- il y a 5 semaines
Ce lundi 16 février, Julien Launay, CEO et cofondateur d'Adaptive ML, s'est penché sur l'intégration et le fonctionnement des LLM au cœur des applications métiers, dans l'émission Tech&Co Business présentée par Frédéric Simottel. Tech&Co Business est à voir ou écouter le mardi sur BFM Business.
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00:00Tech & Co Business sur BFM Business
00:04Alors même si nous sommes fiers évidemment de notre champion Mistral AI dans le paysage IA français, il n'y
00:10a pas que Mistral.
00:11Il y a aussi une start-up fondée fin 2023, des anciens de Hugging Face, Lighton, AWS aussi.
00:18Cette start-up s'appelle Adaptive ML. Julien Lhonnet, bonjour.
00:22Oui bonjour.
00:22Merci d'être avec nous, vous êtes CEO et cofondateur d'Adaptive.
00:25Alors vous, le but que vous êtes fixé, c'est rapprocher les LLM des utilisateurs finaux.
00:31C'est les LLM, alors on est dans l'univers professionnel, l'entreprise, les LLM au cœur des applications métiers.
00:37C'est ça, expliquez-nous.
00:38Absolument, en fait nous à Adaptive ML, on fournit aux entreprises du CAC 40, Fortune 500, les outils dont elles
00:44ont besoin pour spécialiser ces modèles à leur cas d'usage,
00:47pour les spécialiser vraiment très profondément pour obtenir les meilleurs coûts et les meilleures performances possibles dans le déploiement de
00:53ces modèles.
00:54Si vous pouviez nous donner un ou deux exemples.
00:56Oui, alors les cas d'usage sont très variés, ça va du support client, par exemple, aider les modèles à
01:00interfacer avec les outils,
01:01par exemple, rebooker votre vol sur une compagnie aérienne, retrouver vos bagages, ce genre de choses.
01:07Aussi parfois, on a des cas d'usage autour de la fraude, la détection de fraude dans les transactions, dans
01:12les emails ou aussi dans l'assurance.
01:15Vous allez venir au-dessus de ces applications métiers, vous êtes la couche un peu super intelligence de ces applications
01:20métiers ?
01:21Exactement, on est la couche d'intelligence vraiment de ces applications et on fournit tous les outils dont les entreprises
01:25ont besoin,
01:26de la spécialisation du modèle, mais aussi à la mesure de ses performances, puisqu'on ne peut spécialiser un modèle
01:30efficacement
01:31que si on comprend bien ses performances et son fonctionnement.
01:33Très concrètement, ça se passe comment ? Comment j'installe justement les modules, cette intelligence d'adaptif par rapport à
01:40ma couche logicielle qui existe déjà ?
01:41Alors nous, c'est une plateforme qu'on va venir déployer sur l'infrastructure de notre client,
01:45donc dans leur cloud ou sur leur data center, de manière complètement privée, puisqu'il y a un gros enjeu
01:49aujourd'hui là-dessus.
01:51Et ensuite, leurs équipes techniques vont venir utiliser les outils pour créer les modèles, les déployer
01:57et ensuite, on expose tout simplement des API qui viennent s'intégrer dans leurs outils habituels.
02:02C'est là où on voit cette culture issue de Hugging Face et de Lighton, qui est d'accompagner des
02:08entreprises.
02:09Et Hugging Face qui était d'avoir cette boîte à outils un peu, on va piocher ça.
02:12Exactement, vraiment, c'est vraiment l'idée d'amener tous ces outils qui sont très techniques,
02:16mais les démocratiser pour que les entreprises puissent sortir vraiment le meilleur possible de ces modèles
02:21sans avoir non plus à aller chercher des compétences qui n'existent pas aujourd'hui dans le cœur de ces
02:26entreprises.
02:27Donc nous, on a un énorme travail là-dessus d'éducation et de démocratisation de ces méthodes, de les rendre
02:31très accessibles.
