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Alors que la Silicon Valley se précipite vers un avenir où des agents d’IA s’occupent de la majeure partie de la programmation logicielle, un nouveau problème émerge : comment détecter les bogues générés par l’IA avant leur mise en production. OpenAI, par exemple, doit également faire face à de tels problèmes, comme l’a décrit un ancien employé. Pour y remédier, la startup récemment financée PlayerZero a conçu une solution : utiliser des agents d’IA formés pour trouver et corriger les problèmes avant que le code n’atteigne la production, comme l’explique le PDG et fondateur unique de la startup, Animesh Koratana, à TechCrunch.
Koratana a créé PlayerZero alors qu’il était au laboratoire DAWN de Stanford, spécialisé en apprentissage automatique, sous la direction de Matei Zaharia. Zaharia est un développeur renommé et co-fondateur de Databricks. Il a élaboré la technologie de base de Databricks tout en travaillant sur son propre doctorat. Mercredi, PlayerZero a annoncé avoir levé 15 millions de dollars lors d’une Série A menée par Ashu Garg de Foundation Capital, un soutien précoce de Databricks. Ce financement fait suite à une levée de 5 millions de dollars réalisée lors d’un tour de table de pré-amorçage, dirigé par Green Bay Ventures et plusieurs investisseurs notables, dont Zaharia, le PDG de Dropbox Drew Houston, le PDG de Figma Dylan Field et le PDG de Vercel Guillermo Rauch.
À Stanford, Koratana, qui n’a que 26 ans, travaillait sur la technologie de compression de modèles d’IA et a été exposé très tôt aux modèles de langage. Il a rencontré les développeurs qui ont conçu certains des premiers outils d’assistance à la codification par IA. Ce fut alors qu’il lui est apparu que « dans un avenir proche, ce seraient les ordinateurs qui écriraient le code, plus les humains ». Il a compris avant même que le terme « AI slop » ne soit inventé que ces agents produiraient inévitablement un code problématique, tout comme leurs superviseurs humains.
PlayerZero agit comme un système immunitaire pour les grandes bases de code, apprenant des erreurs passées pour prévenir leur récurrence.
Ce problème sera amplifié par le fait qu’une multitude d’agents produira plus de code que jamais auparavant. Il ne sera pas toujours pratique pour les humains de vérifier tout le code écrit par l’IA pour des bogues ou des hallucinations. Cette difficulté est d’autant plus intense pour les grandes bases de code complexes sur lesquelles reposent les entreprises. PlayerZero entraîne des modèles qui comprennent profondément les bases de code, leur construction et leur architecture, permettant d’analyser l’historique des bogues et des solutions d’une entreprise. Lorsque quelque chose se casse, son produit peut identifier la cause, corriger le problème et apprendre pour éviter que cela ne se reproduise.
Bien que PlayerZero ne soit pas la seule entreprise à tenter de résoudre le problème des bogues générés par l’IA, elle se distingue par son accent sur les grandes bases de code. Certains grands noms, tels que Zuora, société de facturation par abonnement, font déjà appel à la technologie de PlayerZero à travers leurs équipes d’ingénierie pour surveiller leurs systèmes vitaux, notamment leurs systèmes de facturation. La start-up montre qu’elle est bien positionnée dans un marché en pleine évolution, où les agents pourraient bientôt remplacer les programmeurs humains.
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