Startup Challenge 2025 : les 3 finalistes dévoilés

Roulement de tambour : le grand moment est là. Nous avons le plaisir de vous annoncer que DeepTempo, Lumilinks et Winning Variant se disputeront le premier prix lors du Dev Day de cette année !

Ces trois start-up présenteront leur argumentaire lors de la finale du Snowflake Startup Challenge le 5 juin, se disputant le titre de Startup Challenge Winner et une part d’investissement pouvant aller jusqu’à 1 million USD de Snowflake Ventures, ainsi que des opportunités exclusives de mentorat et de visibilité de la part des entreprises de la bourse de New York (NYSE). 

Un grand merci au reste de nos demi-finalistes pour leurs présentations lors du deuxième tour de compétition. Nous apprécions vos efforts et votre dévouement.

Poursuivez pour en savoir plus sur les finalistes 2025 et leurs solutions, et assurez-vous de vous inscrire au Dev Day pour assister à la finale live à San Francisco !

DeepTempo

À mesure que la sécurité des données et des systèmes se complexifie, les tentatives de percée font tout autant. Les attaquants professionnels lancent des attaques assistées par l’IA qui se faufilent à travers les outils de cybersécurité traditionnels basés sur des règles et le ML, alors même que les coûts d’utilisation et de maintenance de ces outils continuent d’augmenter. 

DeepTempo a relevé le défi et a créé Tempo, une Snowflake Native App qui utilise la détection basée sur le deep learning pour aider ses clients à identifier les événements de sécurité et à analyser à la fois la portée et la gravité avec une extrême précision.

« Nous avons constaté que les modèles de fondation étaient très efficaces pour détecter les schémas de fraude, c’est pourquoi nous avons créé un LogLM pour les cybermenaces », explique Evan Powell, fondateur et CEO de DeepTempo. « Grâce au partenariat avec BNY, nous l’avons entraîné sur une quantité massive de données réelles, créant un système qui voit les attaques que d’autres ne voient pas et s’adapte rapidement à l’évolution des attaquants. »

Les LogLM, ou Log Language Models, spécialement conçus par DeepTempo sont entraînés sur d’énormes quantités de données de journaux de sécurité, en mettant l’accent sur les modèles d’événements et de comportements. Avec Snowflake, l’équipe DeepTempo a réalisé qu’elle pouvait tirer parti de l’exécution sur un data lake et de la capacité des LogLM à s’adapter rapidement pour relever directement le défi du délai de rentabilisation qui entrave l’innovation en matière de sécurité. L’équipe a mis sa technologie à l’ouvrage lorsqu’elle a terminé le programme BNY Ascent, en collaboration avec BNY, sur l’évaluation de DeepTempo par le biais d’un déploiement de démonstration de faisabilité pour l’identification des incidents de cybersécurité.

En tant qu’entreprise en phase de démarrage, DeepTempo a hâte de présenter son pitch au Dev Day 2025 et de recevoir le mentorat d’une entreprise cotée à la NYSE. 

« Nous sommes très intéressés par le mentorat, qui nous aidera à prioriser notre développement et à ajuster notre marketing », affirme Evan Powell. « Par exemple, devrions-nous nous adresser au CISO, comme la plupart des entreprises de sécurité, ou devrions-nous collaborer avec les équipes d’IA et de plateforme de l’entreprise pour proposer ce type de sécurité en tant que service ? »

Lumilinks

Imaginez que vous ayez une grande boîte à jouets, mais que le chaos soit tel que vous ne puissiez pas trouver vos jouets préférés. Vous avez besoin d’aide pour ranger cette boîte à jouets afin de trouver ce dont vous avez besoin et de vous amuser davantage. Lumilinks se veut cette aide en créant une bibliothèque d’applications compatibles avec l’IA qui permettent aux équipes métiers d’exploiter leurs données et de les utiliser pour relever de vrais défis du secteur, tels que la prévision de la panne d’un véhicule de flotte, l’automatisation de la prochaine meilleure action pour un client ou l’optimisation de la valeur vie d’un actif.

« Nous avons pris conscience de l’opportunité lorsque nous avons vu des entreprises investir massivement dans Snowflake, Document AI et Cortex, mais qui avaient du mal à en tirer pleinement parti parce que les utilisateurs n’avaient pas les compétences, le temps ou les outils nécessaires pour s’engager profondément », explique Gary Cole, CEO de Lumilinks. « En intégrant les puissantes capacités de Snowflake dans des applications professionnelles, nous aidons à favoriser la consommation, l’adoption et la réussite des entreprises. »

Le produit FleetSense AI de Lumilinks cible un domaine mûr pour l’assistance par l’IA : la gestion de flotte. Les gestionnaires de flotte, les opérateurs de véhicules, les services d’approvisionnement et financiers ont tous besoin de résultats différents à partir des mêmes données, que les systèmes traditionnels de gestion de flotte ont du mal à fournir. En intégrant l’intelligence prédictive aux opérations de la flotte, Lumilinks aide les équipes à identifier les problèmes de maintenance potentiels qui pourraient entraîner des temps d’arrêt des véhicules, des inefficacités de processus, et à rester à jour face à des réglementations en constante évolution. 

