Avez-vous déjà pensé que le réseau a en fait complètement dépassé la capacité de traitement humaine ? Imaginez qu'une entreprise doit suivre chaque jour les variations de prix, les mises à jour de stock et les dynamiques des concurrents sur des milliers de sites web, ces données changeant chaque minute. Les navigateurs traditionnels et les opérations manuelles ne peuvent tout simplement pas y faire face. Lorsque j'ai vu que TinyFish venait de finaliser un tour de financement de 47 millions de dollars, j'ai réalisé que ce n'était pas seulement un tour de financement, mais le début d'une nouvelle ère - l'ère des Agents Web de niveau entreprise. Je réfléchissais à l'application commerciale des agents AI, mais la méthode de TinyFish m'a montré une direction plus réaliste et disruptive : faire en sorte que l'agent AI n'imite pas simplement la navigation humaine sur le web, mais exécute des workflows d'affaires complexes à l'échelle, avec fiabilité et exigences de conformité de niveau entreprise.
Ce tour de financement dirigé par ICONIQ Capital a attiré la participation d'institutions d'investissement renommées telles que USVP, Mango Capital, MongoDB Ventures et Sandberg Bernthal Venture Partners. Il convient de noter en particulier que Sandberg Bernthal Venture Partners est un fonds cofondé par l'ancienne dirigeante de Meta, Sheryl Sandberg, dont la participation ajoute une valeur stratégique importante à ce projet. Cependant, ce qui m'intéresse vraiment, ce n'est pas le financement en soi, mais le fait que TinyFish a déjà été déployé à grande échelle dans les environnements de production de sociétés du Fortune 500 telles que Google, DoorDash et ClassPass, exécutant des millions d'opérations chaque mois. Cela signifie qu'ils ont déjà franchi le fossé entre le démo et la valeur commerciale réelle, ce qui est une réalisation extrêmement rare dans le domaine des agents IA.
L'arrière-plan de l'équipe fondatrice est également très remarquable, reflétant une parfaite combinaison de profondeur technique et de perspicacité commerciale. Le PDG Sudheesh Nair était auparavant président de Nutanix, avec une vaste expérience en développement de produits et en marketing au niveau entreprise. Le cofondateur Shuhao Zhang était un ancien ingénieur chez Meta, ayant participé au développement de GraphQL, et possède une solide expertise technique dans la construction de systèmes à grande échelle. Un autre cofondateur, Keith Zhai, était un ancien journaliste senior au Wall Street Journal, et son expérience médiatique a apporté à l'équipe une perspective unique en matière d'acquisition et d'analyse d'informations. Cette triple combinaison d'expériences techniques, commerciales et médiatiques leur a permis de développer une perspective unique pour comprendre et résoudre les véritables besoins des entreprises en matière d'automatisation réseau. Comme Shuhao l'a mentionné lors d'une interview, "le marketing et le positionnement sont en effet les parties les plus difficiles" lors de la construction d'une entreprise, et le parcours médiatique de Keith compense parfaitement cette lacune.
De l'AgentQL à l'Agent Web d'entreprise : l'évolution technologique
Comprendre le parcours de développement de TinyFish m'a permis d'avoir une compréhension plus profonde de leur accumulation technologique. Cette entreprise a en fait travaillé discrètement pendant 20 mois, même si elle ne sort officiellement de son mode caché que maintenant. Leur premier produit, AgentQL, a établi une base technologique importante pour les agents Web de niveau entreprise. AgentQL résout un problème qui a longtemps préoccupé les développeurs : comment permettre à un agent IA de reconnaître et d'opérer avec précision sur les éléments de la page web.
Shuhao Zhang a observé une tendance importante lors du développement d'AgentQL : "Il y a 20 mois, j'ai vraiment vu une tendance et une transformation vers un monde plus agentiel. À l'époque, c'était encore GPT-3.5, mais j'ai vraiment vu la capacité de raisonnement et la capacité à traiter des tâches complexes. Donc, ce qui manque vraiment, c'est un moyen plus natif à l'IA pour les agents d'accéder au web. " Cette perception est très clé. Les outils d'automatisation de pages web traditionnels dépendent des sélecteurs CSS ou de XPath, ces méthodes échouent souvent face à des noms de classe générés dynamiquement et à une structure de page en constante évolution. AgentQL permet aux développeurs d'utiliser un langage naturel pour décrire les éléments de la page, comme "le bouton de soumission rouge" ou "la carte avec un titre de contenu spécifique".
J'apprécie particulièrement les décisions de conception architecturale d'AgentQL. Il a choisi d'analyser les pages sur la base du DOM plutôt que des captures d'écran, une décision qui repose sur des considérations techniques profondes. Shuhao a expliqué : "Les jeux de données d'entraînement des modèles de langage contiennent beaucoup plus de données HTML et DOM que d'images. De plus, les captures d'écran ont des limitations physiques, surtout lorsque vous avez des pages longues, des défilements horizontaux et verticaux, ou du contenu caché dans des panneaux repliables ; la méthode de capture d'écran présente un ensemble de limitations." Ce choix technique reflète la compréhension profonde de l'équipe des limites des capacités des modèles d'IA.
Le succès d'AgentQL a jeté des bases importantes pour TinyFish. Il a déjà été intégré dans des frameworks AI majeurs tels que LangChain, LlamaIndex et LFlow, servant des milliards d'appels API. Plus important encore, ses innovations dans les extensions Chrome et les outils de développement permettent aux développeurs de vérifier l'exactitude des requêtes avant le déploiement réel. Cette expérience de développement "WYSIWYG" a considérablement réduit le seuil d'utilisation et a également amélioré la fiabilité du déploiement final. D'AgentQL à l'Agent Web de niveau entreprise, TinyFish démontre un chemin d'évolution technologique allant des outils de base aux solutions complètes.
Pourquoi les méthodes traditionnelles d'automatisation réseau sont-elles obsolètes
J'ai observé une tendance évidente au cours des dernières années : le web devient de plus en plus complexe, tandis que nos méthodes d'accès et de traitement des données en ligne sont restées figées il y a dix ans. TinyFish a fait une profonde observation dans son dernier blog : "L'histoire du web a toujours été celle de l'échelle." Des premiers sites statiques à quelques-uns, aux millions de sites pouvant être recherchés via Yahoo et Google, jusqu'aux plateformes de commerce électronique et sociales, l'ensemble des entreprises a finalement migré en ligne. Mais le problème est que la vitesse de croissance du web dépasse de loin notre capacité à le traiter.
Le réseau est maintenant devenu un labyrinthe. Les informations sont cachées derrière des interfaces de connexion, le contenu change avec les scripts et la personnalisation, et les prix s'ajustent chaque minute. Comme le dit TinyFish : "Le web est devenu un labyrinthe, inintelligible à l'échelle humaine." Les outils de scraping web traditionnels et les scripts d'automatisation semblent impuissants face à l'environnement web moderne. Les sites utilisent le chargement dynamique, des mesures anti-scraping et du contenu personnalisé, ce qui rend souvent les méthodes traditionnelles obsolètes.
Il est encore plus important de noter que les applications de niveau entreprise exigent des niveaux de précision, de stabilité et de conformité qui dépassent de loin les besoins des utilisateurs individuels. Sudheesh Nair, le fondateur de TinyFish, a une compréhension approfondie de ce problème. Il a déclaré : "Le web d'aujourd'hui s'étend sur des milliers de plateformes et des milliards de pages, mais les entreprises ne peuvent pas exploiter pleinement son potentiel, car le travail nécessaire pour créer de la valeur commerciale à grande échelle est complexe, manuel et limité par les capacités humaines." Cette observation est très précise. J'ai vu trop d'entreprises consacrer d'importantes ressources humaines à la collecte manuelle d'informations sur la concurrence, au suivi des prix du marché et à la surveillance des variations des stocks, ces tâches étant non seulement inefficaces, mais aussi sujettes à des erreurs.
TinyFish a particulièrement souligné la complexité de l'environnement réseau moderne dans son partage technologique. Shuhao Zhang a mentionné : "Les noms de classes des frameworks réseau modernes sont générés dynamiquement. Si vous actualisez la page, certains sites changeront tout. Le contenu est également dynamique. Ainsi, nth-child changera également l'ordre lorsque vous avez de nouvelles bannières, le carrousel changera." Ce détail technique explique pourquoi les sélecteurs CSS traditionnels et les méthodes XPath ne sont plus fiables.
