, et non ceux qui construisaient les modèles eux-mêmes. Cette vision contraire nous a permis de rester agiles avec une équipe plus petite et de nous concentrer sur les problèmes d’infrastructure difficiles – enregistrement fiable sur différentes plateformes, mécanismes de distribution virale, traitement en temps réel à grande échelle.

Voici l’aspect intéressant de commencer en 2020 : l’IA n’était pas encore suffisamment bonne. Nous le savions. Mais nous savions aussi que si nous attendions que l’IA mûrisse avant de construire l’entreprise, nous serions en retard de deux à trois ans. La porte serait grande ouverte, et tout le monde se précipiterait. Nous avons donc construit tout le reste d’abord – l’infrastructure, les canaux de distribution, l’expérience utilisateur – avec l’attente explicite que lorsque l’IA serait prête, nous pourrions la brancher comme un nouveau moteur dans une voiture. Cette décision a payé énormément. Lorsque GPT-4 et Claude sont arrivés en 2022-2023, nous pouvions les intégrer immédiatement. Les concurrents qui avaient passé des années à construire des pipelines NLP personnalisés devaient soudainement repenser toute leur architecture technique. De notre côté, nous nous contentions de mettre nos modèles à niveau et de continuer à livrer de nouvelles versions.

Construire avec l’IA a également fondamentalement changé notre processus de développement de produits. Les logiciels traditionnels ont une feuille de route linéaire : vous décidez ce que vous allez construire, vous le construisez et vous le livrez. Avec l’IA, nous utilisons ce que j’appelle un “modèle Jenga”. Chaque bloc représente une capacité d’IA potentielle. Si nous poussons sur un bloc et rencontrons une résistance parce que les modèles ne sont pas encore suffisamment bons, nous en essayons un autre. Nous savons que dans six mois, la technologie s’améliorera et que nous pourrons revenir à cela. Cela nous empêche de forcer les fonctionnalités avant qu’elles ne soient prêtes, tout en nous assurant que nous livrons toujours de la valeur.

L’autre avantage était la crédibilité. Oui, les investisseurs m’ont dit de ne pas mettre “IA” dans notre nom en 2020, mais être précoce nous a donné de l’authenticité. Nous ne sautions pas sur une tendance ; nous parions sur une thèse avant qu’elle ne devienne évidente. Cela nous a positionnés en tant que constructeurs, plutôt qu’en suiveurs rapides.

Vous avez décrit les conversations de réunion comme l’une des sources de données les plus négligées au sein des organisations. Qu’est-ce qui vous a convaincu que c’était la prochaine grande frontière pour l’IA ?

Je me suis rendu compte que je n’avais jamais rencontré un commercial qui avait huit heures par jour pour écouter toutes les réunions de son équipe, sans même parler de prendre des décisions et de coacher son équipe en fonction de ce qu’il avait entendu. Les réunions génèrent des données incroyablement précieuses, mais elles sont complètement inaccessibles à grande échelle. Avec les réunions traditionnelles, nous jetons 99 % du contenu, tandis que le dernier 1 % finit sous forme de notes dans le CRM. Ensuite, nous essayons de déduire de là ce qui va se passer avec notre entreprise. C’est un processus absurde. Les informations qui comptent vraiment – le ton de la voix d’un client, l’objection spécifique qu’il a soulevée, la mention d’un concurrent au cours de l’échange – tout cela est filtré à travers les notes hâtivement tapées de quelqu’un et perd tout contexte.

Ce qui m’a convaincu que c’était la prochaine frontière était de reconnaître que ces « données conversationnelles inexploitées » sont en fait le signal le plus riche de ce qui se passe dans une organisation. Vous obtenez des informations en temps réel sur les difficultés des clients, les lacunes du produit, les menaces de la concurrence et les besoins de formation – tout cela dans les mots des gens. Lorsqu’un client explique pourquoi il a besoin d’une fonctionnalité, c’est beaucoup plus précieux qu’un résumé d’un représentant des ventes dans un champ CRM.

