Scalarr, une startup qui dit utiliser l’apprentissage automatique pour combattre la fraude publicitaire, annonce qu’elle a levé 7,5 millions de dollars en financement de série A.

Jamais mieux servi que par soi-même

La société a été fondée par la PDG Inna Ushakova et le directeur général Yuriy Yashunin, qui dirigeait auparavant l’agence de marketing mobile Zenna. Mme Ushakova a dit qu’alors qu’ils étaient chez Zenna, ils ont réalisé que la fraude publicitaire s’était développée au point de constituer une réelle menace pour leur entreprise.

En même temps, l’équipe n’était impressionnée par aucune des solutions anti-fraude existantes, alors elle a construit sa propre technologie. Finalement, ils ont complètement fermé Zenna et ont transféré toute l’équipe à Scalarr.

Les produits de la start-up comprennent AutoBlock, qui est censé détecter les fraudes avant que l’annonceur n’enchérisse sur une publicité, et DeepView, qui est utilisé par les plates-formes adtech (y compris les échanges de publicité, les plates-formes côté demande et les plates-formes côté offre).

Scalarr affirme qu’il peut détecter 60 % de fraudes de plus que les produits existants sur le marché et qu’il a permis à ses clients d’économiser 22 millions de dollars en remboursements pour fraude publicitaire en 2020. Mme Ushakova attribue cela en grande partie à l’utilisation intensive de la technologie d’apprentissage automatique par la start-up.

Une course poursuite technologique effrénée

Elle a ajouté que si les grandes sociétés d’attribution de publicité ajoutent des produits anti-fraude, elles ne sont pas le centre d’intérêt. Et historiquement, les entreprises ont essayé de détecter la fraude par une approche basée sur des règles, où il y a une liste de comportements qui suggèrent une activité frauduleuse – mais peu importe la rapidité avec laquelle ils créent ces règles, il est difficile de suivre les fraudeurs.

« La fraude est en constante évolution », a déclaré Mme Ushakova. « C’est comme un jeu du chat et de la souris, ils sont donc en avance sur vous et nous essayons de les attraper ».

Quant à savoir pourquoi le machine learning fonctionne si efficacement, elle a déclaré : « Seul le ML peut vous aider à prévoir la prochaine étape, et avec le ML, vous devriez être en mesure de détecter des anomalies qui ne sont pas classifiées. Tout de suite après, nos analystes devraient être capables d’examiner ces anomalies et de décider si quelque chose est statistiquement important ».

La série A de Scalarr a été menée par la Banque européenne de reconstruction et de développement, avec la participation de TMT Investments, OTB Ventures et Speedinvest. L’entreprise utilisera notamment l’argent pour étendre sa présence en Asie et poursuivre le développement du produit.

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