Les fenêtres contextuelles des modèles d’IA, qui indiquent la capacité d’un modèle à « mémoriser » des informations, ont augmenté au fil du temps. Cependant, les chercheurs ont suggéré de nouvelles façons d’augmenter la mémoire à long terme des modèles d’IA, car ils ne peuvent souvent pas conserver le contexte sur plusieurs sessions.
Le fondateur Dhravya Shah, dix-neuf ans, tente de résoudre les problèmes dans ce domaine en créant une solution de mémoire, appelée Supermemory, pour les applications d’IA.
Originaire de Mumbai en Inde, Shah a commencé il y a quelques années à créer des robots et des applications destinés aux consommateurs. Il a même vendu son robot qui formatait les tweets en belles captures d’écran à l’outil de médias sociaux Hypefury.
Le fondateur, qui se préparait à un examen d’entrée pour entrer à l’IIT (Indian Institute of Technology), a gagné beaucoup d’argent grâce à cette vente et a décidé de déménager aux États-Unis pour fréquenter l’Arizona State University.
Après avoir déménagé, il s’est mis au défi de construire quelque chose de nouveau chaque semaine pendant 40 semaines. Au cours d’une de ces semaines, il a construit Supermemory (qui s’appelait initialement Any Context) et l’a mis sur GitHub. À cette époque, l’outil vous permettait de discuter avec vos favoris Twitter.
La version actuelle de l’outil extrait des « souvenirs » ou des informations à partir de données non structurées et aide les applications à mieux comprendre le contexte.
Shah a obtenu un stage chez Cloudflare en 2024, où il a travaillé sur l’IA et l’infrastructure. Il a ensuite travaillé en tant que responsable des relations avec les développeurs au sein de l’entreprise. Pendant ce temps, des conseillers, dont Dane Knecht, directeur technique de Cloudflare, lui ont demandé de transformer Supermemory en un produit.
Cette année, il a décidé de construire Supermemory à temps plein.
Supermemory, désormais décrite comme une API de mémoire universelle pour les applications d’IA, crée un graphe de connaissances basé sur les données qu’elle traite et personnalise le contexte pour les utilisateurs. Par exemple, il peut prendre en charge l’interrogation d’entrées datant d’un mois pour une application d’écriture ou de journalisation, ou la recherche d’une application de messagerie. Comme la solution permet des entrées multimodales, elle pourrait également permettre à un éditeur vidéo de récupérer les ressources pertinentes d’une bibliothèque pour une invite particulière.
La startup peut ingérer tout type de données, affirme la société, y compris des fichiers, des documents, des discussions, des projets, des e-mails, des PDF et des flux de données d’applications. Sa fonctionnalité de chatbot et de prise de notes permet aux utilisateurs d’ajouter des souvenirs sous forme de texte, d’ajouter des fichiers ou des liens et de se connecter à des applications comme Google Drive, OneDrive ou Notion. Il existe également une extension Chrome qui vous permet d’ajouter facilement des notes à partir d’un site Web.
« Notre principale force est d’extraire des informations de tout type de données non structurées et de donner aux applications plus de contexte sur les utilisateurs. Comme nous travaillons sur des données multimodales, notre solution convient à tous les types d’applications d’IA, des clients de messagerie aux éditeurs vidéo », a déclaré Shah.
Supermemory a obtenu un financement de démarrage de 2,6 millions de dollars dirigé par Susa Ventures, Browder Capital et SF1.vc. Le cycle comprend également des investisseurs individuels comme Knecht de Cloudflare, Jeff Dean, chef de l’IA de Google, Logan Kilpatrick, chef de produit DeepMind, David Cramer, fondateur de Sentry, et des dirigeants d’OpenAI, Meta et Google.
Shah a déclaré qu’à un moment donné, Y Combinator l’avait également approché pour rejoindre l’un de ses lots, mais il avait déjà des investisseurs à bord, donc le timing n’a pas fonctionné.
Joshua Browder, fondateur et PDG de la start-up « Robot Lawyer » DoNotPay, qui dirige Browder Capital en tant que GP solo, a été impressionné par la ténacité de Shah.
« Je me suis connecté avec Dhravya via X, et ce qui m’a frappé, c’est la rapidité avec laquelle il bouge et construit des choses, et cela m’a incité à investir dans lui », a-t-il déclaré.
La société compte plusieurs clients existants, notamment l’assistant de bureau Cluely soutenu par 16z, l’éditeur vidéo IA Montra, la recherche IA Scira, l’outil multi-MCP de Composio Rube et la startup immobilière Rets. De plus, il travaille avec une entreprise de robotique pour conserver les souvenirs visuels capturés par un robot.
Bien qu’il s’agisse d’une orientation vers les consommateurs, l’application ressemble davantage à un terrain de jeu permettant aux développeurs de mieux comprendre l’outil et potentiellement de l’utiliser dans leurs flux de travail ou leurs propres applications.
Supermemory a des concurrents importants dans l’espace mémoire. Des startups comme Letta et Mem0, soutenues par Felicis Ventures (où Shah a travaillé pendant une courte période), construisent une couche de mémoire pour les agents. Le propre bailleur de fonds de Supermemory, Susa Ventures, a investi dans Memories.ai avec Samsung, qui peut exploiter des milliers d’heures de séquences pour obtenir des informations. Shah affirme que même si ces startups peuvent servir différents secteurs et cas d’utilisation, Supermemory se démarquera car elle offre une latence plus faible.
« De plus en plus d’entreprises d’IA auront besoin d’une couche de mémoire. La solution de Supermemory offre des performances élevées tout en vous permettant de faire apparaître rapidement un contexte pertinent », a déclaré Browder.