La percée avec l’IA est qu’on peut enfin exploiter ces données à grande échelle. Lorsque nous avons lancé Ask Fathom, il pouvait répondre à des questions sur des réunions individuelles. Ensuite, nous l’avons amélioré pour gérer de petits groupes de réunions. Maintenant, il est suffisamment intelligent pour comprendre l’ensemble des réunions de votre entreprise. Les responsables commerciaux peuvent demander : “Quels concurrents sont de plus en plus mentionnés ces derniers temps ? Montrez-moi quelques extraits.” Les équipes d’ingénierie peuvent demander : “Dites-nous l’historique des moteurs de transcription chez Fathom” et obtenir un document synthétisé de six pages tiré de quatre ans de réunions d’ingénierie.

C’est en train de devenir un cerveau beaucoup plus grand qui comprend vraiment ce que fait votre entreprise et les conversations qu’elle a. Vous pouvez imaginer un monde où une IA pourra bientôt vous dire quelles fonctionnalités vous devriez construire ensuite en fonction de ce qui aiderait à conclure le plus d’accords, ou quels concurrents sont en train de se présenter, ou quels besoins de formation existent au sein de votre équipe. Il y a cette source de données incroyable que l’IA exploite pour éclairer votre prochaine réunion stratégique ou votre planification de la feuille de route.

De nombreux utilisateurs citent Fathom comme un outil qui change leur capacité à rester pleinement attentifs pendant les réunions. Comment équilibrez-vous l’automatisation avec la préservation du flux naturel de la conversation humaine ?

Ceci a été au cœur de notre philosophie de conception depuis le début. L’objectif n’est pas que l’IA vous dise quoi faire dans une réunion, mais plutôt de vous fournir des informations qui vous aident à être plus présent et efficace dans vos conversations.

Nous sommes prudents quant à ce que nous automatisons et ce que nous n’automatisons pas. Nous ne lançons de fonctionnalités que lorsque nous savons que nous pouvons les réaliser vraiment bien. Cela signifie parfois que nous ne sommes pas les premiers sur le marché avec certaines capacités, mais lorsque nous lançons quelque chose, cela fonctionne et apporte une valeur réelle. Nous avons été prudents dans la poursuite de choses comme l’enregistrement d’appels téléphoniques ou la capture de certaines réunions en salle, malgré les demandes fréquentes. Nous préférons exceller dans ce que nous faisons plutôt que de lancer une expérience médiocre qui perturbe le flux naturel de la conversation.

En fin de compte, nos utilisateurs nous disent que nous trouvons un équilibre approprié : ils disent qu’ils économisent 6 heures ou plus par semaine et avancent 3 fois plus vite de l’analyse aux étapes suivantes ; 95 % rapportent que Fathom les aide à rester pleinement attentifs pendant les réunions. Cela confirme que nous augmentons les capacités humaines, et non que nous les remplaçons.

Fathom a attiré plus de 1 300 investisseurs-utilisateurs dans sa série A – un signe rare de confiance au niveau du produit. Qu’est-ce qui a résonné si fortement avec les utilisateurs ordinaires ?

Entre autres choses, nous offrons un produit gratuit réellement robuste : réunions illimitées, cinq résumés d’IA par mois. Les deux tiers de nos utilisateurs ne nous paient jamais un centime, et nous sommes tout à fait satisfaits de cela. Ce n’est pas une stratégie SaaS classique. Nos utilisateurs voient que nous ne nous efforçons pas d’extraire de la valeur d’eux à chaque instant. Nous nous concentrons sur l’amélioration gratuite du quotidien des collaborateurs individuels, et nous monétisons en vendant des outils de gestion à leurs patrons – tableaux de bord de coaching, intelligence inter-réunions et informations sur la concurrence. Le produit fonctionne, et il continue de fonctionner que vous payiez ou non. Cela crée une confiance réelle.

Notre croissance repose presque entièrement sur le bouche-à-oreille – nous avons grandi plus comme une plate-forme de médias sociaux que comme un logiciel B2B traditionnel. Nos utilisateurs sont nos ambassadeurs et notre canal de distribution. Les laisser devenir des investisseurs ne fait que reconnaître ce qui est déjà vrai : ils sont des partenaires dans cette mission.

