Les modèles de langage, ces intelligences artificielles capables de générer du texte, sont-ils l’avenir des entreprises ? Selon une enquête récente, plus de deux tiers des organisations sondées souhaitent prioriser leur adoption d’ici début 2024. Pourquoi cet engouement soudain pour les modèles de langage comme ChatGPT et quelles difficultés les entreprises rencontrent-elles dans leur parcours d’adoption ?
La personnalisation et la flexibilité insuffisantes, l’incapacité à préserver les connaissances et la propriété intellectuelle sont autant d’épines qui entravent le déploiement des modèles de langage en production. Comment Varun Vummadi et Esha Manideep Dinne, les fondateurs de Giga ML, répondent-ils à ces défis majeurs avec leur plateforme permettant un déploiement local tout en réduisant les coûts et en préservant la vie privée ?
La startup propose sa propre série de modèles, les « X1 », pour des tâches telles que la génération de code et la réponse aux questions fréquentes des clients. Toutefois, qu’indiquent les benchmarks comparatifs sur les performances réelles des modèles X1 et peuvent-ils réellement se distinguer dans un marché inondé par les modèles de langage open source et hors ligne ?
« Dans un océan de modèles de langage open source, Giga ML peut-elle vraiment se démarquer ? »
Giga ML se positionne moins comme créateur de modèles de langue supérieurs et plus comme facilitateur permettant aux entreprises d’affiner les modèles localement sans dépendre des ressources et plateformes tierces. Mais quels sont les outils spécifiques que Giga ML propose pour relever ce défi ?
Apparemment, Giga ML mise sur la simplicité et la confidentialité pour séduire les entreprises. La plateforme offre l’avantage de déployer sur site ou dans un cloud privé virtuel, simplifiant le processus d’entraînement et de réglage fin des modèles. Mais comment les gestionnaires informatiques perçoivent-ils réellement ces avantages dans un monde où la donnée est reine ?
Le respect de la vie privée et la sécurité semble être au cœur de la proposition de valeur de Giga ML, avec les managers des systèmes d’information qui y voient une opportunité de se conformer aux réglementations tout en maximisant l’efficience. Comment l’offre de Giga ML se matérialisera-t-elle face aux préoccupations actuelles sur la vie privée et la personnalisation dans les entreprises ?
Avec une levée de fonds de près de $3.74 millions, Giga ML prévoit d’étendre son équipe et de renforcer sa recherche et développement, sans oublier de soutenir sa clientèle actuelle, incluant des entreprises anonymes dans les secteurs de la finance et de la santé. Reste à voir comment Giga ML évoluera au sein d’un écosystème déjà très compétitif.
Face à ces ambitions, une question demeure : réussiront-ils à révolutionner l’usage des modèles de langage dans l’univers professionnel ou leur voyage s’arrêtera-t-il aux promesses de l’intelligence artificielle ?
Source : Techcrunch