Rejoindre une startup est une décision difficile et, contrairement à beaucoup des grandes entreprises technologiques, c’est un problème d’information imparfaite. Dans la Big Tech, vous avez une progression professionnelle prévisible, des fourchettes de rémunération prévisibles, un ensemble de rôles plus concret, et un produit que vous pouvez comprendre (vous savez ce que “Google Maps” ou “Instagram” ou < ;name your favorite consumer app> ; est). Dans les milliers de startups qui font l’actualité chaque jour, ces informations ne sont pas librement accessibles. À quoi ressemble le niveau de talent dans cette startup ? Quels problèmes cherchent-ils à résoudre ? À quel point leur activité a-t-elle été solide ? Dans mon premier article de cette série, j’ai parlé de l’équipe extraordinaire chez Glean (Pourquoi vous devriez rejoindre Glean | Partie 1 : L’équipe). Aujourd’hui, je vais écrire au sujet du problème que nous essayons de résoudre — d’abord, je parlerai spécifiquement des raisons pour lesquelles une entreprise de logiciels pour les entreprises peut être un meilleur pari pour vous qu’une entreprise de produit grand public, puis j’expliquerai ce que Glean essaie de résoudre et pourquoi c’est techniquement complexe.
SaaS vs grand public ;
Avant de rejoindre Glean, je travaillais sur Google Search. J’hésitais à passer d’une entreprise internet fondatrice, avec des milliards d’utilisateurs chaque jour, au monde ésotérique des logiciels pour les entreprises. Les entreprises grand public sont immédiatement compréhensibles et concrètes — souvent, vos utilisateurs sont les personnes autour de vous. Vous répondez à un besoin ou à un désir humain fondamental. En entreprise, vous résolvez souvent un problème auquel vous ne pouvez pas nécessairement vous identifier directement.
Pourquoi ai-je fini par franchir le pas ? Les chances de succès des entreprises grand public à large audience — voitures autonomes, startups web3, apps sociales — dépendent trop de facteurs techniques ou macroéconomiques hors de votre contrôle. Il suffit de regarder la grande variété de produits grand public qui ont un jour été « le truc du moment » — ce sont peut-être des produits phénoménaux, mais les tendances peuvent retomber aussi vite qu’elles montent. Au final, vous n’avez qu’une seule carrière. Lorsqu’on réfléchit à la manière d’en construire une, une approche raisonnable consiste à réduire autant que possible le risque du problème sur lequel vous travaillez, tout en continuant à résoudre un problème difficile et intéressant. Vous voulez atténuer votre risque d’échec ! Par exemple, impossible de prédire quand les voitures autonomes arriveront réellement sur le marché. Il peut y avoir des obstacles techniques et réglementaires qui échappent à votre contrôle. On nous promet la conduite entièrement autonome depuis plus de 6 ans, mais elle n’a toujours pas franchi la ligne d’arrivée. L’horizon temporel de votre carrière ou le cycle d’un fonds d’investissement sur 7 à 10 ans peut mal absorber ce type de retard. Votre startup peut être acquihired tôt ou, pire, se retrouver à court d’argent. ;
À l’inverse, en SaaS, le résultat est entre vos mains. Si vous exécutez bien en répondant à un besoin utilisateur et en vendant votre produit, rien ne vous empêche de réussir en tant qu’entreprise. Une croissance prévisible, un churn (espérons-le) faible et des revenus récurrents en hausse font du SaaS un modèle très lucratif. Ne me croyez pas sur parole : regardez simplement les entreprises qui ont réussi récemment. De Zoom, Slack, Datadog, Snowflake, Twilio, Box, HashiCorp, GitLab, Confluent et bien d’autres, beaucoup d’entreprises technologiques entrées en bourse ces dernières années sont des entreprises SaaS. Vous n’êtes peut-être pas expert du logiciel d’entreprise aujourd’hui, et cela peut vous sembler étranger, mais tout le monde commence quelque part. Je vous encourage à en apprendre davantage !
Enfin, tout le SaaS n’est pas obscur et méconnu. Slack et Zoom sont des exemples emblématiques de la nouvelle ère des produits SaaS de niveau grand public. Il ne s’agit pas simplement de micro-optimisations obscures pour les entreprises, mais d’applications avec une UI agréable, conçues pour être utilisées par l’ensemble des employés. Beaucoup de mes amis me disent que Glean a été déployé dans leur entreprise et que cela a changé la donne pour leur productivité.
Le problème
Glean est une entreprise de logiciels pour les entreprises, dont le cœur est la recherche, qui vise à répondre à chaque besoin d’information pour chaque type d’employé dans l’entreprise. Vous avez peut-être déjà entendu parler d’applications de recherche d’entreprise, mais il est important de définir ce que nous considérons comme une vraie recherche d’entreprise.
- Elle doit parcourir toutes les applications que vous utilisez au travail.
- Elle doit tenir compte des permissions et ne vous afficher que le contenu que vous pouvez consulter dans l’application elle-même.
- Elle doit rechercher dans des documents auxquels vous n’avez peut-être jamais accédé.