Je pense également qu’il y a une résonance plus profonde autour du problème que nous résolvons. Tout le monde a vécu la douleur d’être dans une réunion, d’essayer d’être présent et de regarder quelqu’un taper frénétiquement au lieu de participer à la conversation. Tout le monde a eu besoin d’informations à partir d’une réunion à laquelle il n’a pas assisté et a obtenu un résumé inutile de deux lignes. Le problème est universel, et la solution semble presque magique lorsqu’elle fonctionne bien. Les utilisateurs investissent parce qu’ils veulent que cet avenir existe – pas seulement pour eux-mêmes, mais pour tous ceux avec qui ils travaillent.

Votre expérience inclut la construction de UserVoice, qui a aidé à définir la façon dont les entreprises gèrent les commentaires des clients. Comment cette expérience a-t-elle influencé votre réflexion sur la mémoire organisationnelle et les flux de connaissances alimentés par l’IA ?

UserVoice m’a enseigné que les informations les plus précieuses dans les entreprises sont souvent les plus dispersées. Les commentaires des clients étaient partout. Ils étaient enfouis dans les tickets de support, les e-mails transférés et les conversations de vente aléatoires. Les entreprises avaient des milliers de points de données sur ce que les clients voulaient, mais pas de moyen de les synthétiser en décisions stratégiques. Nous avons construit une infrastructure pour agréger ces commentaires à grande échelle et les rendre accessibles aux personnes prenant des décisions de produits.

Le parallèle avec Fathom est clair, mais le problème est plus profond. Les réunions sont exponentiellement plus dispersées que les commentaires des clients. Chaque organisation a des centaines ou des milliers d’heures de conversations qui se déroulent chaque semaine. Ce que j’ai appris de UserVoice est que la capture est nécessaire, mais qu’elle ne suffit pas. Vous ne pouvez pas simplement agréger des informations ; vous devez construire une intelligence sur ce qui compte et l’acheminer vers les bonnes personnes. Avec UserVoice, nous avons construit des systèmes de vote, des algorithmes de tendance et des tableaux de bord d’administration afin que les équipes de produits puissent séparer le signal du bruit. Avec Fathom, nous construisons une IA qui comprend le contexte à travers les conversations et peut faire ressortir des informations pertinentes de manière proactive : “Cinq clients ont mentionné ce cas d’utilisation ce mois-ci” ou “Votre équipe est bloquée sur cette objection.”

L’autre leçon était sur la démocratisation. UserVoice a rendu possible pour n’importe quel client de fournir des commentaires, et pas seulement à ceux qui se faisaient le plus entendre et pouvaient joindre des cadres dirigeants par téléphone. Avec Fathom, nous démocratisons l’accès à l’intelligence de réunion. Dans notre étude de cas avec Netgain, leur responsable des opérations passait 7,5 heures par jour à répondre simplement à des questions de base sur ce qui se passait dans les appels de vente. C’est insensé. Les informations existaient, mais elles étaient piégées dans les têtes des gens et les notes éparses.

Le futur de la mémoire organisationnelle est en train de passer de ces silos de connaissances isolés – CRM, documents, systèmes de commentaires – à une intelligence conversationnelle connectée. C’est l’évolution logique de ce que nous avons commencé à construire avec UserVoice, mais l’IA rend cela possible avec la pleine fidélité de la conversation humaine, et non seulement avec des données structurées.

Les outils d’IA basés sur Zoom ont explosé après 2020. Qu’est-ce qui différencie, selon vous, un véritable assistant d’IA utile d’un qui n’ajoute que du bruit ?