Je suis particulièrement d'accord avec un point de vue avancé par TinyFish : le réseau a déjà dépassé les capacités des navigateurs. Ils ont écrit dans leur blog : "Créer de nouvelles opportunités et des revenus dépend de milliers de flux de travail fonctionnant sur des milliers de sites, avec des milliards de changements chaque jour. Aucun analyste humain ne peut suivre. Les outils pour consommateurs, ces agents construits pour l'individu un navigateur à la fois, n'ont jamais été conçus pour supporter ce poids." Ce dont les entreprises modernes ont besoin, ce n'est pas de meilleurs navigateurs, mais de systèmes intelligents capables de comprendre et de s'adapter à la complexité du réseau.
La révolution de l'Agent Web de niveau entreprise de TinyFish
La raison pour laquelle la méthode de TinyFish a attiré mon attention est qu'ils ont clairement distingué dès le départ les différences fondamentales entre les agents Web de niveau consommateur et de niveau entreprise. Comme ils l'ont souligné dans leur analyse : "L'agent Web de niveau entreprise est fondamentalement différent du proxy de navigateur de consommation." Les agents de consommation excellent dans le traitement des tâches personnelles, comme l'organisation de voyages ou la fourniture de recommandations personnalisées basées sur l'historique de navigation, qui sont toutes des tâches simples de type un à un. Mais l'agent Web de niveau entreprise doit automatiser des flux de travail commerciaux complexes qui doivent être exécutés des milliers, voire des millions de fois, sans échouer.
Leur agent Web de niveau entreprise possède plusieurs caractéristiques clés qui m'ont permis de voir de réelles avancées technologiques. Tout d'abord, une conception axée sur les résultats, ces agents ne sont pas conçus pour démontrer des capacités technologiques, mais pour réaliser des résultats commerciaux mesurables, tels que la croissance des revenus, l'économie de coûts ou l'augmentation de la part de marché. Deuxièmement, une couverture complète des flux de travail, ils sont capables de traiter chaque étape du processus, et pas seulement des tâches isolées. Troisièmement, une fiabilité et une conformité de niveau entreprise, ce qui signifie qu'ils peuvent répondre aux exigences des grandes organisations mondiales en matière de sécurité, de gouvernance et de temps de fonctionnement.
Ce qui m'a le plus impressionné, c'est leur capacité à une "échelle de niveau planétaire". L'agent Web de TinyFish peut coordonner des actions sur des milliers de plateformes en même temps, une échelle que les outils d'automatisation traditionnels ne peuvent pas atteindre. Imaginez un agent capable de surveiller simultanément les fluctuations de prix de milliers de sites de commerce électronique à travers le monde, d'analyser en temps réel les stratégies promotionnelles des concurrents et d'intégrer ces informations en des insights commerciaux exploitables. Ce n'est pas seulement une avancée technologique, mais une transformation fondamentale de la manière de collecter des informations sur l'intelligence commerciale.
D'un point de vue technique, TinyFish utilise des modèles de raisonnement avancés pour comprendre et s'adapter aux changements de l'environnement réseau. Leur système utilise des modèles d'IA avancés pour le raisonnement et l'exploration, puis encode ces connaissances pour réaliser une exécution à grande échelle rapide et déterministe. Cette approche combine la flexibilité de l'IA et la fiabilité de l'automatisation traditionnelle. Plus important encore, leur infrastructure est capable d'apprendre, de s'adapter et de s'étendre, ce qui signifie que le système devient plus intelligent et fiable avec l'utilisation.
J'apprécie particulièrement les considérations de TinyFish en matière de sécurité et de conformité. Les applications de niveau entreprise ne peuvent pas assumer les risques de fuite de données ou de violations de conformité comme les produits de consommation. L'Agent Web de TinyFish intègre un cadre de sécurité et de gouvernance de niveau entreprise, garantissant que toutes les opérations sont accompagnées de journaux complets et de pistes de vérification. Comme ils le soulignent : "L'agent TinyFish est spécialement conçu pour fonctionner à l'échelle, la fiabilité et la conformité exigées par les entreprises." Cette compréhension approfondie des besoins des entreprises est la raison clé de leur capacité à se déployer avec succès dans des entreprises du Fortune 500.
Dans la conception de l'architecture technique, TinyFish démontre une compréhension profonde des technologies modernes de l'IA. Shuhao Zhang a mentionné dans son partage technique : "Les progrès de l'IA générative et des modèles d'inférence nouvellement publiés rendent le réseau plus complexe, rendant l'accès aux outils traditionnels plus difficile." Mais ce sont également ces modèles d'inférence qui ont permis à l'Agent Web d'entreprise de TinyFish de comprendre et de traiter la complexité du réseau d'aujourd'hui, permettant à l'entreprise d'élargir ses opérations en toute sécurité et de transformer la complexité en avantage commercial.
Des cas d'utilisation réels prouvent la valeur
La théorie, aussi bonne soit-elle, nécessite une validation pratique, et la performance de TinyFish dans ce domaine m'a impressionné. Ils ont déjà réalisé des déploiements à grande échelle dans des entreprises leaders de plusieurs secteurs, et ces cas démontrent la véritable valeur commerciale des agents Web de niveau entreprise. Actuellement, TinyFish gère des centaines de milliers d'agents Web de niveau entreprise, exécutant des millions d'opérations chaque mois pour des entreprises du Fortune 500 et des entreprises à forte croissance, et cette échelle témoigne à elle seule de la maturité de la technologie et de la réalité de la demande du marché.
Dans l'industrie hôtelière, le Web Agent développé par TinyFish pour Google a résolu un défi technologique de longue date. Au Japon, des milliers d'hôtels utilisent des systèmes de réservation obsolètes qui ne peuvent pas s'intégrer directement au moteur de recherche agrégateur de Google. Les solutions traditionnelles exigeaient que ces hôtels mettent à niveau l'ensemble de leur système informatique, ce qui était coûteux et difficile à mettre en œuvre. Le Web Agent de TinyFish est capable d'agréger automatiquement les informations sur les stocks de ces hôtels, permettant aux consommateurs de trouver et de réserver ces chambres via la recherche d'hôtels de Google, sans que les hôtels aient besoin de mettre à jour leur infrastructure. Ce cas illustre parfaitement comment un Web Agent de niveau entreprise peut créer une nouvelle valeur commerciale sans perturber les systèmes existants.
Dans le domaine du transport, une entreprise de VTC de premier plan utilise TinyFish pour collecter des millions de variables de tarification chaque mois, permettant des ajustements dynamiques du marché presque en temps réel. Cette capacité leur permet de réagir rapidement aux stratégies de prix des concurrents, d'optimiser leur propre modèle de tarification et, finalement, d'améliorer leur compétitivité sur le marché et leur rentabilité. Imaginez combien de ressources humaines seraient nécessaires pour collecter et analyser ces données manuellement, et il serait très difficile de garantir la ponctualité et l'exactitude des données.
Les applications dans le domaine du commerce électronique montrent encore plus la puissance de Web Agent. Les marques mondiales peuvent suivre simultanément les prix des concurrents sur des milliers de sites de vente au détail, surveiller les variations de stock et capturer les données promotionnelles. Cette intelligence de marché en temps réel permet aux entreprises d'ajuster rapidement leur stratégie de tarification, de découvrir de nouvelles opportunités de marché et d'éviter de manquer des informations commerciales importantes. Plus important encore, la collecte et l'analyse de ces données sont entièrement automatisées, réduisant considérablement les coûts d'exploitation.
La portée des clients de TinyFish continue de s'élargir. En plus de géants technologiques comme Google et DoorDash, des entreprises en croissance comme ClassPass utilisent également leurs services. Cela indique que la valeur de l'Agent Web d'entreprise ne se limite pas aux grandes entreprises, les entreprises de taille moyenne peuvent également en bénéficier. En particulier dans les secteurs du commerce de détail et du tourisme, TinyFish se concentre sur la surveillance des prix dynamiques, ce qui aide les entreprises à suivre en temps réel les prix, promotions, délais de livraison et niveaux de stock de leurs concurrents.
L'évaluation d'Abhi Shah, directeur de la science des données de DoorDash, est particulièrement convaincante : "La plateforme de TinyFish gère à grande échelle la complexité des interactions réseau. En plus de DoorDash, TinyFish alimente également des flux de travail à haut risque pour les hôtels, le commerce électronique et les plateformes de marché, aidant les entreprises à capturer des données réseau en évolution, à agir plus rapidement et à transformer les changements continus en résultats mesurables." Cette reconnaissance venant d'utilisateurs réels est plus convaincante que n'importe quelle démonstration technique.
D'un point de vue modèle commercial, le succès de TinyFish réside dans leur concentration sur la résolution des véritables douleurs des entreprises, plutôt que de rechercher la nouveauté technologique. Traditionnellement, ces tâches étaient effectuées par de grandes équipes offshore avec une saisie de données manuelle ou traitées par des scripts logiciels personnalisés, mais ces scripts échouent souvent lors des modifications de conception du site web. TinyFish propose une solution plus robuste et évolutive, répondant aux changements rapides de l'environnement numérique grâce à une approche pilotée par l'IA.
