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Deepset voit grand : De « briques » d’IA à Château de Langue

« Plus c’est gros, mieux ça passe », aurait sans doute pu dire l’équipe de Deepset, une plateforme facilitant le développement d’applications d’entreprise utilisant des modèles linguistiques complexes. L’entreprise, spécialisée dans des modèles a la taille de ChatGPT, a reçu un sérieux coup de pouce, levant 30 millions de dollars lors d’un tour de table mené par Balderton Capital, avec la participation de GV et Harpoon Ventures.

Alors que le progrès ne dort jamais, et semble même être du genre insomniaque en ce qui concerne les start-ups tech, Deepset s’apprête à utiliser son investissement pour élargir l’éventail de ses services et augmenter les rangs de son équipe. Notamment, 20 à 25 nouveaux passionnés d’IA devraient rejoindre les quelque 50 employés actuels d’ici la fin de l’année, a déclaré le co-fondateur et PDG Milos Rusic.

Mais point de vilain jeu d’échec d’entreprise comme si souvent ! Deepset soulève un sérieux problème d’industrie: les équipes de science des données sont littéralement surchargées et débordées. Les ingénieurs de données – sorte de préparateur des données pour outils d’analyse – croulent sous la pression au point de songer à quitter le navire. L’aspect peu reluisant de cette situation est qu’elle nuit considérablement à l’évolution de l’IA en entreprise.

« Les équipes de science des données sont débordées, un problème auquel Deepset s’efforce de remédier. »

Les trois co-fondateurs de Deepset : Rusic, Malte Pietsch et Timo Möller, ont lancé leur entreprise en 2018. Ils se sont appuyés sur l’architecture des modèles d’IA Transformer, développée par Google en 2017, qui a ouvert la porte à des LLMs sophistiqués comme ChatGPT et GPT-4. En 2019, la petite équipe a lancé Haystack, un cadre open source permettant de construire des services NLP backend avec Transformers et d’autres architectures LLM.

L’ambition du trio étant insatiable, Deepset a choisi de voir plus grand et a dévoilé Deepset Cloud l’année dernière. Un « platform LLM pour les équipes d’IA en entreprise », comme le décrit Rusic. Au delà de Haystack, Deepset Cloud offre un espace où les clients peuvent tester différents LLM, les intégrer à des applications, déployer ces dernières aux utilisateurs finaux et analyser continuellement leur performance.

C’est pas la taille qui compte… sauf quand on parle d’IA ? Deepset ne perd pas de vue les défis à relever, grace à une concurrence prédominante dans le secteur des MLOps. Mais l’entreprise se démarque à travers son expansion rapide : elle compte déjà « des centaines » de pipelines client sur sa plateforme, y compris des charges de travail pour Siemens et Airbus.

Dresseur d’IA ou comment « dompter le langage de l’intelligence artificielle » voilà un nouvel art dont le potentiel n’a pas fini de surprendre. Chez Deepset, les modèles linguistiques servent de « briques » pour construire des applications. Les codeurs, sans doute ravis d’éviter la corvée du « soulevé de poids lourd » s’appliquent ainsi à expédier des services NLP backend – aisément composable et embarquable.

Source : Techcrunch

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