Une alternative aux architectures de réseaux neuronaux au cœur de modèles d’IA comme OpenAI’s o1 est en plein essor. Il s’agit de l’IA symbolique, qui utilise des règles liées à des tâches spécifiques, comme la réécriture de lignes de texte, pour résoudre des problèmes plus vastes. L’IA symbolique peut adroitement aborder certains problèmes avec lesquels les réseaux neuronaux luttent. Et des recherches récentes ont montré qu’elle peut être mise à l’échelle. (Historiquement, les architectures symboliques n’ont pas été efficaces en termes de calcul.) Les avancées en matière de mise à l’échelle ont alimenté une source de start-ups qui appliquent l’IA symbolique à divers domaines, comme Orby et TekTonic (qui construisent des outils d’automatisation d’entreprise), Symbolica, et Unlikely AI (fondé par le co-créateur d’Alexa, William Tunstall-Pedoe).
L’une des dernières entreprises à sortir de l’anonymat est Augmented Intelligence, soutenue par 44 millions de dollars d’investisseurs, dont l’ancien président d’IBM, Jim Whitehurst. Augmented Intelligence a construit un modèle d’IA conversationnelle, Apollo, qui, selon elle, “combine deux technologies apparemment opposées (les réseaux neuronaux et l’IA symbolique) en un modèle cohérent, actionnable et entraînable”. Cela rend les résultats à la fois plus prévisibles et “agissants” – le dernier buzzword du jour en IA – que votre système typique basé sur des réseaux neuronaux.
Pour par exemple, au lieu de simplement répondre à une question sur les vols avec des instructions sur comment réserver, un client d’entreprise pourrait utiliser l’IA d’Augmented Intelligence pour donner une liste de tarifs et réserver le vol pour le client, selon une fiche d’information fournie par l’entreprise.
Oui, mais attendez, ChatGPT ne peut-il pas déjà faire cela ? Oui, admet le PDG Ohad Elhelo. Mais il prétend que cela nécessite plus de préparation et d’intégration manuelle que la technologie d’Augmented Intelligence. “Il y a une grande différence entre les chatbots comme ChatGPT, dont l’objectif principal est de discuter avec l’utilisateur, et les agents conversationnels qui prennent des actions ou travaillent pour le compte d’entreprises”, a déclaré Elhelo à TechCrunch.
L’IA d’Augmented Intelligence peut alimenter des chatbots qui répondent à des questions sur n’importe quel sujet (par exemple, “Faites-vous le match de prix pour ce produit ?”), en s’intégrant aux API et workflows existants d’une entreprise. Elhelo prétend que l’IA a été entraînée sur des données de conversation provenant de dizaines de milliers d’agents de service à la clientèle humains. L’IA d’Augmented Intelligence est également plus explicative car elle fournit un journal de la façon dont elle a répondu aux requêtes et pourquoi, affirme Elhelo – donnant aux entreprises une façon d’affiner et d’améliorer ses performances. Et elle ne s’entraîne pas sur les données d’une entreprise, n’utilisant que les ressources dont elle a été autorisée à accéder pour des contextes spécifiques, dit Elhelo.
Ainsi, pourquoi une entreprise choisirait-elle Augmented Intelligence plutôt qu’un autre fournisseur d’IA ? Eh bien, pour commencer, Elhelo dit que son IA est formée pour utiliser des outils afin d’apporter des informations provenant de sources externes pour effectuer des tâches. L’IA de OpenAI, Anthropic et d’autres peut faire de même, mais Elhelo prétend que l’IA d’Augmented Intelligence fonctionne mieux que les solutions basées sur des réseaux neuronaux. De plus, cette IA n’exige pas de s’entraîner sur les informations de l’entreprise, ce qui plaira certainement aux entreprises soucieuses de ne pas exposer leurs secrets à une IA tierce. Apple, entre autres, a interdit à son personnel d’utiliser les outils d’OpenAI l’année dernière, citant des préoccupations au sujet de fuites de données confidentielles.
