Un créneau aussi confidentiel de l'IA à l'étranger parvient à lever 100 millions de dollars
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Un créneau aussi confidentiel de l'IA à l'étranger parvient à lever 100 millions de dollars
Laurel s'attaque avec l'IA à un problème crucial dans un secteur d'une valeur de plusieurs milliers de milliards de dollars : rendre le temps des travailleurs du savoir visible, mesurable et optimisable.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesRédaction : Leo, Deep Circle
Avez-vous déjà pensé à pourquoi l'industrie manufacturière peut calculer au cent près le coût de production d'une voiture, et le commerce de détail suivre précisément chaque article en stock, tandis que les cabinets d'avocats, de comptables ou de consultants ignorent tout de leur ressource la plus précieuse — le temps humain ? Cette question m'a longtemps hanté, jusqu'à ce que j'apprenne que Laurel venait de lever 100 millions de dollars lors d'une série C. L'entreprise utilise l'IA pour résoudre un problème structurel pesant plusieurs milliers de milliards de dollars : rendre le temps des travailleurs intellectuels visible, mesurable et optimisable.
Après une analyse approfondie, j'ai découvert que Laurel ne se contente pas de suivre le temps. Elle construit la première plateforme mondiale d’intelligence temporelle par IA, s’attaquant à ce que son fondateur Ryan Alshak appelle le « défi de l’intelligence du temps » — l’incapacité des secteurs intellectuels à relier précisément leurs efforts temporels aux résultats commerciaux. À l’ère de l’IA, quantifier et comprendre le capital humain n’est plus un luxe, mais une nécessité vitale pour les entreprises. Ce tour de table a été mené par IVP, avec la participation de GV (Google Ventures) et 01A, ainsi que de nouveaux investisseurs comme DST Global, Kevin Weil d’OpenAI, Alexis Ohanian et Vladimir Fedorov, CTO de GitHub.
La douleur et l’éveil de la facturation à six minutes
Le problème remonte à des décennies de pratiques figées dans les services professionnels. Avocats, comptables et consultants doivent facturer leur temps par tranches de six minutes afin de permettre une facturation horaire. Ryan Alshak, ancien avocat, a vécu cette contrainte de l’intérieur : « C’est comme si, un samedi soir très chargé, j’étais chef cuisinier devant préparer un repas pour 500 personnes, tout en étant obligé de noter chaque ingrédient utilisé. Ce processus est à la fois distrayant et inhumain. »
Je comprends parfaitement cette frustration. Imaginez que vous veniez de terminer une analyse juridique complexe, l’esprit encore clair, et que vous deviez soudain interrompre votre élan pour vous souvenir : combien de temps ai-je passé à consulter des documents ? Combien de minutes pour rédiger ce mémo ? De quoi ai-je parlé avec le client au téléphone ? Cette interruption forcée nuit non seulement à l’efficacité, mais fait aussi sentir aux professionnels qu’ils sont surveillés comme des ouvriers en usine, plutôt que valorisés comme des experts fournissant une prestation intellectuelle.
L'épiphanie d’Alshak fut simple : « Pourquoi devrais-je dire à la machine ce que j’ai fait, au lieu de laisser la machine me rappeler ce que j’ai fait ? » Derrière cette question apparemment anodine se cache une intuition contre-intuitive : les avocats, comptables et consultants sous-facturent souvent, car ils oublient une partie de leur travail. Si l’on peut à la fois augmenter les profits du client (l’entreprise) et économiser du temps à l’utilisateur (le professionnel), on tient là les bases idéales pour créer une entreprise.
Cette souffrance est bien plus répandue que je ne le pensais. Selon les données de Laurel, les professionnels récupèrent en moyenne plus de 28 minutes de temps facturable par jour auparavant perdues à cause d’oublis. À un tarif moyen de 375 dollars de l’heure, cela représente un gain quotidien de 175 dollars par professionnel. Pour un grand cabinet comptant des centaines de collaborateurs, le montant devient impressionnant.
