Cette entreprise utilise l'IA pour résoudre un point de douleur d'une industrie de plusieurs milliers de milliards de dollars : rendre le temps des travailleurs du savoir visible, mesurable et optimisable.
Rédigé par : Leo, Deep Thought Circle
Avez-vous déjà pensé à pourquoi l'industrie manufacturière peut calculer avec précision le coût de production d'une voiture à la minute près, le secteur de la vente au détail peut suivre avec précision le stock de chaque produit, mais les cabinets d'avocats, les cabinets comptables et les sociétés de conseil n'ont aucune idée de leur ressource la plus précieuse - le temps humain ? Cette question m'a longtemps troublé, jusqu'à ce que je découvre que Laurel venait de terminer un financement de série C de 100 millions de dollars. Cette entreprise utilise l'IA pour résoudre un problème douloureux dans un secteur d'une valeur de milliers de milliards de dollars : rendre le temps des travailleurs du savoir visible, mesurable et optimisable.
Après une étude approfondie, j'ai découvert que Laurel ne se contentait pas de faire du suivi du temps. Ils construisent la première plateforme de temps AI au monde, essayant de résoudre ce que le fondateur Ryan Alshak appelle le « défi de l'intelligence temporelle » – le fait que les industries basées sur la connaissance ne peuvent pas relier avec précision le temps investi aux résultats commerciaux. À l'ère de l'IA, quantifier et comprendre le capital humain est devenu une nécessité commerciale « vitale » plutôt qu'un simple « plus ». Ce tour de financement est dirigé par IVP, avec la participation de GV (Google Ventures) et 01A, et de nouveaux investisseurs notables incluent DST Global, Kevin Weil d'OpenAI, Alexis Ohanian, le CTO de GitHub Vladimir Fedorov, entre autres.
La douleur et l'éveil de la comptabilité en six minutes
La racine du problème peut être retracée aux méthodes de travail utilisées dans le secteur des services professionnels depuis des décennies. Les avocats, les comptables et les consultants doivent enregistrer leur temps de travail par tranches de six minutes, afin que les clients puissent payer à l'heure. Ryan Alshak a profondément ressenti cette douleur lorsqu'il était avocat : « C'est comme si, un samedi soir chargé, j'étais un chef cuisinier devant préparer des plats pour 500 clients, tout en devant consigner chaque ingrédient utilisé ; ce processus de travail est à la fois distrayant et dépourvu d'humanité. »
Je peux comprendre ce sentiment de frustration. Imaginez que vous venez de terminer une analyse juridique complexe, votre esprit est dans un état de clarté optimal, mais ensuite vous devez vous arrêter et vous souvenir : combien de temps ai-je passé à rechercher des informations ? Combien de minutes ai-je passé à rédiger ce mémo ? De quoi ai-je parlé lors de l'appel avec le client ? Cet état de travail interrompu non seulement affecte l'efficacité, mais fait également sentir aux professionnels qu'ils sont comme des ouvriers d'usine surveillés, et non comme des experts fournissant des services intellectuels.
Le moment d'illumination d'Alshak est venu très simplement : « Pourquoi devrais-je dire à la machine ce que je fais au travail, au lieu de laisser la machine me rappeler ce que je dois faire ? » Derrière cette question apparemment simple se cache une révélation contre-intuitive : les avocats, les comptables et les consultants souffrent en réalité d'un problème de facturation insuffisante, car ils oublient beaucoup de travaux déjà réalisés. Si l'on peut permettre à l'acheteur (l'entreprise) de réaliser plus de profits tout en faisant gagner du temps à l'utilisateur (professionnel), c'est la base parfaite pour construire une entreprise.
Ce point de douleur est bien plus répandu que je ne l'imaginais. Selon les données de Laurel, les professionnels peuvent en moyenne récupérer plus de 28 minutes de temps facturable chaque jour, un temps qui avait été perdu à cause d'erreurs de saisie. En se basant sur un tarif horaire moyen de 375 dollars, cela signifie que chaque professionnel peut générer 175 dollars de revenus supplémentaires pour l'entreprise chaque jour. Pour un grand cabinet comptant des centaines de professionnels, ce chiffre est assez incroyable.
L'IA redéfinit les quatre clés du suivi du temps
La solution de Laurel semble très intuitive, mais la construction réelle est un défi technique extrêmement complexe. J'ai compris que pour véritablement réaliser l'automatisation des calendriers de bout en bout, il est nécessaire de résoudre quatre problèmes techniques clés, chacun ayant un seuil technique assez élevé.
Le premier défi est le suivi de l'empreinte numérique. Laurel doit être capable de s'intégrer à chaque ensemble numérique utilisé par les utilisateurs, y compris divers outils de travail comme Slack, Microsoft Outlook, Zoom, etc. Ce n'est que lorsque l'IA peut « voir » toutes les activités professionnelles des professionnels sur toutes les plateformes qu'elle peut reconstruire avec précision leur trajectoire de travail. C'est comme installer dans l'environnement de travail numérique de l'utilisateur un système de surveillance omniprésent mais totalement imperceptible, capable d'enregistrer chaque clic, chaque édition de document, chaque appel.
Le deuxième niveau est l'intégration approfondie des applications d'IA. Laurel utilise diverses technologies d'IA pour traiter ces empreintes numériques : des algorithmes de clustering de données classent les travaux connexes, des modèles d'apprentissage automatique attribuent les tâches aux clients et projets appropriés, l'IA générative crée des descriptions de travail, et enfin, le travail est classé et codé par l'apprentissage automatique. Ce n'est pas simplement l'application d'une interface ChatGPT, mais la construction d'un système d'IA spécialement conçu pour l'optimisation des flux de travail des services professionnels.
La troisième étape est l'équilibre subtil de la collaboration homme-machine. Le système générera un brouillon d'emploi du temps pour l'utilisateur, qui pourra ajouter, supprimer ou modifier du contenu. Ce design « humain dans la boucle » garantit à la fois la précision et permet à l'IA d'apprendre et de s'améliorer en continu. Chaque interaction de l'utilisateur rend le système plus intelligent, créant ainsi un cycle positif.
La quatrième étape consiste en une intégration transparente avec le système de facturation existant. Une fois que l'utilisateur a confirmé le calendrier, le système pousse automatiquement les données vers le système de facturation du cabinet, permettant ainsi aux tâches de gestion de rester inchangées. De cette façon, l'expérience de travail des professionnels passe de « remplir le calendrier » à « approuver le calendrier », réduisant considérablement la charge mentale.
La subtilité de tout le processus réside dans le fait qu'il n'oblige pas les utilisateurs à changer leurs habitudes de travail, mais fonctionne discrètement en arrière-plan, ne nécessitant finalement qu'une confirmation de la part de l'utilisateur. Cette philosophie de conception reflète une pensée produit profonde : la meilleure technologie devrait être invisible, elle devrait simplifier les choses complexes au lieu d'imposer un nouveau fardeau d'apprentissage aux utilisateurs.
Des perdants de la légaltech aux pionniers de l'ère de l'IA
Le succès de Laurel n'a pas été un long fleuve tranquille, en réalité, il a connu une véritable renaissance. L'entreprise a été fondée en 2016 sous le nom de « Time by Ping », mais a eu du mal à progresser au cours des premières années. Alshak a reconnu honnêtement deux problèmes majeurs : une concentration excessive sur un marché unique dans le secteur juridique et une technologie de traitement du langage naturel qui n'était pas suffisamment mature à l'époque.
Le tournant est survenu en 2022, lorsque Alshak a obtenu un accès anticipé à OpenAI GPT-3. Il a pris une décision audacieuse : suspendre tout travail et reconstruire complètement le produit. C'est un acte extrêmement rare dans le milieu des startups, la plupart des gens vous diront « ne reconstruisez jamais, continuez à itérer ». Mais Alshak a choisi de suivre un chemin qui contredit la sagesse traditionnelle, ce qui, à mon avis, reflète l'esprit véritable d'un entrepreneur : être prêt à prendre d'énormes risques pour une vision plus grande.
