Dust développe une plateforme d’assistants d’intelligence artificielle destinée aux entreprises. Accessible sur dust.tt, elle permet de configurer des agents capables d’exploiter des documents et des informations issus de l’environnement de travail. L’objectif est de dépasser le dialogue avec un chatbot généraliste : les assistants disposent d’un contexte propre à l’organisation et d’instructions adaptées à une fonction ou à un processus. La société française se positionne ainsi sur la couche applicative de l’IA, entre les fournisseurs de modèles et les utilisateurs professionnels.
Une création portée par deux profils de la tech
Dust a été fondée en 2023 par Stanislas Polu et Gabriel Hubert. Le premier a notamment travaillé chez OpenAI, tandis que le second est passé par Stripe et Alan. Leur projet part d’un constat : la puissance des modèles de langage ne suffit pas à les rendre utiles dans une entreprise. Pour répondre à une question métier, ces systèmes doivent aussi accéder aux bonnes informations et s’insérer dans les habitudes des équipes.
La société a donc choisi de développer un environnement de création et de partage d’assistants plutôt qu’un modèle fondamental propriétaire. Cette orientation lui permet de s’appuyer sur les progrès des fournisseurs de modèles, tout en concentrant son développement sur les usages, les connexions aux données et l’administration de la plateforme.
Des assistants nourris par les connaissances internes
Dust propose de relier ses assistants à des sources telles que Google Drive, Notion ou Slack. Les utilisateurs peuvent définir leurs instructions, sélectionner les connaissances pertinentes et mobiliser différents modèles de langage, notamment ceux d’OpenAI et d’Anthropic. Un même espace de travail peut ainsi accueillir plusieurs assistants spécialisés, avec des périmètres distincts selon les besoins.
Les applications couvrent notamment la recherche d’informations, la synthèse de documents, la préparation de contenus et l’appui aux équipes commerciales, techniques ou de support. Un assistant peut, par exemple, aider à retrouver une procédure dans la documentation interne ou à préparer une réponse à partir d’informations produit. La plateforme permet également d’articuler consultation des connaissances et utilisation d’outils, pour aller au-delà de la seule génération de texte.
Cette souplesse ne dispense pas d’un travail d’organisation. La pertinence des résultats dépend des sources disponibles, de leur actualisation et de la précision des consignes. Le déploiement exige aussi de cadrer les accès aux informations et de maintenir une vérification humaine pour les réponses sensibles.
Et maintenant ?
Dust évolue sur un marché où les suites bureautiques et les fournisseurs de modèles intègrent leurs propres assistants. Sa différenciation repose sur la personnalisation, le choix des modèles et la capacité à exploiter des connaissances dispersées entre plusieurs outils. L’enjeu est désormais de transformer les expérimentations en usages réguliers, avec une utilité mesurable. Pour les entreprises clientes, cela implique de suivre autant la qualité des réponses et l’adoption par les équipes que les coûts et les conditions d’accès aux données.