Emergence pense pouvoir déchiffrer le code de l’agent IA | TechCrunch

Une nouvelle initiative d’intelligence artificielle générative vient de lever des fonds considérables. Et, comme les autres avant elle, elle promet la lune.

Emergence, dont les co-fondateurs incluent Satya Nitta, ancien responsable des solutions mondiales d’IA à la division de recherche d’IBM, est sortie lundi de la furtivité avec un financement de 97,2 millions de dollars de Learn Capital ainsi que des lignes de crédit totalisant plus de 100 millions de dollars. Emergence prétend construire un système « basé sur des agents » capable d’effectuer de nombreuses tâches généralement gérées par les travailleurs du savoir, en partie en acheminant ces tâches vers des modèles d’IA génératifs de première partie et de tiers comme le GPT-4o d’OpenAI.

« Chez Emergence, nous travaillons sur de multiples aspects du domaine en évolution des agents d’IA générative », a déclaré Nitta, PDG d’Emergence, à TechCrunch. « Dans nos laboratoires de R&D, nous faisons progresser la science des systèmes agentiques et abordons ce problème du point de vue des « premiers principes ». Cela inclut des tâches critiques d’IA telles que la planification et le raisonnement ainsi que l’auto-amélioration des agents.

Nitta dit que l’idée d’Emergence est venue peu de temps après avoir cofondé Merlyn Mind, qui crée des assistants virtuels axés sur l’éducation. Il s’est rendu compte que certaines des technologies développées chez Merlyn pouvaient être appliquées pour automatiser les logiciels de postes de travail et les applications Web.

Nitta s’est donc associé à ses collègues ex-IBM Ravi Kokku et Sharad Sundararajan, qui ont également cofondé Merlyn Mind, pour lancer Emergence, dans le but de « faire progresser la science et le développement des agents d’IA », selon les termes de Nitta.

« Les modèles d’IA génératifs actuels, bien que performants en matière de compréhension du langage, sont encore en retard en termes de capacités avancées de planification et de raisonnement nécessaires aux tâches d’automatisation plus complexes qui sont le fait des agents », a déclaré Nitta. « C’est dans ce domaine que se spécialise Emergence. »

Emergence a une feuille de route très ambitieuse qui comprend un projet appelé Agent-E, qui cherche à automatiser des tâches telles que remplir des formulaires, rechercher des produits sur les marchés en ligne et naviguer dans des services de streaming comme Netflix. Une première forme d’Agent-E est déjà disponible, formée sur un mélange de données synthétiques et annotées par l’homme. Mais le premier produit fini d’Emergence est ce que Nitta décrit comme un agent « orchestrateur ».

Cet orchestrateur, sorti lundi, n’effectue pas lui-même toutes les tâches. Il fonctionne plutôt comme une sorte de sélecteur de modèle automatique pour l’automatisation des flux de travail. En prenant en compte des éléments tels que les capacités et le coût d’utilisation d’un modèle (s’il s’agit d’un tiers), l’orchestrateur considère la tâche à effectuer, par exemple en écrivant un e-mail, puis en choisissant un modèle dans une liste organisée par le développeur pour accomplir cette tâche.

L’orchestrateur d’Emergence peut également créer des workflows en « assemblant » des modèles pour effectuer des tâches, après quoi il tente de « vérifier » que les workflows ont été exécutés avec succès.

« Les développeurs peuvent ajouter des garde-fous appropriés, utiliser plusieurs modèles pour leurs flux de travail et leurs applications, et passer de manière transparente au dernier modèle open source ou généraliste à la demande sans avoir à se soucier de problèmes tels que le coût, la migration rapide ou la disponibilité », a déclaré Nitta.

L’orchestrateur d’Emergence semble assez similaire dans son concept au routeur de modèle de la startup IA Martian, qui prend en compte une invite destinée à un modèle IA et l’achemine automatiquement vers différents modèles en fonction d’éléments tels que la disponibilité et les fonctionnalités. Une autre startup, Credal, propose une solution de routage de modèles plus basique, pilotée par des règles codées en dur.

Nitta ne nie pas les similitudes. Mais il suggère de manière peu subtile que la technologie de routage de modèles d’Emergence est plus fiable et plus sophistiquée que d’autres ; il note également qu’elle offre des fonctionnalités de configuration supplémentaires comme un sélecteur de modèle manuel, une gestion des API et un tableau de bord de synthèse des coûts.