Lorsque ChatGPT a été lancé en novembre 2022, la perception du marché vis-à-vis de l'IA a connu un bouleversement sans précédent. Alshak décrit cette transformation : « Je suis passé d'être considéré comme un fou à être la personne que les entreprises appellent activement à l'aide. » Ce changement dramatique a engendré une croissance explosive de l'entreprise, passant de zéro à 26 millions de dollars de valeur de contrats au cours des 24 derniers mois.
Le changement de nom en Laurel n'est pas seulement un rebranding, mais représente également une mise à jour complète de la culture et des valeurs fondamentales de l'entreprise. Le choix de ce nom est également très significatif : Alshak souhaite choisir un nom qui semble éternel, pas celui d'une typique startup, mais un nom qui pourrait convenir dans les années 1600, 2000 ou même 4000. « Laurel » (laurier) symbolisait, dans l'Antiquité grecque, les réalisations dans la poésie et le sport, il espère que les gens se sentiront fiers en consultant leur emploi du temps, et non pas dans la peur ou la répression.
Cette histoire de renaissance m'a profondément touché. Elle montre que dans un environnement technologique en rapide évolution, parfois le choix le plus courageux n'est pas de s'en tenir à un parcours établi, mais d'admettre ses erreurs et de changer complètement de direction. L'exemple de Laurel prouve que la véritable innovation exige souvent cette détermination et ce courage de tout recommencer.
Pourquoi c'est le moment idéal pour l'explosion de la gestion du temps par l'IA
Je réfléchis depuis un certain temps à la raison pour laquelle Laurel a pu connaître un tel succès à ce moment-là, et je pense que cela implique une combinaison parfaite de trois facteurs clés : la maturité technologique, l'éducation du marché et l'urgence commerciale.
Les percées sur le plan technique sont fondamentales. Au cours des dernières années, les capacités des grands modèles de langage ont atteint un niveau où ils peuvent comprendre avec précision le contexte complexe des tâches. Ce n'est pas seulement une question de compréhension du langage, mais il est encore plus important que ces modèles puissent décomposer des intentions de haut niveau en étapes concrètes et exécutables. Lorsque je dis « préparer une liste de vérification de la due diligence pour le projet de fusion-acquisition du client ABC », l'IA doit comprendre quels domaines juridiques sont concernés, quels types de documents doivent être inclus, combien de temps cela prendra, etc. Cette capacité de compréhension fine était tout simplement impossible il y a quelques années.
La transformation de l'éducation du marché est tout aussi cruciale. La large diffusion de ChatGPT a conduit même les cabinets de services professionnels les plus conservateurs à accepter la technologie AI. J'ai remarqué un phénomène intéressant : autrefois, lorsque Alshak faisait la promotion de l'AI auprès des cabinets d'avocats en 2018 et 2019, les interlocuteurs disaient : « Nous ne sommes pas encore sûrs que le cloud computing soit l'avenir, et nous ne savons pas ce qu'est l'AI ». Mais maintenant, ces mêmes entreprises appellent activement pour demander comment déployer des solutions AI. Ce changement d'état d'esprit sur le marché a créé des fenêtres d'opportunité sans précédent pour des entreprises comme Laurel.
L'urgence commerciale découle des changements dans l'environnement économique. Dans un contexte de resserrement économique, les institutions de services professionnels sont confrontées à une pression d'efficacité sans précédent. Les clients ne sont plus prêts à payer pour l'inefficacité, et le modèle de tarification à frais fixes devient de plus en plus courant, ce qui exige que les cabinets comprennent précisément le coût réel de chaque service. Comme le dit Ajay Vashee d'IVP : « Lorsque vous vendez de l'argent dans une économie en contraction, vous coupez à travers beaucoup de bruit. » Laurel ne vend pas des fonctionnalités, mais une véritable croissance des bénéfices, ce qui est convaincant dans n'importe quel environnement économique.
Il y a un autre facteur que je considère très important mais qui est négligé : le besoin de mesurer le retour sur investissement de l'IA. Les entreprises prévoient d'investir plus de 1000 milliards de dollars dans l'IA au cours des cinq prochaines années, mais la manière de mesurer l'efficacité de ces investissements reste une boîte noire. La plupart des entreprises se fient à des enquêtes ou à des taux d'utilisation comme indicateurs de substitution, mais ceux-ci ne sont pas assez précis. La plateforme de données temporelles de Laurel peut fournir une mesure de l'effet de l'IA quantifiable et vérifiable, ce qui est extrêmement précieux pour les entreprises qui doivent prouver la valeur de l'investissement en IA à leurs actionnaires.
Cette convergence de multiples facteurs crée des conditions parfaites pour la croissance rapide de Laurel. D'après les données, leur revenu récurrent annualisé a augmenté de 300 % au cours des 12 derniers mois, l'utilisation a augmenté de 500 % et ils collaborent actuellement avec plus de 100 des principaux cabinets juridiques, comptables et de conseil aux États-Unis, au Royaume-Uni, dans l'Union européenne, en Australie et au Canada. Ces chiffres reflètent une prise de conscience collective d'un secteur sous pression de transformation fondamentale.
La valeur profonde derrière les cas de réussite des clients
J’ai toujours cru que la meilleure validation d’un produit provient de vrais retours des clients, et Laurel est impressionnante à cet égard. Selon l’investisseur IVP, c’est la seule entreprise qu’ils ont évaluée qui a reçu une note de satisfaction client de 10 sur 10 de la part de chacun de ses clients. Mais je suis plus intéressé par les histoires qui se cachent derrière ces chiffres.
Le retour de Matt Newnes, partenaire et responsable de la transformation fiscale d'Ernst & Young, est particulièrement convaincant : « J'ai personnellement vécu comment Laurel a transformé notre approche de la gestion du temps. Le processus de suivi et d'enregistrement du temps, qui était auparavant manuel, a maintenant été grandement technicisé. Laurel aide non seulement nos employés à enregistrer leur temps de travail de manière plus complète, mais elle nous aide également à mieux comprendre la manière dont notre équipe travaille, ce qui nous permet d'identifier les meilleures pratiques et de garantir les meilleurs résultats pour nos clients. Cela s'est avéré être l'un de nos investissements en IA les plus impactants. »
Ce passage me pousse à réfléchir à une question plus profonde : la valeur du suivi du temps ne réside pas seulement dans l'exactitude de la facturation, mais aussi dans l'insight sur les modes de travail. Lorsque les entreprises peuvent clairement voir la différence entre un travail efficace et un travail inefficace, elles peuvent standardiser les meilleures pratiques et améliorer la performance de toute l'équipe. La valeur de cet apprentissage organisationnel peut être plus importante que la croissance directe des revenus.
L'avis de David Cunningham, Chief Innovation Officer de Reed Smith, un cabinet d'avocats mondial, est également très inspirant : « Alors que les cabinets d'avocats évaluent l'impact de l'IA et des frais fixes, obtenir des insights raffinés avec moins d'efforts est essentiel pour redéfinir la valeur au sein des cabinets et pour leurs clients. » Le mot-clé ici est « insights raffinés » – pas de simples statistiques de temps, mais des insights profonds capables de guider les décisions stratégiques.
Les mots de Tom Barry, le partenaire directeur du cabinet comptable GHJ, m'ont impressionné : « Vous savez combien d'informations commerciales nous pouvons obtenir de cette plateforme ? Ce que nous voyons maintenant, c'est un jeu à long terme : ce n'est pas seulement un outil pour suivre le temps. » Je pense que ce changement de mentalité, passant de l'outil à la plateforme, est véritablement l'avantage concurrentiel de Laurel.
