Après avoir annoncé un énorme capital d’amorçage de 20 millions de dollars l’année dernière, Une IA improbableLe fondateur de , William Tunstall-Pedoe, a gardé sous clé l’approche du maquettiste britannique naissant. Jusqu’à présent : fr.techtribune.netpeut révéler en exclusivité qu’il adopte une approche « neuro-symbolique » de son IA. Dans un développement supplémentaire, il annonce deux embauches de haut niveau, dont l’ancien directeur technique de Stability AI, Tom Mason.

IA neuro-symbolique est un type d’intelligence artificielle qui, comme son nom l’indique, intègre à la fois les approches modernes de réseau neuronal de l’IA – telles qu’utilisées par les grands modèles de langage (LLM), comme le GPT d’OpenAI – et les architectures d’IA symboliques antérieures pour remédier aux faiblesses de chacune.

Tunstall-Pedoe s’est fait connaître pour la première fois sur la scène technologique britannique en 2012 lorsqu’Amazon a acquis sa start-up d’assistant vocal, Evi. Deux ans plus tard, Amazon a lancé l’Echo et l’Alexa, incorporant une grande partie de la technologie d’Evi. Avec Unlikely AI, Tunstall-Pedoe vise à se remettre sous les feux de la rampe en dévoilant la technologie sur laquelle lui et son équipe travaillent depuis 2019, date de la création de la startup.

Chez Stability AI, pendant ce temps, Mason a géré le développement de modèles fondamentaux majeurs dans divers domaines et a aidé la société d’IA à lever plus de 170 millions de dollars. Il est maintenant directeur technique d’Unlikely AI, où il supervisera son approche « symbolique/algorithmique ».

En outre, Fred Becker se joint également à l’équipe en tant que directeur administratif. Auparavant, il a occupé des postes de direction dans des entreprises telles que Skype et Symphony. Chez Unlikely, son rôle sera de guider les 60 employés à temps plein, qui sont basés en grande partie entre Cambridge (Royaume-Uni) et Londres.

La startup d’IA affirme que son approche des modèles d’IA fondamentaux tentera d’éviter les risques avec lesquels nous ne sommes que trop familiers, à savoir les préjugés, les « hallucinations » (alias fabrication), la précision et la confiance. Il affirme également que son approche utilisera moins d’énergie dans le but de réduire l’impact environnemental des grandes IA.

« Nous travaillons dans le privé depuis un certain nombre d’années et nous sommes très enthousiastes à propos de nos deux nouvelles embauches seniors », a déclaré Tunstall-Pedoe à fr.techtribune.netlors d’un appel.

Étoffant l’approche de l’équipe, il a poursuivi : « Nous construisons une plate-forme d’IA « digne de confiance » conçue pour résoudre à peu près tous les problèmes clés de l’IA à l’heure actuelle, en ce qui concerne… hallucinations et précision. Nous combinons les capacités de l’IA générative, de l’IA statistique, avec des méthodes algorithmiques symboliques, [and] méthodes logicielles conventionnelles pour obtenir évolutivité et fiabilité.

Il a décrit la plate-forme comme « horizontale » en ce sens qu’elle « combinerait de nombreux types d’applications différents ».

En ce qui concerne les applications exactes, il était plus timide, mais a continué à mettre l’accent sur l’expression « IA digne de confiance ».

Pour sa part, Mason a déclaré que son passage chez Stability AI a permis à l’entreprise de construire « des modèles incroyables » et « un écosystème incroyable autour des modèles et de la technologie », comme il l’a dit. Il a également été marqué par le départ brutal du fondateur Emad Mostaque, suivi d’un certain nombre d’autres départs d’équipes de haut niveau. Alors que Mason souhaite à ses anciens collègues « tout le meilleur », il a déclaré qu’il était « super excité » de rejoindre Unlikely AI.