Je dis toujours aux gens qu’il n’y a que deux choses qui peuvent vraiment couler un assistant de réunion d’IA : si le produit n’est pas fiable, ou si les résultats de l’IA sont de mauvaise qualité. Je pense qu’il y a eu beaucoup de marketing d’IA dans la génération précédente où il était facile de promettre des choses magiques, mais ensuite les résultats se révélaient incompréhensibles. Nous avons toujours essayé de nous assurer que nous avons un produit de haute qualité et fiable qui fait ce qu’il promet. Nos principaux facteurs de différenciation sont :

• Précision de la transcription. Fathom est considéré comme la solution de transcription la plus précise à l’heure actuelle. La plupart des outils utilisent un service de transcription tiers, alors que nous avons construit notre propre technologie de transcription propriétaire. Si votre transcription est mauvaise, tout ce qui vient de l’IA est complètement gâché parce que tout repose sur la transcription.
• Fiabilité et infrastructure. Lorsque vous rejoignez une réunion, vous êtes souvent pressé ou stressé. Beaucoup de ces autres outils envoyaient des bots dans les réunions, mais ceux-ci n’enregistraient pas, ou l’enregistrement échouait. Nous existons presque au niveau du système en temps réel – vous travaillez sur quelque chose qui est à un niveau inférieur à celui de l’avionique. S’il tombe deux fois en panne, l’utilisateur s’en va. Ce n’est pas comme le logiciel SaaS traditionnel où vous pouvez être en panne occasionnellement.
• IA qui comprend la nuance et le contexte. Le langage des entreprises peut être très subtil. Je me souviens d’avoir dirigé l’équipe des ventes chez UserVoice et de lire les notes des gens, en pensant : “J’ai besoin d’entendre comment ils ont vraiment dit cela.” L’IA doit capturer non seulement ce qui a été dit, mais le ton, l’hésitation et l’excitation (ou le manque d’excitation). C’est pourquoi nous relions chaque point de résumé au moment réel de l’enregistrement.
• Personnalisation sans complexité. L’IA devrait s’adapter à votre entreprise, et non l’inverse. Les équipes de vente devraient être en mesure de modifier des modèles de compte rendu adaptés à leurs méthodologies spécifiques – MEDDIC, Challenger, SPICED, ce qu’ils utilisent. Mais cela ne doit pas nécessiter un diplôme en science des données. Cela doit simplement fonctionner.

Fathom transforme le contenu de la réunion en connaissances actionnables. À quel point sommes-nous proches de systèmes d’IA qui fonctionnent comme de véritables moteurs de flux de travail – en connectant la conversation, les décisions et les tâches en aval de manière automatique ?

Je pense que nous sommes plus proches que la plupart des gens ne le réalisent, mais il y a encore des étapes importantes à franchir. Actuellement, nous nous dirigeons vers un monde où Fathom fait de plus en plus de travail pour vous. La première étape est simplement d’obtenir les informations où vous voulez qu’elles aillent. L’étape suivante, qui n’est pas loin, consiste à avoir l’IA qui fait réellement le travail pour vous.

Nous voyons déjà les premières versions de cela. Notre intégration Asana prend les actions à mener issues des réunions et crée automatiquement des tâches dont on peut suivre l’avancement. Fathom ne veut pas créer une solution de gestion de tâches – il existe déjà d’excellentes solutions, comme Asana. Nous construisons donc des intégrations qui poussent les résultats des réunions directement dans les outils que les gens utilisent déjà pour faire leur travail.

Côté CRM, nous poussons automatiquement des champs structurés – points de douleur, calendriers, décideurs clés – dans Salesforce et HubSpot. Dans une étude de cas, cela a économisé 20 à 30 minutes par mise à jour du statut de l’affaire et a conduit à une précision presque parfaite de la prévision de fin de mois. C’est un moteur de flux de travail en action : la conversation se produit, l’IA extrait les données commerciales clés, puis ces données sont automatiquement transmises à votre système de référence sans que personne n’ait à taper quoi que ce soit.

Mais je pense que la véritable percée vient de ce que j’appelle les alertes fondées sur le sens des échanges et le routage intelligent. Imaginez être un manager ou un responsable commercial et recevoir une sélection vidéo quotidienne des moments importants où l’IA a trouvé chaque discussion sur le prix qui a mal tourné, ou chaque blocage de produit qui est apparu dans un appel de renouvellement. Si vous êtes un responsable des ingénieurs, vous verriez chaque débat houleux parmi vos ingénieurs. L’IA peut comprendre le ton et la nuance, et non seulement les mots clés, elle sait donc quels moments comptent vraiment pour vous.