Pourquoi les investisseurs sont-ils optimistes à propos de cette direction
La décision d'ICONIQ Capital de mener ce tour de financement m'a beaucoup fait réfléchir. En tant que VC de premier plan axé sur les investissements en phase de croissance, les investissements d'ICONIQ sont généralement motivés par des considérations stratégiques profondes. Leur partenaire Amit Agarwal a évoqué un point clé lors de l'explication de la décision d'investissement : TinyFish a déjà réalisé un déploiement de produit à grande échelle chez des clients qui disposent eux-mêmes de ressources de développement suffisantes pour construire des systèmes similaires. "Ils l'ont déjà opérationnalisé, productisé, pour un déploiement à grande échelle chez deux grands clients disposant de toutes les ressources internes de développement pour construire ce genre de choses," a déclaré Agarwal.
Cette observation est très importante. Des entreprises technologiques comme Google et DoorDash ont tout à fait les capacités de développer leurs propres outils d'automatisation du réseau, mais elles choisissent d'utiliser les solutions de TinyFish, ce qui montre que la valeur fournie par TinyFish dépasse la simple mise en œuvre technique. Je pense que cette valeur se manifeste principalement dans trois domaines : le degré de spécialisation, les effets d'échelle et la capacité d'innovation continue. Le degré de spécialisation se manifeste par la profonde concentration de TinyFish sur le domaine des agents Web d'entreprise. Ils n'essaient pas de créer une plateforme d'IA générale, mais se consacrent à résoudre des problèmes spécifiques aux entreprises dans le domaine de l'automatisation du réseau.
L'équipe d'investissement d'ICONIQ a grandement apprécié les capacités techniques de TinyFish. Amit Agarwal a déclaré : "L'agent Web innovant de TinyFish peut reproduire à grande échelle le comportement humain sur le web, offrant la flexibilité et la fiabilité nécessaires aux entreprises. Cela pose les bases d'une transformation significative dans la manière dont les entreprises et les applications interagissent avec le réseau, collectent des informations et automatisent les flux de travail. Personne d'autre n'a résolu ce problème, TinyFish a déjà livré des résultats dans l'environnement de production de ses clients d'aujourd'hui."
L'effet d'échelle provient de leurs investissements dans les infrastructures. Construire des infrastructures capables de supporter le fonctionnement simultané de centaines de milliers d'agents Web nécessite un investissement technique énorme, ce qui est économiquement peu viable pour la plupart des entreprises. TinyFish a déjà construit de telles infrastructures et possède une capacité de traitement de "niveau planétaire", ce qui leur crée d'importants barrières à la concurrence.
La capacité d'innovation continue pourrait être le facteur le plus important. L'environnement en ligne est en constante évolution, avec de nouvelles technologies anti-bot, de nouvelles architectures de sites et de nouvelles mesures de sécurité qui émergent sans cesse. L'équipe de TinyFish est spécialisée dans la gestion de ces défis, et leurs solutions évoluent avec les changements de l'environnement en ligne. Pour les clients entreprises, cela signifie qu'ils peuvent se concentrer sur leur cœur de métier sans avoir à se soucier de la maintenance et des mises à jour des outils d'automatisation en ligne.
D'un point de vue des opportunités de marché, les investisseurs estiment qu'il s'agit du moment clé pour l'explosion des agents Web de niveau entreprise. Le domaine des agents IA connaît une ruée vers l'or, avec de grandes entreprises technologiques et des start-ups rivalisant pour tirer parti de la transition des modèles de langage statiques vers des agents dynamiques capables d'exécuter des tâches complexes en plusieurs étapes. TinyFish a déjà établi une position technologique de leader et une base de clients à ce moment clé, ce qui crée des conditions favorables pour qu'ils occupent une position avantageuse sur ce marché en forte croissance.
Le nouveau financement fournit à TinyFish des fonds de développement pour trois à quatre ans, ce qui leur permet de continuer à investir dans le développement de produits et à étendre leurs opérations de marketing. Le PDG Sudheesh Nair a clairement indiqué que l'objectif n'était pas seulement d'aider les entreprises à réduire leurs coûts, mais de "aider les entreprises à gagner plus d'argent". Cette approche axée sur la création de valeur incrémentale plutôt que sur l'optimisation des coûts est une raison importante pour laquelle les investisseurs sont optimistes.
Les percées clés et les défis futurs de la technologie des agents IA
D'un point de vue technique, le succès de TinyFish repose sur les récentes avancées des grands modèles de langage et des capacités de raisonnement. Les outils d'automatisation passés dépendaient de règles et de scripts codés en dur, incapables de s'adapter aux changements dynamiques de l'environnement en ligne. Les modèles d'IA actuels possèdent des capacités de raisonnement similaires à celles des humains, capables de comprendre la structure des pages web, de s'adapter aux changements d'interface et de traiter des situations exceptionnelles. Mais comme l'a observé TinyFish : "Les progrès de l'IA générative et des nouveaux modèles de raisonnement rendent le web plus complexe, rendant l'accès aux outils traditionnels plus difficile."
Je m'intéresse particulièrement à la façon dont TinyFish résout les défis clés auxquels les agents AI sont confrontés dans un environnement d'entreprise. Tout d'abord, il y a le problème de la précision. Les applications grand public peuvent tolérer des erreurs occasionnelles, mais les applications de niveau entreprise ont des exigences très élevées en matière de précision. Une erreur de tarification ou une omission de données peut entraîner des pertes commerciales importantes. TinyFish assure la précision et la cohérence des opérations grâce à son infrastructure brevetée, qui est capable d'apprendre et de s'adapter tout en maintenant des normes de fiabilité de niveau entreprise.
Les problèmes d'échelle sont tout aussi critiques. Les utilisateurs individuels n'ont peut-être besoin de traiter que quelques sites à la fois, mais les clients d'entreprise doivent surveiller des milliers de plateformes simultanément. Ce n'est pas seulement une augmentation en quantité, mais aussi un changement qualitatif. Le déploiement à grande échelle nécessite de prendre en compte la gestion des ressources, le traitement des erreurs, l'équilibrage de charge et d'autres problèmes complexes. La capacité "échelle planétaire" de TinyFish démontre leur accumulation technologique dans ce domaine. Leur système utilise des modèles d'IA avancés pour le raisonnement et l'exploration, puis encode ces connaissances pour permettre une exécution à grande échelle rapide et déterministe.
D'un point de vue des détails de mise en œuvre de l'architecture technique, Shuhao Zhang a été confronté à de nombreuses décisions techniques intéressantes pendant le processus de développement. Par exemple, dans le développement d'AgentQL, ils ont choisi d'utiliser le DOM plutôt que des captures d'écran pour analyser les pages, ce qui est basé sur une compréhension approfondie des données d'entraînement du modèle AI et des limitations techniques. Ils ont également développé un système de prétraitement complexe pour gérer la structure complexe des pages web modernes, y compris les iframes imbriquées, le shadow DOM et d'autres détails techniques.
La sécurité et la conformité sont un autre défi clé. Le comportement des entreprises en ligne doit être conforme à diverses lois et réglementations, y compris les lois sur la protection des données et les lois antitrust. L'Agent Web de TinyFish intègre un cadre de sécurité et de gouvernance de niveau entreprise, garantissant que toutes les opérations sont conformes aux exigences de conformité. En particulier, en ce qui concerne le traitement de l'identité des utilisateurs et de l'état d'authentification, Shuhao Zhang a particulièrement souligné les risques de sécurité lors de l'entretien : "Je ne recommande absolument pas aux utilisateurs de partager leurs sessions avec un navigateur à distance. C'est un domaine très flou." Il a conseillé aux entreprises de créer des systèmes d'identité et d'authentification indépendants pour les agents AI.
J'ai également remarqué les innovations de TinyFish en matière de gestion de la complexité réseau. Les sites modernes utilisent diverses technologies pour prévenir l'accès automatisé, y compris les CAPTCHA, l'analyse comportementale, les restrictions IP, etc. L'Agent Web de TinyFish est capable de s'adapter à ces mesures, maintenant une capacité d'accès stable. Cette adaptabilité n'est pas un processus ponctuel, mais un processus d'apprentissage et d'amélioration continu. Ils ont même développé le "mode furtif" pour faire face à la détection anti-bot, en simulant les caractéristiques d'empreinte d'un véritable navigateur pour contourner ces restrictions.
