Tidalflow révolutionne l’interaction entre tous les logiciels et ChatGPT pour une expérience LLM incroyable !

L’importance de configurer les logiciels pour l’écosystème LLM

Les entreprises doivent configurer leurs logiciels pour s’adapter à la révolution de l’intelligence artificielle (IA), où les grands modèles de langage (LLM) sont devenus une nouvelle puissance pour interpréter et générer du texte en langage naturel. Tout comme les entreprises adaptent leurs logiciels pour différents systèmes d’exploitation de bureau, mobiles et cloud, elles doivent également les configurer pour l’écosystème LLM.

Cependant, le problème réside dans le fait que les entreprises doivent s’assurer que l’écosystème LLM peut utiliser correctement leur logiciel et avoir suffisamment de visibilité sur son fonctionnement réel. C’est précisément ce que Tidalflow cherche à résoudre avec sa plateforme complète qui permet aux développeurs d’intégrer leur logiciel existant à l’écosystème LLM. La startup émerge aujourd’hui de sa phase de discrétion avec un financement de 1,7 million de dollars, co-dirigé par Gradient Ventures de Google et Dig Ventures, une société de capital-risque fondée par Ross Mason, le fondateur de MuleSoft, avec la participation d’Antler.

La confiance dans les résultats des LLM

Prenons un exemple hypothétique : une plateforme de voyage en ligne décide d’utiliser des chatbots activés par LLM tels que ChatGPT et Bard de Google, permettant à ses clients de demander des tarifs aériens et de réserver des billets en utilisant des instructions en langage naturel dans un moteur de recherche. L’entreprise crée donc une instance de LLM pour chacun de ces chatbots, mais elle ne sait pas si 2% des résultats de ChatGPT fournissent une destination différente de celle demandée par le client, un taux d’erreur qui pourrait être encore plus élevé avec Bard. Autrement dit, il est impossible de savoir avec certitude si les résultats sont corrects ou non.

Si une entreprise tolère un taux d’échec inférieur à 1%, elle préférera peut-être ne pas utiliser l’IA générative tant qu’elle n’aura pas une meilleure visibilité sur les performances de son instance de LLM. C’est là que Tidalflow intervient en proposant des modules qui aident les entreprises à créer leur instance de LLM, mais aussi à la tester, la déployer, la surveiller, la sécuriser et éventuellement la monétiser. Elles peuvent également affiner l’instance de LLM de leur produit pour chaque écosystème dans un environnement simulé local, jusqu’à ce qu’elles trouvent une solution qui respecte leur seuil de tolérance à l’échec.

« Le gros problème, c’est que lorsque vous lancez quelque chose comme ChatGPT, vous ne savez pas vraiment comment les utilisateurs interagissent avec », explique Sebastian Jorna, PDG de Tidalflow. « Ce manque de confiance dans la fiabilité de leur logiciel constitue un obstacle majeur au déploiement d’outils logiciels dans les écosystèmes LLM. Le module de test et de simulation de Tidalflow renforce cette confiance. »

En résumé, Tidalflow permet aux entreprises de tester de nombreux cas particuliers qui pourraient éventuellement perturber leur nouvelle IA générative. Cela est particulièrement important pour les grandes entreprises où les risques de compromettre la fiabilité du logiciel sont tout simplement trop importants.

De la fondation au financement

Tidalflow n’a que trois mois mais les fondateurs, Sebastian Jorna (PDG) et Coen Stevens (CTO), se sont rencontrés grâce au programme d’entrepreneur en résidence d’Antler à Amsterdam. « Une fois le programme officiel lancé cet été, Tidalflow est devenue la société la plus rapidement financée de l’histoire d’Antler aux Pays-Bas », déclare Jorna.

Aujourd’hui, Tidalflow compte une équipe de trois personnes, dont ses deux cofondateurs et Henry Wynaendts, directeur des produits. Avec un financement frais de 1,7 million de dollars, Jorna affirme que l’entreprise cherche désormais à recruter activement pour différents postes d’ingénierie frontale et arrière afin de se préparer à un lancement commercial complet.

Cette accélération, de la fondation au financement, est indicative de la ruée actuelle vers l’IA générative. Avec l’API de ChatGPT et le support de plugins tiers, Google s’apprête à faire de même pour l’écosystème Bard et Microsoft intègre son assistant AI Copilot dans Microsoft 365. Les entreprises et les développeurs ont ainsi une grande opportunité non seulement d’utiliser l’IA générative pour leurs propres produits, mais aussi d’atteindre un grand nombre d’utilisateurs dans le processus.

« Tout comme l’iPhone a ouvert une nouvelle ère pour les logiciels adaptés aux mobiles en 2007, nous sommes maintenant à un moment similaire pour que les logiciels deviennent compatibles avec les LLM », note Jorna.

Tidalflow restera en version bêta fermée pour le moment, avec des plans pour un lancement commercial public d’ici la fin de 2023.