QueryStory : quand l’IA raconte des histoires… et vous fait y croire ?

UNE HISTOIRE QUI COMMENCE PAR UNE CYBERATTAQUE

En 2009, Shapor Naghibzadeh, alors ingénieur système chez Google, a vécu un moment qui a changé sa vision des données. Des pirates informatiques soutenus par la Chine lançaient Operation Aurora, une attaque ciblant les serveurs de l’entreprise. Naghibzadeh a été envoyé dans une salle de crise improvisée pour comprendre ce qui se passait. Traquer les intrusions dans des réseaux complexes lui a appris une leçon : les récits vérifiés ont une valeur inestimable.

Mais reconstruire ces récits prenait du temps et coûtait cher. Des années plus tard, il s’est demandé : et si les grands modèles de langage (LLM) pouvaient accomplir cette tâche en quelques minutes ?

DE GOOGLE À LA CRÉATION DE QUERYSTORY

Entre 2009 et 2016, Naghibzadeh a passé six ans à explorer le lien entre cybersécurité et données. Avec les ressources de Google, il a conçu des Outils permettant aux analystes de sécurité d’interroger des données complexes. En 2016, il a cofondé Chronicle, une startup issue du laboratoire X de Google, pour offrir ces fonctionnalités à d’autres entreprises.

En 2025, alors que les LLM commençaient à jouer un rôle majeur dans l’analyse de données, Naghibzadeh a vu une nouvelle opportunité. Il a cofondé QueryStory, une plateforme qui applique les techniques développées en cybersécurité à l’analyse de données variées. À ses côtés, on trouve Stanley Yang, ancien collègue de Google et ingénieur principal chez EvolutionIQ, ainsi que David Glusic, un vétéran d’Accenture. La startup est sortie de l’ombre en août 2026.

DES DONNÉES À L’HISTOIRE : LE PRINCIPE DE QUERYSTORY

Pour Naghibzadeh, les entreprises posent souvent des questions à leurs bases de données sans jamais en tirer une vision claire. QueryStory change la donne en transformant ces réponses éparses en un récit structuré. « On observe un schéma récurrent : on pose une série de questions aux données, puis on assemble ces réponses pour en faire un récit cohérent », explique-t-il. C’est cette idée qui a inspiré le nom de l’entreprise : QueryStory, ou « raconter des histoires avec les données ».

L’objectif ? Créer des récits ancrés dans la vérité, comme on le ferait pour une enquête policière où chaque indice mène à une conclusion solide.

UNE LEVÉE DE FONDS DE 6 MILLIONS POUR UNE VISION AMBITIEUSE

QueryStory a levé 6 millions de dollars en 2025, lors d’un tour de table de série A mené par Brightmind Partners et New York Life Ventures. La valorisation de la startup a atteint 60 millions de dollars. Pendant un an, l’équipe a développé et testé son produit avec des clients, principalement de grandes entreprises gérant des bases de données propriétaires.

Ces entreprises utilisent QueryStory pour unifier l’analyse et la révision des données. Les équipes commerciales ou les managers opérationnels y trouvent un outil pour prendre des décisions éclairées. « On comble le fossé de confiance entre l’IA et les entreprises », résume Naghibzadeh. « Au lieu de dépendre de l’intuition humaine ou d’une armée d’ingénieurs, on a industrialisé ce processus ».

UN OUTIL POUR LES DÉCIDEURS SANS EXPERTISE TECHNIQUE

Tim Del Bello, directeur général de New York Life Ventures, a mené l’investissement dans QueryStory. Lui-même utilise la plateforme pour remplacer le travail de plusieurs personnes chargées de produire un rapport trimestriel. Son objectif ? Transformer ce rapport en un tableau de bord en temps réel. « Le produit a été conçu pour des gens comme moi : des décideurs qui cherchent la vérité fondamentale », explique-t-il. « Il faut travailler avec des sources de données complexes et dispersées, sans avoir une équipe de data science ou de business intelligence à disposition ».

Pour illustrer la puissance de QueryStory, Del Bello partage une base de données sur les activités spatiales, utile pour comprendre ce que font des entreprises comme SpaceX en orbite. En quelques heures, QueryStory a produit une visualisation de ces données, un travail qui aurait pris plusieurs semaines à un développeur. La plateforme a généré des tableaux de bord sophistiqués et des analyses détaillées. Plus impressionnant encore : elle a affiché un indicateur de confiance, expliquant pourquoi les agents d’IA croyaient en la précision de leurs analyses.

POURQUOI LES ENTREPRISES VEULENT PLUS DE TRANSPARENCE ?

Les outils existants, comme ceux développés par les laboratoires de pointe, permettent d’effectuer ce type de travail. Mais ils limitent souvent l’expérience utilisateur. QueryStory mise sur un pari : les utilisateurs, surtout dans les grandes entreprises, veulent plus de transparence, de fiabilité et de contrôle lorsqu’ils intègrent l’IA dans leurs processus.

Prenons un exemple concret : un dirigeant d’une entreprise technologique a utilisé Claude Cowork pour interroger une base de données. Il a ensuite demandé au modèle de lui montrer les requêtes SQL générées pour vérifier leur pertinence avant de les transmettre à un analyste humain. Avec QueryStory, ces requêtes SQL apparaissent automatiquement. Les utilisateurs peuvent aussi signaler des analyses à leurs collègues pour une révision humaine, et ces retours sont enregistrés dans la plateforme.