Mais des défis demeurent. Shuhao Zhang admet que, pour des scénarios complexes comme le défilement infini, ils n'ont pas encore trouvé de solution parfaite : "Par définition, c'est infini. Vous devez toujours le découper pour l'adapter à la fenêtre contextuelle, vous devez vous souvenir de l'endroit où vous vous êtes arrêté puis recommencer." Cette technologie reflète honnêtement leur prise de conscience des limites technologiques et indique une direction pour le développement technologique futur.
L'impact profond sur la transformation numérique des entreprises
Je pense que la tendance des agents Web d'entreprise représentée par TinyFish aura un impact profond sur la transformation numérique des entreprises. Comme ils l'ont dit dans le blog de l'entreprise : "Si vous pouvez transformer Internet en données analytiques, cela donnera fondamentalement aux entreprises un avantage que les autres n'ont pas." Les systèmes d'information d'entreprise traditionnels reposent principalement sur des données structurées et des interfaces API, mais une grande quantité d'informations précieuses sur le web existe toujours de manière non structurée. Les agents Web d'entreprise offrent une nouvelle manière d'acquérir et d'exploiter ces informations.
Cette évolution a une signification qui va au-delà du niveau technique, elle est également stratégique. L'avantage concurrentiel des entreprises dépend de plus en plus de la rapidité d'acquisition et de la capacité d'analyse de l'information. Les entreprises qui peuvent obtenir des informations de marché plus rapidement et plus précisément peuvent obtenir un avantage dans la concurrence. L'Agent Web de TinyFish permet aux entreprises de surveiller en temps réel l'ensemble de l'environnement du marché, cette capacité a une valeur immense dans un environnement commercial en rapide évolution. Comme le dit Sudheesh Nair, leur objectif est d'aider les entreprises à "gagner plus d'argent", et pas seulement à réduire les coûts.
D'un point de vue coût, l'Agent Web apporte également des avantages significatifs. Les enquêtes de marché traditionnelles et les analyses de concurrence nécessitent un investissement humain considérable et ne peuvent souvent pas être mises à jour en temps réel. Un Agent Web de niveau entreprise peut fonctionner 24 heures sur 24 sans interruption, à un coût bien inférieur à celui des méthodes manuelles, tout en offrant une plus grande précision et cohérence. Cette amélioration de l'efficacité permet aux entreprises de consacrer plus de ressources à leurs activités principales et à l'innovation.
Je suis particulièrement optimiste quant aux perspectives d'application de Web Agent dans des domaines tels que la gestion de la chaîne d'approvisionnement, le contrôle des risques et la prévision du marché. La gestion de la chaîne d'approvisionnement nécessite une surveillance en temps réel de l'état des fournisseurs, des fluctuations de prix, des niveaux de stock, etc. Le contrôle des risques nécessite la détection rapide des facteurs externes pouvant affecter les affaires. La prévision du marché nécessite l'analyse d'un grand nombre de données de marché et d'informations sur les tendances. Ce sont tous des domaines où Web Agent peut jouer un rôle important. TinyFish se concentre actuellement sur les secteurs de la vente au détail et du tourisme, mais sa technologie peut tout à fait être étendue à d'autres secteurs.
Plus important encore, le Web Agent pourrait changer la manière dont les entreprises obtiennent des informations externes. Dans un modèle traditionnel, les entreprises dépendent principalement de l'achat de services de données tiers ou de la commande d'études à des sociétés de recherche. Mais le Web Agent permet aux entreprises d'accéder directement à des informations les plus récentes et les plus précises depuis la source, réduisant ainsi les intermédiaires et améliorant la rapidité et la fiabilité des informations. Cette capacité à obtenir directement des informations de première main deviendra une source importante d'avantage concurrentiel pour les entreprises.
TinyFish a mentionné un point important dans sa vision technologique : "La technologie, dans son meilleur état, ne demande pas votre attention. Elle s'estompe en arrière-plan, laissant place à l'importance du travail humain." Cette idée reflète leur compréhension profonde de la valeur de la technologie. La meilleure technologie d'entreprise devrait être intangible, permettant aux utilisateurs de se concentrer sur les objectifs commerciaux plutôt que sur les détails techniques. C'est précisément la valeur centrale de l'Agent Web d'entreprise.
Défis à relever et développement futur
Bien que je sois très optimiste quant aux perspectives des agents Web de niveau entreprise, ce domaine fait toujours face à certains défis importants. Le premier est le défi technologique. L'environnement en ligne évolue constamment, avec de nouvelles technologies de lutte contre le scraping et des mesures de sécurité qui apparaissent sans cesse. Les agents Web doivent évoluer en permanence pour s'adapter à ces changements. TinyFish a déjà réalisé des progrès importants dans ce domaine, mais c'est une course technologique sans fin. Comme on dit : "Transformer la complexité du Web d'un obstacle en une opportunité."
Les questions juridiques et éthiques constituent un autre défi important. Bien que la plupart des informations en ligne soient publiques, l'accès automatisé peut néanmoins soulever des controverses juridiques et éthiques. Les réglementations légales concernant les robots d'indexation varient d'un pays à l'autre, et les entreprises doivent s'assurer que leurs actions respectent toutes les lois et règlements pertinents. TinyFish doit trouver un équilibre entre ses capacités techniques et les exigences de conformité. En particulier en ce qui concerne la protection de la vie privée des données et la protection de l'identité des utilisateurs, il est nécessaire d'établir des normes industrielles et des meilleures pratiques.
La concurrence accrue est également un défi réel. Avec la croissance rapide du marché des agents Web de niveau entreprise, de plus en plus d'entreprises entreront dans ce secteur. Les grandes entreprises technologiques pourraient développer leurs propres solutions, et des entreprises de logiciels spécialisées pourraient également lancer des produits concurrents. TinyFish doit continuer à innover pour maintenir son avantage concurrentiel. Cependant, d'après la situation actuelle, ils ont déjà établi un avantage significatif de premier arrivé et des barrières technologiques.
Du point de vue de la constitution d'équipe, TinyFish fait face aux défis typiques des startups technologiques. Shuhao Zhang a mentionné dans une interview : "La partie la plus difficile en tant que fondateur est absolument le positionnement et les affaires", ce qui reflète le défi général auquel sont confrontés les fondateurs technologiques en matière de marketing. Cependant, le parcours médiatique de leur co-fondateur Keith Zhai a apporté un renfort important à l'équipe dans ce domaine.
Je pense que la stratégie de succès de TinyFish devrait se concentrer sur plusieurs aspects clés. Tout d'abord, il s'agit de continuer à approfondir la protection technologique, en particulier en ce qui concerne la capacité à traiter des environnements réseau complexes et des déploiements à grande échelle. Ils doivent maintenir leur avance technologique en matière de capacité d'inférence AI, d'adaptabilité réseau et de fiabilité de niveau entreprise. Deuxièmement, il est nécessaire d'élargir la base de clients, en passant du marché des grandes entreprises à celui des entreprises de taille moyenne. Troisièmement, il faut construire un écosystème en établissant des partenariats avec d'autres fournisseurs de logiciels d'entreprise, afin que le Web Agent fasse partie d'une solution numérique plus vaste.
Du point de vue de l'évolution des produits, TinyFish passe d'outils de base tels que AgentQL à une solution complète d'agent Web d'entreprise. Ils prévoient de lancer officiellement l'entreprise dans un mois ou deux, période durant laquelle davantage de détails sur les produits pourraient être révélés. En termes d'architecture technique, ils construisent l'ensemble de la pile technologique, y compris l'infrastructure de l'environnement d'exécution, le traitement de la logique métier au niveau de l'application, ainsi que les systèmes d'observation, de surveillance et d'authentification.
D'un point de vue de développement industriel, je prédis que les agents Web de niveau entreprise deviendront une composante standard des piles technologiques des entreprises. Tout comme les entreprises d'aujourd'hui utilisent des systèmes tels que CRM et ERP, les entreprises futures utiliseront également des agents Web pour obtenir et analyser des informations externes. La taille de ce marché pourrait atteindre plusieurs milliards de dollars, offrant ainsi d'énormes opportunités de croissance aux premiers participants comme TinyFish.
Finalement, je crois que TinyFish représente non seulement une nouvelle solution technique, mais aussi une transformation fondamentale de la manière dont les entreprises interagissent avec le monde numérique. À une époque où l'information est un avantage concurrentiel, les entreprises qui peuvent mieux comprendre et exploiter l'information en ligne obtiendront un avantage concurrentiel durable. Comme le dit TinyFish : "Concentrez-vous sur ce qui vous touche. Pour tout le reste, il y a TinyFish." Leur financement de 47 millions de dollars n'est que le début de cette transformation, la véritable création de valeur est encore à venir. Transformer la complexité du numérique en opportunités commerciales, c'est là le cœur de la proposition de l'ère des agents Web pour entreprises.