Les quatre piliers de la refonte de la gestion du temps par l’IA
La solution proposée par Laurel semble intuitive, mais sa mise en œuvre constitue un défi technique extrêmement complexe. J’ai appris qu’il fallait surmonter quatre obstacles techniques majeurs, chacun d’un niveau élevé.
Le premier défi est celui du suivi des traces numériques. Laurel doit s’intégrer à tous les outils numériques utilisés par l’utilisateur : Slack, Microsoft Outlook, Zoom, etc. Seule une IA capable de « voir » toutes les activités professionnelles sur ces plateformes peut reconstruire fidèlement le parcours de travail. C’est comme installer, dans l’environnement numérique du travailleur, un système de surveillance omniprésent mais totalement transparent, qui enregistre chaque clic, chaque modification de document, chaque appel.
Le deuxième niveau concerne l’intégration profonde des applications d’IA. Laurel emploie diverses technologies d’IA pour traiter ces traces numériques : algorithmes de regroupement de données pour catégoriser les tâches, modèles d’apprentissage automatique pour attribuer les tâches aux clients et projets concernés, IA générative pour produire des descriptions de tâches, et enfin apprentissage automatique pour coder et classifier chaque activité. Il ne s’agit pas simplement d’interfacer ChatGPT, mais de concevoir un système d’IA spécialement optimisé pour les flux de travail des services professionnels.
Le troisième volet est l’équilibre subtil entre homme et machine. Le système génère un projet de feuille de temps que l’utilisateur peut modifier, ajouter ou supprimer. Ce design « homme dans la boucle » garantit à la fois l’exactitude et permet à l’IA d’apprendre continuellement. Chaque interaction améliore le système, créant un cercle vertueux.
Le quatrième pas est l’intégration fluide avec les systèmes de facturation existants. Une fois la feuille de temps validée, les données sont automatiquement transmises au système de facturation du cabinet, sans perturber les processus administratifs. Ainsi, l’expérience utilisateur passe de « remplir une feuille de temps » à « valider une feuille de temps », réduisant considérablement la charge mentale.
L’ingéniosité du processus tient à ce qu’il n’oblige pas l’utilisateur à changer ses habitudes. Il fonctionne en arrière-plan, demandant uniquement une validation finale. Cette philosophie produit reflète une vision profonde : la meilleure technologie est celle qu’on ne voit pas ; elle simplifie ce qui est complexe, sans imposer de nouvelles charges d’apprentissage.
Du perdant du legal tech au pionnier de l’ère de l’IA
Le succès de Laurel n’a rien d’automatique. En réalité, l’entreprise a connu une renaissance complète. Créée initialement en 2016 sous le nom « Time by Ping », elle a traversé des années difficiles. Alshak reconnaît deux erreurs majeures : une focalisation excessive sur le seul marché juridique, et une technologie de traitement du langage naturel encore immature à l’époque.
Le tournant arrive en 2022, quand Alshak obtient un accès anticipé à GPT-3 d’OpenAI. Il prend alors une décision audacieuse : suspendre toutes les activités et reconstruire entièrement le produit. Dans le monde des startups, c’est une démarche rarissime. On vous dit généralement : « Ne jamais tout recommencer, itérer plutôt ». Mais Alshak choisit de braver la sagesse conventionnelle, ce qui, selon moi, incarne l’esprit véritable de l’entrepreneur — celui prêt à prendre de grands risques pour une vision plus grande.
Quand ChatGPT sort en novembre 2022, la perception du marché sur l’IA change radicalement. Comme le décrit Alshak : « Je suis passé du statut de fou à celui d’expert sollicité par les entreprises. » Ce renversement dramatique a permis à l’entreprise de passer, en 24 mois, d’un chiffre d’affaires nul à 26 millions de dollars de valeur contractuelle.