D'après les données financières, les clients utilisant Laurel ont signalé une augmentation des bénéfices de 4 à 11 %, principalement due à 28 minutes de temps facturable supplémentaires par professionnel et à une augmentation du taux de réalisation de 1 à 4 %. Ces chiffres ont déjà été vérifiés par un audit indépendant des Big Four. Plus important encore, les professionnels ont économisé 80 % de leur temps sur l'enregistrement manuel du temps, ce qui leur permet de se concentrer sur des travaux à forte valeur ajoutée, tels que le développement commercial, la gestion des relations et la réflexion stratégique.
Ces cas de réussite m'ont permis de voir un tableau plus vaste : Laurel ne se contente pas de résoudre le problème du suivi du temps, mais redéfinit la manière dont les services professionnels fonctionnent. Lorsque le temps devient visible et optimisable, l'efficacité de l'ensemble de l'industrie et sa capacité à créer de la valeur sont fondamentalement améliorées.
De la traçabilité du temps à la vision en trois étapes de l'intelligence temporelle
En étudiant Laurel, j'ai découvert qu'Alshak a une vision stratégique claire en trois étapes, cette réflexion à long terme m'a profondément impressionné. Ce n'est pas une simple feuille de route produit, mais une réflexion approfondie sur l'avenir du travail intellectuel dans son ensemble.
La première étape consiste à prouver que les machines peuvent enregistrer le temps de manière plus efficace et plus précise que les humains. La clé de cette étape est de choisir le bon marché cible - des secteurs qui doivent enregistrer le temps pour gagner de l'argent, comme le droit, la comptabilité et le conseil. Ces secteurs ont des flux de travail existants, une pression d'exécution élevée (ne pas enregistrer le temps signifie perdre son emploi), et un retour sur investissement très évident lorsque l'automatisation est mise en œuvre. C'est pourquoi Laurel a choisi de commencer par les services professionnels, plutôt que de s'adresser directement à tous les travailleurs du savoir.
La deuxième étape est encore plus ambitieuse : utiliser les données temporelles générées par les machines en priorité pour amener ces secteurs à cesser de facturer à l'heure et à commencer à facturer en fonction des résultats. Alshak cite Charlie Munger : « Dites-moi quel est le mécanisme d'incitation, et je vous dirai quel est le comportement. » Il croit qu'il est possible de redessiner le mécanisme d'incitation des secteurs représentant 20 % du PIB américain, pour les amener à cesser de produire des activités et à commencer à produire des résultats efficaces. Ce changement d'une approche axée sur les intrants vers une approche axée sur les résultats pourrait transformer radicalement le modèle commercial de l'ensemble du secteur des services professionnels.
La troisième phase est la plus ambitieuse : même dans un monde basé sur les résultats, les gens doivent toujours comprendre l'investissement en temps pour se poser la question « Suis-je en train de consacrer du temps à des choses qui ont un effet de levier ? » L'objectif de cette phase est d'étendre la valeur des données temporelles à toutes les organisations d'entreprise, aidant chaque travailleur du savoir à comprendre et à optimiser leur répartition du temps.
Les statistiques centrales de cette vision sont réfléchissantes : un travailleur du savoir moyen travaille 9 heures par jour, mais seulement 3 heures à créer de la valeur de levier. Cela signifie qu'il y a 6 heures gaspillées - 3 heures à faire des tâches qui devraient être effectuées par un agent IA, et 3 heures à faire des tâches qui ne devraient pas être faites par des humains. En tenant compte du nombre mondial de travailleurs du savoir, cela équivaut à 64 milliards d'années de temps perdu sur des tâches que l'humanité n'a plus besoin d'effectuer. C'est l'espace d'opportunité de Laurel.
Je trouve que cette façon de penser est très inspirante. Beaucoup de start-ups se concentrent sur la résolution des problèmes actuels, mais Laurel crée également une infrastructure qui ouvre des possibilités futures tout en résolvant les problèmes existants. Les données temporelles ne servent pas seulement à améliorer la facturation, elles sont à la base de la compréhension et de l'optimisation du travail humain. À l'ère de l'IA, cette compréhension devient encore plus importante, car nous devons savoir quels travaux doivent être confiés aux machines et quels travaux nécessitent la valeur unique des humains.
La révolution de la chaîne d'approvisionnement des services professionnels à l'ère de l'IA
En approfondissant ma compréhension de Laurel, j'ai découvert une analogie très intéressante : ils construisent en fait une "visibilité de la chaîne d'approvisionnement" pour le travail de connaissance. Ce concept m'a donné une toute nouvelle perspective sur l'ensemble du secteur.
Alshak a soulevé un point de vue intéressant : « Personne n'a vraiment mis en correspondance le temps investi avec les résultats produits. Des secteurs comme le droit et la comptabilité sont les meilleurs pour comprendre leurs investissements (temps), mais ont encore des difficultés à valoriser leurs prix. D'autre part, des secteurs comme le conseil et les services financiers comprennent la valeur, mais n'ont aucune idée des coûts réels de création. » Cette zone d'ignorance a déjà été résolue dans d'autres secteurs, mais dans le domaine du travail intellectuel, qui représente plus de 50 % du PIB mondial, la chaîne d'approvisionnement n'a jamais été réellement révélée.
Cette analogie me fait penser à l'évolution de l'industrie manufacturière. Le système de production Lean de Toyota a révolutionné l'industrie, car il a rendu visible l'efficacité et le gaspillage de chaque étape. Mais dans le travail intellectuel, nous sommes encore dans un état pré-révolution industrielle : une grande quantité de « stocks » (tâches inachevées), de « temps d'attente » (réunions et processus inefficaces) et de « défauts » (documents nécessitant des retouches) sont cachés dans le travail quotidien, ne pouvant être quantifiés et optimisés.
La plateforme intelligente de gestion du temps de Laurel est en réalité le premier véritable « système de gestion de la chaîne d'approvisionnement » créé pour le travail intellectuel. Elle non seulement suit le temps, mais analyse aussi les flux de travail, identifie les goulets d'étranglement, prédit les besoins en ressources et fournit des recommandations d'optimisation. Cette capacité devient particulièrement importante dans le contexte d'un déploiement massif de l'IA, car les entreprises ont besoin de connaître le véritable retour sur investissement des outils d'IA, plutôt que de se fier à des enquêtes de satisfaction vagues.
Je pense que ce changement de pensée en matière de chaîne d'approvisionnement aura des répercussions profondes. Lorsque les agences de services professionnels commenceront à gérer le travail intellectuel de la même manière que les fabricants gèrent les lignes de production, elles seront en mesure de : prévoir avec précision les coûts et le temps des projets, identifier les types de travail les mieux adaptés à l'automatisation, optimiser la configuration des équipes et la répartition des tâches, surveiller en temps réel la santé des projets et ajuster en temps opportun.
Cela explique également pourquoi Laurel a pu aider les clients à réaliser une augmentation des bénéfices de 4 à 11 %. Ce n'est pas seulement grâce à un enregistrement du temps plus précis, mais surtout grâce à des gains d'efficacité systématiques réalisés par l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement. Lorsque vous pouvez voir l'ensemble du « processus de production » du travail intellectuel, les opportunités d'optimisation deviennent clairement visibles.
D'un point de vue d'investissement, les opportunités de marché liées à cette révolution de la chaîne d'approvisionnement sont énormes. Ajay Vashee d'IVP souligne : « Les services professionnels représentent des milliers de milliards d'activités économiques mondiales, mais ces entreprises manquent de visibilité fondamentale sur leur ressource clé – le temps – au cours de leurs opérations. En s'attaquant aux défis de l'intelligence temporelle, Laurel crée une plateforme pour une transformation AI plus large. » Ce n'est pas seulement un outil logiciel, mais l'infrastructure de la transformation numérique de l'ensemble du secteur.