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L'Agent Web de niveau entreprise est arrivé. Laissez l'IA "déplacer des briques" pour gagner beaucoup d'argent pour l'entreprise.
Avez-vous déjà pensé que le réseau a en fait complètement dépassé la capacité de traitement humaine ? Imaginez qu'une entreprise doit suivre chaque jour les variations de prix, les mises à jour de stock et les dynamiques des concurrents sur des milliers de sites web, ces données changeant chaque minute. Les navigateurs traditionnels et les opérations manuelles ne peuvent tout simplement pas y faire face. Lorsque j'ai vu que TinyFish venait de finaliser un tour de financement de 47 millions de dollars, j'ai réalisé que ce n'était pas seulement un tour de financement, mais le début d'une nouvelle ère - l'ère des Agents Web de niveau entreprise. Je réfléchissais à l'application commerciale des agents AI, mais la méthode de TinyFish m'a montré une direction plus réaliste et disruptive : faire en sorte que l'agent AI n'imite pas simplement la navigation humaine sur le web, mais exécute des workflows d'affaires complexes à l'échelle, avec fiabilité et exigences de conformité de niveau entreprise.
Ce tour de financement dirigé par ICONIQ Capital a attiré la participation d'institutions d'investissement renommées telles que USVP, Mango Capital, MongoDB Ventures et Sandberg Bernthal Venture Partners. Il convient de noter en particulier que Sandberg Bernthal Venture Partners est un fonds cofondé par l'ancienne dirigeante de Meta, Sheryl Sandberg, dont la participation ajoute une valeur stratégique importante à ce projet. Cependant, ce qui m'intéresse vraiment, ce n'est pas le financement en soi, mais le fait que TinyFish a déjà été déployé à grande échelle dans les environnements de production de sociétés du Fortune 500 telles que Google, DoorDash et ClassPass, exécutant des millions d'opérations chaque mois. Cela signifie qu'ils ont déjà franchi le fossé entre le démo et la valeur commerciale réelle, ce qui est une réalisation extrêmement rare dans le domaine des agents IA.
L'arrière-plan de l'équipe fondatrice est également très remarquable, reflétant une parfaite combinaison de profondeur technique et de perspicacité commerciale. Le PDG Sudheesh Nair était auparavant président de Nutanix, avec une vaste expérience en développement de produits et en marketing au niveau entreprise. Le cofondateur Shuhao Zhang était un ancien ingénieur chez Meta, ayant participé au développement de GraphQL, et possède une solide expertise technique dans la construction de systèmes à grande échelle. Un autre cofondateur, Keith Zhai, était un ancien journaliste senior au Wall Street Journal, et son expérience médiatique a apporté à l'équipe une perspective unique en matière d'acquisition et d'analyse d'informations. Cette triple combinaison d'expériences techniques, commerciales et médiatiques leur a permis de développer une perspective unique pour comprendre et résoudre les véritables besoins des entreprises en matière d'automatisation réseau. Comme Shuhao l'a mentionné lors d'une interview, "le marketing et le positionnement sont en effet les parties les plus difficiles" lors de la construction d'une entreprise, et le parcours médiatique de Keith compense parfaitement cette lacune.
De l'AgentQL à l'Agent Web d'entreprise : l'évolution technologique
Comprendre le parcours de développement de TinyFish m'a permis d'avoir une compréhension plus profonde de leur accumulation technologique. Cette entreprise a en fait travaillé discrètement pendant 20 mois, même si elle ne sort officiellement de son mode caché que maintenant. Leur premier produit, AgentQL, a établi une base technologique importante pour les agents Web de niveau entreprise. AgentQL résout un problème qui a longtemps préoccupé les développeurs : comment permettre à un agent IA de reconnaître et d'opérer avec précision sur les éléments de la page web.
Shuhao Zhang a observé une tendance importante lors du développement d'AgentQL : "Il y a 20 mois, j'ai vraiment vu une tendance et une transformation vers un monde plus agentiel. À l'époque, c'était encore GPT-3.5, mais j'ai vraiment vu la capacité de raisonnement et la capacité à traiter des tâches complexes. Donc, ce qui manque vraiment, c'est un moyen plus natif à l'IA pour les agents d'accéder au web. " Cette perception est très clé. Les outils d'automatisation de pages web traditionnels dépendent des sélecteurs CSS ou de XPath, ces méthodes échouent souvent face à des noms de classe générés dynamiquement et à une structure de page en constante évolution. AgentQL permet aux développeurs d'utiliser un langage naturel pour décrire les éléments de la page, comme "le bouton de soumission rouge" ou "la carte avec un titre de contenu spécifique".
J'apprécie particulièrement les décisions de conception architecturale d'AgentQL. Il a choisi d'analyser les pages sur la base du DOM plutôt que des captures d'écran, une décision qui repose sur des considérations techniques profondes. Shuhao a expliqué : "Les jeux de données d'entraînement des modèles de langage contiennent beaucoup plus de données HTML et DOM que d'images. De plus, les captures d'écran ont des limitations physiques, surtout lorsque vous avez des pages longues, des défilements horizontaux et verticaux, ou du contenu caché dans des panneaux repliables ; la méthode de capture d'écran présente un ensemble de limitations." Ce choix technique reflète la compréhension profonde de l'équipe des limites des capacités des modèles d'IA.
Le succès d'AgentQL a jeté des bases importantes pour TinyFish. Il a déjà été intégré dans des frameworks AI majeurs tels que LangChain, LlamaIndex et LFlow, servant des milliards d'appels API. Plus important encore, ses innovations dans les extensions Chrome et les outils de développement permettent aux développeurs de vérifier l'exactitude des requêtes avant le déploiement réel. Cette expérience de développement "WYSIWYG" a considérablement réduit le seuil d'utilisation et a également amélioré la fiabilité du déploiement final. D'AgentQL à l'Agent Web de niveau entreprise, TinyFish démontre un chemin d'évolution technologique allant des outils de base aux solutions complètes.
Pourquoi les méthodes traditionnelles d'automatisation réseau sont-elles obsolètes
J'ai observé une tendance évidente au cours des dernières années : le web devient de plus en plus complexe, tandis que nos méthodes d'accès et de traitement des données en ligne sont restées figées il y a dix ans. TinyFish a fait une profonde observation dans son dernier blog : "L'histoire du web a toujours été celle de l'échelle." Des premiers sites statiques à quelques-uns, aux millions de sites pouvant être recherchés via Yahoo et Google, jusqu'aux plateformes de commerce électronique et sociales, l'ensemble des entreprises a finalement migré en ligne. Mais le problème est que la vitesse de croissance du web dépasse de loin notre capacité à le traiter.
Le réseau est maintenant devenu un labyrinthe. Les informations sont cachées derrière des interfaces de connexion, le contenu change avec les scripts et la personnalisation, et les prix s'ajustent chaque minute. Comme le dit TinyFish : "Le web est devenu un labyrinthe, inintelligible à l'échelle humaine." Les outils de scraping web traditionnels et les scripts d'automatisation semblent impuissants face à l'environnement web moderne. Les sites utilisent le chargement dynamique, des mesures anti-scraping et du contenu personnalisé, ce qui rend souvent les méthodes traditionnelles obsolètes.
Il est encore plus important de noter que les applications de niveau entreprise exigent des niveaux de précision, de stabilité et de conformité qui dépassent de loin les besoins des utilisateurs individuels. Sudheesh Nair, le fondateur de TinyFish, a une compréhension approfondie de ce problème. Il a déclaré : "Le web d'aujourd'hui s'étend sur des milliers de plateformes et des milliards de pages, mais les entreprises ne peuvent pas exploiter pleinement son potentiel, car le travail nécessaire pour créer de la valeur commerciale à grande échelle est complexe, manuel et limité par les capacités humaines." Cette observation est très précise. J'ai vu trop d'entreprises consacrer d'importantes ressources humaines à la collecte manuelle d'informations sur la concurrence, au suivi des prix du marché et à la surveillance des variations des stocks, ces tâches étant non seulement inefficaces, mais aussi sujettes à des erreurs.
TinyFish a particulièrement souligné la complexité de l'environnement réseau moderne dans son partage technologique. Shuhao Zhang a mentionné : "Les noms de classes des frameworks réseau modernes sont générés dynamiquement. Si vous actualisez la page, certains sites changeront tout. Le contenu est également dynamique. Ainsi, nth-child changera également l'ordre lorsque vous avez de nouvelles bannières, le carrousel changera." Ce détail technique explique pourquoi les sélecteurs CSS traditionnels et les méthodes XPath ne sont plus fiables.
