Une intelligence artificielle créée pour les projets d'infrastructure aux États-Unis

À l'heure où l'échelle de l'adoption des technologies d'intelligence artificielle ne cesse de s'élargir, la construction de centres de données et d'infrastructures énergétiques prend également un essor rapide. Cependant, selon ixbt.com, les nouveaux projets de construction et d'infrastructure ont eux aussi besoin de l'aide de l'intelligence artificielle. Dili, une entreprise d'intelligence artificielle spécialisée dans la garantie de la conformité réglementaire des projets d'infrastructure aux États-Unis, a annoncé avoir levé 15 millions de dollars lors d'un tour de financement de Series A. C'est ce que rapporte Techcrunch.com rapporte que.

Cette étape de financement fait suite à un tour de seed (amorçage) de 6,7 millions de dollars réalisé précédemment, portant le capital total levé par l'entreprise à 21,7 millions de dollars. Le tour de Series A a été mené par Khosla Ventures, avec la participation d'investisseurs tels qu'Allianz, Rebel Fund, Darren Bechtel de Brick and Mortar Ventures, ainsi que Garri Tan, responsable de Y Combinator. Dili avait auparavant participé au programme d'été 2023 de Y Combinator.

Règles complexes et solution d'intelligence artificielle

Aujourd'hui, de nombreuses startups proposent des services d'intelligence artificielle pour la vérification de la conformité des entreprises. Cependant, Dili se concentre particulièrement sur le système de règles complexes des projets de construction bénéficiant d'un financement fédéral. Comme le souligne Anand Chaturvedi, fondateur et CEO de l'entreprise, cela inclut les règles Davis-Bacon qui déterminent les taux de salaire des travailleurs, ainsi que les règles PWA applicables aux projets d'énergie propre et les exigences de l'EPA.

Dans le respect de telles obligations interconnectées, même de petites erreurs peuvent entraîner des amendes de plusieurs millions de dollars. Selon Chaturvedi, au lieu d'effectuer uniquement des vérifications par échantillonnage, il est crucial de vérifier toutes les données en même temps dès leur réception. En raison des risques élevés, la fiabilité est une priorité absolue, et l'architecture de Dili empêche les erreurs des modèles LLM d'affecter le produit final.

Résultats dans la pratique

Les modèles d'intelligence artificielle modernes sont utilisés uniquement dans la couche de données qui convertit des documents non structurés en données structurées. Ensuite, un système déterministe trie les données conformément à des règles de conformité complexes mais immuables. En conséquence, une tâche qui prenait auparavant une journée entière peut maintenant être accomplie en quelques minutes, garantissant une couverture incluant les documents internes de l'entreprise et les données des sous-traitants.

Actuellement, le logiciel Dili est utilisé en pratique dans environ 700 projets, allant des usines de fabrication aux centres de données. Selon Chaturvedi, environ la moitié des projets utilisent ce logiciel comme un outil indépendant, tandis que l'autre moitié a entièrement confié le processus de conformité à l'entreprise elle-même sur une base contractuelle. Bien que Dili puisse fonctionner selon les deux modèles, l'industrie devrait évoluer davantage vers le modèle logiciel à l'avenir.