Renommer l’entreprise en Laurel ne signifie pas seulement un rebranding, mais symbolise une transformation complète de culture et de valeurs fondamentales. Le choix du nom est lui-même significatif : Alshak voulait un nom intemporel, loin des appellations typiques de startup, un nom qui aurait pu exister en 1600, en 2000 ou en 4000. « Laurel » (laurier) symbolisait, dans la Grèce antique, les accomplissements en poésie et en sport. Il souhaite que les gens ressentent de la fierté, et non de la peur ou de l’oppression, en consultant leur feuille de temps.
Cette histoire de renaissance m’a profondément touché. Elle montre que dans un environnement technologique en mutation rapide, le choix le plus courageux n’est parfois pas de persévérer, mais d’admettre ses erreurs et de changer radicalement de cap. L’exemple de Laurel prouve que l’innovation authentique exige parfois cette détermination à tout recommencer.
Pourquoi l’heure est venue pour la gestion du temps par l’IA
Je me suis longtemps demandé pourquoi Laurel réussit justement maintenant. Selon moi, trois facteurs clés s’allient parfaitement : maturité technologique, sensibilisation du marché et urgence commerciale.
La percée technologique est la base. Ces dernières années, les grands modèles linguistiques ont atteint un niveau où ils comprennent précisément les contextes complexes du travail. Il ne s’agit plus seulement de compréhension du langage, mais surtout de capacité à décomposer une intention globale en étapes exécutables. Quand je dis : « Préparer la liste de due diligence pour le projet de fusion-acquisition du client ABC », l’IA doit comprendre les domaines juridiques impliqués, les types de documents requis, la durée estimée, etc. Cette finesse d’analyse était impossible il y a quelques années.
Le changement de mentalité du marché est tout aussi crucial. La popularité massive de ChatGPT a convaincu même les institutions les plus conservatrices d’adopter l’IA. J’ai remarqué un phénomène frappant : en 2018-2019, quand Alshak présentait l’IA aux cabinets d’avocats, on lui répondait : « Nous ne sommes pas sûrs que le cloud soit l’avenir, encore moins l’IA. » Aujourd’hui, ces mêmes entreprises l’appellent pour savoir comment déployer des solutions d’IA. Ce changement de posture ouvre à Laurel une fenêtre d’opportunité sans précédent.
L’urgence commerciale provient du contexte économique. En période de resserrement budgétaire, les cabinets subissent une pression accrue sur l’efficacité. Les clients refusent de payer pour de l’inefficacité, et le modèle de prix fixes gagne du terrain, obligeant les cabinets à connaître exactement le coût réel de chaque prestation. Comme le souligne Ajay Vashee d’IVP : « Quand tu vends de l’argent en période de crise, tu traverses beaucoup de bruit. » Laurel ne vend pas une fonctionnalité, mais une croissance bénéficiaire tangible — une proposition convaincante en tout contexte économique.
Un autre facteur, souvent négligé, est la demande croissante de mesure du ROI de l’IA. Les entreprises prévoient d’investir plus de 1 000 milliards de dollars dans l’IA d’ici cinq ans, mais évaluer ces retombées reste une boîte noire. La plupart se contentent d’enquêtes ou de taux d’utilisation comme indicateurs indirects, peu fiables. La plateforme de données temporelles de Laurel permet une mesure quantitative et vérifiable de l’efficacité de l’IA — un atout précieux pour les entreprises tenues de justifier leur retour sur investissement auprès de leurs actionnaires.
Cette convergence de facteurs crée les conditions idéales pour la croissance fulgurante de Laurel. Sur le plan des chiffres, son revenu annuel récurrent a bondi de 300 % en 12 mois, son volume d’utilisation a augmenté de 500 %, et elle collabore désormais avec plus de 100 des meilleurs cabinets juridiques, comptables et de conseil aux États-Unis, au Royaume-Uni, en Europe, en Australie et au Canada. Ces données traduisent un éveil collectif face à une transformation structurelle du secteur.
