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ZeroDrift a obtenu un financement de 10 millions de dollars afin de protéger les modèles d’IA contre leurs propres défauts.
Alors que les entreprises s’efforcent de résoudre les problèmes présents dans leurs systèmes d’IA, la gouvernance en est devenue un défi majeur. Certaines adoptent une approche double : un modèle gère les requêtes reçues, tandis qu’un second modèle veille à ce que le premier ne rencontre aucune difficulté.
C’est l’idée sous-jacente à ZeroDrift, un nouveau service de conformité pour l’IA qui a annoncé mardi un tour de financement initial de 10 millions de dollars. (Parmi les investisseurs figurent notamment a16z Speedrun, Reign Ventures, PitchDrive Ventures et U&I Ventures.) L’entreprise se concentre exclusivement sur cette deuxième partie du système, située entre les modèles d’IA et les utilisateurs finaux, afin de repérer et remplacer tout message pouvant poser un problème de conformité.
Construire un système d’IA destiné à corriger les erreurs d’autres systèmes d’IA peut sembler étrange — mais le système de correction de ZeroDrift présente plusieurs avantages architecturaux par rapport aux modèles qu’il corrige. Ce système est déclenché par des programmes conventionnels qui appliquent de manière déterministe des normes de conformité connues telles que SOC 2 ou GDPR. Le LLM n’est activé qu’une fois qu’un message a été identifié comme problématique, afin d’en réécrire une version conforme.
« Nous pouvons identifier de façon déterministe toutes les zones réglementées ainsi que les violations spécifiques, puis utiliser des LLM pour réécrire le contenu », explique Aroomoogan.
Il est important de noter que l’ensemble du système peut fonctionner avec une latence plus faible et une fiabilité supérieure à celle d’un LLM conventionnel. C’est là l’avantage principal de l’entreprise par rapport à de plus grands laboratoires tels qu’OpenAI et Anthropic, qui sont souvent déjà intégrés au système sous-jacent.
Le cas d’usage le plus évident concerne les chatbots d’IA, déjà déployés auprès des consommateurs, où des réponses erronées peuvent avoir de graves conséquences. Mais Aroomoogan estime que le marché potentiel est bien plus vaste, incluant éventuellement des messages générés par l’IA que les humains ne voient jamais, produits uniquement au sein de systèmes automatisés. Pour l’instant, il s’agit d’un marché relativement petit — mais qui devrait croître à mesure que l’IA se généralisera.
Si le tour de financement est un indicateur fiable, la demande pour ce produit est considérablement sous-jacente. « C’était probablement le tour de financement le plus rapide de ma carrière », déclare le PDG Kumesh Aroomoogan, remerciant Andressen Horowitz pour son aide à structurer ce tour initial. « Nous avons clôturé les choses en trois semaines, et nous avons reçu trois fois plus d’offres que nécessaire. »
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