À une époque où chaque entreprise cherche constamment à déterminer si leurs grands modèles linguistiques sont conformes aux règlements qu’elles jugent importants et aux exigences légales ou réglementaires, et ce, de manière encore plus aiguë si elles font partie d’une industrie réglementée, Patronus AI semble trouver un succès précoce sur le marché. Mercredi, cette entreprise, qui aide ses clients à s’assurer que leurs modèles sont conformes à plusieurs niveaux, annonçait une série A de 17 millions de dollars, seulement huit mois après l’annonce d’un tour de table de 3 millions de dollars.
“Ce qui a beaucoup plu aux investisseurs, c’est que nous sommes les leaders incontestés dans ce domaine, qui est un marché vaste et en très rapide expansion,” a déclaré Anand Kannappan, PDG et co-fondateur de Patronus AI, à TechCrunch. Patronus AI a su s’introduire sur le marché juste au moment où les entreprises ont réalisé qu’elles avaient besoin d’outils de gouvernance LLM pour rester en conformité.
“Depuis notre lancement, nous avons travaillé avec de nombreux types d’entreprises de portefeuille et d’entreprises d’IA et d’entreprises en phase intermédiaire, et grâce à cela, nosclients ont formulé plusieurs centaines de milliers de demandes via notre plateforme,” ajoute-t-il.
Patronus AI se concentre principalement sur un élément nommé Patronus Evaluators. ” Ce sont essentiellement des appels API que vous pouvez mettre en œuvre avec une seule ligne de code, et vous pouvez mesurer de manière très fiable et de grande qualité, la performance des LLM et des systèmes LLM sur diverses dimensions”, explique Kannappan. Cela inclut des risques d’hallucination, des risques liés aux droits d’auteur, des risques de sécurité et même des capacités spécifiques à l’entreprise, comme la détection d’informations sensibles aux affaires et le ton et le style de la marque, des éléments importants pour les entreprises tant d’un point de vue réglementaire que réputational.
Comme nous l’avons écrit lors de l’annonce de la levée de fonds initiale: l’entreprise est au bon endroit au bon moment. Elle développe un cadre d’analyse et de sécurité sous forme de service géré pour tester de grands modèles linguistiques afin d’identifier les zones qui pourraient être problématiques, notamment les risques d’hallucinations, où le modèle produit une réponse fausse faute de données suffisantes pour répondre correctement. L’entreprise a doublé depuis les six employés qu’elle comptait au moment de son financement initial l’année dernière, et prévoit de doubler à nouveau cette année. L’investissement de 17 millions de dollars a été mené par Notable Capital, avec la participation de Lightspeed Venture Partners, Factorial Capital, Datadog et d’autres investisseurs angéliques de l’industrie.