La valeur profonde derrière les cas clients
J’ai toujours pensé que la meilleure validation d’un produit vient des retours authentiques des clients, et Laurel excelle en la matière. Selon IVP, c’est la seule entreprise qu’ils aient évaluée à avoir obtenu partout un score de satisfaction client parfait : 10/10. Mais ce qui m’intéresse davantage, c’est ce qu’il y a derrière ces chiffres.
Le témoignage de Matt Newnes, associé chez Ernst & Young et responsable de la transformation fiscale, est particulièrement convaincant : « J’ai personnellement expérimenté comment Laurel transforme notre approche de l’intelligence temporelle. Le processus manuel de saisie du temps est désormais fortement automatisé. Laurel aide nos collaborateurs à mieux documenter leur temps, mais aussi à mieux comprendre les modes de travail de nos équipes, à identifier les meilleures pratiques, et à garantir les meilleurs résultats pour nos clients. C’est l’une de nos investitions IA les plus impactantes. »
Ces mots m’ont amené à une réflexion plus profonde : la valeur du suivi du temps va bien au-delà de la facturation. Elle réside dans la compréhension des modes de travail. Quand une entreprise distingue clairement ce qui est efficace de ce qui ne l’est pas, elle peut standardiser les meilleures pratiques et améliorer la performance collective. Cette capacité d’apprentissage organisationnel pourrait être encore plus précieuse que la croissance directe du chiffre d’affaires.
Le point de vue de David Cunningham, Chief Innovation Officer du cabinet Reed Smith, est également éclairant : « Alors que les cabinets évaluent l’impact de l’IA et des prix fixes, obtenir une intelligence fine avec moins d’efforts est essentiel pour redéfinir la valeur à l’intérieur du cabinet et vis-à-vis des clients. » Le mot-clé ici est « intelligence fine » — pas de simples statistiques temporelles, mais des insights profonds capables d’éclairer les décisions stratégiques.
Les propos de Tom Barry, managing partner du cabinet GHJ, m’ont marqué : « Savez-vous combien d’insights commerciaux nous tirons de cette plateforme ? Nous jouons désormais un jeu à long terme : ce n’est plus seulement un outil de suivi du temps. » Ce passage d’une logique d’outil à une logique de plateforme, selon moi, constitue l’avantage concurrentiel fondamental de Laurel.
Sur le plan financier, les clients de Laurel rapportent une hausse de profitabilité de 4 à 11 %, principalement grâce aux 28 minutes supplémentaires de temps facturable par professionnel et par jour, ainsi qu’à un taux de réalisation accru de 1 à 4 %. Ces chiffres ont été vérifiés par audit indépendant des Big Four. Plus important encore, les professionnels économisent 80 % du temps passé sur la saisie manuelle, leur permettant de se concentrer sur des tâches à haute valeur ajoutée : développement commercial, gestion relationnelle, réflexion stratégique.
Ces cas concrets m’ont révélé une image plus vaste : Laurel ne résout pas seulement un problème de suivi du temps, elle redéfinit la manière dont les services professionnels travaillent. Quand le temps devient visible et optimisable, l’efficacité et la création de valeur dans tout le secteur sont transformées en profondeur.
La vision tripartite : du suivi du temps à l’intelligence temporelle
Dans mon analyse de Laurel, j’ai découvert qu’Alshak porte une vision stratégique en trois phases, d’une clarté remarquable. Ce n’est pas simplement une feuille de route produit, mais une réflexion profonde sur l’avenir du travail intellectuel.
La première phase consiste à démontrer que la machine peut enregistrer le temps plus efficacement et plus précisément que l’humain. L’enjeu ici est de choisir le bon marché cible : les industries qui doivent obligatoirement enregistrer leur temps pour gagner de l’argent, comme le droit, la comptabilité ou le conseil. Ces secteurs ont des processus existants, une forte pression opérationnelle (ne pas enregistrer = risquer son emploi), et un ROI immédiatement visible une fois l’automatisation mise en place. C’est pourquoi Laurel commence par les services professionnels, plutôt que par tous les travailleurs intellectuels.
