Entreprise

Nous ne trouvions pas de moteur de recherche pour identifier rapidement les meilleures ressources éducatives, nous l’avons donc créé. En 2018, Benjamin et moi discutions de nos parcours scolaires respectifs en attendant le début de notre tournoi hebdomadaire Friday Night Magic. La discussion a glissé vers le sujet de la dyslexie, Benjamin m’avouant qu’il était dyslexique. C’est un sujet qui me tient à cœur, car mes deux frères sont aussi dyslexiques, alors que je ne le suis pas. Après notre discussion (et une étude de marché plus approfondie), nous sommes arrivés à la conclusion que si la quantité et la variété des ressources éducatives avaient explosé en moins de 15 ans, la plupart des programmes éducatifs ne tiraient pas (ou peu) parti de ces nouvelles ressources. Quel que soit le sujet, même le plus avancé, vous pouvez désormais trouver du contenu de qualité dans divers formats et facilement accessible sur des sites tels que YouTube, Wikipedia, MOOC (Coursera, EdX, Udemy, etc), les plateformes de podcasts, Medium, Stackoverflow, Instructables, WikiHow , etc. Cependant, comme nous le savons de la taxonomie de Bloom, un accès facile à ces ressources pédagogiques ne suffit pas, à lui seul, à transformer les connaissances acquises en une compétence pleinement maîtrisée, à un niveau professionnel. Les Universités et les organismes de formation étaient réticents à utiliser ces ressources pédagogiques, craignant leur qualité non maitrisée. Ce n’est pas surprenant, car nous avons tous peur de l’inconnu. Pour qu’ils intègrent ces ressources dans leur programme, nous devions leur fournir de meilleures (méta)données. Nous avions besoin d’une technologie capable de caractériser finement toutes les métadonnées d’un objet d’apprentissage afin de pouvoir déterminer quelle activité d’apprentissage proposer à un apprenant, au bon moment, pour les bons objectifs et besoins d’apprentissage. Ce besoin est depuis devenu notre technologie propriétaire et unique d’indexation et d’enrichissement d’objets d’apprentissage, que nous appelons en interne GNO6. Cette technologie nous a permis de créer un index d’objets d’apprentissage de plus de 3M, accessible via nos plugins et APIs Inokufu Search. Après avoir migré vers une infrastructure cloud en 2021, nous sommes maintenant dans une phase d’industrialisation de notre index, avec l’objectif d’atteindre plus de 250 millions d’objets d’apprentissage d’ici 2025.

Le premier cas d’usage à grande échelle de notre technologie est l’application Becomino. Cette application aide les gens à découvrir les métiers en tension en France. Cette application est une excellente vitrine de ce qui peut être obtenu en intégrant nos APIs Inokufu Search. Ce projet est soutenu par le Plan d’Investissement en Compétences (PIC) et Pôle Emploi Auvergne Rhône-Alpes (France). Nous sommes très reconnaissants de cette opportunité de présenter notre technologie tout en contribuant au défi auquel notre société est confrontée dans le contexte de la crise du travail actuelle.

Nous avons fait grandir l’entreprise d’une start-up sans bureau à une équipe brillante travaillant à distance en France et à l’étranger. Aujourd’hui, nous promouvons activement l’interopérabilité à travers le secteur edtech, via notamment notre implication dans Edtech France, les groupes de travail Gaia-X du Data Space Education & Skills (DASES) et Prometheus-X. En permettant le flux de données éducatives en confiance et centrée sur l’apprenant, nous croyons fermement que cela améliorera la qualité des données collectées et donc la qualité des expériences d’apprentissage. Cela créera un cercle vertueux, dans lequel nos pipelines de traitements de données, alimentés par l’IA, traiteront chaque jour des centaines de millions de données éducatives anonymisées et agrégées, permettant à Inokufu de s’améliorer en permanence et d’offrir de meilleures expériences d’apprentissage partout dans le monde.

Matt, CEO & co-fondateur