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À mesure que l’intelligence artificielle générative redéfinit les industries, l’un de ses défis les plus importants, bien que souvent invisible, est la récupération. Ce processus implique d’extraire les bonnes données avec le contexte pertinent à partir de bases de connaissances désordonnées. Les modèles de langage de grande taille (LLMs) ne sont aussi précis que l’information qu’ils peuvent récupérer. C’est dans ce domaine que ZeroEntropy souhaite se démarquer.
La startup basée à San Francisco, cofondée par la PDG Ghita Houir Alami et le directeur technique Nicolas Pipitone, a levé 4,2 millions de dollars lors d’un tour de financement initial pour aider les modèles à récupérer des données pertinentes rapidement, avec précision et à grande échelle. Ce tour a été dirigé par Initialized Capital, avec la participation de Y Combinator, Transpose Platform, 22 Ventures, a16z Scout, et une longue liste d’investisseurs privés, dont des opérateurs d’OpenAI, Hugging Face et Front.
“Il n’y a pas beaucoup de femmes dans les outils de développement ou l’infrastructure IA, mais je dirais à toute jeune femme intéressée par les problèmes techniques de ne pas laisser cela l’arrêter.”
ZeroEntropy s’inscrit dans une vague croissante d’entreprises d’infrastructure visant à utiliser la génération augmentée par récupération (RAG) pour alimenter la recherche pour la prochaine génération d’agents IA. Ses concurrents vont de VoyageAI de MongoDB à de jeunes startups comme Sid.ai, également issues de Y Combinator. Selon Zoe Perret, partenaire chez Initialized Capital, l’entreprise a le potentiel de débloquer des capacités critiques dans le domaine de l’IA. “Les modèles de Ghita et Nicolas surpassent tout ce que nous avons vu jusqu’à présent,” déclare-t-elle.
La génération augmentée par récupération (RAG) extrait des données de documents externes et est devenue une architecture incontournable pour les agents IA, qu’il s’agisse d’un chatbot qui diffuse des politiques RH ou d’un assistant juridique citant le droit applicable. Cependant, les fondateurs de ZeroEntropy estiment que pour de nombreuses applications IA, cette couche est fragile, composée de bases de données vectorielles, de recherches par mots-clés et de modèles de reclassification. ZeroEntropy propose une API qui gère l’ingestion, l’indexation, la reclassification et l’évaluation, permettant ainsi une récupération rapide de données, même à travers des documents internes désordonnés.
Au cœur de ZeroEntropy se trouve son re-classificateur propriétaire, appelé ze-rank-1, qui, selon l’entreprise, surpasse actuellement des modèles similaires de Cohere et Salesforce. Plus de dix entreprises en phase de démarrage construisant des agents IA dans des secteurs variés tels que la santé, le droit, le soutien client et les ventes utilisent déjà ZeroEntropy. Ghita Houir Alami, originaire du Maroc, a émigré à 17 ans pour poursuivre ses études d’ingénierie en France. Sa passion pour l’intelligence artificielle s’est développée lors de son passage à l’École Polytechnique, puis à UC Berkeley.
Avant de fonder ZeroEntropy, elle avait tenté de créer un assistant IA, une expérience qui a renforcé son intérêt pour la fourniture du bon contexte et de l’information pertinente à un LLM. À seulement 25 ans, Houir Alami se distingue parmi les rares femmes dirigeantes d’entreprises d’infrastructure dans un domaine souvent critiqué pour son manque de diversité. Elle espère inspirer d’autres femmes à poursuivre des carrières techniques, en donnant des conférences dans les établissements scolaires du Maroc pour inciter les jeunes filles à s’engager dans les STEM.
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