La deuxième phase est plus ambitieuse : exploiter les données temporelles générées par la machine pour faire passer ces industries d’un modèle de facturation à l’heure vers un modèle basé sur les résultats. Alshak cite Charlie Munger : « Montrez-moi les incitations, et je vous dirai le comportement. » Il croit pouvoir redéfinir les incitations d’un secteur représentant 20 % du PIB américain, pour qu’il cesse de produire de l’activité et commence à produire des résultats efficaces. Ce changement, du modèle axé sur l’input à celui axé sur l’output, pourrait transformer radicalement le business model des services professionnels.
La troisième phase est la plus audacieuse : même dans un monde centré sur les résultats, les gens auront besoin de comprendre leur investissement temporel, pour se demander : « Est-ce que je passe mon temps sur des choses à fort levier ? » L’objectif ici est d’étendre la valeur des données temporelles à toutes les organisations, aidant chaque travailleur intellectuel à comprendre et optimiser sa répartition du temps.
Une statistique clé éclaire cette vision : un travailleur intellectuel moyen travaille 9 heures par jour, mais seulement 3 heures créent une valeur à fort levier. Cela signifie que 6 heures sont gaspillées — 3 heures à effectuer des tâches qu’un agent IA devrait accomplir, et 3 autres à faire des tâches que personne ne devrait faire. À l’échelle mondiale, cela correspond à 6,4 milliards d’années perdues sur des tâches obsolètes. Voilà l’espace d’opportunité de Laurel.
Cette approche m’inspire. Beaucoup de startups se concentrent sur des problèmes actuels, mais Laurel, tout en résolvant un problème existant, construit aussi l’infrastructure du futur possible. Les données temporelles ne servent pas seulement à une meilleure facturation : elles sont la base pour comprendre et optimiser le travail humain. À l’ère de l’IA, cette compréhension devient cruciale, car nous devons savoir quelles tâches confier à la machine, et quelles tâches réservent toute la valeur humaine.
La révolution de la chaîne d’approvisionnement dans les services professionnels à l’ère de l’IA
En explorant Laurel, j’ai trouvé une analogie fascinante : l’entreprise construit en réalité une « visibilité de la chaîne d’approvisionnement » pour le travail intellectuel. Cette métaphore m’a offert une nouvelle perspective sur tout le secteur.
Alshak soulève une idée provocante : « Personne n’a vraiment cartographié l’investissement de temps avec les résultats produits. Les secteurs comme le droit ou la comptabilité maîtrisent bien leurs inputs (le temps), mais ont du mal à fixer la valeur. En revanche, le conseil ou la finance comprennent la valeur, mais ignorent complètement le coût réel de sa création. » Ce point aveugle est depuis longtemps résolu dans d’autres industries, mais dans le travail intellectuel, qui représente plus de 50 % du PIB mondial, la chaîne d’approvisionnement n’a jamais été révélée.
Cette analogie m’a fait penser à l’évolution du manufacturing. Le système Lean de Toyota a révolutionné l’industrie en rendant visibles les inefficacités à chaque étape. Mais dans le travail intellectuel, nous sommes encore à l’âge pré-industriel : d’énormes « stocks » (tâches incomplètes), des « temps d’attente » (réunions inefficaces) et des « défauts » (documents à refaire) restent cachés dans le quotidien, impossibles à quantifier ou optimiser.
La plateforme d’intelligence temporelle de Laurel crée en réalité le premier vrai « système de gestion de la chaîne d’approvisionnement » pour le travail intellectuel. Elle ne suit pas seulement le temps, mais analyse les flux de travail, identifie les goulots d’étranglement, prédit les besoins en ressources et propose des optimisations. Cette capacité devient cruciale à l’ère du déploiement massif de l’IA, car les entreprises ont besoin de mesurer le ROI réel de leurs outils IA, et non de se fier à des enquêtes floues de satisfaction.
