NUMA IQ lève 300 000 $ pour son IA vocale en dialectes arabes

NUMA IQ, startup d'origine tunisienne basée aux Émirats arabes unis, vient de lever 300 000 dollars auprès d'un business angel émirati pour son agent vocal IA. L'opération a été structurée par Jalel Ben Romdhane, Operating Partner du tour de table.

Le produit répond à un angle mort des moteurs généralistes de type Nuance ou AWS : les dialectes arabes. Un client qui appelle sa banque en derja est, la plupart du temps, renvoyé vers un opérateur humain parce que le système ne comprend pas ses expressions locales.

Trois piliers techniques

Ahmed Mahouachi, fondateur de NUMA IQ, décrit une architecture en trois volets.

La collecte d'abord. La startup travaille avec des centres d'appels et des entreprises en Tunisie et aux Émirats pour constituer ses jeux de données. Des milliers d'heures d'appels ont été annotées manuellement afin de capturer les accents, les expressions locales et les changements de ton.

Les modèles ensuite. NUMA IQ utilise des transformers légers, optimisés pour les langues à faibles ressources, entraînés sur ces données. S'y ajoute un système de fine-tuning dynamique qui permet à l'agent de s'adapter en temps réel aux variations dialectales et au code-switching.

La conformité enfin. Chaque appel est scoré en direct, via un tableau de bord que le client paramètre lui-même, pour détecter les biais du modèle, par exemple l'incompréhension d'un accent particulier, et l'ajuster. Un module de chiffrement de bout en bout répond aux exigences du RGPD et des réglementations locales.

Le principal obstacle reste la rareté des données labellisées sur ces dialectes. NUMA IQ entraîne ses modèles sur les données réelles des clients qui y ont consenti, et a développé ses propres outils de synthèse vocale pour générer des échantillons réalistes, validés avec des locuteurs natifs.

Le test du centre d'appels bancaire

L'exemple mis en avant par la startup est celui d'un centre d'appels bancaire en Tunisie. Là où une solution standard décroche sur des formulations comme « sabbaou walla la » ou « el karta ma jebdetch », l'agent de NUMA IQ comprend la requête, vérifie l'identité du client via une intégration avec le CRM de la banque, et traite l'opération, un blocage de carte par exemple, sans intervention humaine.

Résultat revendiqué : plus de 80 % des appels simples (consultation de solde, blocage, prise de rendez-vous) sont gérés par l'IA, avec un service disponible 24 heures sur 24 toute l'année et un taux de satisfaction en hausse. La différence tient moins au NLP seul qu'à sa combinaison avec une intégration native aux systèmes bancaires locaux.

Une levée structurée par jalons

Convaincre un investisseur émirati, habitué à des dossiers plus matures, supposait de désamorcer le risque. Jalel Ben Romdhane a actionné trois leviers : un audit technique indépendant, qui a établi que le NLP fonctionnait déjà à 80 % de précision sur les dialectes ciblés ; une levée découpée en tranches conditionnées, la deuxième n'étant débloquée qu'après déploiement chez dix clients pilotes ; et un marché de 500 millions de locuteurs arabophones sous-desservis en solutions vocales natives.

Turc, conformité et AI Workforce

NUMA IQ vient de présenter sa solution au GITEX Istanbul. Interrogé sur sa feuille de route à douze mois, Ahmed Mahouachi citait trois priorités. Le multilingue d'abord, avec l'ajout du turc pour cibler la Turquie et les pays turcophones. La conformité ensuite, avec un module de détection automatique des obligations légales, comme les scripts de conformité bancaire, auquel s'ajoutera le développement d'autres fonctionnalités des agents pour aboutir à une « AI Workforce ». Les coûts enfin, en réduisant la latence des modèles sur les appels en temps réel via des accélérateurs matériels. 

« L'IA vocale ne doit pas être une barrière entre les entreprises et leurs clients, mais un pont. Et ce pont, nous le construisons en comprenant chaque dialecte, chaque accent, comme une langue à part entière », conclut Ahmed Mahouachi.