« Notre agent d’orchestration est conçu avec une compréhension approfondie de l’évolutivité, de la robustesse et de la disponibilité dont les systèmes d’entreprise ont besoin et s’appuie sur des décennies d’expérience que possède notre équipe dans la création de certains des déploiements d’IA les plus évolutifs au monde », a-t-il déclaré.

Emergence a l’intention de monétiser l’orchestrateur avec une version premium hébergée et disponible via une API dans les semaines à venir. Mais ce n’est qu’une partie du grand projet de l’entreprise visant à créer une plate-forme qui, entre autres, traite les réclamations et les documents, gère les systèmes informatiques et s’intègre aux systèmes de gestion de la relation client comme Salesforce et Zendesk pour trier les demandes des clients.

À cette fin, Emergence affirme avoir formé des partenariats stratégiques avec Samsung et la société d’écrans tactiles Newline Interactive, tous deux clients existants de Merlyn Mind, ce qui semble peu probable comme une coïncidence pour intégrer la technologie d’Emergence dans les futurs produits.

Quels produits spécifiques et quand peut-on espérer les voir ? Les écrans interactifs WAD de Samsung et les écrans des séries Q et Q Pro de Newline, a déclaré Nitta, mais il n’a pas eu de réponse à la deuxième question, ce qui implique que ce n’est que le début.

Il est indéniable que les agents IA sont en plein essor en ce moment. Les géants de l’IA générative OpenAI et Anthropic développent des produits agents capables d’exécuter des tâches, tout comme les grandes entreprises technologiques, notamment Google et Amazon.

Mais il n’est pas évident où réside la différenciation d’Emergence, mis à part le montant important d’argent liquide dès le départ.

TechCrunch a récemment présenté une autre startup spécialisée dans les agents d’intelligence artificielle, Orby, avec un argumentaire de vente similaire : des agents d’intelligence artificielle formés pour travailler sur une gamme de logiciels de bureau. Adept, elle aussi, développait une technologie dans ce sens, mais malgré une levée de fonds de plus de 415 millions de dollars, elle se trouverait désormais au bord d’un renflouement par Microsoft ou Meta.

Emergence se positionne comme une entreprise plus axée sur la R&D que la plupart des autres : l’« OpenAI des agents », en quelque sorte, avec un laboratoire de recherche dédié à l’étude de la manière dont les agents peuvent planifier, raisonner et s’auto-améliorer. Et elle s’appuie sur un vivier de talents impressionnant ; bon nombre de ses chercheurs et ingénieurs logiciels viennent de Google, Meta, Microsoft, Amazon et de l’Allen Institute for AI.

Selon Nitta, la priorité d’Emergence sera de donner la priorité aux travaux disponibles en libre accès tout en développant des services payants basés sur ses recherches, une approche empruntée au secteur des logiciels en tant que service. Des dizaines de milliers de personnes utilisent déjà les premières versions des services d’Emergence, affirme-t-il.

« Nous sommes convaincus que notre travail deviendra fondamental pour la manière dont de multiples flux de travail d’entreprise seront automatisés à l’avenir », a déclaré Nitta.

Je suis sceptique, mais je ne suis pas convaincu que l’équipe de 50 personnes d’Emergence puisse surpasser le reste des acteurs de l’espace de l’IA générative, ni qu’elle résoudra les défis techniques majeurs qui affligent l’IA générative, comme les hallucinations et le coût énorme du développement de modèles. Devin de Cognition Labs, l’un des agents les plus performants pour la création et le déploiement de logiciels, ne parvient qu’à obtenir un taux de réussite d’environ 14 % lors d’un test de référence mesurant la capacité à résoudre les problèmes sur GitHub. Il y a clairement beaucoup de travail à faire pour atteindre le point où les agents peuvent jongler avec des processus complexes sans surveillance.

L’émergence a pour l’instant le capital pour tenter. Mais ce ne sera peut-être pas le cas à l’avenir, car les sociétés de capital-risque et les entreprises expriment un scepticisme accru quant au cheminement de la technologie de l’IA générative vers le retour sur investissement.

Nitta, projetant la confiance de quelqu’un dont la startup vient de lever 100 millions de dollars, a affirmé qu’Emergence est bien placé pour réussir.

« Emergence est résiliente car elle se concentre sur la résolution des problèmes fondamentaux d’infrastructure d’IA qui ont un retour sur investissement clair et immédiat pour les entreprises », a-t-il déclaré. « Notre modèle commercial open-core, combiné à des services premium, garantit un flux de revenus stable tout en favorisant une communauté croissante de développeurs et d’adopteurs précoces. »

Nous verrons bien assez tôt.