La philosophie du temps et la mission du fondateur
Comprendre l'histoire personnelle d'Alshak m'a donné une compréhension plus profonde de la mission de Laurel. Ce n'est pas seulement un projet commercial, mais une entreprise à but missionnaire profondément ancrée dans des expériences personnelles.
Alshak réfléchit souvent à la mort, un sujet qui peut sembler lourd, mais c'est cette profonde compréhension de la finitude du temps qui façonne le cœur de la philosophie de Laurel. L'interface de chat AI de l'entreprise a même été nommée « Mori », en hommage à la phrase latine « memento mori » (souviens-toi que tu dois mourir). Cette réflexion sur la mort n'est pas négative, mais rappelle aux gens de chérir la valeur de chaque minute.
Ce qui m’a le plus touché, c’est l’histoire qu’Alshak a racontée sur sa mère. La fondation de Laurel était intimement liée à la fin de la vie de sa mère – elle est décédée d’un cancer quelques semaines seulement après que l’entreprise ait reçu un tour de table d’amorçage en 2018. « Dans les derniers instants de ma vie, une minute avec elle vaut mieux qu’un million de minutes à faire autre chose », a déclaré Alshak. J’ai réalisé que je ne construisais pas une société d’enregistrement de temps, mais une entreprise qui aidait les gens à comprendre : « Est-ce que je passe mon temps comme je le veux ? » de l’entreprise.
Ce sentiment de mission personnelle s'est transformé en valeur fondamentale de l'entreprise. Alshak souhaite devenir le « miroir » du monde, enseignant au monde cette vérité : « Nous tenons tellement à notre argent, mais nous sommes si désinvoltes avec notre temps. C'est un cadre fondamentalement inversé. » Il espère vivre comme s'il avait 78 ans de vie, 4000 semaines de temps, rendant chaque minute significative.
J'ai découvert que cette philosophie du temps influence profondément la conception des produits de Laurel. Le jeu de mots en grec de l'entreprise est très intéressant : Alshak a mentionné qu'il existe deux mots en grec pour désigner le temps - « chronos » (temps chronologique) et « kairos » (temps perçu). Laurel ne se contente pas de suivre le chronos, mais aide également les gens à optimiser le kairos - permettant aux gens de ressentir la plénitude du temps dans un travail significatif, plutôt que de ressentir l'écoulement du temps dans des tâches inefficaces.
Cette approche axée sur la mission se reflète également dans la vision à long terme de l'entreprise. Alshak espère que Laurel pourra éliminer le concept de "9 à 5 du lundi au vendredi" du vocabulaire anglais. Il croit que le monde futur est celui où les humains travailleront trois à quatre heures par jour, mais créeront deux à trois fois plus de valeur qu'aujourd'hui. Ce n'est pas une fantaisie utopique, mais une attente raisonnable basée sur le développement de la technologie AI.
Je pense que ce sens de la mission est le véritable avantage concurrentiel de Laurel. Dans une industrie technologique de plus en plus homogène, la véritable différenciation provient souvent des motivations profondes et des valeurs des fondateurs. Lorsque votre entreprise ne vise pas seulement à gagner de l'argent, mais à résoudre un problème qui vous tient profondément à cœur, cette passion se transmet à chaque aspect du produit, de l'équipe et de l'expérience client.
Redéfinir l'avenir du travail et de la création de valeur
En étudiant Laurel, je réfléchis sans cesse à une question plus vaste : que signifie cette révolution de l'intelligence temporelle pour l'ensemble de la société ? Je crois que nous sommes à l'aube d'une transformation fondamentale de notre manière de travailler.
D'un point de vue historique, chaque grande révolution technologique redéfinit la nature du travail. La révolution industrielle a conduit les gens de l'agriculture vers l'industrie, la révolution de l'information a créé le concept de travail intellectuel. Aujourd'hui, la révolution de l'IA redéfinit ce qu'est un travail humain véritablement précieux. Les données et les insights fournis par Laurel nous aideront à comprendre cette transformation : quels travaux devraient être automatisés et quels travaux nécessitent la valeur unique de l'humain.
Le futur de l'environnement de travail que j'imagine pourrait ressembler à ceci : les professionnels n'auraient plus besoin de passer du temps sur des tâches répétitives, comme la rédaction de contrats standards, l'organisation de rapports financiers ou la préparation de rapports réguliers. Au contraire, ils se concentreraient sur des travaux de haute valeur nécessitant une pensée créative, une intelligence émotionnelle et un jugement stratégique. L'IA se chargerait de la collecte d'informations et de l'analyse préliminaire, tandis que les humains se concentreraient sur l'interprétation, la prise de décision et la construction de relations.
Ce changement aura également un impact profond sur le modèle d’affaires de l’industrie des services professionnels dans son ensemble. La tarification forfaitaire remplacera la facturation horaire, car les clients se soucient davantage des résultats que du processus. Les données temporelles de Laurel aideront l’entreprise à prédire avec précision le coût réel de différents types de projets, ce qui lui permettra de fournir des services à prix fixe avec une plus grande confiance.
J'ai également vu le sens social de cette transformation. Lorsque le travail devient plus efficace, les gens auront plus de temps pour le développement personnel, les relations familiales et l'engagement communautaire. Ce n'est pas seulement une amélioration de l'efficacité au travail, mais aussi une amélioration de la qualité de vie. Comme le dit Alshak, l'objectif est de permettre aux gens de créer plus de valeur en moins de temps, puis d'utiliser le temps économisé pour les choses vraiment importantes.
Bien sûr, cette transformation apportera également des défis. Certains emplois traditionnels pourraient être remplacés par l'automatisation, ce qui nécessite que l'ensemble du secteur repense la formation des talents et les parcours de développement professionnel. Mais je crois que cette transformation finira par créer davantage d'opportunités de travail significatives et précieuses. La clé est de s'adapter activement à ce changement, et non d'attendre passivement d'être bouleversé.
D'un point de vue investissement, Laurel représente non seulement une entreprise de logiciels prospère, mais aussi un pionnier de la transformation numérique des connaissances. L'infrastructure intelligente temporelle qu'ils ont construite deviendra un élément essentiel de l'exploitation des entreprises à l'ère de l'IA. Comme le dit Frederique Dame de GV : « Laurel crée une couche d'intelligence d'entreprise pour le travail de connaissance, en utilisant l'enregistrement du temps comme point d'insertion du produit. En capturant et en organisant le cycle de vie complet de la manière dont les professionnels passent leur temps, Laurel débloque une nouvelle catégorie de données, rendant le travail lui-même mesurable, optimisable et automatisable. »
La valeur de cette infrastructure continuera de croître avec le développement ultérieur de la technologie AI. À mesure que de plus en plus d'entreprises commencent à déployer des agents AI et des outils d'automatisation, les données temporelles de Laurel deviendront la norme d'or pour évaluer l'efficacité de ces investissements. Ce n'est pas seulement une opportunité de produit, mais aussi une opportunité de plateforme.
Je suis plein d'attentes pour l'avenir de Laurel, non seulement parce qu'ils répondent à une véritable demande de marché énorme, mais aussi parce qu'ils proposent une réflexion profonde sur le temps, le travail et la valeur de la vie. Dans ce monde de plus en plus rapide, les entreprises qui aident les gens à mieux comprendre et utiliser le temps créeront une valeur sociale qui dépasse les retours financiers.
Finalement, l'histoire de Laurel nous apprend que les meilleurs projets entrepreneuriaux viennent souvent des points de douleur personnels des fondateurs et d'un profond sens de la mission. Lorsque les progrès technologiques se combinent à une passion personnelle, il est possible de créer des entreprises qui changent réellement le monde. À une époque où l'IA redéfinit tout, des entreprises comme Laurel, qui allient profondeur technique et humanisme, pourraient être le type de force innovante dont nous avons besoin.
