Aujourd’hui, l’innovation est une notion que le monde associe quasi systématiquement à l’innovation technologique, et pourtant, ce n’est pas forcément le cas. Quels sont les différents types d'innovation ? Et qu'en est-il de Kls ?
Selon le manuel d’Oslo, une innovation est : “la mise en œuvre d’un produit (bien ou service) ou d’un procédé nouveau ou sensiblement amélioré, d’une nouvelle méthode de commercialisation ou organisationnelle dans les pratiques d’une entreprise, l’organisation du lieu de travail ou les relations extérieures.”
Cette définition date un peu et a été complété par l’Office parlementaire d’évaluation des choix scientifiques et technologiques (OPECST) : “L’innovation, c’est l’art d’intégrer le meilleur état des connaissances à un moment donné dans un produit ou un service, et ce, afin de répondre à un besoin exprimé par les citoyens ou la société”
L’innovation s’étudie, en général, selon deux axes, sa vélocité et sa forme.
On oppose deux familles de vélocité :
- Les innovations de ruptures
- Les innovations incrémentales
Plus de détails dans l’excellent article de Winbids.
L’innovation s’analyse selon plusieurs formes :
- L’innovation technologique
- L’innovation de service
- L’innovation architecturale
- L’innovation de commercialisation (ou de business model)
- L’innovation d’organisation
- L’innovation adjacente
- L’innovation sociale
- etc.
Kls - une innovation pas seulement technologique
Kls est née du constat d’un manque d’outillage des métiers du front et du middle office pour réaliser leurs activités du quotidien. Notre réponse a, initialement, été de proposer un nouveau service en intégrant des composants qui étaient auparavant disparates.
Ainsi, nous proposons, au sein d’une seule solution SaaS, de regrouper plusieurs grandes familles de fonctionnalités habituellement rencontrées dans plusieurs produits :
- une solution de messagerie confidentielle
- un outil de collecte, stockage et partage de documents chiffrés
- une plateforme collaborative garantissant la confidentialité des communications entre agents, prêteurs, emprunteurs et leurs conseils
- un gestionnaire d’événements avec rappels et notifications
- un assistant personnel pour la gestion de portefeuille
- un moteur d’éligibilité
- un extracteur de données pour récupérer l’ensemble de la data et l’intégrer à d’autres outils
- Le tout dans un outil cloud, accessible n’importe où, de façon 100% sécurisée
Après la création de notre plateforme, nous nous sommes posés la question de sa mise sur le marché, pour nous différencier des autres acteurs déjà présents. En effet, l’ensemble de nos concurrents propose un business model basé en grande partie sur le nombre de participants sur la plateforme. Nous avons voulu casser cela pour inviter à la collaboration. Nous avons donc construit un business model innovant, qui ignore volontairement le nombre de parties prenantes pour accueillir un nombre illimité de prêteurs dans le Pool Bancaire, mais aussi l’emprunteur et l’ensemble de ses conseils (CAC, avocats, etc.).
Et demain ?
Kls est aujourd’hui une solution novatrice par son positionnement marché (selon la définition de Forbes, nous nous retrouvons dans les "Vertical SaaS") et par l'architecture de sa plateforme, pour simplifier la vie des métiers. Cela nous a donné une longueur d’avance, mais ne suffira pas à distancer la concurrence dans la durée !
Nous étudions dès maintenant les innovations de demain sans pour autant être infidèles aux conseils de Simon Sinek, “Start with why” :
Ainsi, nos équipes de R&D étudient actuellement plusieurs pistes d’innovations technologiques :
-
Capacité OCR (reconnaissance de caractères)
Cas d’usage : permettre à nos clients de charger leurs contrats ou term sheet et créer automatiquement leurs covenants, et autres critères.
-
API publique pour permettre à l’écosystème de se brancher à Kls.
Plusieurs idées déjà en cours de test avec notre API privée vont donner naissance à une nouvelle version de notre API, ouverte à tous.
Cas d’usage :
- Se brancher à des CRM en amont, pour alimenter notre plateforme en créant les dossiers avec des informations déjà existantes
- Sortir de la donnée vers des outils de reporting (BI) pour, par exemple, les obligations de reporting CSRD
- Se connecter à des outils de core banking ou plus modestement de back office pour transmettre des informations sur le paiement des commissions, etc.
- Se connecter à des plateformes ESG pour importer directement les bilans carbones et autres documents
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IA générative à différents endroits de la plateforme.
Cas d’usage : créer des synthèses et rédiger des messages, proposés à l’utilisateur, pour notamment synthétiser les conditions d’un bris, les impacts de marge associés et les hypothèses possibles pour le waiver avant un envoi au pool pour vote.
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Machine Learning
Cas d’usage : créer un système de scoring des clients de nos clients (les emprunteurs). En effet, en créant un algorithme et en le nourrissant des comportements des clients (date de soumission des documents, retard ou non, respect des covenants, refinancement, etc.), nous pourrions aider nos clients à mieux évaluer leurs clients pour mieux appréhender le risque opérationnel qu’ils représentent.
Conclusion
Originellement née d’un besoin d’innovation de service, manifestée sous la forme d’une innovation architecturale, couplée dans son Go To Market (GTM) à une innovation de business model, Kls s’étoffe, cinq ans après sa création, d’innovations technologiques pour rester à la pointe de son marché.
