NuMind : l’intelligence artificielle personnalisée et agile au service des entreprises

Étienne Ber­nard, cofon­da­teur de NuMind, nous livre sa vision d’une IA conçue pour accom­pa­gner les entre­prises dans l’exploitation de leurs don­nées. La start-up met l’accent sur la confi­den­tia­li­té et la sim­pli­ci­té d’intégration afin d’offrir une tech­no­lo­gie sécu­ri­sée, évo­lu­tive et ajus­table aux besoins de chaque entreprise.

Pouvez-vous présenter NuMind en quelques mots ?

Chez NuMind, nous déve­lop­pons des modèles d’intelligence arti­fi­cielle, comme NuEx­tract, capables de trans­for­mer des docu­ments non struc­tu­rés (texte brut, PDF, HTML, etc.) en don­nées exploi­tables. Nos solu­tions per­mettent d’organiser, clas­si­fier et extraire des infor­ma­tions per­ti­nentes tout en ana­ly­sant les rela­tions entre elles. Notre approche se dis­tingue par des modèles qui sur­passent les per­for­mances de ceux, plus gros, d’OpenAI et d’Anthropic, tout en étant beau­coup plus compacts.

Grâce à leur taille réduite, ils peuvent être uti­li­sés dans un cadre pri­vé pour trai­ter des don­nées confi­den­tielles, tout en offrant la pos­si­bi­li­té d’être per­son­na­li­sés via fine-tuning (modi­fi­ca­tion des para­mètres du réseau de neu­rones), afin d’optimiser leurs per­for­mances sur des cas d’usage spé­ci­fiques à chaque entre­prise. Notre ambi­tion est de rendre l’IA acces­sible et sécu­ri­sée, en offrant aux entre­prises un contrôle total sur leurs données.

Quels sont les principaux secteurs dans lesquels vous déployez vos solutions ?

Notre tech­no­lo­gie s’adapte à un large éven­tail d’industries. Pour vous don­ner des exemples concrets, nos modèles sont uti­li­sés pour clas­si­fier les mes­sages clients dans l’hôtellerie, iden­ti­fier des pièces déta­chées pour des com­pa­gnies d’assurance, ana­ly­ser des per­mis de construire ou encore extraire des infor­ma­tions per­ti­nentes à par­tir de fichiers Excel dans le domaine mari­time. Récem­ment, nous avons éga­le­ment déve­lop­pé NuHealth, une solu­tion dédiée au sec­teur médi­cal, laquelle per­met d’analyser et de « coder » les mala­dies et les actes médi­caux afin d’accompagner les éta­blis­se­ments de san­té dans leurs remboursements.

L’intelligence artificielle est souvent perçue comme une menace pour l’emploi. Quelle est votre vision sur ce sujet ?

L’intelligence arti­fi­cielle trans­forme déjà le monde du tra­vail par l’automatisation de nom­breuses tâches et ce phé­no­mène va pro­gres­ser. Les IA de type « agent » pour­ront bien­tôt dia­lo­guer avec des outils et mener des mis­sions plus éla­bo­rées. En fonc­tion des dif­fé­rentes typo­lo­gies de tâches, nous obser­vons que l’IA va davan­tage accom­pa­gner plu­tôt que rem­pla­cer les métiers lorsqu’il s’agit de tra­vaux intel­lec­tuels. En revanche, les tâches dites manuelles res­tent, pour le moment, hors de leur por­tée. Nous devons appré­hen­der l’IA comme une exten­sion des capa­ci­tés humaines. Les assis­tants intel­li­gents, tels que ChatGPT, devien­dront de plus en plus inté­grés à nos acti­vi­tés, et pour­raient même être direc­te­ment connec­tés au cer­veau dans un ave­nir lointain.

Cette évo­lu­tion est com­pa­rable au rôle qu’a joué le néo­cor­tex dans l’évolution humaine en ajou­tant une couche sup­plé­men­taire d’intelligence à notre cer­veau pri­maire. Par ailleurs, nous pou­vons y asso­cier le concept du para­doxe de Jevons qui indique que plus une tech­no­lo­gie amé­liore l’efficacité d’un pro­ces­sus, plus la demande pour ce der­nier aug­mente. Par exemple, l’IA aug­men­te­ra la pro­duc­ti­vi­té des déve­lop­peurs, cepen­dant comme le besoin en logi­ciels est qua­si illi­mi­té, le nombre de déve­lop­peurs humains pour­rait para­doxa­le­ment croître. À l’inverse, cer­taines pro­fes­sions, comme le dou­blage de voix, risquent de subir un fort impact par l’automatisation.