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Dans un marché de l'IA aussi niche à l'étranger, il est surprenant de pouvoir lever 100 millions de dollars.
Rédigé par : Leo, Deep Thought Circle
Avez-vous déjà pensé à pourquoi l'industrie manufacturière peut calculer avec précision le coût de production d'une voiture à la minute près, le secteur de la vente au détail peut suivre avec précision le stock de chaque produit, mais les cabinets d'avocats, les cabinets comptables et les sociétés de conseil n'ont aucune idée de leur ressource la plus précieuse - le temps humain ? Cette question m'a longtemps troublé, jusqu'à ce que je découvre que Laurel venait de terminer un financement de série C de 100 millions de dollars. Cette entreprise utilise l'IA pour résoudre un problème douloureux dans un secteur d'une valeur de milliers de milliards de dollars : rendre le temps des travailleurs du savoir visible, mesurable et optimisable.
Après une étude approfondie, j'ai découvert que Laurel ne se contentait pas de faire du suivi du temps. Ils construisent la première plateforme de temps AI au monde, essayant de résoudre ce que le fondateur Ryan Alshak appelle le « défi de l'intelligence temporelle » – le fait que les industries basées sur la connaissance ne peuvent pas relier avec précision le temps investi aux résultats commerciaux. À l'ère de l'IA, quantifier et comprendre le capital humain est devenu une nécessité commerciale « vitale » plutôt qu'un simple « plus ». Ce tour de financement est dirigé par IVP, avec la participation de GV (Google Ventures) et 01A, et de nouveaux investisseurs notables incluent DST Global, Kevin Weil d'OpenAI, Alexis Ohanian, le CTO de GitHub Vladimir Fedorov, entre autres.
La douleur et l'éveil de la comptabilité en six minutes
La racine du problème peut être retracée aux méthodes de travail utilisées dans le secteur des services professionnels depuis des décennies. Les avocats, les comptables et les consultants doivent enregistrer leur temps de travail par tranches de six minutes, afin que les clients puissent payer à l'heure. Ryan Alshak a profondément ressenti cette douleur lorsqu'il était avocat : « C'est comme si, un samedi soir chargé, j'étais un chef cuisinier devant préparer des plats pour 500 clients, tout en devant consigner chaque ingrédient utilisé ; ce processus de travail est à la fois distrayant et dépourvu d'humanité. »
Je peux comprendre ce sentiment de frustration. Imaginez que vous venez de terminer une analyse juridique complexe, votre esprit est dans un état de clarté optimal, mais ensuite vous devez vous arrêter et vous souvenir : combien de temps ai-je passé à rechercher des informations ? Combien de minutes ai-je passé à rédiger ce mémo ? De quoi ai-je parlé lors de l'appel avec le client ? Cet état de travail interrompu non seulement affecte l'efficacité, mais fait également sentir aux professionnels qu'ils sont comme des ouvriers d'usine surveillés, et non comme des experts fournissant des services intellectuels.
Le moment d'illumination d'Alshak est venu très simplement : « Pourquoi devrais-je dire à la machine ce que je fais au travail, au lieu de laisser la machine me rappeler ce que je dois faire ? » Derrière cette question apparemment simple se cache une révélation contre-intuitive : les avocats, les comptables et les consultants souffrent en réalité d'un problème de facturation insuffisante, car ils oublient beaucoup de travaux déjà réalisés. Si l'on peut permettre à l'acheteur (l'entreprise) de réaliser plus de profits tout en faisant gagner du temps à l'utilisateur (professionnel), c'est la base parfaite pour construire une entreprise.
Ce point de douleur est bien plus répandu que je ne l'imaginais. Selon les données de Laurel, les professionnels peuvent en moyenne récupérer plus de 28 minutes de temps facturable chaque jour, un temps qui avait été perdu à cause d'erreurs de saisie. En se basant sur un tarif horaire moyen de 375 dollars, cela signifie que chaque professionnel peut générer 175 dollars de revenus supplémentaires pour l'entreprise chaque jour. Pour un grand cabinet comptant des centaines de professionnels, ce chiffre est assez incroyable.
L'IA redéfinit les quatre clés du suivi du temps
La solution de Laurel semble très intuitive, mais la construction réelle est un défi technique extrêmement complexe. J'ai compris que pour véritablement réaliser l'automatisation des calendriers de bout en bout, il est nécessaire de résoudre quatre problèmes techniques clés, chacun ayant un seuil technique assez élevé.
Le premier défi est le suivi de l'empreinte numérique. Laurel doit être capable de s'intégrer à chaque ensemble numérique utilisé par les utilisateurs, y compris divers outils de travail comme Slack, Microsoft Outlook, Zoom, etc. Ce n'est que lorsque l'IA peut « voir » toutes les activités professionnelles des professionnels sur toutes les plateformes qu'elle peut reconstruire avec précision leur trajectoire de travail. C'est comme installer dans l'environnement de travail numérique de l'utilisateur un système de surveillance omniprésent mais totalement imperceptible, capable d'enregistrer chaque clic, chaque édition de document, chaque appel.
Le deuxième niveau est l'intégration approfondie des applications d'IA. Laurel utilise diverses technologies d'IA pour traiter ces empreintes numériques : des algorithmes de clustering de données classent les travaux connexes, des modèles d'apprentissage automatique attribuent les tâches aux clients et projets appropriés, l'IA générative crée des descriptions de travail, et enfin, le travail est classé et codé par l'apprentissage automatique. Ce n'est pas simplement l'application d'une interface ChatGPT, mais la construction d'un système d'IA spécialement conçu pour l'optimisation des flux de travail des services professionnels.
La troisième étape est l'équilibre subtil de la collaboration homme-machine. Le système générera un brouillon d'emploi du temps pour l'utilisateur, qui pourra ajouter, supprimer ou modifier du contenu. Ce design « humain dans la boucle » garantit à la fois la précision et permet à l'IA d'apprendre et de s'améliorer en continu. Chaque interaction de l'utilisateur rend le système plus intelligent, créant ainsi un cycle positif.
La quatrième étape consiste en une intégration transparente avec le système de facturation existant. Une fois que l'utilisateur a confirmé le calendrier, le système pousse automatiquement les données vers le système de facturation du cabinet, permettant ainsi aux tâches de gestion de rester inchangées. De cette façon, l'expérience de travail des professionnels passe de « remplir le calendrier » à « approuver le calendrier », réduisant considérablement la charge mentale.
La subtilité de tout le processus réside dans le fait qu'il n'oblige pas les utilisateurs à changer leurs habitudes de travail, mais fonctionne discrètement en arrière-plan, ne nécessitant finalement qu'une confirmation de la part de l'utilisateur. Cette philosophie de conception reflète une pensée produit profonde : la meilleure technologie devrait être invisible, elle devrait simplifier les choses complexes au lieu d'imposer un nouveau fardeau d'apprentissage aux utilisateurs.
Des perdants de la légaltech aux pionniers de l'ère de l'IA
Le succès de Laurel n'a pas été un long fleuve tranquille, en réalité, il a connu une véritable renaissance. L'entreprise a été fondée en 2016 sous le nom de « Time by Ping », mais a eu du mal à progresser au cours des premières années. Alshak a reconnu honnêtement deux problèmes majeurs : une concentration excessive sur un marché unique dans le secteur juridique et une technologie de traitement du langage naturel qui n'était pas suffisamment mature à l'époque.
Le tournant est survenu en 2022, lorsque Alshak a obtenu un accès anticipé à OpenAI GPT-3. Il a pris une décision audacieuse : suspendre tout travail et reconstruire complètement le produit. C'est un acte extrêmement rare dans le milieu des startups, la plupart des gens vous diront « ne reconstruisez jamais, continuez à itérer ». Mais Alshak a choisi de suivre un chemin qui contredit la sagesse traditionnelle, ce qui, à mon avis, reflète l'esprit véritable d'un entrepreneur : être prêt à prendre d'énormes risques pour une vision plus grande.