02:33Donc vous mettez, un peu comme l'idée de Lighton, je reste là-dessus, mais vous mettez, quand vous arrivez
02:37dans l'entreprise,
02:37est-ce que vous êtes combien aujourd'hui chez Adaptive ?
02:3935.
02:3935, donc vous mettez le pied à l'étrier de ces grands groupes, vous leur fournissez les outils, la plateforme,
02:44et ensuite à eux d'intégrer tout ça dans leur...
02:47Alors exactement, nous, quelque chose qui est très important pour nos Adaptive, c'est l'idée de l'indépendance.
02:50En fait, nous, ce qu'on voit avec ces grands groupes aujourd'hui, c'est qu'ils veulent être plus
02:54indépendants,
02:55ils ne veulent pas avoir des modèles généralistes extérieurs dans lesquels ils sont complètement indépendants,
02:58ils ne veulent pas être dépendants uniquement de leurs fournisseurs de GPU,
03:01ils veulent avoir la capacité en interne, une indépendance autour de l'IA,
03:04pouvoir créer de la valeur par eux-mêmes, créer un actif stratégique.
03:07Donc pour nous, c'est très important que nos outils, ils puissent être utilisés directement par ces équipes de Data
03:11Science.
03:12Parfois, on les supporte de manière très active sur le modèle un peu à la palantir de Forward Deployed Engineer,
03:18mais ce n'est pas obligatoire et en fait, on a plein de clients aujourd'hui qui mettent leur cas
03:21d'usage en production par eux-mêmes
03:22et ça, c'est très important pour nous.
03:24Je disais à un de vos postes sur Lending, vous parlez de Frontier Agent, qu'est-ce qui distingue ça
03:31de ces agents IA dont on parle ?
03:35Je pense que c'est super intéressant justement cette tendance aujourd'hui, ce qu'on voit dans les entreprises,
03:39c'est une envie d'aller au-delà d'un cas d'usage copilote, on va dire, qui est purement
03:42assistif,
03:43vers des cas d'usage où les systèmes sont vraiment autonomes et peuvent prendre des décisions.
03:46Et on parle vraiment de systèmes, donc ces agents qui vont aller chercher des informations,
03:51réfléchir à des stratégies par rapport à ces informations et ensuite exécuter la stratégie,
03:55c'est-à-dire venir vraiment interfacer avec les systèmes décisionnels,
03:59changer des choses potentiellement pour le client ou pour d'autres.
04:02C'est-à-dire que l'agent va pouvoir planifier des choses ?
04:04Absolument, l'agent va parcourir les données, récupérer les données dont il a besoin,
04:08peut-être parfois double-cliquer d'une certaine façon, aller voir,
04:10il faut que je regarde un peu plus en détail ce qui se passe pour ensuite vraiment prendre l'action
04:14la plus pertinente
04:15et la plus utile, tout en restant dans les limites légales.
04:19Quand on se met dans cette culture des agents, est-ce qu'on transforme l'architecture ?
04:24Il y a une rupture d'architecture dans tout ça ?
04:26Oui, alors c'est important d'y penser de la bonne façon.
04:29C'est-à-dire que nous, ce qu'on voit aujourd'hui, un peu un défaut qui peut arriver parfois,
04:32c'est d'arriver un peu tout à fond les ballons, se dire voilà, on va faire plein de choses,
04:37plein de choses,
04:37ce qui est important d'avoir cette énergie, mais il faut aussi savoir bien mesurer.
04:41En fait, dans un premier temps, il faut comprendre la performance de ces modèles,
04:44comprendre ce qu'on veut produire avec et mesurer le comportement, mesurer la héroïde de ces modèles
04:50parce que c'est ça ensuite qui permet d'avoir un déploiement raisonné et surtout de continuer à les améliorer.
