Uprise a commencé son aventure en 2022, aux États-Unis, avec un outil destiné à accompagner les particuliers dans leurs décisions financières. Depuis un an, elle a changé de cible – mais pas de philosophie – et elle distribue donc désormais son approche de conseil en priorité à l'intention des petites et moyennes entreprises.
Aujourd'hui, il existe de plus en plus de fournisseurs qui se préoccupent des besoins des PME et sont prêts à leur procurer tous les produits et services – bancaires ou autres – nécessaires à leur fonctionnement, souvent avec un niveau de personnalisation élevé. Cependant, les intéressés ont rarement les compétences requises afin de savoir comment les exploiter à bon escient et personne ne leur vient en aide. Jusqu'à l'irruption d'Uprise qui vise justement à répondre à cette lacune béante.
Commercialisée auprès des éditeurs de plates-formes – de gestion de comptabilité, de ressources humaines, de taxes… – qu'utilisent déjà les entreprises, la solution ajoute à celles-ci, de manière transparente, un guidage opérationnel vers les « bons » choix, déterminés à partir des données présentes dans le système hôte et des informations disponibles publiquement. Des domaines variés sont couverts, depuis la sélection d'un plan de retraite pour les employés jusqu'à l'optimisation fiscale, par exemple.
Les recommandations émises, qui prennent en compte de nombreux paramètres (taille, localisation, secteur…) afin de s'adapter aux principales préoccupations de chaque dirigeant, sont (évidemment !) préparées par des algorithmes d'intelligence artificielle. Mais, et la startup insiste sur cette particularité, elles sont systématiquement reprises et transmises par un opérateur humain, autant par prudence qu'en raison d'une conviction intime de l'impératif d'entretenir une relation en personne sur les sujets financiers.
Les attentes en matière de conseil sont aussi importantes – et aussi mal satisfaites – chez les consommateurs que chez les professionnels, mais le « pivot » engagé par Uprise est compréhensible, d'une part parce que les différences d'une structure à l'autre rendent d'autant plus critique la contextualisation des suggestions (alors qu'une logique de segmentation suffit à élaborer un premier niveau d'assistance pertinent pour des individus)… et aussi parce que le modèle économique est plus facile à identifier.
On perçoit pourtant ce qui fait que cette stratégie est complexe (ou ambitieuse ?). Quoi qu'en disent les fondateurs, l'accompagnement humain constitue un handicap pour une croissance exponentielle et seule l'automatisation massive permettrait d'envisager de conquérir des millions de clients. Malheureusement, le degré de spécialisation requis face à leur diversité reste à ce jour difficile à faire appréhender à des modules logiciels, quand bien même ils sont équipés d'IA. Incidemment, c'est la raison pour laquelle les institutions financières traditionnelles peinent à ajuster leurs offres aux PME.