Je suis particulièrement d'accord avec un point de vue avancé par TinyFish : le réseau a déjà dépassé les capacités des navigateurs. Ils ont écrit dans leur blog : "Créer de nouvelles opportunités et des revenus dépend de milliers de flux de travail fonctionnant sur des milliers de sites, avec des milliards de changements chaque jour. Aucun analyste humain ne peut suivre. Les outils pour consommateurs, ces agents construits pour l'individu un navigateur à la fois, n'ont jamais été conçus pour supporter ce poids." Ce dont les entreprises modernes ont besoin, ce n'est pas de meilleurs navigateurs, mais de systèmes intelligents capables de comprendre et de s'adapter à la complexité du réseau.
La révolution de l'Agent Web de niveau entreprise de TinyFish
La raison pour laquelle la méthode de TinyFish a attiré mon attention est qu'ils ont clairement distingué dès le départ les différences fondamentales entre les agents Web de niveau consommateur et de niveau entreprise. Comme ils l'ont souligné dans leur analyse : "L'agent Web de niveau entreprise est fondamentalement différent du proxy de navigateur de consommation." Les agents de consommation excellent dans le traitement des tâches personnelles, comme l'organisation de voyages ou la fourniture de recommandations personnalisées basées sur l'historique de navigation, qui sont toutes des tâches simples de type un à un. Mais l'agent Web de niveau entreprise doit automatiser des flux de travail commerciaux complexes qui doivent être exécutés des milliers, voire des millions de fois, sans échouer.
Leur agent Web de niveau entreprise possède plusieurs caractéristiques clés qui m'ont permis de voir de réelles avancées technologiques. Tout d'abord, une conception axée sur les résultats, ces agents ne sont pas conçus pour démontrer des capacités technologiques, mais pour réaliser des résultats commerciaux mesurables, tels que la croissance des revenus, l'économie de coûts ou l'augmentation de la part de marché. Deuxièmement, une couverture complète des flux de travail, ils sont capables de traiter chaque étape du processus, et pas seulement des tâches isolées. Troisièmement, une fiabilité et une conformité de niveau entreprise, ce qui signifie qu'ils peuvent répondre aux exigences des grandes organisations mondiales en matière de sécurité, de gouvernance et de temps de fonctionnement.
Ce qui m'a le plus impressionné, c'est leur capacité à une "échelle de niveau planétaire". L'agent Web de TinyFish peut coordonner des actions sur des milliers de plateformes en même temps, une échelle que les outils d'automatisation traditionnels ne peuvent pas atteindre. Imaginez un agent capable de surveiller simultanément les fluctuations de prix de milliers de sites de commerce électronique à travers le monde, d'analyser en temps réel les stratégies promotionnelles des concurrents et d'intégrer ces informations en des insights commerciaux exploitables. Ce n'est pas seulement une avancée technologique, mais une transformation fondamentale de la manière de collecter des informations sur l'intelligence commerciale.
D'un point de vue technique, TinyFish utilise des modèles de raisonnement avancés pour comprendre et s'adapter aux changements de l'environnement réseau. Leur système utilise des modèles d'IA avancés pour le raisonnement et l'exploration, puis encode ces connaissances pour réaliser une exécution à grande échelle rapide et déterministe. Cette approche combine la flexibilité de l'IA et la fiabilité de l'automatisation traditionnelle. Plus important encore, leur infrastructure est capable d'apprendre, de s'adapter et de s'étendre, ce qui signifie que le système devient plus intelligent et fiable avec l'utilisation.
J'apprécie particulièrement les considérations de TinyFish en matière de sécurité et de conformité. Les applications de niveau entreprise ne peuvent pas assumer les risques de fuite de données ou de violations de conformité comme les produits de consommation. L'Agent Web de TinyFish intègre un cadre de sécurité et de gouvernance de niveau entreprise, garantissant que toutes les opérations sont accompagnées de journaux complets et de pistes de vérification. Comme ils le soulignent : "L'agent TinyFish est spécialement conçu pour fonctionner à l'échelle, la fiabilité et la conformité exigées par les entreprises." Cette compréhension approfondie des besoins des entreprises est la raison clé de leur capacité à se déployer avec succès dans des entreprises du Fortune 500.
Dans la conception de l'architecture technique, TinyFish démontre une compréhension profonde des technologies modernes de l'IA. Shuhao Zhang a mentionné dans son partage technique : "Les progrès de l'IA générative et des modèles d'inférence nouvellement publiés rendent le réseau plus complexe, rendant l'accès aux outils traditionnels plus difficile." Mais ce sont également ces modèles d'inférence qui ont permis à l'Agent Web d'entreprise de TinyFish de comprendre et de traiter la complexité du réseau d'aujourd'hui, permettant à l'entreprise d'élargir ses opérations en toute sécurité et de transformer la complexité en avantage commercial.
Des cas d'utilisation réels prouvent la valeur
La théorie, aussi bonne soit-elle, nécessite une validation pratique, et la performance de TinyFish dans ce domaine m'a impressionné. Ils ont déjà réalisé des déploiements à grande échelle dans des entreprises leaders de plusieurs secteurs, et ces cas démontrent la véritable valeur commerciale des agents Web de niveau entreprise. Actuellement, TinyFish gère des centaines de milliers d'agents Web de niveau entreprise, exécutant des millions d'opérations chaque mois pour des entreprises du Fortune 500 et des entreprises à forte croissance, et cette échelle témoigne à elle seule de la maturité de la technologie et de la réalité de la demande du marché.
Dans l'industrie hôtelière, le Web Agent développé par TinyFish pour Google a résolu un défi technologique de longue date. Au Japon, des milliers d'hôtels utilisent des systèmes de réservation obsolètes qui ne peuvent pas s'intégrer directement au moteur de recherche agrégateur de Google. Les solutions traditionnelles exigeaient que ces hôtels mettent à niveau l'ensemble de leur système informatique, ce qui était coûteux et difficile à mettre en œuvre. Le Web Agent de TinyFish est capable d'agréger automatiquement les informations sur les stocks de ces hôtels, permettant aux consommateurs de trouver et de réserver ces chambres via la recherche d'hôtels de Google, sans que les hôtels aient besoin de mettre à jour leur infrastructure. Ce cas illustre parfaitement comment un Web Agent de niveau entreprise peut créer une nouvelle valeur commerciale sans perturber les systèmes existants.
Dans le domaine du transport, une entreprise de VTC de premier plan utilise TinyFish pour collecter des millions de variables de tarification chaque mois, permettant des ajustements dynamiques du marché presque en temps réel. Cette capacité leur permet de réagir rapidement aux stratégies de prix des concurrents, d'optimiser leur propre modèle de tarification et, finalement, d'améliorer leur compétitivité sur le marché et leur rentabilité. Imaginez combien de ressources humaines seraient nécessaires pour collecter et analyser ces données manuellement, et il serait très difficile de garantir la ponctualité et l'exactitude des données.
Les applications dans le domaine du commerce électronique montrent encore plus la puissance de Web Agent. Les marques mondiales peuvent suivre simultanément les prix des concurrents sur des milliers de sites de vente au détail, surveiller les variations de stock et capturer les données promotionnelles. Cette intelligence de marché en temps réel permet aux entreprises d'ajuster rapidement leur stratégie de tarification, de découvrir de nouvelles opportunités de marché et d'éviter de manquer des informations commerciales importantes. Plus important encore, la collecte et l'analyse de ces données sont entièrement automatisées, réduisant considérablement les coûts d'exploitation.
La portée des clients de TinyFish continue de s'élargir. En plus de géants technologiques comme Google et DoorDash, des entreprises en croissance comme ClassPass utilisent également leurs services. Cela indique que la valeur de l'Agent Web d'entreprise ne se limite pas aux grandes entreprises, les entreprises de taille moyenne peuvent également en bénéficier. En particulier dans les secteurs du commerce de détail et du tourisme, TinyFish se concentre sur la surveillance des prix dynamiques, ce qui aide les entreprises à suivre en temps réel les prix, promotions, délais de livraison et niveaux de stock de leurs concurrents.
L'évaluation d'Abhi Shah, directeur de la science des données de DoorDash, est particulièrement convaincante : "La plateforme de TinyFish gère à grande échelle la complexité des interactions réseau. En plus de DoorDash, TinyFish alimente également des flux de travail à haut risque pour les hôtels, le commerce électronique et les plateformes de marché, aidant les entreprises à capturer des données réseau en évolution, à agir plus rapidement et à transformer les changements continus en résultats mesurables." Cette reconnaissance venant d'utilisateurs réels est plus convaincante que n'importe quelle démonstration technique.
D'un point de vue modèle commercial, le succès de TinyFish réside dans leur concentration sur la résolution des véritables douleurs des entreprises, plutôt que de rechercher la nouveauté technologique. Traditionnellement, ces tâches étaient effectuées par de grandes équipes offshore avec une saisie de données manuelle ou traitées par des scripts logiciels personnalisés, mais ces scripts échouent souvent lors des modifications de conception du site web. TinyFish propose une solution plus robuste et évolutive, répondant aux changements rapides de l'environnement numérique grâce à une approche pilotée par l'IA.
