La startup londonienne, Composo, propose une solution ingénieuse aux problèmes de fiabilité des modèles linguistiques à grande échelle (LLM) qui alimentent les applications d’intelligence artificielle (IA). Face à la multiplication des applications alimentées par les LLMs, ainsi qu’à leurs promesses non toujours tenues en termes de précision et de qualité, Composo a développé des modèles sur mesure qui permettent aux entreprises d’évaluer la précision et la qualité des applications basées sur les LLMs. Composo fait ainsi partie du groupe grandissant de startups (Agenta, Freeplay, Humanloop, Langsmith) qui proposent une alternative plus fiable aux tests humains, aux listes de critères à respecter et aux outils de surveillance existants dans le monde de la programmation.
Composo se distingue de ses concurrents en proposant à la fois une option sans codage (no-code) et une interface de programmation d’application (API). Cela élargit potentiellement le marché de la startup, puisqu’elle n’est pas exclusivement destinée aux développeurs. Les experts en la matière et les dirigeants d’entreprise peuvent eux-mêmes évaluer les applications IA pour déceler les incohérences, juger de leur qualité et de leur précision. Dans la pratique, Composo utilise un modèle de récompense basé sur le type de résultats qu’un utilisateur préférerait obtenir d’une application IA, combiné à une série de critères spécifiques à cette application, afin d’évaluer les résultats fournis par l’application par rapport à ces critères. Par exemple, un chatbot d’orientation médicale pourrait être évalué sur sa capacité à identifier les symptômes alarmants selon des critères définis par son client.
Composo aide les entreprises à dépasser le “goulot d’étranglement” qui freine l’adoption de l’IA à grande échelle.
Récemment, Composo a lancé une API publique pour Composo Align, un modèle pour évaluer les applications LLM sur n’importe quel critère. Cela semble fonctionner : la jeune entreprise compte parmi ses clients des noms tels qu’Accenture, Palantir et McKinsey, et vient de lever 2 millions de dollars en pré-amorçage. Selon le co-fondateur et PDG, Sebastian Fox, ce montant relativement faible s’explique par le fait que l’approche de la startup n’est pas particulièrement gourmande en capital.
Composo envisage d’utiliser cette levée de fonds pour accroître son équipe d’ingénieurs, attirer plus de clients et renforcer ses efforts en matière de recherche et développement. “Cette année, nous allons nous concentrer beaucoup plus sur la mise à l’échelle de notre technologie auprès de ces entreprises”, a déclaré Fox. Ce dernier considère que la complexité de la recherche et du développement de ce type d’outil constitue une barrière à l’entrée significative pour d’éventuels concurrents.