Lorsque ChatGPT a été lancé en novembre 2022, la perception du marché vis-à-vis de l'IA a connu un bouleversement sans précédent. Alshak décrit cette transformation : « Je suis passé d'être considéré comme un fou à être la personne que les entreprises appellent activement à l'aide. » Ce changement dramatique a engendré une croissance explosive de l'entreprise, passant de zéro à 26 millions de dollars de valeur de contrats au cours des 24 derniers mois.
Le changement de nom en Laurel n'est pas seulement un rebranding, mais représente également une mise à jour complète de la culture et des valeurs fondamentales de l'entreprise. Le choix de ce nom est également très significatif : Alshak souhaite choisir un nom qui semble éternel, pas celui d'une typique startup, mais un nom qui pourrait convenir dans les années 1600, 2000 ou même 4000. « Laurel » (laurier) symbolisait, dans l'Antiquité grecque, les réalisations dans la poésie et le sport, il espère que les gens se sentiront fiers en consultant leur emploi du temps, et non pas dans la peur ou la répression.
Cette histoire de renaissance m'a profondément touché. Elle montre que dans un environnement technologique en rapide évolution, parfois le choix le plus courageux n'est pas de s'en tenir à un parcours établi, mais d'admettre ses erreurs et de changer complètement de direction. L'exemple de Laurel prouve que la véritable innovation exige souvent cette détermination et ce courage de tout recommencer.
Pourquoi c'est le moment idéal pour l'explosion de la gestion du temps par l'IA
Je réfléchis depuis un certain temps à la raison pour laquelle Laurel a pu connaître un tel succès à ce moment-là, et je pense que cela implique une combinaison parfaite de trois facteurs clés : la maturité technologique, l'éducation du marché et l'urgence commerciale.
Les percées sur le plan technique sont fondamentales. Au cours des dernières années, les capacités des grands modèles de langage ont atteint un niveau où ils peuvent comprendre avec précision le contexte complexe des tâches. Ce n'est pas seulement une question de compréhension du langage, mais il est encore plus important que ces modèles puissent décomposer des intentions de haut niveau en étapes concrètes et exécutables. Lorsque je dis « préparer une liste de vérification de la due diligence pour le projet de fusion-acquisition du client ABC », l'IA doit comprendre quels domaines juridiques sont concernés, quels types de documents doivent être inclus, combien de temps cela prendra, etc. Cette capacité de compréhension fine était tout simplement impossible il y a quelques années.
La transformation de l'éducation du marché est tout aussi cruciale. La large diffusion de ChatGPT a conduit même les cabinets de services professionnels les plus conservateurs à accepter la technologie AI. J'ai remarqué un phénomène intéressant : autrefois, lorsque Alshak faisait la promotion de l'AI auprès des cabinets d'avocats en 2018 et 2019, les interlocuteurs disaient : « Nous ne sommes pas encore sûrs que le cloud computing soit l'avenir, et nous ne savons pas ce qu'est l'AI ». Mais maintenant, ces mêmes entreprises appellent activement pour demander comment déployer des solutions AI. Ce changement d'état d'esprit sur le marché a créé des fenêtres d'opportunité sans précédent pour des entreprises comme Laurel.
L'urgence commerciale découle des changements dans l'environnement économique. Dans un contexte de resserrement économique, les institutions de services professionnels sont confrontées à une pression d'efficacité sans précédent. Les clients ne sont plus prêts à payer pour l'inefficacité, et le modèle de tarification à frais fixes devient de plus en plus courant, ce qui exige que les cabinets comprennent précisément le coût réel de chaque service. Comme le dit Ajay Vashee d'IVP : « Lorsque vous vendez de l'argent dans une économie en contraction, vous coupez à travers beaucoup de bruit. » Laurel ne vend pas des fonctionnalités, mais une véritable croissance des bénéfices, ce qui est convaincant dans n'importe quel environnement économique.
Il y a un autre facteur que je considère très important mais qui est négligé : le besoin de mesurer le retour sur investissement de l'IA. Les entreprises prévoient d'investir plus de 1000 milliards de dollars dans l'IA au cours des cinq prochaines années, mais la manière de mesurer l'efficacité de ces investissements reste une boîte noire. La plupart des entreprises se fient à des enquêtes ou à des taux d'utilisation comme indicateurs de substitution, mais ceux-ci ne sont pas assez précis. La plateforme de données temporelles de Laurel peut fournir une mesure de l'effet de l'IA quantifiable et vérifiable, ce qui est extrêmement précieux pour les entreprises qui doivent prouver la valeur de l'investissement en IA à leurs actionnaires.
Cette convergence de multiples facteurs crée des conditions parfaites pour la croissance rapide de Laurel. D'après les données, leur revenu récurrent annualisé a augmenté de 300 % au cours des 12 derniers mois, l'utilisation a augmenté de 500 % et ils collaborent actuellement avec plus de 100 des principaux cabinets juridiques, comptables et de conseil aux États-Unis, au Royaume-Uni, dans l'Union européenne, en Australie et au Canada. Ces chiffres reflètent une prise de conscience collective d'un secteur sous pression de transformation fondamentale.
La valeur profonde derrière les cas de réussite des clients
J’ai toujours cru que la meilleure validation d’un produit provient de vrais retours des clients, et Laurel est impressionnante à cet égard. Selon l’investisseur IVP, c’est la seule entreprise qu’ils ont évaluée qui a reçu une note de satisfaction client de 10 sur 10 de la part de chacun de ses clients. Mais je suis plus intéressé par les histoires qui se cachent derrière ces chiffres.
Le retour de Matt Newnes, partenaire et responsable de la transformation fiscale d'Ernst & Young, est particulièrement convaincant : « J'ai personnellement vécu comment Laurel a transformé notre approche de la gestion du temps. Le processus de suivi et d'enregistrement du temps, qui était auparavant manuel, a maintenant été grandement technicisé. Laurel aide non seulement nos employés à enregistrer leur temps de travail de manière plus complète, mais elle nous aide également à mieux comprendre la manière dont notre équipe travaille, ce qui nous permet d'identifier les meilleures pratiques et de garantir les meilleurs résultats pour nos clients. Cela s'est avéré être l'un de nos investissements en IA les plus impactants. »
Ce passage me pousse à réfléchir à une question plus profonde : la valeur du suivi du temps ne réside pas seulement dans l'exactitude de la facturation, mais aussi dans l'insight sur les modes de travail. Lorsque les entreprises peuvent clairement voir la différence entre un travail efficace et un travail inefficace, elles peuvent standardiser les meilleures pratiques et améliorer la performance de toute l'équipe. La valeur de cet apprentissage organisationnel peut être plus importante que la croissance directe des revenus.
L'avis de David Cunningham, Chief Innovation Officer de Reed Smith, un cabinet d'avocats mondial, est également très inspirant : « Alors que les cabinets d'avocats évaluent l'impact de l'IA et des frais fixes, obtenir des insights raffinés avec moins d'efforts est essentiel pour redéfinir la valeur au sein des cabinets et pour leurs clients. » Le mot-clé ici est « insights raffinés » – pas de simples statistiques de temps, mais des insights profonds capables de guider les décisions stratégiques.
Les mots de Tom Barry, le partenaire directeur du cabinet comptable GHJ, m'ont impressionné : « Vous savez combien d'informations commerciales nous pouvons obtenir de cette plateforme ? Ce que nous voyons maintenant, c'est un jeu à long terme : ce n'est pas seulement un outil pour suivre le temps. » Je pense que ce changement de mentalité, passant de l'outil à la plateforme, est véritablement l'avantage concurrentiel de Laurel.