04:54Puisque nous, dans cette optique de spécialisation, on va utiliser toutes ces informations,
04:58toute cette mesure pour continuer à faire que le modèle va apprendre au fur et à mesure de son utilisation,
05:03continuer à s'améliorer et délivrer de plus en plus de valeurs jour après jour.
05:06Ça va être quoi le rôle du data scientist avec ses agents ?
05:09Parce que ça le transforme un peu, ça ne l'efface pas bien sûr ?
05:13Oui, alors non. Nous, le but, ce n'est vraiment pas d'effacer le data scientist,
05:16puisque le data scientist, le but, c'est que lui, il entraîne ses agents,
05:18qu'il les guide, qu'il construise un peu tout cet équipement de mesures
05:22et tout ce process de spécialisation.
05:24C'est là où on voit vraiment le rôle du data scientist évoluer
05:28et se concentrer sur la construction de ces systèmes.
05:32Comment vous ressentez aujourd'hui l'arrivée de ces agents autonomes dans l'entreprise ?
05:37Ou est-ce que les gens parfois ont peur de perdre un peu le contrôle,
05:41d'avoir quelque chose un peu d'invisible, d'opaque ?
05:46C'est une vraie question. Et là-dessus, il y a beaucoup de travail sur ce côté-là à faire.
05:51Déjà, premièrement, la spécialisation apporte une réponse ici, puisqu'on est en contrôle.
05:55En fait, c'est nous qui décidons du comportement exact du modèle.
05:59Et donc ça, ça apporte une sorte d'assurance que le modèle va se comporter comme on le veut,
06:03et non pas par rapport à des guidelines qui ont été définies par quelqu'un d'autre.
06:07Mais le deuxième point qui est important ici, je pense qu'il y a aussi un point d'expérience utilisateur.
06:11C'est-à-dire de montrer à l'utilisateur ce que fait l'agent, le raisonnement qu'il suit,
06:15les outils qu'il utilise, ce que lui donnent les outils.
06:17Tout ça, il y a tout un côté d'introspection, d'inspectabilité,
06:21d'aller vérifier ce que fait l'agent qui est très important.
06:25Aujourd'hui, on est dans un salon qui essaie de démocratiser l'IA.
06:28On parle beaucoup ici à Cannes.
06:32Est-ce que vous pensez, les gens sont assez enthousiastes, on a un public de convaincus,
06:35mais est-ce que vous pensez que parfois les entreprises sous-estiment encore trop cette partie agentique ?
06:41On voit qu'elles tardent un peu à s'y mettre, à comprendre un peu le fonctionnement.
06:44Oui, alors je pense, là, nous, personnellement,
06:46donc aujourd'hui, on est basé à la fois aux US et en France,
06:49et nous, on voit une vraie dichotomie en fait ici.
06:52On voit en Amérique du Nord beaucoup plus d'accélération justement sur ces cas d'usages agentiques
06:56qui faisaient un peu peur encore il y a un an, donner l'autonomie au modèle,
06:59donc on va y arriver, la vague va arriver chez nous.
07:01Mais voilà, mais c'est ce qu'il faut se dire.
07:03Je pense qu'il y a peut-être un retard, mais il n'y a pas un refus.
07:06Donc cette année, on va continuer, je pense, à avoir cette adoption en France et en Europe.
07:10Si on prend un peu de recul par rapport à ce que fait AdaptiveML,
07:14mais enfin, on est quand même dans votre univers,
07:16qu'est-ce que ça vous inspire aujourd'hui quand vous voyez,
07:18ça fait quelques années, je disais, vous êtes des anciens de Geekface, de Lighten,
07:22que vous voyez cet univers IA,
07:24quand on voit aujourd'hui des investissements colossaux,
07:26les chassés croisés entre les modèles LLM,
07:30il y a Nequin qui revient avec sa start-up,
07:32les entreprises qui s'interrogent aussi,
07:34est-ce qu'il faut y aller à fond, est-ce qu'on y va de façon plus mesurée ?