- Elle doit rechercher non seulement par correspondance textuelle sur le titre du document, mais avec une compréhension complète du texte, des métadonnées et de toutes les informations de ce type sur un document. Une compréhension robuste des synonymes, du langage naturel et du sens sémantique.
- Elle doit être conçue pour les utilisateurs avancés. Cela signifie prendre en charge plusieurs façons différentes de filtrer et d’analyser les résultats, par exemple par type, date de création, auteur, et plus encore.
- Elle doit être conçue pour chaque employé de l’entreprise.
Chez Glean, nous pensons qu’aucune requête de recherche n’est mauvaise et nous visons à satisfaire chaque besoin d’information que vous pourriez avoir. Plusieurs entreprises ont tenté de s’attaquer à ce problème par le passé beaucoup ont échoué uniquement parce que ce n’était pas une vraie recherche d’entreprise selon cette définition.
Difficulté technique ;
Les ingénieurs, moi y compris, sont souvent attirés par la résolution de problèmes difficiles. Dans la quête d’un problème moins risqué, vous ne voulez pas vous contenter d’un problème facile ! Pour une startup, résoudre un problème techniquement difficile est l’un des moyens les plus efficaces de bâtir une barrière à l’entrée considérable pour l’entreprise. De façon peut-être un peu controversée, je trouve que de nombreux — pour ne pas dire la plupart — produits pour les entreprises ne résolvent généralement pas un problème d’informatique fondamental particulièrement intéressant. Pour citer un commentaire classique mémorable sur Hacker News : “Is Dropbox just a fancy wrapper around fsync” ? Combien de startups modernes et prospères construisent des technologies fondamentalement nouvelles, plutôt que de simplement mieux empaqueter des applications existantes de technologies ? Ce n’est pas pour rien qu’on dit que Excel est le plus grand concurrent de chaque entreprise SaaS.
À l’inverse, je soutiendrais que la recherche grand public, et a fortiori la recherche d’entreprise, demeure un problème difficile et non résolu. Malgré toutes les critiques sur Google Search
, il semble techniquement presque impossible de créer un concurrent à la hauteur (et ce n’est pas faute d’avoir essayé). Construire un moteur de recherche est un problème multimodal qui combine de nombreux domaines de recherche fondamentaux en informatique — recherche d’information, systèmes distribués, sécurité, compréhension du langage naturel, machine learning, et bien plus encore. Avec l’essor de Google dans les années 2000, même les recherches académiques novatrices dans les domaines centrés sur la recherche se sont avérées très éloignées de ce qui fonctionne dans le monde réel.La recherche d’entreprise ajoute une couche supplémentaire de complexité par rapport à la recherche grand public. Désormais, tous vos documents ne sont pas visibles par tous vos utilisateurs. Dans le monde de la recherche grand public, les systèmes de Google peuvent apprendre très rapidement à partir du comportement des utilisateurs sur près de 10B requêtes par jour pour comprendre comment ils cliquent, survolent ou interagissent avec la page de résultats. Dans le monde de l’entreprise, au sein d’un seul client, vous ne serez tout simplement pas exposé à un tel volume de données. Pire encore, la distribution des requêtes est beaucoup plus uniforme, et une part bien plus importante des requêtes est vue pour la première fois chaque jour. Cela rend la formulation de la recherche comme un problème d’apprentissage bien plus difficile. ;
Chez Glean, nous réfléchissons en profondeur à la manière de classer les résultats en l’absence de grandes quantités de données de feedback. En outre, la plupart des recherches académiques ignorent complètement la recherche d’entreprise, en se concentrant souvent sur des algorithmes qui fonctionnent bien pour des besoins d’information bien plus simples. Même la recherche interne de Google, Moma, était tristement célèbre pour être bien moins efficace pour trouver ce dont vous avez besoin que sa version grand public. S’attaquer à ce problème technique difficile et multidimensionnel, avec peu de recherches académiques sur lesquelles s’appuyer, rend le défi que nous relevons chez Glean extrêmement intéressant. Mes collègues Eddie et Mrinal ont écrit sur ce sujet de manière plus technique.
L’une des choses les plus courantes que j’entends à propos des candidats, c’est — < ;Insérez ici le nom d’une startup> ; ? Mais qu’est-ce qu’ils font, au juste ? Beaucoup de personnes hésitent à se lancer dans la création d’une startup parce qu’elles ne comprennent même pas le problème qu’elles essaient de résoudre. Chez Glean, nous voulons apporter aux gens les connaissances dont ils ont besoin pour avoir un impact dans le monde. Avec la recherche au cœur de notre produit, les défis chez Glean restent non résolus, et nous nous attaquons à une variété de problèmes fondamentaux en informatique tout en gardant nos utilisateurs au centre de nos priorités. Mon retour préféré de la part d’un utilisateur était : « Si vous deviez revenir à la situation d’avant Glean, ce serait la révolte… les employés pourraient se rebeller. » ;
Dans cet article et dans le précédent, j’ai parlé de l’équipe et du problème. Dans le prochain article, je parlerai du business. ;Si vous avez envie de résoudre des problèmes difficiles et passionnants, consultez nos postes ouverts et contactez-nous. Ce n’est que le début.
