Fin des erreurs d'IA : la startup Probably lève 9 millions de dollars

Alors que les technologies d'IA, et particulièrement les grands modèles de langage (LLM), continuent d'évoluer, leur problème principal — les hallucinations ou l'interprétation erronée de faits précis — reste d'actualité. La startup Probably, qui vise à résoudre fondamentalement ce problème, a récemment levé 9 millions de dollars auprès du fonds de capital-risque Andreessen Horowitz. Ce projet promet d'élever la précision des systèmes d'IA à 99,99 %, à l'instar des logiciels traditionnels. C'est ce qu'indique Techcrunch.com dans son article.

Selon Peter Elias, fondateur de Probably, l'objectif principal de l'entreprise est d'empêcher totalement la transmission d'informations erronées à l'utilisateur. Aujourd'hui, ChatGPT ou d'autres modèles populaires fournissent parfois des informations incorrectes avec assurance. La startup a développé un système spécial appelé « data science mech suit » pour contrôler ce processus. Ce système vérifie la réponse de l'IA via un validateur déterministe et rejette immédiatement les résultats non conformes à la base de données.

Petits modèles et haute efficacité

Le premier produit développé dans le cadre du projet est un outil analytique conçu pour obtenir des réponses rapides à partir de jeux de données complexes. Chaque résultat est fourni avec des liens vers les sources et un historique d'audit. Selon ixbt.com, la particularité du système est qu'il peut fonctionner avec une haute précision même sur des réseaux neuronaux beaucoup plus simples et petits, plutôt que sur les modèles les plus puissants et coûteux.

Elias souligne qu'en précisant suffisamment le contexte, on peut réduire la charge du modèle. Actuellement, l'outil Probably utilise des modèles quatre fois moins puissants que les modèles de pointe (frontier), mais capables de fonctionner sur des ordinateurs locaux (sans centres de données). Cela permet aux entreprises de réduire considérablement les coûts de tokens de l'IA.

Perspectives futures et domaines d'application

La technologie de Probably ne se limite pas à l'analyse de données. Ce moteur devrait être appliqué à l'avenir dans les domaines suivants où la précision est cruciale :

• Comptabilité et rapports financiers ;
• Diagnostic et services médicaux ;
• Analyse de documents juridiques ;
• Ingénierie et conception technique.

Le fondateur de la startup a également évoqué la raison pour laquelle les grands laboratoires technologiques ne se précipitent pas pour créer de tels systèmes. Selon lui, des géants comme OpenAI ou Google ont un intérêt financier à ce que l'utilisateur renvoie plusieurs requêtes pour corriger une erreur du modèle, consommant ainsi plus de tokens. Probably, au contraire, vise à économiser le temps et l'argent de l'utilisateur en atteignant une précision de 100 % dès la première tentative.

Cet investissement pourrait marquer une nouvelle étape sur le marché de l'IA. Si l'équipe de Probably tient sa promesse, nous entrerons bientôt dans une ère où les erreurs des bots « intelligents » seront totalement éliminées. Cela élargira les possibilités d'intégrer l'IA sans risque dans les processus métier.