Quels sont les défis majeurs pour démocratiser l’IA en entreprise ?

L’adoption de l’IA repose sur l’intégration d’assistants intel­li­gents et d’agents auto­nomes. Sur le plan tech­no­lo­gique, l’évolution est rapide et aucun pla­fon­ne­ment ne semble se des­si­ner. Deux défis majeurs sub­sistent. D’abord, la confi­den­tia­li­té des don­nées : garan­tir la sécu­ri­té des infor­ma­tions impose l’usage de modèles pri­vés comme ceux de NuMind, mais cela néces­site une infra­struc­ture adap­tée. Ensuite, la struc­tu­ra­tion des connais­sances métier qui reste fon­da­men­tale. Il ne suf­fit pas d’exploiter les docu­ments d’une entre­prise, il faut aus­si capi­ta­li­ser les savoirs issus des col­la­bo­ra­teurs au sein de l’organisation, ce qui demande des solu­tions évo­lu­tives. Enfin, le manque de com­pé­tences en IA freine encore son adop­tion. Il est donc essen­tiel de for­mer les équipes pour qu’elles puissent tirer plei­ne­ment par­ti de ces nou­velles tech­no­lo­gies et enri­chir leurs qualifications.

Voyez-vous des métiers émerger grâce à l’intelligence artificielle ?

Plu­tôt que l’apparition de nou­veaux métiers, c’est l’évolution des pro­fes­sions exis­tantes qui est un fac­teur clé. Les déve­lop­peurs devront moins se concen­trer sur la tech­nique pure et davan­tage sur la vision pro­duit. Ils devien­dront des per­sonnes orien­tées pro­duit, capables de com­mu­ni­quer effi­ca­ce­ment avec l’IA et de défi­nir ses objectifs.

Comment garantir la transparence et la fiabilité des modèles d’IA dans leur utilisation en entreprise ?

Il est essen­tiel que l’IA puisse expri­mer ses incer­ti­tudes et signa­ler lorsqu’elle ne dis­pose pas d’une infor­ma­tion fiable. C’est un enjeu clé pour ins­tau­rer la confiance des uti­li­sa­teurs. Chez NuMind, nous sommes fiers d’avoir déve­lop­pé NuEx­tract en lui appre­nant à iden­ti­fier les situa­tions où il ne peut pas four­nir de réponse pré­cise. Nos modèles éva­luent éga­le­ment leur propre niveau de confiance, ce qui per­met une meilleure col­la­bo­ra­tion avec l’utilisateur et ren­force la trans­pa­rence des résul­tats produits.

Quels sont les prochains projets ou innovations que NuMind envisage de lancer ?

Nous tra­vaillons actuel­le­ment sur plu­sieurs pro­jets, dont NuEx­tract 2.0, un modèle mul­ti­mo­dal qui per­met­tra d’analyser et de trai­ter divers types de docu­ments avec encore plus de pré­ci­sion. Nous déve­lop­pons aus­si NuMark­down, une solu­tion capable de conver­tir tous les fichiers d’une entre­prise en for­mats exploi­tables par les LLMs, faci­li­tant ain­si des appli­ca­tions avan­cées en recherche aug­men­tée. Dans les jours à venir, nous allons lan­cer une pla­te­forme web qui offri­ra aux entre­prises un moyen simple de défi­nir et d’exécuter des tâches d’extraction d’information via API. 

Cette solu­tion vien­dra concur­ren­cer les offres des géants de l’IA avec une alter­na­tive per­for­mante et flexible. À plus long terme, nous explo­rons les capa­ci­tés des agents intel­li­gents capables d’interagir de manière auto­nome avec dif­fé­rentes sources d’information. Ces modèles pour­ront prendre des déci­sions, effec­tuer des recherches sur le Web et dia­lo­guer avec des col­la­bo­ra­teurs pour extraire et struc­tu­rer les don­nées de manière encore plus effi­cace. Nous pour­sui­vrons nos efforts pour inno­ver et pro­po­ser des solu­tions tou­jours plus per­for­mantes et adap­tées aux pro­blé­ma­tiques à venir.

https://numind.ai/

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