Pourquoi les investisseurs sont-ils optimistes à propos de cette direction
La décision d'ICONIQ Capital de mener ce tour de financement m'a beaucoup fait réfléchir. En tant que VC de premier plan axé sur les investissements en phase de croissance, les investissements d'ICONIQ sont généralement motivés par des considérations stratégiques profondes. Leur partenaire Amit Agarwal a évoqué un point clé lors de l'explication de la décision d'investissement : TinyFish a déjà réalisé un déploiement de produit à grande échelle chez des clients qui disposent eux-mêmes de ressources de développement suffisantes pour construire des systèmes similaires. "Ils l'ont déjà opérationnalisé, productisé, pour un déploiement à grande échelle chez deux grands clients disposant de toutes les ressources internes de développement pour construire ce genre de choses," a déclaré Agarwal.
Cette observation est très importante. Des entreprises technologiques comme Google et DoorDash ont tout à fait les capacités de développer leurs propres outils d'automatisation du réseau, mais elles choisissent d'utiliser les solutions de TinyFish, ce qui montre que la valeur fournie par TinyFish dépasse la simple mise en œuvre technique. Je pense que cette valeur se manifeste principalement dans trois domaines : le degré de spécialisation, les effets d'échelle et la capacité d'innovation continue. Le degré de spécialisation se manifeste par la profonde concentration de TinyFish sur le domaine des agents Web d'entreprise. Ils n'essaient pas de créer une plateforme d'IA générale, mais se consacrent à résoudre des problèmes spécifiques aux entreprises dans le domaine de l'automatisation du réseau.
L'équipe d'investissement d'ICONIQ a grandement apprécié les capacités techniques de TinyFish. Amit Agarwal a déclaré : "L'agent Web innovant de TinyFish peut reproduire à grande échelle le comportement humain sur le web, offrant la flexibilité et la fiabilité nécessaires aux entreprises. Cela pose les bases d'une transformation significative dans la manière dont les entreprises et les applications interagissent avec le réseau, collectent des informations et automatisent les flux de travail. Personne d'autre n'a résolu ce problème, TinyFish a déjà livré des résultats dans l'environnement de production de ses clients d'aujourd'hui."
L'effet d'échelle provient de leurs investissements dans les infrastructures. Construire des infrastructures capables de supporter le fonctionnement simultané de centaines de milliers d'agents Web nécessite un investissement technique énorme, ce qui est économiquement peu viable pour la plupart des entreprises. TinyFish a déjà construit de telles infrastructures et possède une capacité de traitement de "niveau planétaire", ce qui leur crée d'importants barrières à la concurrence.
La capacité d'innovation continue pourrait être le facteur le plus important. L'environnement en ligne est en constante évolution, avec de nouvelles technologies anti-bot, de nouvelles architectures de sites et de nouvelles mesures de sécurité qui émergent sans cesse. L'équipe de TinyFish est spécialisée dans la gestion de ces défis, et leurs solutions évoluent avec les changements de l'environnement en ligne. Pour les clients entreprises, cela signifie qu'ils peuvent se concentrer sur leur cœur de métier sans avoir à se soucier de la maintenance et des mises à jour des outils d'automatisation en ligne.
D'un point de vue des opportunités de marché, les investisseurs estiment qu'il s'agit du moment clé pour l'explosion des agents Web de niveau entreprise. Le domaine des agents IA connaît une ruée vers l'or, avec de grandes entreprises technologiques et des start-ups rivalisant pour tirer parti de la transition des modèles de langage statiques vers des agents dynamiques capables d'exécuter des tâches complexes en plusieurs étapes. TinyFish a déjà établi une position technologique de leader et une base de clients à ce moment clé, ce qui crée des conditions favorables pour qu'ils occupent une position avantageuse sur ce marché en forte croissance.
Le nouveau financement fournit à TinyFish des fonds de développement pour trois à quatre ans, ce qui leur permet de continuer à investir dans le développement de produits et à étendre leurs opérations de marketing. Le PDG Sudheesh Nair a clairement indiqué que l'objectif n'était pas seulement d'aider les entreprises à réduire leurs coûts, mais de "aider les entreprises à gagner plus d'argent". Cette approche axée sur la création de valeur incrémentale plutôt que sur l'optimisation des coûts est une raison importante pour laquelle les investisseurs sont optimistes.
Les percées clés et les défis futurs de la technologie des agents IA
D'un point de vue technique, le succès de TinyFish repose sur les récentes avancées des grands modèles de langage et des capacités de raisonnement. Les outils d'automatisation passés dépendaient de règles et de scripts codés en dur, incapables de s'adapter aux changements dynamiques de l'environnement en ligne. Les modèles d'IA actuels possèdent des capacités de raisonnement similaires à celles des humains, capables de comprendre la structure des pages web, de s'adapter aux changements d'interface et de traiter des situations exceptionnelles. Mais comme l'a observé TinyFish : "Les progrès de l'IA générative et des nouveaux modèles de raisonnement rendent le web plus complexe, rendant l'accès aux outils traditionnels plus difficile."
Je m'intéresse particulièrement à la façon dont TinyFish résout les défis clés auxquels les agents AI sont confrontés dans un environnement d'entreprise. Tout d'abord, il y a le problème de la précision. Les applications grand public peuvent tolérer des erreurs occasionnelles, mais les applications de niveau entreprise ont des exigences très élevées en matière de précision. Une erreur de tarification ou une omission de données peut entraîner des pertes commerciales importantes. TinyFish assure la précision et la cohérence des opérations grâce à son infrastructure brevetée, qui est capable d'apprendre et de s'adapter tout en maintenant des normes de fiabilité de niveau entreprise.
Les problèmes d'échelle sont tout aussi critiques. Les utilisateurs individuels n'ont peut-être besoin de traiter que quelques sites à la fois, mais les clients d'entreprise doivent surveiller des milliers de plateformes simultanément. Ce n'est pas seulement une augmentation en quantité, mais aussi un changement qualitatif. Le déploiement à grande échelle nécessite de prendre en compte la gestion des ressources, le traitement des erreurs, l'équilibrage de charge et d'autres problèmes complexes. La capacité "échelle planétaire" de TinyFish démontre leur accumulation technologique dans ce domaine. Leur système utilise des modèles d'IA avancés pour le raisonnement et l'exploration, puis encode ces connaissances pour permettre une exécution à grande échelle rapide et déterministe.
D'un point de vue des détails de mise en œuvre de l'architecture technique, Shuhao Zhang a été confronté à de nombreuses décisions techniques intéressantes pendant le processus de développement. Par exemple, dans le développement d'AgentQL, ils ont choisi d'utiliser le DOM plutôt que des captures d'écran pour analyser les pages, ce qui est basé sur une compréhension approfondie des données d'entraînement du modèle AI et des limitations techniques. Ils ont également développé un système de prétraitement complexe pour gérer la structure complexe des pages web modernes, y compris les iframes imbriquées, le shadow DOM et d'autres détails techniques.
La sécurité et la conformité sont un autre défi clé. Le comportement des entreprises en ligne doit être conforme à diverses lois et réglementations, y compris les lois sur la protection des données et les lois antitrust. L'Agent Web de TinyFish intègre un cadre de sécurité et de gouvernance de niveau entreprise, garantissant que toutes les opérations sont conformes aux exigences de conformité. En particulier, en ce qui concerne le traitement de l'identité des utilisateurs et de l'état d'authentification, Shuhao Zhang a particulièrement souligné les risques de sécurité lors de l'entretien : "Je ne recommande absolument pas aux utilisateurs de partager leurs sessions avec un navigateur à distance. C'est un domaine très flou." Il a conseillé aux entreprises de créer des systèmes d'identité et d'authentification indépendants pour les agents AI.
J'ai également remarqué les innovations de TinyFish en matière de gestion de la complexité réseau. Les sites modernes utilisent diverses technologies pour prévenir l'accès automatisé, y compris les CAPTCHA, l'analyse comportementale, les restrictions IP, etc. L'Agent Web de TinyFish est capable de s'adapter à ces mesures, maintenant une capacité d'accès stable. Cette adaptabilité n'est pas un processus ponctuel, mais un processus d'apprentissage et d'amélioration continu. Ils ont même développé le "mode furtif" pour faire face à la détection anti-bot, en simulant les caractéristiques d'empreinte d'un véritable navigateur pour contourner ces restrictions.
