Scaffold a levé 14,85 M$ et vise à résoudre la fragmentation des données chez les constructeurs résidentiels en automatisant le travail administratif des entreprises spécialisées qui les accompagnent. La startup, qui collabore avec des corps de métiers travaillant pour des homebuilders de production, bénéficie du soutien financier de plusieurs acteurs majeurs du secteur, dont deux des trois plus grands constructeurs par volume de ventes.
Le modèle et le contexte
Scaffold ne travaille pas directement avec les constructeurs, mais l’appui d’investisseurs industriels importants montre que les principaux acteurs du marché voient un intérêt significatif à utiliser l’IA pour améliorer l’efficience opérationnelle des sous-traitants. Cette dynamique intervient alors que constructeurs et corps de métiers subissent une compression des marges, la hausse des coûts, la baisse des mises en chantier et une demande d’acheteurs affaiblie, autant de facteurs qui rendent attractives les technologies promettant des gains d’efficacité.
Le problème : des données de constructeurs fragmentées
Les données des constructeurs sont souvent très fragmentées : les entreprises opèrent en divisions autonomes, de nombreuses subdivisions et communautés fonctionnent via des LLC indépendantes avec leurs propres processus, et même au sein d’un même constructeur national, les divisions utilisent fréquemment des formats et des flux de travail différents. Beaucoup de systèmes de constructeurs sont par ailleurs des outils fermés, basés sur des portails sans API robustes, ce qui complique l’accès et la normalisation des données pour les partenaires externes.
« Scaffold a démarré parce que nous avons identifié un problème que toute personne travaillant avec un constructeur connaît. Nous avons constaté que les entrepreneurs spécialisés ont de larges équipes back-office qui effectuent beaucoup de saisies et de travail manuel après le processus d’appel d’offres. Beaucoup de travail manuel est consacré à la planification, au chiffrage et à la préparation de tout pour l’exécution sur le terrain », explique Ben Johnson, CEO et cofondateur de Scaffold.
Le problème est particulièrement aigu pour les corps de métiers qui collaborent avec de nombreux partenaires utilisant des portails de planification différents. « Chaque portail est différent. Presque aucun d’entre eux n’a d’API, on ne peut donc y accéder que via un portail web. Le format change, et même à l’intérieur de ces portails, chaque division fait les choses différemment », ajoute-t-il. La planification est le point douloureux le plus visible, mais les conséquences affectent aussi la planification des capacités, la facturation et le calcul des coûts de chantier, qui dépendent de données propres et ponctuelles que les corps de métiers doivent aujourd’hui assembler eux-mêmes.
Comment Scaffold traite les données fragmentées
Scaffold automatise les tâches administratives répétitives qui occupent une grande partie du temps des employés. « L’objectif de Scaffold n’est pas de remplacer ces 10 % de travail qui sont essentiels, mais d’automatiser les 90 %, d’intervenir avec l’expert pour ce qui requiert sa compétence, puis de poursuivre l’automatisation. Voilà Scaffold en résumé », indique Johnson.
La plateforme utilise l’IA pour structurer des données non structurées, notamment celles contenues dans des documents scannés. En guise d’exemple, Johnson rapporte qu’un client qui employait auparavant deux personnes pour la planification n’en utilise plus qu’une, qui consacre désormais seulement 20 % de son temps aux tâches qui demandaient autrefois deux personnes. « Il ne s’agit pas seulement de réduire le nombre d’heures. La précision a augmenté et le risque commercial critique a diminué », souligne-t-il.
Scaffold cherche aussi à diminuer la douleur liée aux reprogrammations en automatisant la coordination qui suit un changement. « Il ne faut pas chercher à éliminer les reprogrammations. Il faut chercher à ramener le coût et la douleur d’une reprogrammation à zéro, puis laisser le calendrier s’écouler de façon plus fluide ; au final, tout le monde en bénéficie », dit Johnson, en incluant les constructeurs eux-mêmes.
Perspectives et défis
Scaffold affirme avoir déjà traité plus de 500 000 ordres de travail. Les investissements arrivent alors que les constructeurs et leurs partenaires intègrent de plus en plus l’IA pour rationaliser des processus variés : acquisition de terrains, développement et conception de produits, ventes et marketing, communications clients, etc.
Le défi pour Scaffold sera de convaincre les petites entreprises de corps de métiers, disposant de ressources limitées, que l’adoption de la plateforme générera un retour sur investissement positif. « Nous pouvons apporter une énorme quantité d’automatisation, donc il est logique que des entreprises beaucoup plus petites envisagent d’adopter un logiciel », reconnaît Johnson. Il note aussi que « leurs clients font un pari sur Scaffold » et que « c’est une grosse mise en œuvre pour eux ». Le fait d’avoir des investisseurs de renom constitue, selon lui, un élément important de crédibilité pour une startup qui n’a que deux ans : « Cela dé-risk fortement l’investissement majeur que réalisent les corps de métiers et apporte un vent arrière important à notre capacité à le faire », conclut-il.