D'après les données financières, les clients utilisant Laurel ont signalé une augmentation des bénéfices de 4 à 11 %, principalement due à 28 minutes de temps facturable supplémentaires par professionnel et à une augmentation du taux de réalisation de 1 à 4 %. Ces chiffres ont déjà été vérifiés par un audit indépendant des Big Four. Plus important encore, les professionnels ont économisé 80 % de leur temps sur l'enregistrement manuel du temps, ce qui leur permet de se concentrer sur des travaux à forte valeur ajoutée, tels que le développement commercial, la gestion des relations et la réflexion stratégique.
Ces cas de réussite m'ont permis de voir un tableau plus vaste : Laurel ne se contente pas de résoudre le problème du suivi du temps, mais redéfinit la manière dont les services professionnels fonctionnent. Lorsque le temps devient visible et optimisable, l'efficacité de l'ensemble de l'industrie et sa capacité à créer de la valeur sont fondamentalement améliorées.
De la traçabilité du temps à la vision en trois étapes de l'intelligence temporelle
En étudiant Laurel, j'ai découvert qu'Alshak a une vision stratégique claire en trois étapes, cette réflexion à long terme m'a profondément impressionné. Ce n'est pas une simple feuille de route produit, mais une réflexion approfondie sur l'avenir du travail intellectuel dans son ensemble.
La première étape consiste à prouver que les machines peuvent enregistrer le temps de manière plus efficace et plus précise que les humains. La clé de cette étape est de choisir le bon marché cible - des secteurs qui doivent enregistrer le temps pour gagner de l'argent, comme le droit, la comptabilité et le conseil. Ces secteurs ont des flux de travail existants, une pression d'exécution élevée (ne pas enregistrer le temps signifie perdre son emploi), et un retour sur investissement très évident lorsque l'automatisation est mise en œuvre. C'est pourquoi Laurel a choisi de commencer par les services professionnels, plutôt que de s'adresser directement à tous les travailleurs du savoir.
La deuxième étape est encore plus ambitieuse : utiliser les données temporelles générées par les machines en priorité pour amener ces secteurs à cesser de facturer à l'heure et à commencer à facturer en fonction des résultats. Alshak cite Charlie Munger : « Dites-moi quel est le mécanisme d'incitation, et je vous dirai quel est le comportement. » Il croit qu'il est possible de redessiner le mécanisme d'incitation des secteurs représentant 20 % du PIB américain, pour les amener à cesser de produire des activités et à commencer à produire des résultats efficaces. Ce changement d'une approche axée sur les intrants vers une approche axée sur les résultats pourrait transformer radicalement le modèle commercial de l'ensemble du secteur des services professionnels.
La troisième phase est la plus ambitieuse : même dans un monde basé sur les résultats, les gens doivent toujours comprendre l'investissement en temps pour se poser la question « Suis-je en train de consacrer du temps à des choses qui ont un effet de levier ? » L'objectif de cette phase est d'étendre la valeur des données temporelles à toutes les organisations d'entreprise, aidant chaque travailleur du savoir à comprendre et à optimiser leur répartition du temps.
Les statistiques centrales de cette vision sont réfléchissantes : un travailleur du savoir moyen travaille 9 heures par jour, mais seulement 3 heures à créer de la valeur de levier. Cela signifie qu'il y a 6 heures gaspillées - 3 heures à faire des tâches qui devraient être effectuées par un agent IA, et 3 heures à faire des tâches qui ne devraient pas être faites par des humains. En tenant compte du nombre mondial de travailleurs du savoir, cela équivaut à 64 milliards d'années de temps perdu sur des tâches que l'humanité n'a plus besoin d'effectuer. C'est l'espace d'opportunité de Laurel.
Je trouve que cette façon de penser est très inspirante. Beaucoup de start-ups se concentrent sur la résolution des problèmes actuels, mais Laurel crée également une infrastructure qui ouvre des possibilités futures tout en résolvant les problèmes existants. Les données temporelles ne servent pas seulement à améliorer la facturation, elles sont à la base de la compréhension et de l'optimisation du travail humain. À l'ère de l'IA, cette compréhension devient encore plus importante, car nous devons savoir quels travaux doivent être confiés aux machines et quels travaux nécessitent la valeur unique des humains.
La révolution de la chaîne d'approvisionnement des services professionnels à l'ère de l'IA
En approfondissant ma compréhension de Laurel, j'ai découvert une analogie très intéressante : ils construisent en fait une "visibilité de la chaîne d'approvisionnement" pour le travail de connaissance. Ce concept m'a donné une toute nouvelle perspective sur l'ensemble du secteur.
Alshak a soulevé un point de vue intéressant : « Personne n'a vraiment mis en correspondance le temps investi avec les résultats produits. Des secteurs comme le droit et la comptabilité sont les meilleurs pour comprendre leurs investissements (temps), mais ont encore des difficultés à valoriser leurs prix. D'autre part, des secteurs comme le conseil et les services financiers comprennent la valeur, mais n'ont aucune idée des coûts réels de création. » Cette zone d'ignorance a déjà été résolue dans d'autres secteurs, mais dans le domaine du travail intellectuel, qui représente plus de 50 % du PIB mondial, la chaîne d'approvisionnement n'a jamais été réellement révélée.
Cette analogie me fait penser à l'évolution de l'industrie manufacturière. Le système de production Lean de Toyota a révolutionné l'industrie, car il a rendu visible l'efficacité et le gaspillage de chaque étape. Mais dans le travail intellectuel, nous sommes encore dans un état pré-révolution industrielle : une grande quantité de « stocks » (tâches inachevées), de « temps d'attente » (réunions et processus inefficaces) et de « défauts » (documents nécessitant des retouches) sont cachés dans le travail quotidien, ne pouvant être quantifiés et optimisés.
La plateforme intelligente de gestion du temps de Laurel est en réalité le premier véritable « système de gestion de la chaîne d'approvisionnement » créé pour le travail intellectuel. Elle non seulement suit le temps, mais analyse aussi les flux de travail, identifie les goulets d'étranglement, prédit les besoins en ressources et fournit des recommandations d'optimisation. Cette capacité devient particulièrement importante dans le contexte d'un déploiement massif de l'IA, car les entreprises ont besoin de connaître le véritable retour sur investissement des outils d'IA, plutôt que de se fier à des enquêtes de satisfaction vagues.
Je pense que ce changement de pensée en matière de chaîne d'approvisionnement aura des répercussions profondes. Lorsque les agences de services professionnels commenceront à gérer le travail intellectuel de la même manière que les fabricants gèrent les lignes de production, elles seront en mesure de : prévoir avec précision les coûts et le temps des projets, identifier les types de travail les mieux adaptés à l'automatisation, optimiser la configuration des équipes et la répartition des tâches, surveiller en temps réel la santé des projets et ajuster en temps opportun.
Cela explique également pourquoi Laurel a pu aider les clients à réaliser une augmentation des bénéfices de 4 à 11 %. Ce n'est pas seulement grâce à un enregistrement du temps plus précis, mais surtout grâce à des gains d'efficacité systématiques réalisés par l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement. Lorsque vous pouvez voir l'ensemble du « processus de production » du travail intellectuel, les opportunités d'optimisation deviennent clairement visibles.
D'un point de vue d'investissement, les opportunités de marché liées à cette révolution de la chaîne d'approvisionnement sont énormes. Ajay Vashee d'IVP souligne : « Les services professionnels représentent des milliers de milliards d'activités économiques mondiales, mais ces entreprises manquent de visibilité fondamentale sur leur ressource clé – le temps – au cours de leurs opérations. En s'attaquant aux défis de l'intelligence temporelle, Laurel crée une plateforme pour une transformation AI plus large. » Ce n'est pas seulement un outil logiciel, mais l'infrastructure de la transformation numérique de l'ensemble du secteur.
