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L’IA et l’avenir de l’entreprise
L’apprentissage automatique, l’automatisation des tâches et la robotique sont déjà largement utilisés dans les entreprises. Ces technologies d’IA et d’autres sont sur le point de se multiplier, et nous examinons comment les organisations peuvent en tirer le meilleur parti.
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Abacus.AI, la start-up de deux ans qui développe des formes de réseau de neurones « hybrides » d’apprentissage en profondeur, a annoncé mercredi que la société avait obtenu 50 millions de dollars de financement en capital-risque dans le cadre d’un tour de table de série C, dirigé par la société de capital-investissement Tiger Global. La gestion.
L’entreprise a maintenant reçu 90,3 millions de dollars de financement. Tiger Global est rejoint par les investisseurs de retour Coatue Management et Index Ventures, ainsi qu’Alkeon.
« Une grande partie ira à la R&D, à l’ingénierie et à la science », a expliqué Bindu Reddy, co-fondateur et PDG de la société, dans une interview avec ZDNet via Zoom. « Nous continuons à vouloir être les meilleurs de la race en matière de plateformes d’IA et de ML. » L’autre utilisation principale du capital sera la commercialisation, y compris la constitution de l’équipe de vente.
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Abacus compte actuellement 45 personnes, dont quatre personnes dans les ventes et le marketing. Reddy prévoit d’augmenter l’effectif total de l’entreprise à 80 d’ici la fin de cette année.
Parallèlement à l’actualité du financement, Abacus.ai a dévoilé une application de vision par ordinateur en tant que service. La société avait commencé avec des applications de données tabulaires, puis plus tôt cette année avec des applications de traitement du langage naturel.
« La principale différence entre nous et n’importe qui d’autre sur le marché aujourd’hui, ce sont les modèles hybrides », a déclaré Reddy. « Si vous regardez quelqu’un comme OpenAI ou même Google, ils ont des modèles de langage, ils ont des modèles de vision, mais ce sont des modèles de langage ou de vision purs », dans lesquels la fonction, telle que la classification d’images, est étroitement adaptée au type de données particulier. .
Abacus.ai a obtenu 90,3 millions de dollars pour aider les entreprises à mettre en production des formes d’apprentissage en profondeur de l’IA. On voit ici, dans le sens des aiguilles d’une montre à partir de la gauche, les cofondateurs de l’entreprise Bindu Reddy, auparavant responsable de « AI Verticals » pour AWS d’Amazon ; Arvind Sundararajan, auparavant responsable de l’ingénierie pour la technologie de diffusion publicitaire de Google ; et Siddartha Naidu, auparavant ingénieur principal pour l’équipe de traitement des commandes d’Amazon et également développeur du logiciel BigQuery chez Google.
Abacus.ai
« Ce que nous faisons, c’est prendre en charge les modèles hybrides où vous pouvez combiner le langage, la vision et les données structurées pour obtenir de meilleurs résultats sur vos modèles. » Un exemple, a déclaré Reddy, serait de trouver le prix d’une maison, non seulement sur la base d’attributs caractéristiques, tels que le nombre de chambres, mais également sur la description en langage naturel, puis sur les données photographiques qui montrent les qualités de la maison.
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« L’ajout de ce signal de langage et de vision dans un modèle prédictif est ce sur quoi nous nous concentrons, et ce dans quoi nous finissons par être très bons. »
L’exemple du client rappelle ce que fait Opendoor avec l’apprentissage en profondeur, par exemple. Reddy a confirmé que l’application de vente à domicile est une véritable application client, mais a refusé d’identifier le client.
À ce jour, plus de 10 000 clients ont utilisé Abacus.AI pour former plus de 30 000 modèles, indique la société, « et plusieurs d’entre eux, dont 1-800-Flowers, Flex, Recorded Books, Daily Look et Prodege, utilisent Abacus.AI en production. pour plusieurs de leurs cas d’utilisation de l’IA. »
L’attrait des modèles hybrides est double, a déclaré Reddy : ils sont plus économes en ressources que les approches classiques d’apprentissage en profondeur impliquant un très grand nombre de paramètres, et la plupart des problèmes d’entreprise ressemblent vraiment aux approches hybrides, a-t-elle déclaré.
« Nous sommes une start-up, donc faire des modèles de vision pure ou de langage pur à partir de zéro prend beaucoup plus d’argent », a observé Reddy.
« Et honnêtement, la plupart des cas d’utilisation en entreprise sont hybrides – nous faisons plus ou moins de l’IA appliquée. » Les ensembles de fonctionnalités sont plus souvent organisés par un utilisateur d’entreprise plutôt que par des quantités massives de découvertes de fonctionnalités.
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« Notre objectif, à un niveau très élevé, est de dire que nous avons extrait toutes les informations de ces données. »
Abacus.ai est moins cher que les fournisseurs de cloud pour les applications d’IA, fait valoir Reddy, en raison de la nature ciblée des cas d’utilisation en entreprise. « Le problème avec la plupart des plates-formes cloud est que vous dépensez beaucoup d’argent à expérimenter, plus qu’à mettre les choses en production », a-t-elle déclaré. « L’expérimentation nécessaire pour mettre les choses en production est beaucoup moins » avec les applications Abacus.ai, a-t-elle déclaré.
Abacus.ai utilise un système de tarification basé sur la consommation, où l’on paie en fonction du nombre de prédictions effectuées. C’est similaire à Snowflake sur le marché de l’entreposage de données. « Le problème avec les licences est qu’elles ont tendance à ne pas être axées sur la valeur, et cela arrête l’adoption d’une certaine manière, en disant aux gens qu’ils doivent dépenser plus d’argent pour adopter le produit. »
De la même manière que Snowflake optimise la compression des données, a déclaré Abacus.ai, Abacus peut réduire les coûts pour les clients. « Nous effectuons tout un tas d’optimisations des modèles que nous exécutons afin que nous n’ayons pas à dépenser trop d’argent pour le calcul. »
« Vous pouvez regrouper des modèles pour qu’ils soient sur le même serveur, vous pouvez exécuter un cluster de points d’accès pour les transformations de données », sont des exemples d’économies de coûts.
En plus de diriger une entreprise commerciale, les chercheurs d’Abacus.ai continuent de publier dans les cercles universitaires sur l’apprentissage en profondeur de l’informatique. Abacus.ai a divers articles de recherche qui ont été acceptés pour la publication de la conférence. Deux concernent la compétence de base de l’entreprise dans la « recherche d’architecture neuronale » pour découvrir automatiquement l’architecture optimale pour un réseau neuronal. Ces articles ont été acceptés lors de la conférence NeurIPS AI de cette année.
D’autres articles concernent l’explicabilité, a déclaré Reddy, dont un accepté par NeurIPS concernant les points de référence pour l’explicabilité ; et un autre qui traite explicitement des données tabulaires, appelé « La régularisation est tout ce dont vous avez besoin ».
Un autre document en cours d’élaboration se concentrera sur l’approche hybride.
Lorsqu’on lui a demandé quel genre d’entreprise Reddy espère qu’Abacus.ai sera, elle a répondu : « Je pense que nous voulons être un croisement de Google et d’Amazon si c’est possible. »
« Amazon a une grande culture et Google est excellent en termes de technologie », a expliqué Reddy. « Si nous pouvions combiner les deux cultures et obtenir le meilleur des deux mondes, ce serait formidable. »