Je pense que ce changement de paradigme aura des conséquences profondes. Quand les cabinets géreront le travail intellectuel comme un fabricant gère une chaîne de production, ils pourront : prédire précisément coûts et délais, identifier les tâches les plus adaptables à l’automatisation, optimiser la configuration des équipes, surveiller en temps réel la santé des projets et ajuster rapidement.
Cela explique aussi pourquoi Laurel permet à ses clients d’augmenter leur profitabilité de 4 à 11 %. Ce n’est pas seulement dû à une meilleure saisie du temps, mais à une amélioration systémique de l’efficacité par optimisation de la chaîne d’approvisionnement. Quand on voit tout le « processus de production » du travail intellectuel, les opportunités d’optimisation deviennent évidentes.
D’un point de vue investissement, l’opportunité liée à cette révolution est immense. Comme le note Ajay Vashee d’IVP : « Les services professionnels représentent des milliers de milliards d’activités économiques mondiales, mais ces entreprises opèrent sans visibilité fondamentale sur leur ressource clé — le temps. En résolvant le défi de l’intelligence temporelle, Laurel crée une plateforme pour la transformation IA plus large. » Ce n’est pas un simple logiciel, mais l’infrastructure du virage numérique de tout un secteur.
La philosophie du temps et la mission du fondateur
Connaître l’histoire personnelle d’Alshak m’a permis de mieux saisir la mission de Laurel. Ce n’est pas seulement un projet commercial, mais une entreprise profondément motivée par une expérience personnelle.
Alshak réfléchit souvent à la mort — un sujet qui peut sembler lourd, mais c’est précisément cette conscience aiguë de la finitude du temps qui a façonné la philosophie centrale de l’entreprise. L’interface de chat IA de l’entreprise s’appelle même « Mori », hommage à la locution latine « memento mori » (souviens-toi que tu vas mourir). Cette réflexion sur la mort n’est pas pessimiste, mais rappelle la valeur de chaque minute.
Ce qui m’a le plus touché, c’est l’histoire que raconte Alshak sur sa mère. La création de Laurel est intimement liée à la disparition de sa mère — elle est décédée du cancer quelques semaines après que l’entreprise ait levé son financement amorçant en 2018. Alshak déclare : « Dans ses derniers instants, une minute passée avec elle valait plus d’un million de minutes passées à faire autre chose. J’ai réalisé que je ne construisais pas une entreprise de suivi du temps, mais une entreprise qui aide les gens à se demander : “Est-ce que je vis mon temps comme je le souhaite ?” »
Cette mission personnelle s’est transformée en valeurs fondatrices. Alshak veut être le « miroir » du monde, pour enseigner cette vérité : « Nous accordons tant d’importance à notre argent, mais traitons notre temps avec tant de désinvolture. C’est un cadre fondamentalement inversé. » Il veut vivre comme s’il avait 78 ans, 4 000 semaines, et que chaque minute compte.
Cette philosophie du temps imprègne profondément la conception des produits. Le jeu de mots en grec est révélateur : Alshak rappelle qu’en grec ancien, il existe deux mots pour le temps — « chronos » (le temps horloge) et « kairos » (le temps perçu). Laurel ne suit pas seulement le chronos, elle aide à optimiser le kairos — à faire en sorte que les gens ressentent du plein dans leur temps sur des tâches significatives, plutôt que la sensation de vide sur des tâches inefficaces.
Cette orientation par la mission se reflète aussi dans la vision à long terme. Alshak espère que Laurel contribuera à effacer du vocabulaire anglais l’expression « du lundi au vendredi, de 9h à 17h ». Il croit en un futur où les humains travailleraient 3 à 4 heures par jour, mais créeraient 2 à 3 fois plus de valeur qu’aujourd’hui. Ce n’est pas une utopie, mais une projection raisonnable fondée sur l’évolution de l’IA.
Je pense que cette mission est l’avantage concurrentiel authentique de Laurel. Dans une industrie technologique de plus en plus uniformisée, la vraie différenciation vient souvent de la motivation profonde et des valeurs du fondateur. Quand une entreprise n’existe pas seulement pour gagner de l’argent, mais pour résoudre un problème qui vous touche profondément, cette passion se transmet à chaque aspect du produit, de l’équipe et de l’expérience client.