La philosophie du temps et la mission du fondateur
Comprendre l'histoire personnelle d'Alshak m'a donné une compréhension plus profonde de la mission de Laurel. Ce n'est pas seulement un projet commercial, mais une entreprise à but missionnaire profondément ancrée dans des expériences personnelles.
Alshak réfléchit souvent à la mort, un sujet qui peut sembler lourd, mais c'est cette profonde compréhension de la finitude du temps qui façonne le cœur de la philosophie de Laurel. L'interface de chat AI de l'entreprise a même été nommée « Mori », en hommage à la phrase latine « memento mori » (souviens-toi que tu dois mourir). Cette réflexion sur la mort n'est pas négative, mais rappelle aux gens de chérir la valeur de chaque minute.
Ce qui m’a le plus touché, c’est l’histoire qu’Alshak a racontée sur sa mère. La fondation de Laurel était intimement liée à la fin de la vie de sa mère – elle est décédée d’un cancer quelques semaines seulement après que l’entreprise ait reçu un tour de table d’amorçage en 2018. « Dans les derniers instants de ma vie, une minute avec elle vaut mieux qu’un million de minutes à faire autre chose », a déclaré Alshak. J’ai réalisé que je ne construisais pas une société d’enregistrement de temps, mais une entreprise qui aidait les gens à comprendre : « Est-ce que je passe mon temps comme je le veux ? » de l’entreprise.
Ce sentiment de mission personnelle s'est transformé en valeur fondamentale de l'entreprise. Alshak souhaite devenir le « miroir » du monde, enseignant au monde cette vérité : « Nous tenons tellement à notre argent, mais nous sommes si désinvoltes avec notre temps. C'est un cadre fondamentalement inversé. » Il espère vivre comme s'il avait 78 ans de vie, 4000 semaines de temps, rendant chaque minute significative.
J'ai découvert que cette philosophie du temps influence profondément la conception des produits de Laurel. Le jeu de mots en grec de l'entreprise est très intéressant : Alshak a mentionné qu'il existe deux mots en grec pour désigner le temps - « chronos » (temps chronologique) et « kairos » (temps perçu). Laurel ne se contente pas de suivre le chronos, mais aide également les gens à optimiser le kairos - permettant aux gens de ressentir la plénitude du temps dans un travail significatif, plutôt que de ressentir l'écoulement du temps dans des tâches inefficaces.
Cette approche axée sur la mission se reflète également dans la vision à long terme de l'entreprise. Alshak espère que Laurel pourra éliminer le concept de "9 à 5 du lundi au vendredi" du vocabulaire anglais. Il croit que le monde futur est celui où les humains travailleront trois à quatre heures par jour, mais créeront deux à trois fois plus de valeur qu'aujourd'hui. Ce n'est pas une fantaisie utopique, mais une attente raisonnable basée sur le développement de la technologie AI.
Je pense que ce sens de la mission est le véritable avantage concurrentiel de Laurel. Dans une industrie technologique de plus en plus homogène, la véritable différenciation provient souvent des motivations profondes et des valeurs des fondateurs. Lorsque votre entreprise ne vise pas seulement à gagner de l'argent, mais à résoudre un problème qui vous tient profondément à cœur, cette passion se transmet à chaque aspect du produit, de l'équipe et de l'expérience client.
Redéfinir l'avenir du travail et de la création de valeur
En étudiant Laurel, je réfléchis sans cesse à une question plus vaste : que signifie cette révolution de l'intelligence temporelle pour l'ensemble de la société ? Je crois que nous sommes à l'aube d'une transformation fondamentale de notre manière de travailler.
D'un point de vue historique, chaque grande révolution technologique redéfinit la nature du travail. La révolution industrielle a conduit les gens de l'agriculture vers l'industrie, la révolution de l'information a créé le concept de travail intellectuel. Aujourd'hui, la révolution de l'IA redéfinit ce qu'est un travail humain véritablement précieux. Les données et les insights fournis par Laurel nous aideront à comprendre cette transformation : quels travaux devraient être automatisés et quels travaux nécessitent la valeur unique de l'humain.
Le futur de l'environnement de travail que j'imagine pourrait ressembler à ceci : les professionnels n'auraient plus besoin de passer du temps sur des tâches répétitives, comme la rédaction de contrats standards, l'organisation de rapports financiers ou la préparation de rapports réguliers. Au contraire, ils se concentreraient sur des travaux de haute valeur nécessitant une pensée créative, une intelligence émotionnelle et un jugement stratégique. L'IA se chargerait de la collecte d'informations et de l'analyse préliminaire, tandis que les humains se concentreraient sur l'interprétation, la prise de décision et la construction de relations.
Ce changement aura également un impact profond sur le modèle d’affaires de l’industrie des services professionnels dans son ensemble. La tarification forfaitaire remplacera la facturation horaire, car les clients se soucient davantage des résultats que du processus. Les données temporelles de Laurel aideront l’entreprise à prédire avec précision le coût réel de différents types de projets, ce qui lui permettra de fournir des services à prix fixe avec une plus grande confiance.
J'ai également vu le sens social de cette transformation. Lorsque le travail devient plus efficace, les gens auront plus de temps pour le développement personnel, les relations familiales et l'engagement communautaire. Ce n'est pas seulement une amélioration de l'efficacité au travail, mais aussi une amélioration de la qualité de vie. Comme le dit Alshak, l'objectif est de permettre aux gens de créer plus de valeur en moins de temps, puis d'utiliser le temps économisé pour les choses vraiment importantes.
Bien sûr, cette transformation apportera également des défis. Certains emplois traditionnels pourraient être remplacés par l'automatisation, ce qui nécessite que l'ensemble du secteur repense la formation des talents et les parcours de développement professionnel. Mais je crois que cette transformation finira par créer davantage d'opportunités de travail significatives et précieuses. La clé est de s'adapter activement à ce changement, et non d'attendre passivement d'être bouleversé.
D'un point de vue investissement, Laurel représente non seulement une entreprise de logiciels prospère, mais aussi un pionnier de la transformation numérique des connaissances. L'infrastructure intelligente temporelle qu'ils ont construite deviendra un élément essentiel de l'exploitation des entreprises à l'ère de l'IA. Comme le dit Frederique Dame de GV : « Laurel crée une couche d'intelligence d'entreprise pour le travail de connaissance, en utilisant l'enregistrement du temps comme point d'insertion du produit. En capturant et en organisant le cycle de vie complet de la manière dont les professionnels passent leur temps, Laurel débloque une nouvelle catégorie de données, rendant le travail lui-même mesurable, optimisable et automatisable. »
La valeur de cette infrastructure continuera de croître avec le développement ultérieur de la technologie AI. À mesure que de plus en plus d'entreprises commencent à déployer des agents AI et des outils d'automatisation, les données temporelles de Laurel deviendront la norme d'or pour évaluer l'efficacité de ces investissements. Ce n'est pas seulement une opportunité de produit, mais aussi une opportunité de plateforme.
Je suis plein d'attentes pour l'avenir de Laurel, non seulement parce qu'ils répondent à une véritable demande de marché énorme, mais aussi parce qu'ils proposent une réflexion profonde sur le temps, le travail et la valeur de la vie. Dans ce monde de plus en plus rapide, les entreprises qui aident les gens à mieux comprendre et utiliser le temps créeront une valeur sociale qui dépasse les retours financiers.
Finalement, l'histoire de Laurel nous apprend que les meilleurs projets entrepreneuriaux viennent souvent des points de douleur personnels des fondateurs et d'un profond sens de la mission. Lorsque les progrès technologiques se combinent à une passion personnelle, il est possible de créer des entreprises qui changent réellement le monde. À une époque où l'IA redéfinit tout, des entreprises comme Laurel, qui allient profondeur technique et humanisme, pourraient être le type de force innovante dont nous avons besoin.