L’attente est terminée : Lumilinks remporte le Snowflake Startup Challenge 2025

Huit mois. Plus de mille candidatures provenant de plus de cent pays. Dix demi-finalistes. Trois finalistes. Sept minutes déchirantes pendant que les juges délibèrent. Enfin, un gagnant : nous sommes ravis d’annoncer que Lumilinks est le lauréat du Snowflake Startup Challenge 2025 !

Les juges se sont penchés sur le potentiel de plusieurs aspects de la stratégie produit et commerciale de Lumilinks, notamment en se concentrant sur la résolution des problèmes des utilisateurs métiers et sur la recherche d’impact auprès d’entreprises plus conventionnelles, comme les entreprises de services essentiels et de logistique, que certains supposeraient être sceptiques vis-à-vis de l’IA et moins à l’avant-garde technologique avec leurs investissements.

« Snowflake a toujours eu pour vision de démocratiser l’accès aux données ; Snowflake est l’endroit où les données vont plus loin » (Where data does more), explique Denise Persson, CMO de Snowflake et juge du Startup Challenge. « Ce que fait Lumilinks, c’est offrir cet accès aux données et à l’IA à des entreprises qui ne seraient normalement pas en mesure de faire tout cela elles-mêmes. »

Mettre en évidence les chaînons manquants de vos données

Basée à Londres, Lumilinks crée des applications d’IA « prêtes pour le marché » sur Snowflake, notamment son application FleetSense AI qui aide les flottes commerciales à maintenir les véhicules en circulation grâce à l’analyse prédictive. Toutefois, au lieu de simplement identifier les problèmes, Lumilinks développe des applications pour y répondre et générer une valeur tangible. 

« Les données et les applications ne concernent pas un public technique, mais l’utilisateur métier », explique Gary Cole, CEO et co-fondateur de Lumilinks. « Notre objectif est de trouver un utilisateur métier ayant un problème et de le résoudre » tout en fournissant un impact stratégique concret et un retour sur investissement mesurable.

C’est une leçon que l’entreprise a apprise très tôt et que son équipe de direction a intégrée à la stratégie en trois parties de Lumilinks :

• Créer une valeur tangible à partir des données

• Automatiser la livraison de cette valeur à l’aide de Snowflake et de sa stack complète d’outils

• Scaler ces automatisations dans la Marketplace Snowflake afin de toucher un public plus large sans frais supplémentaires du côté de Lumilinks

FleetSense AI, une Snowflake Native App, est le résultat direct de cette stratégie. Développée grâce au travail avec plusieurs grands fournisseurs de services publics et logistiques au Royaume-Uni, FleetSense AI répond à un problème courant qui affecte toute entreprise disposant d’une flotte commerciale : les temps d’indisponibilité des véhicules. Pour ces organisations, chaque jour où un véhicule ne circule pas affecte leurs bénéfices.

Pour résoudre ce problème actuel, « nous avons développé des algorithmes de ML et d’IA qui prédisent les défaillances des pièces des véhicules, qui s’exécutent nativement dans Snowflake et utilisent des données télématiques et l’historique des réparations pour aider les utilisateurs métiers à maintenir ces véhicules sur la route avec une maintenance préventive », explique Seb Bennett, Data Science Lead chez Lumilinks. En coulisses, Lumilinks utilise Snowflake Cortex, Document AI, Secure Data Sharing, Snowpark Container Services et les UDF, mais aussi Snowflake Native App Framework. 

En moyenne, les clients de FleetSense AI constatent une réduction de 30 % du temps d’indisponibilité des véhicules, « ce qui représente un impact à sept chiffres » selon Seb Bennett.

Point important, FleetSense AI rassemble les gestionnaires de flotte, les opérateurs de véhicules, les équipes d’approvisionnement, les équipes financières et les cadres supérieurs, qui ont tous besoin de résultats différents à partir des mêmes données, ce que les systèmes traditionnels de gestion de flotte ne peuvent pas facilement fournir. Cela signifie également que Lumilinks doit créer des applications qui ont un fort impact, qui sont faciles à adopter pour les utilisateurs métiers et qui indiquent clairement comment les investissements en IA des clients portent leurs fruits. 

« Tout le monde veut montrer qu’il investit dans l’IA, et c’est parfois très difficile », explique Gary Cole. Chaque projet Lumilinks inclut un rapport de valeur montrant au client ce qu’il a investi, ce que Lumilinks pense pouvoir accomplir, ce que le client accomplit, et Lumilinks tient cela à jour.

L’évolutivité et la flexibilité font également partie de la recette. En utilisant Snowflake comme socle pour FleetSense AI, Lumilinks a pu exploiter les mêmes données et développer deux applications d’IA connexes en six mois : Smart Insights, qui fournit aux cadres supérieurs des rapports en direct et des tableaux de bord de BI natifs dans Streamlit, et Smart Repair, pour aider les ingénieurs et les responsables maintenance à réserver les réparations avec les bons agents au bon prix. 

La prochaine offre de Lumilinks, une application de qualité des données et des entités « qui sera notre première application en libre-service sur la Marketplace Snowflake », repose sur la même adaptabilité et la même volonté de relever un nouveau défi. « C’est un autre secteur de plusieurs milliards de livres dans lequel nous avons pu entrer parce que nous avons des clients, que nous résolvons leur problème et que nous travaillons avec eux pour leur demander comment faire évoluer le secteur. »

Les challengers : DeepTempo et Winning Variant

DeepTempo et Winning Variant se sont bien illustrés en finale, et chacun d’entre eux pourra bénéficier d’un investissement potentiel de Snowflake pouvant aller jusqu’à 250 000 USD. 

DeepTempo se concentre sur l’application de l’IA pour renforcer ses défenses contre les cybermenaces en constante évolution. Sa Snowflake Native App Tempo utilise les Log Language Models (LogLM) de DeepTempo pour résoudre les problèmes de sécurité des clients et réduire les coûts en réduisant le volume de journaux bruts envoyés en aval aux systèmes SIEM. Tempo aide ses clients à identifier les incidents de sécurité et à analyser leur portée et leur gravité ; les LogLM aident à améliorer la précision et la capacité à s’adapter à de nouveaux environnements lorsqu’ils sont exposés à de nouvelles distributions de données. L'application a été pré-entraînée à l'aide d'énormes quantités de journaux de sécurité et est particulièrement axée sur le schéma des événements, y compris le temps relatif et absolu.

Winning Variant propose une plateforme d’expérimentation native de Snowflake en tant que Snowflake Native App, permettant à ses clients de réaliser des expériences innovantes directement dans l’AI Data Cloud. L’expérimentation de nouvelles fonctionnalités, de nouveaux pipelines et de nouvelles conceptions de produits est essentielle pour rester agile et être en mesure de suivre l’évolution des préférences des clients et des tendances du marché. Les équipes Native Split Testing de Winning Variant peuvent déployer et gérer des expériences en utilisant les données disponibles dans Snowflake en temps réel, sans avoir à accéder à une plateforme tierce, à extraire des données de conversion sensibles ou à construire des pipelines de données complexes pour obtenir les données dont elles ont besoin.

Rejoignez le programme Powered by Snowflake Startup

Si vous êtes une start-up qui développe sur Snowflake, n’oubliez pas de consulter le programme Powered by Snowflake Startup, qui fournit aux start-up des ressources pour créer et développer des applications et des produits à forte intensité de données. Il n’est jamais trop tôt non plus pour penser à l’année prochaine : remplissez ce formulaire pour être informé de l’ouverture des inscriptions au Snowflake Startup Challenge 2026.