Comme l’industrie génératrice de l’IA remodèle, l’un de ses défis les plus importants mais invisibles est la récupération, le processus de récupération des bonnes données avec le contexte de réception des bases désordonnées de Nowledge. Les modèles de grande langue (LLM) ne sont aussi précis que les informations qu’ils peuvent récupérer.
C’est là que Zeroentropy veut faire sa marque. La startup basée à San Francisco, cofondée par la PDG Ghita Houir Alami et le CTO Nicolas Pipitone, a collecté 4,2 millions de dollars de financement de semences pour aider les modèles à récupérer rapidement les données de linte, à précision et à grande échelle.
Le tour a été dirigé par Initialized Capital, avec la participation de Y Combinator, Transspose Platform, 22 Ventures, A16Z Scout et une longue liste d’anges, inclus des opérateurs d’Openai, des câlins et de l’avant.
Zeroentropy rejoint une vague croissante de sociétés d’infrastructure dans l’espoir d’utiliser la génération (RAG) (RAG) de récupération pour rechercher la prochaine génération d’agents d’IA. Les concurrents vont du Voyagei de MongoDB aux premières startups YC comme Sid.ai.
«Nous avons mis beaucoup d’équipes à construire dans et autour du chiffon, mais les modèles de Ghita et Nicolas surpassent tout ce que nous avons vu», explique Zoe Perret, partenaire de Initialized Capital. « La récupération est indéniablement un déverrouillage critique dans la prochaine frontière de l’IA, et Zeroentropy le construit. »
La génération (RAG) de la récupération (RAG) saisit les données de documents externes et est devenu une architecture incontournable pour les agents de l’IA, qu’il s’agisse d’un chatbot surfaisant des politiques RH ou d’un assistant juridique citant la jurisprudence.
Pourtant, les fondateurs de ZeroRentropy croient que pour de nombreuses applications d’IA, cette couche est fragile: une collection pavée de bases de données vectorielles, de recherche de mots clés et de modèles de reconstitution. Zeroentropy offre une API que l’ingestion, l’indexation, le réévaluation et l’évaluation.
Cela signifie que – contrairement à un produit de recherche pour les employés d’entreprise comme Glean – Zeroentropy est strictement un outil de développeur. Il saisit rapidement des données, même sur des documents internes désordonnés. Houir Alami compare sa startup à une «Supabase pour la recherche» en se refantant la populaire base de données open source qui automatise une grande partie de la gestion de la base de données.
« À l’heure actuelle, la plupart des équipes assemblent les outils existants du marché ou jettent toute leur base de connaissances dans la fenêtre de contexte d’une LLM. La première approche prend du temps à construire et à détendre », a déclaré Houir Alami. « La deuxième approche peut provoquer des erreurs de composition. Nous construisons une infrastructure de recherche de développeurs – la pensée, comme un Supabase pour la recherche, pour rendre le déploiement de systèmes de récupération précise et rapide faciles et efficaces. »
À la base de son reproprime propriétaire appelé Ze-Rank-1, qui, selon la société, surprend actuellement des modèles similaires de Cohere et Salesforce sur des références de récupération publiques et privées. Il s’assure que lorsqu’un système d’IA recherche des réponses dans une base de connaissances, il saisit d’abord les informations les plus pertinentes.
Plus de 10 entreprises en phase de démarrage qui construisent des agents d’IA à travers des verticales telles que les soins de santé, le droit, le support client et les ventes utilisent déjà Zeroentropy, ajoute-t-elle.
Née et élevée au Maroc, Houir Alami a quitté la maison à 17 ans pour poursuivre l’enseignement de l’ingénierie en France, Polding Polytechnic School, une prestigieuse institution axée sur les militaires et les mathématiques. Là, elle a découvert son amour pour l’apprentissage automatique.
Elle a déménagé en Californie il y a deux ans pour terminer une maîtrise en mathématiques à UC Berkeley, où elle a approfondi son intérêt pour la construction de systèmes intelligents.
Avant de fonder Zeroentropy, Houir Alami a essayé la construction d’une assistante en IA – son point de vue de l’agent conversationnel – avant que Chatgpt ne devienne courant. Elle dit que les informations ont été acquises en essayant de construire cet assistant, en particulier la réalisation de l’importance de fournir le bon contexte et les bonnes informations au LLM pour être utiles, l’ont en partie inspirée pour démarrer la zéroentropie.
Dans un domaine souvent critiqué pour son manque de diversité, Houir Alami, âgé de 25 ans, est l’une des rares PDG qui construisent une infrastructure profonde pour l’un des problèmes les plus difficiles de l’IA. Pourtant, elle espère que cela ne restera pas longtemps.
«Il n’y a pas beaucoup de femmes dans DeVotools ou Ai Infra», a-t-elle déclaré. « Mais je dirais à toute jeune femme intéressée par le problème technique: Don, laissez-le vous arrêter. Si vous êtes attiré par des problèmes techniques complexes, ne laissez personne vous faire sentir comme si vous n’êtes pas capable de les poursuivre. Vous devriez y aller. »
Elle reste également connectée à ses racines en donnant des discussions dans les lycées et les universités du Maroc, aime inspirer plus de jeunes filles à poursuivre STEM.