En creusant dans la technologie de la startup, Tunstall-Pedoe a déclaré que la plate-forme est composée de deux choses : « Le mot neuro et le mot symbolique. Neuro implique l’apprentissage profond, donc résoudre des problèmes que les machines n’ont pas été en mesure de résoudre pendant des décennies… Symbolique fait référence au type de logiciel qui alimente vos feuilles de calcul ou autres applications.

« L’une des faiblesses de ‘neuro’ est qu’il est parfois faux. Lorsque vous entraînez un modèle, vous lui donnez des données, il s’améliore de plus en plus. Mais il n’arrive jamais à 100%. C’est juste, par exemple, 80 % du temps, ce qui signifie que c’est faux 20 % du temps.

Il a déclaré que c’était « incroyablement dommageable pour la confiance » parce que « le calcul neurologique est opaque ». En effet, il y a tout un champ de recherche qui essaie de comprendre ce qui se passe à l’intérieur de ces énormes LLM.

Au lieu de cela, il a déclaré que Unlikely prévoyait de combiner les certitudes des logiciels traditionnels, tels que les feuilles de calcul, où les calculs sont précis à 100%, avec l’approche « neuro » de l’IA générative.

« Ce que nous faisons, c’est combiner le meilleur des deux mondes », a suggéré Tunstall-Pedoe. « Nous prenons les capacités des LLM, de toutes les avancées en matière d’apprentissage profond, et nous les combinons avec la fiabilité, l’évolutivité et d’autres avantages – y compris des choses comme le coût et l’impact environnemental – de l’apprentissage automatique non statistique… La vision que nous avons de l’IA est l’ensemble de ces capacités, mais d’une manière totalement digne de confiance.

Il soutient qu’une approche combinée apportera des coûts et des facteurs environnementaux.avantages par rapport aux LLM d’aujourd’hui : « Ces modèles sont incroyablement chers [to run] et non respectueux de l’environnement, mais ils sont aussi coûteux en termes de confiance en produisant des réponses fausses.

Pourquoi d’autres modèles fondamentaux n’ont-ils pas emprunté une voie similaire ?

« Je pense que c’est en train de se produire », a répondu Mason. « Parfois, on parle d’architecture composée. Nous avons assisté à l’essor de choses comme CHIFFON. C’est une sorte d’architecture composée. C’est tout à fait dans la même veine, mais il s’appuie sur tout cela avec les avantages du raisonnement symbolique, qui permet d’avoir un raisonnement tout à fait précis.

À cet égard, il a déclaré que Mason pensait que Unlikely AI était « en avance sur la vague ».

Une autre question est de savoir si Unlikely AI produira un modèle fondamental plus complet, tel qu’OpenAI – ou adoptera une approche mixte, semblable à celle de Mistral, offrant à la fois des modèles fondamentaux et open source ?

Tunstall-Pedoe a déclaré que l’entreprise n’avait pas encore décidé de la direction à prendre : « Nous n’avons pas encore pris de décisions comme celle-ci. Cela fait partie des discussions internes. Mais nous construisons une plate-forme et le reste est à déterminer… C’est une décision que nous allons prendre dans un avenir proche.

Une chose est cependant confirmée : il sera construit à Londres et à Cambridge : « De toute évidence, nous avons une population beaucoup plus petite qu’aux États-Unis et en Chine. Mais Londres est un endroit fantastique pour créer une startup d’IA innovante. Il y a beaucoup de talent ici. Beaucoup d’innovation.

Bien que le calendrier de sortie du modèle ne soit pas clair, Unlikely AI est certain de la force de son ambition. Étant donné que l’IA est la priorité stratégique numéro un de toutes les sociétés à capitalisation boursière d’un milliard de dollars, Tunstall-Pedoe a déclaré qu’il visait une adoption majeure. « Nous voulons connaître un succès massif, nous voulons avoir un impact énorme. Nous sommes certainement ouverts à différentes façons d’y parvenir », a-t-il ajouté.