Reworkd s'est réorienté de l'AgentGPT viral vers des agents IA de scraping web et a levé 4 M$ au total

Début 2023, Asim Shrestha, Adam Watkins et Srijan Subedi vivaient encore au Canada lorsque leur outil gratuit pour navigateur AgentGPT — une interface simple pour construire des agents IA autonomes — est devenu viral sur GitHub, acquérant plus de 100 000 utilisateurs quotidiens en une semaine. L'afflux les a pris au dépourvu : le directeur des opérations Subedi a déclaré que l'outil coûtait 2 000 $ par jour en appels API, ce qui les a obligés à constituer Reworkd en société et à lever des fonds rapidement, décrochant une place dans la promotion d'été 2023 de Y Combinator.

Les fondateurs ont rapidement conclu que construire des agents IA généralistes était trop large. Mais le cas d'usage le plus populaire sur AgentGPT était la création de scrapers web — une tâche relativement simple mais à fort volume —, si bien que Reworkd en a fait son unique priorité : des agents IA qui extraient des données structurées du web public. Les clients fournissent des centaines ou des milliers d'URL ainsi qu'une description des données souhaitées ; les agents utilisent la génération de code multimodale pour écrire un code de scraping unique par site, dans une approche « auto-réparatrice » censée résister aux mises à jour des pages.

En juillet 2024, l'entreprise de quatre personnes avait levé 2,75 millions de dollars en financement d'amorçage auprès de Paul Graham, AI Grant (l'accélérateur de Nat Friedman et Daniel Gross), SV Angel, General Catalyst et Panache Ventures, en plus d'un pré-amorçage de 1,25 million de dollars, soit 4 millions de dollars au total. Son client phare Axis utilise les agents pour extraire des données de milliers de documents de réglementation gouvernementale à travers l'UE ; l'équipe évite entièrement de scraper les actualités et les murs d'authentification afin de se tenir à l'écart des batailles de droits d'auteur qui poursuivent OpenAI et Perplexity.

A levé un financement d'amorçage de 2,75 M$ auprès de Paul Graham, AI Grant, SV Angel et General Catalyst, portant le financement total à 4 millions de dollars avec une équipe de quatre personnes.

La viralité est devenue un handicap : 100 000 utilisateurs quotidiens coûtaient 2 000 $ par jour sans aucune monétisation, forçant les fondateurs à constituer la société et à lever des fonds en toute hâte.

Les agents généralistes étaient un pari trop large pour une équipe minuscule, mais la génération de scrapers était déjà le cas d'usage le plus populaire d'AgentGPT — la demande était prouvée au sein même de leur produit.

L'appétit des IA pour les données a donné un marché au pivot : la construction de modèles d'IA était le premier usage des données du web public en 2024, et les scrapers construits à la main pour des milliers de petits sites n'étaient pas rentables.

Surfer sur les progrès des modèles plutôt que de les concurrencer — la génération de code multimodale de GPT-4o n'avait rendu le produit possible que quelques mois auparavant — a permis à une équipe de quatre personnes de rester viable.

Un produit viral n'est pas une entreprise : lorsque l'usage dépasse votre capacité à le servir, réorientez-vous vers le seul cas d'usage en son sein dont les clients ont déjà besoin.

L'entreprise reste délibérément minuscule — quatre personnes, l'ingénieur de recherche fondateur Rohan Pandey étant décrit par un investisseur comme « un laboratoire de recherche à lui seul » — tout en supportant de lourds coûts d'inférence qu'elle s'attend à voir baisser à mesure que des modèles plus petits comme GPT-4o mini s'améliorent. Elle a construit un cadre d'évaluation open source pour détecter les scrapings erronés, évite par choix l'agrégation d'actualités, et s'appuie sur des décisions de justice comme le verdict Bright Data qui considère les profils publics comme exploitables. Paul Graham et AI Grant n'ont pas répondu à la demande de commentaire de TechCrunch.