Le monde de l’IA générative évolue si rapidement que tous les quelques jours, nous voyons des startups déployer de nouvelles applications alimentées par de grands modèles de langage (LLM). La dernière tentative de monétisation de l’intelligence artificielle vient de IA Mindverseune startup singapourienne qui construit une interface API, ou ce que le fondateur Fangbo Tao appelle une «couche de base» pour les entreprises, pour créer des agents intelligents avec sa propre mémoire verticale et différents ensembles de compétences en utilisant les LLM de la série GPT d’OpenAI.

Les agents d’IA de type ChatGPT de Mindverse ont déjà sécurisé les premiers utilisateurs, y compris une plate-forme non divulguée au sein de l’écosystème d’Alibaba ; Cider, une start-up de mode soutenue par a16z, qui pilote l’assistant virtuel ; et Hooked, une plate-forme d’éducation web3 tirant parti de l’agent d’IA de la startup pour guider les utilisateurs à travers son site.

Compte tenu de son attrait et de l’enthousiasme des investisseurs pour l’IA conversationnelle, il n’est pas surprenant que Mindverse approche de la fin d’un cycle de financement de série A de 10 millions de dollars. Les investisseurs sont probablement rassurés par Tao expérience travailler sur des systèmes d’IA chez des géants de la technologie en Chine et aux États-Unis Après un passage chez Facebook pour construire sa plate-forme de compréhension de contenu, Tao a rejoint Alibaba à Hangzhou pour aider à fonder un laboratoire d’IA interne avant de créer sa propre entreprise.

L’assistant virtuel de Mindverse pour les sites de commerce électronique. Crédits image : IA Mindverse

Le dernier tour de Mindverse, qui a rapporté 7 millions de dollars, l’a évalué à 45 millions de dollars et a été dirigé par Sequoia China avec la participation de Linear Capital, K2 Venture, Yinxinggu Capital et Plug and Play.

Mindverse fournit essentiellement une plate-forme qui permet aux clients de créer rapidement des agents intelligents spécialisés pour différents domaines. Voici ce qui se passe lorsqu’un utilisateur atterrit sur un site de commerce électronique alimenté par Mindverse : il sera accueilli par un chatbot qui a absorbé toutes les données d’inventaire du site. Supposons que l’acheteur demande quelque chose comme : « Que dois-je porter pour mes vacances à la plage ? » Le bot parcourra les produits et montrera quelques options.

Conversant de manière humaine, l’agent d’achat est également capable d’expliquer les différences entre les produits et de suggérer d’autres alternatives si l’utilisateur n’est pas satisfait de ses premières recommandations, ce qui signifie que le bot peut apprendre des conversations en temps réel.

De même, un site de réservation d’hôtel peut utiliser Mindverse pour créer un guide virtuel qui recommande des lieux de séjour sur la base d’une simple entrée comme « Je prévois un voyage à San Francisco avec ma femme ». Les emplacements indiqués tiendront compte à la fois des intérêts du mari et de la femme plutôt que des points chauds touristiques universels.

Cette façon d’interagir avec les données Web, a déclaré Tao, est fondamentalement différente de l’ère pré-générative de l’IA.

« Auparavant, les utilisateurs interagissaient avec les sources de données via des logiciels et des applications, ou une interface graphique [graphical user interface]. Ce que nous faisons maintenant, c’est ajouter un agent ou un copilote pour aider l’interface graphique… en formant l’IA à apprendre de manière autonome l’API, les documents, les sources de données et les instructions que nous lui fournissons afin que l’agent puisse acquérir des compétences spécifiques aux scénarios commerciaux et fournir une orchestration dynamique de ceux basés sur l’intention complexe de l’utilisateur », a-t-il expliqué.

Le PDG et fondateur de Mindverse AI, Fangbo Tao, explique comment l’IA générative transforme la façon dont nous interagissons avec les données Web. Crédits image : Mindverse

« La plus grande différence est que les algorithmes de recommandation existants dépendent fortement des données du passé et vous n’êtes pas en mesure de spécifier vos besoins », a-t-il poursuivi. « Ce que vous cliquez ou achetez détermine ce que vous voyez. À travers [generative AI]d’autre part, vous pouvez activement avoir une interaction de va-et-vient avec l’agent d’IA qui peut digérer votre intention.

Cela ne signifie pas pour autant que les algorithmes de recommandation deviendront obsolètes. Les agents de Mindverse peuvent en effet comparer ses recommandations à celles des algorithmes qui apprennent des données passées. Une façon d’intégrer les deux solutions consiste à intégrer les anciens algorithmes dans l’agent en tant qu’API, afin que l’application puisse apprendre du comportement passé des utilisateurs. En fait, toutes les capacités conventionnelles derrière les logiciels – au-delà de la recommandation et de la recherche – peuvent être intégrées aux agents d’IA en tant que compétences API, a souligné le fondateur.

« Mais l’agent IA agit à un niveau supérieur. En discutant avec les utilisateurs, il peut mieux utiliser les capacités de recommandation et de recherche afin de planifier la meilleure façon d’utiliser les données backend », a déclaré Tao.