Depuis l’arrivée de ChatGPT, la course à l’IA générative bat son plein dans le monde entier. Pour que les modèles d’IA soient de plus en plus sophistiqués, les acteurs du secteur entraînent ces derniers sur des données d’apprentissage. En fonction des interactions avec celles-ci, les modèles d’IA générative sont ainsi en mesure de se perfectionner pour gommer progressivement leurs erreurs.

Cependant, il ne leur est pas possible de supprimer des informations acquises dans leur apprentissage, puisqu’il s’agit de données statiques. "Cela signifie que leur intelligence est limitée à un moment donné dans le passé", résume la société Pathway. Avant d’ajouter : "Jusqu’à présent, il était difficile pour les modèles d’apprentissage automatique d’apprendre et de réagir à des changements arrivant en temps réel."

Comme la mise à jour d’une cellule sur Excel

Devant ce constat, la startup française, qui développe une technologie d’intelligence artificielle en temps réel, a décidé de changer la donne avec un moteur de traitement de données, qui serait 90 fois plus rapide que les solutions dominantes actuellement déployées sur le marché. Celui-ci présente la spécificité d’être en mesure d’effectuer un traitement unifié de données statiques et de données arrivant en continu, de manière à rendre possible l’apprentissage automatique en temps réel. Et cerise sur le gâteau, cette approche permettrait donc aux modèles de langage de pouvoir "oublier" des informations qui pourraient être inexactes, obsolètes, voire même illégales à conserver.

En effet, l’ajout de données arrivant en temps réel bouleverse complètement le schéma habituellement utilisé pour entraîner les modèles d’IA générative. "Les systèmes peuvent être entraînés en continu avec de nouvelles données arrivant en temps réel, ce qui permet de modifier certains points de données au besoin et de constamment améliorer les modèles, sans nécessiter un nouveau téléchargement complet des données passées. Cela peut être comparé à la mise à jour d’une cellule dans un fichier Excel qui n’impacte pas l’ensemble du document, mais seulement les cellules qui en dépendent", explique la jeune pousse tricolore, qui a levé 4,5 millions de dollars en décembre 2022 pour financer son développement.

Unifier le traitement des données statiques et des données en continu

Avec cette nouvelle approche, qui repose sur un moteur capable de traiter des millions de données par seconde, Pathway espère séduire des entreprises, qui avaient jusque-là l’habitude de fonctionner avec plusieurs systèmes distincts de traitement de données, ce qui freinait par conséquent l’adoption de l’IA dans leurs rangs. La vision de la deeptech a d’ores et déjà convaincu certains groupes de logistique, à l’image de La Poste, qui veut s’appuyer sur ce moteur de traitement de données novateur pour optimiser son réseau dans l’optique des Jeux olympiques de Paris 2024.

Selon Zuzanna Stamirowska, CEO de Pathway, le terrain de jeu à conquérir est conséquent : "Il existe un besoin critique concernant le temps réel pour optimiser le traitement et permettre à l’IA d’oublier afin d’améliorer la précision des résultats en continu." Dans ce cadre, l’approche de la société française peut notamment se révéler utile en matière de gestion des ressources, de surveillance, de maintenance prédictive, de détection des anomalies ou encore de prise de décisions stratégiques.