07:39Écoutez, personnellement, je trouve que c'est un domaine qui est assez magique en fait.
07:42Je pense que toute cette excitation, en fait, parce que tout ça, c'est de l'excitation.
07:45On ressort ici d'ailleurs.
07:46Et voilà, exactement, il se passe quelque chose d'extraordinaire.
07:48On est sur un déploiement technologique qui est incroyable,
07:50un progrès technologique, c'est très rare d'avoir des technologies qui progressent aussi vite,
07:54qui sont déployées aussi vite aussi en fait.
07:56Et forcément, avec un déploiement rapide, il y a plus de frictions,
07:59il y a peut-être plus de chaos parfois.
08:01Mais je pense que c'est excitant.
08:03Je pense que c'est une énergie très particulière
08:05et aujourd'hui, c'est un domaine dans lequel on est très chanceux.
08:06Il faut que ça bouillonne, il faut que ça remue.
08:07Exactement, c'est génial.
08:08On est très chanceux de pouvoir être dans cet environnement.
08:10Vous étiez, alors, dernière levée de fonds, c'était en 2024.
08:13Ah oui, c'était il y a deux ans avec Index et Iconic.
08:16On sait qu'on a toujours besoin de plus d'argent.
08:19Vous en avez tout.
08:20Là, vous recherchez la nouvelle levée de fonds qui est en cours ?
08:23On aura peut-être des annonces dans les prochaines semaines, dans les prochains mois.
08:25D'accord, donc on a toujours besoin de tout ça.
08:29Et aujourd'hui, c'est pourquoi ?
08:29C'est pour embaucher davantage de développeurs, d'ingénieurs, ouvrir un peu le marché ?
08:36Aujourd'hui, pour nous, l'enjeu est double.
08:38Premièrement, c'est accélérer nos capacités commerciales
08:40parce qu'on voit une accélération de l'adoption qui est énorme.
08:43Et donc, il faut aller chez les entreprises.
08:45Il faut faire le travail de démocratisation.
08:46Il faut parler de tout ça.
08:47Il faut les convaincre de passer sur ces modèles spécialisés.
08:50Donc là, pour nous, il y a un gros enjeu d'accélération de la partie commerciale.
08:54Et il y a aussi un enjeu sur la partie ingénierie, sur la partie recherche,
08:57pour se maintenir à la frontière, vraiment donner à nos clients les meilleures capacités possibles
09:01et continuer à être à la pointe sur ces sujets-là.
09:03Vous êtes nombreux à trouver les…
09:06Je parlais de la start-up de Yann Lequin, le Mistral qui veut embaucher aussi.
09:10Enfin voilà, ça va faire du monde, mais tant mieux.
09:12Mais ce qui est intéressant, je pense, c'est que dans l'écosystème aujourd'hui,
09:15il y a de la place pour toutes ces entreprises.
09:16On a tous des credos différents, des approches différentes, des thèses différentes.
09:21Et le marché qu'il y a derrière est gigantesque.
09:23On parle d'une adoption à l'échelle de quasiment toutes les entreprises du CAC 40, du Fortune 500, du
09:29monde.
09:29Donc, il y a un potentiel monstrueux avec des cas d'application différents et des philosophies différentes.
09:35Et donc, à mon avis, je pense que le marché est très loin d'être saturé.
09:37Eh bien, merci d'être venu nous parler de tout ça, Julien Loney.
09:40Je rappelle, vous êtes CEO, cofondateur de Adaptive ML.
09:43Voilà, on est dans cet univers des agents, des frontiers agents, comme on dit.
09:48Alors, on est dans cet univers des entreprises.
09:49Merci infiniment.
09:50Merci beaucoup.
09:50Merci encore.
09:51On s'attend à un rendez-vous prochain pour nous annoncer.
09:53Peut-être dans quelques mois.
09:55Merci d'avoir été avec nous.
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