Mais des défis demeurent. Shuhao Zhang admet que, pour des scénarios complexes comme le défilement infini, ils n'ont pas encore trouvé de solution parfaite : "Par définition, c'est infini. Vous devez toujours le découper pour l'adapter à la fenêtre contextuelle, vous devez vous souvenir de l'endroit où vous vous êtes arrêté puis recommencer." Cette technologie reflète honnêtement leur prise de conscience des limites technologiques et indique une direction pour le développement technologique futur.
L'impact profond sur la transformation numérique des entreprises
Je pense que la tendance des agents Web d'entreprise représentée par TinyFish aura un impact profond sur la transformation numérique des entreprises. Comme ils l'ont dit dans le blog de l'entreprise : "Si vous pouvez transformer Internet en données analytiques, cela donnera fondamentalement aux entreprises un avantage que les autres n'ont pas." Les systèmes d'information d'entreprise traditionnels reposent principalement sur des données structurées et des interfaces API, mais une grande quantité d'informations précieuses sur le web existe toujours de manière non structurée. Les agents Web d'entreprise offrent une nouvelle manière d'acquérir et d'exploiter ces informations.
Cette évolution a une signification qui va au-delà du niveau technique, elle est également stratégique. L'avantage concurrentiel des entreprises dépend de plus en plus de la rapidité d'acquisition et de la capacité d'analyse de l'information. Les entreprises qui peuvent obtenir des informations de marché plus rapidement et plus précisément peuvent obtenir un avantage dans la concurrence. L'Agent Web de TinyFish permet aux entreprises de surveiller en temps réel l'ensemble de l'environnement du marché, cette capacité a une valeur immense dans un environnement commercial en rapide évolution. Comme le dit Sudheesh Nair, leur objectif est d'aider les entreprises à "gagner plus d'argent", et pas seulement à réduire les coûts.
D'un point de vue coût, l'Agent Web apporte également des avantages significatifs. Les enquêtes de marché traditionnelles et les analyses de concurrence nécessitent un investissement humain considérable et ne peuvent souvent pas être mises à jour en temps réel. Un Agent Web de niveau entreprise peut fonctionner 24 heures sur 24 sans interruption, à un coût bien inférieur à celui des méthodes manuelles, tout en offrant une plus grande précision et cohérence. Cette amélioration de l'efficacité permet aux entreprises de consacrer plus de ressources à leurs activités principales et à l'innovation.
Je suis particulièrement optimiste quant aux perspectives d'application de Web Agent dans des domaines tels que la gestion de la chaîne d'approvisionnement, le contrôle des risques et la prévision du marché. La gestion de la chaîne d'approvisionnement nécessite une surveillance en temps réel de l'état des fournisseurs, des fluctuations de prix, des niveaux de stock, etc. Le contrôle des risques nécessite la détection rapide des facteurs externes pouvant affecter les affaires. La prévision du marché nécessite l'analyse d'un grand nombre de données de marché et d'informations sur les tendances. Ce sont tous des domaines où Web Agent peut jouer un rôle important. TinyFish se concentre actuellement sur les secteurs de la vente au détail et du tourisme, mais sa technologie peut tout à fait être étendue à d'autres secteurs.
Plus important encore, le Web Agent pourrait changer la manière dont les entreprises obtiennent des informations externes. Dans un modèle traditionnel, les entreprises dépendent principalement de l'achat de services de données tiers ou de la commande d'études à des sociétés de recherche. Mais le Web Agent permet aux entreprises d'accéder directement à des informations les plus récentes et les plus précises depuis la source, réduisant ainsi les intermédiaires et améliorant la rapidité et la fiabilité des informations. Cette capacité à obtenir directement des informations de première main deviendra une source importante d'avantage concurrentiel pour les entreprises.
TinyFish a mentionné un point important dans sa vision technologique : "La technologie, dans son meilleur état, ne demande pas votre attention. Elle s'estompe en arrière-plan, laissant place à l'importance du travail humain." Cette idée reflète leur compréhension profonde de la valeur de la technologie. La meilleure technologie d'entreprise devrait être intangible, permettant aux utilisateurs de se concentrer sur les objectifs commerciaux plutôt que sur les détails techniques. C'est précisément la valeur centrale de l'Agent Web d'entreprise.
Défis à relever et développement futur
Bien que je sois très optimiste quant aux perspectives des agents Web de niveau entreprise, ce domaine fait toujours face à certains défis importants. Le premier est le défi technologique. L'environnement en ligne évolue constamment, avec de nouvelles technologies de lutte contre le scraping et des mesures de sécurité qui apparaissent sans cesse. Les agents Web doivent évoluer en permanence pour s'adapter à ces changements. TinyFish a déjà réalisé des progrès importants dans ce domaine, mais c'est une course technologique sans fin. Comme on dit : "Transformer la complexité du Web d'un obstacle en une opportunité."
Les questions juridiques et éthiques constituent un autre défi important. Bien que la plupart des informations en ligne soient publiques, l'accès automatisé peut néanmoins soulever des controverses juridiques et éthiques. Les réglementations légales concernant les robots d'indexation varient d'un pays à l'autre, et les entreprises doivent s'assurer que leurs actions respectent toutes les lois et règlements pertinents. TinyFish doit trouver un équilibre entre ses capacités techniques et les exigences de conformité. En particulier en ce qui concerne la protection de la vie privée des données et la protection de l'identité des utilisateurs, il est nécessaire d'établir des normes industrielles et des meilleures pratiques.
La concurrence accrue est également un défi réel. Avec la croissance rapide du marché des agents Web de niveau entreprise, de plus en plus d'entreprises entreront dans ce secteur. Les grandes entreprises technologiques pourraient développer leurs propres solutions, et des entreprises de logiciels spécialisées pourraient également lancer des produits concurrents. TinyFish doit continuer à innover pour maintenir son avantage concurrentiel. Cependant, d'après la situation actuelle, ils ont déjà établi un avantage significatif de premier arrivé et des barrières technologiques.
Du point de vue de la constitution d'équipe, TinyFish fait face aux défis typiques des startups technologiques. Shuhao Zhang a mentionné dans une interview : "La partie la plus difficile en tant que fondateur est absolument le positionnement et les affaires", ce qui reflète le défi général auquel sont confrontés les fondateurs technologiques en matière de marketing. Cependant, le parcours médiatique de leur co-fondateur Keith Zhai a apporté un renfort important à l'équipe dans ce domaine.
Je pense que la stratégie de succès de TinyFish devrait se concentrer sur plusieurs aspects clés. Tout d'abord, il s'agit de continuer à approfondir la protection technologique, en particulier en ce qui concerne la capacité à traiter des environnements réseau complexes et des déploiements à grande échelle. Ils doivent maintenir leur avance technologique en matière de capacité d'inférence AI, d'adaptabilité réseau et de fiabilité de niveau entreprise. Deuxièmement, il est nécessaire d'élargir la base de clients, en passant du marché des grandes entreprises à celui des entreprises de taille moyenne. Troisièmement, il faut construire un écosystème en établissant des partenariats avec d'autres fournisseurs de logiciels d'entreprise, afin que le Web Agent fasse partie d'une solution numérique plus vaste.
Du point de vue de l'évolution des produits, TinyFish passe d'outils de base tels que AgentQL à une solution complète d'agent Web d'entreprise. Ils prévoient de lancer officiellement l'entreprise dans un mois ou deux, période durant laquelle davantage de détails sur les produits pourraient être révélés. En termes d'architecture technique, ils construisent l'ensemble de la pile technologique, y compris l'infrastructure de l'environnement d'exécution, le traitement de la logique métier au niveau de l'application, ainsi que les systèmes d'observation, de surveillance et d'authentification.
D'un point de vue de développement industriel, je prédis que les agents Web de niveau entreprise deviendront une composante standard des piles technologiques des entreprises. Tout comme les entreprises d'aujourd'hui utilisent des systèmes tels que CRM et ERP, les entreprises futures utiliseront également des agents Web pour obtenir et analyser des informations externes. La taille de ce marché pourrait atteindre plusieurs milliards de dollars, offrant ainsi d'énormes opportunités de croissance aux premiers participants comme TinyFish.
Finalement, je crois que TinyFish représente non seulement une nouvelle solution technique, mais aussi une transformation fondamentale de la manière dont les entreprises interagissent avec le monde numérique. À une époque où l'information est un avantage concurrentiel, les entreprises qui peuvent mieux comprendre et exploiter l'information en ligne obtiendront un avantage concurrentiel durable. Comme le dit TinyFish : "Concentrez-vous sur ce qui vous touche. Pour tout le reste, il y a TinyFish." Leur financement de 47 millions de dollars n'est que le début de cette transformation, la véritable création de valeur est encore à venir. Transformer la complexité du numérique en opportunités commerciales, c'est là le cœur de la proposition de l'ère des agents Web pour entreprises.