L’application de l’IA peut avoir un impact significatif. Un important fournisseur d’eau a utilisé Lumilinks pour réduire jusqu’à 45 % la durée quotidienne moyenne d’indisponibilité de ses véhicules grâce à la maintenance prédictive et débloquer une valeur annuelle potentielle de 2,6 millions de livres sterling tout en réduisant les risques d’incident et les perturbations opérationnelles. En tirant parti de l’IA FleetSense, il a minimisé les coûts de maintenance, assuré une réponse plus rapide aux incidents critiques et assuré la fluidité de ses opérations, favorisant un ROI et une résilience opérationnelle significatifs. 

L’équipe de Lumilinks est ravie des opportunités offertes par le Snowflake Startup Challenge et de la possibilité de rencontrer les juges du défi, et peut-être d’échanger avec Benoît Dageville, co-fondateur et President of Product de Snowflake, sur les applications d’IA à vocation commerciale en tant que moteur de l’adoption de l’IA et de l’avenir de la Marketplace Snowflake. 

Winning Variant

Tester deux idées côte à côte pour voir ce qui est le mieux est quelque chose que nous avons tous essayé, mais pour les développeurs et les chefs de produit, c’est un élément fondamental de la création d’un meilleur produit. Winning Variant a pour objectif de fournir aux clients Snowflake une plateforme de split testing qui donne l’impression d’avoir été conçue et personnalisée en interne. Elle inclut une sécurité totale des données, la flexibilité d’analyse et la visualisation dans leur outil de BI existant.

La volonté de concrétiser cette vision découle de l’expérience de Kirk Morales, fondateur de Winning Variant, après l’acquisition de sa dernière start-up. Il a ensuite dirigé l’équipe qui gérait la plateforme d’expérimentation interne d’une entreprise du Fortune 300 (et cliente de Snowflake), et a appris que de nombreuses autres entreprises en pleine croissance avaient fini par dépasser leurs solutions de test ou devaient gérer un produit qui ne pouvait pas répondre aux nuances de leur activité.

« Si une entreprise cherchait à lancer une nouvelle version de Cortex Agent ou de modèle de ML, Winning Variant lui permettrait de tester les deux versions côte à côte pour mesurer l’impact sur les indicateurs stratégiques essentiels », explique Kirk Morales. « Cela permet aux équipes de s'assurer que les nouvelles versions feront avancer l'entreprise (augmenter le chiffre d'affaires, réduire la perte de clients, prévenir les fraudes, etc.) avant de pousser le déploiement à grande échelle. »

Avec la solution Winning Variant, ce même principe de split testing peut être appliqué à des sites web, des applications, des produits SaaS et même à l’optimisation des workloads Snowflake. Winning Variant propose une plateforme d’expérimentation en tant que Snowflake Native App, permettant à ses clients de réaliser des expériences innovantes directement dans l’AI Data Cloud. Les équipes peuvent exploiter les données disponibles dans Snowflake sans avoir à les copier, à accéder à une plateforme tierce ou à construire des pipelines de données supplémentaires. Résultat : une façon agile et efficace de tester de nouvelles fonctionnalités et de faciliter l’expérimentation.

À l’instar des autres finalistes du Snowflake Startup Challenge, Winning Variant est intrigué par la possibilité de rencontrer d’autres entreprises leaders du marché grâce à l’opportunité de mentorat par des entreprises de la NYSE.

« Il est rare d’avoir l’opportunité d’être encadré par des entreprises leaders, ce serait donc un moment fort de notre carrière d’avoir cette chance », explique Kirk Morales. « Notre équipe croit en l’apprentissage et l’amélioration continus. Qui de mieux que quelqu’un au sommet de sa forme pour offrir des opportunités de croissance personnelle et professionnelle ? »

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Vous voulez savoir laquelle de ces trois start-up remportera le premier prix ? Inscrivez-vous au Dev Day pour voir la finale en direct et découvrir toutes les démos et sessions pour développeurs, les discussions, les questions-réponses d’experts et les ateliers pratiques conçus pour vous préparer au succès avec l’IA/ML et le développement d’applications.

Il n’est jamais trop tôt non plus pour songer au prochain Snowflake Startup Challenge : remplissez ce formulaire pour être informé lorsque le concours de 2026 débutera plus tard cette année.