L’IA N’EST PAS AUSSI ROBUSTE QU’ON LE CROIT

Pour Tayler Sipperly, associé chez Brightmind Partners, l’IA reste plus fragile qu’on ne le pense, surtout lorsqu’il s’agit de construire des systèmes durables ou de faire reposer des entreprises à grande échelle sur ses réponses. « L’IA peut générer des réponses qui semblent convaincantes, mais qui ne tiennent pas la route sur le long terme », souligne-t-il.

Naghibzadeh ajoute un autre problème : lorsque les entreprises connectent leurs données à une interface de chat LLM, « des centaines ou des milliers de personnes posent des questions et obtiennent chacune leur version de la vérité ». Le résultat ? Un amas de contenus sans lien clair avec les données sous-jacentes, impossible à vérifier ou à contextualiser.

UN MODÈLE AGNOSTIQUE POUR ÉVITER LES CONFLITS D’INTÉRÊTS

QueryStory se présente comme un outil agnostique, c’est-à-dire qu’il fonctionne avec n’importe quel modèle de langage. Pour l’instant, il utilise principalement les derniers modèles des laboratoires de pointe. Bien que QueryStory concurrence ces laboratoires sur le plan produit, Naghibzadeh estime que les clients préféreront une plateforme indépendante, non incitée à vendre autant d’intelligence que possible.

Il défend l’idée qu’un outil spécialisé comme QueryStory peut être plus efficace et précis qu’un agent polyvalent, car il comprend et préserve mieux le contexte. « On ne vend pas juste une technologie, on vend la confiance dans les réponses », insiste-t-il. « Ce qu’on propose, c’est de donner au directeur financier les moyens de comprendre le coût réel de ces outils ».

UNE VISION QUI DÉPASSE LES SIMPLES TABLEAUX DE BORD

Pour Naghibzadeh, QueryStory ne se limite pas à automatiser des rapports. Il s’agit de rendre les données compréhensibles et actionnables pour tous les décideurs, y compris ceux qui n’ont pas de formation technique. La plateforme permet de suivre l’évolution des données en temps réel et de générer des récits cohérents, comme on le ferait pour une enquête.

Dans un monde où les entreprises sont submergées par des données, QueryStory propose une solution : transformer l’information brute en une histoire fiable, où chaque élément peut être vérifié et compris.

UNE TECHNOLOGIE QUI S’ADRESSE À TOUS LES SECTEURS

Bien que QueryStory cible principalement les grandes entreprises, sa technologie pourrait s’appliquer à d’autres secteurs. Les hôpitaux, les administrations ou même les médias pourraient bénéficier de récits clairs et vérifiés pour prendre des décisions éclairées. L’objectif reste le même : rendre l’IA plus transparente et plus utile.

UNE LEVÉE DE FONDS POUR ACCÉLÉRER L’INNOVATION

Avec 6 millions de dollars en poche et une valorisation de 60 millions, QueryStory est bien positionnée pour accélérer le développement de sa plateforme. Les investisseurs, comme New York Life Ventures, voient un potentiel énorme dans cette approche. « On remplace le travail de plusieurs personnes pour produire des rapports en temps réel », explique Del Bello. « C’est un gain de temps et de précision inestimable ».

LE FUTUR DES DONNÉES : VERS DES RÉCITS AUTOMATISÉS

QueryStory incarne une tendance forte : l’automatisation des récits à partir de données. Dans un monde où l’information est omniprésente, mais souvent incompréhensible, cette startup propose une solution simple : utiliser l’IA pour raconter des histoires vraies. Et si, demain, chaque entreprise pouvait s’appuyer sur des récits aussi fiables qu’une enquête policière ?

UNE RÉPONSE À L’URGENCE DE LA FIABILITÉ

Avec l’essor de l’IA, les entreprises sont confrontées à un défi de taille : comment faire confiance aux réponses générées par des modèles ? QueryStory apporte une réponse en combinant cybersécurité, analyse de données et narration. Son ambition ? Devenir la référence pour les entreprises qui veulent des réponses claires, vérifiables et actionnables.

Dans un paysage technologique où les fausses informations et les réponses ambiguës pullulent, QueryStory se positionne comme un rempart. Son message est clair : l’IA peut raconter des histoires, mais il faut s’assurer qu’elles soient vraies.

QUERYSTORY, UN OUTIL POUR L’ÈRE DE L’IA

En 2026, QueryStory sort de l’ombre avec une mission ambitieuse : rendre l’IA plus fiable et plus utile pour les entreprises. En transformant les données en récits vérifiés, elle répond à un besoin criant : comprendre le monde complexe qui nous entoure.

Et si, demain, chaque décision stratégique était prise sur la base d’histoires aussi solides que des preuves ? QueryStory pourrait bien être l’outil qui rend cela possible.

UNE CONFÉRENCE POUR RÉFLÉCHIR À L’AVENIR DE L’IA

Du 13 au 15 octobre 2026 à San Francisco, la communauté des startups se réunira pour répondre à une question cruciale : comment construire de manière durable dans l’ère de l’IA ? Un événement à ne pas manquer pour ceux qui veulent façonner l’avenir de la technologie.