À mesure que les entreprises grandissent, elles luttent contre les connaissances distribuées et la dégradation de l’information. Comment l’IA peut-elle, selon vous, combler l’écart entre les sujets discutés par les équipes et ce qui est réellement exécuté ?

Ceci est l’un des problèmes les plus critiques que nous résolvons. Il y a deux groupes que nous pouvons vraiment aider : les personnes dans la réunion qui essaient de prendre des notes et d’être présentes, et les managers, les dirigeants et les fondateurs qui ne sont pas dans la réunion mais dirigent des équipes et essaient de comprendre ce qui se passe. C’est pour ce second groupe que le problème de la dispersion des connaissances se pose vraiment.

Le problème fondamental est la visibilité. Lorsque quelqu’un dans une entreprise veut savoir le statut d’un accord ou ce qui se passe avec un client, traditionnellement, il n’y a pas d’endroit facile pour trouver ces informations. Ils appellent l’équipe des ventes, forçant les représentants à passer 20 à 30 minutes à fouiller dans leurs notes. Pendant les périodes de pointe, certains responsables des opérations reçoivent 15 demandes par jour – cela représente 7,5 heures passées à la récupération d’informations au lieu d’activités à valeur ajoutée.

L’IA peut commencer à relier les points entre des conversations qu’aucun humain ne pourrait suivre. Ce type de reconnaissance de schémas récurrents à travers les conversations distribuées est la façon dont vous empêchez la dégradation des connaissances et transformez réellement les conversations en intelligence stratégique.

En regardant cinq ans dans le futur, comment anticipez-vous que l’intelligence de réunion évoluera – et quel rôle voyez-vous l’IA jouer dans le futur de la mémoire organisationnelle, de la prise de décision et de la collaboration ?

Dans cinq ans, je pense que nous regarderons les outils d’intelligence de réunion d’aujourd’hui de la même façon que nous regardons maintenant les premiers smartphones : impressionnants pour leur époque, mais primitifs par rapport à ce qui est devenu possible.

La première grande évolution est le passage de la prise de notes à une véritable automatisation du flux de travail. Nous imaginons un avenir où dire quelque chose dans une réunion peut le faire exister, sans le travail post-réunion. Actuellement, si vous dites dans une réunion : “Créons une spécification pour cette fonctionnalité et planifions un suivi avec l’ingénierie la semaine prochaine”, vous devez toujours créer manuellement ce document et envoyer cette invitation de calendrier. Dans cinq ans, l’IA fera tout cela automatiquement. Vous le dites, et cela se produit. Avec l’IA créant les tâches, les spécifications et les documents, les gens peuvent se concentrer sur le travail qui nécessite vraiment la créativité et le jugement humains.

La deuxième évolution est l’extension des réunions avec les clients à toutes les réunions. Actuellement, nous nous concentrons sur les réunions externes : ventes, réussite client, agences réunies avec des clients. Mais notre objectif pour les 12 à 18 prochains mois est de faire de Fathom la plate-forme que vous pouvez utiliser dans toute votre organisation, et pas seulement dans les équipes en contact avec les clients. Nous construisons un enregistrement sans bot capable de capturer n’importe quelle conversation, y compris les discussions informelles Slack Huddles et les réunions en personne. Cela évolue pour être capable de capturer n’importe quelle conversation que vous avez dans votre entreprise, quel que soit le support.

Les entreprises qui émergeront au sommet seront celles qui traiteront les données de conversation comme une ressource de premier plan, aussi importante que leurs données CRM, leurs analyses et leurs documents. Parce que, en fin de compte, les connaissances les plus importantes d’une organisation ne se trouvent pas dans les systèmes, mais dans les conversations. L’IA rend enfin cela possible.

Merci pour cet excellent entretien. Les lecteurs qui souhaitent en savoir plus sur cette application de prise de notes devraient visiter Fathom.