Réinventer le travail et la création de valeur
Dans mon exploration de Laurel, je n’ai cessé de me poser une question plus large : quelle est la signification sociétale de cette révolution de l’intelligence temporelle ? Je crois que nous sommes à l’aube d’un changement fondamental dans la manière de travailler.
Historiquement, chaque grande révolution technologique a redéfini la nature du travail. La révolution industrielle a fait passer de l’agriculture au manufacturing. 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 valuable. Les données de Laurel aideront à comprendre ce changement : quelles tâches automatiser, quelles tâches requièrent la valeur humaine unique.
Le futur que j’imagine ressemble à ceci : les professionnels n’auront plus à perdre de temps sur des tâches répétitives — rédiger des contrats standards, compiler des rapports financiers, préparer des présentations routinières. Ils se concentreront sur des missions à haute valeur ajoutée : pensée créative, intelligence émotionnelle, jugement stratégique. L’IA traitera la collecte d’informations et l’analyse préliminaire ; les humains se chargeront de l’interprétation, de la décision et de la construction de relations.
Ce changement affectera profondément le business model des services professionnels. La facturation à prix fixe remplacera progressivement la facturation à l’heure, car les clients s’intéressent aux résultats, pas au processus. Les données temporelles de Laurel aideront les cabinets à prédire avec précision le coût réel de chaque type de projet, leur permettant d’offrir des prix fixes avec confiance.
Je vois aussi une dimension sociale à cette transformation. Quand le travail deviendra plus efficace, les gens auront plus de temps pour leur développement personnel, leurs relations familiales et leur engagement communautaire. Il ne s’agit pas seulement d’améliorer la productivité, mais aussi la qualité de vie. Comme le dit Alshak, l’objectif est de créer plus de valeur en moins de temps, puis d’utiliser ce temps libéré pour des choses qui comptent vraiment.
Bien sûr, cette transition pose des défis. Certains postes traditionnels seront automatisés, ce qui oblige le secteur à repenser la formation et les parcours professionnels. Mais je crois que cette transformation créera finalement plus d’emplois significatifs et valorisants. L’essentiel est d’anticiper ce changement, plutôt que d’attendre d’être disrupté.
D’un point de vue investissement, Laurel incarne bien plus qu’une startup logicielle réussie : elle est un pionnier de la transformation numérique du travail intellectuel. L’infrastructure d’intelligence temporelle qu’elle construit deviendra indispensable à 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 intellectuel, utilisant le suivi du temps comme point d’entrée. En capturant et organisant tout le cycle de vie du temps des professionnels, Laurel débloque une nouvelle classe de données, rendant le travail lui-même mesurable, optimisable et automatisable. »
La valeur de cette infrastructure ne fera que croître avec l’avancée de l’IA. À mesure que les entreprises déployeront davantage d’agents IA et d’outils automatisés, les données temporelles de Laurel deviendront la référence pour mesurer leur impact. Ce n’est pas seulement une opportunité produit, mais une opportunité de plateforme.
J’ai une grande admiration pour l’avenir de Laurel, non seulement parce qu’elle répond à un besoin massif et réel, mais aussi parce qu’elle ouvre une réflexion profonde sur le temps, le travail et la valeur de la vie. Dans un monde de plus en plus rapide, les entreprises qui aident les gens à mieux comprendre et utiliser leur temps créeront une valeur sociale qui dépasse largement le retour financier.
Finalement, l’histoire de Laurel nous enseigne que les meilleures startups naissent souvent de douleurs personnelles et de missions profondes. Quand progrès technologique et passion personnelle s’unissent, on peut créer des entreprises capables de changer le monde. À l’ère de l’IA qui transforme tout, des entreprises comme Laurel, à la fois techniquement profondes et humainement engagées, pourraient bien être la force innovante dont nous avons besoin.
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