Qui est AUI, discrète future licorne qui s'attaque aux hallucinations de l’IA?

La start-up Augmented Intelligence Inc. (AUI), encore discrète, fait parler d’elle avec son modèle d’IA qui vise à proposer une solution aux hallucinations des technologies fondées sur les LLM. Selon le site spécialisé VentureBeat, la jeune pousse basée à New York et à Tel Aviv a levé 20 millions de dollars, portant son financement total à près de 60 millions. Sa valorisation est estimée à 750 millions, frôlant le seuil symbolique du milliard qui la ferait entrer dans le club des licornes.

Une approche alternative aux transformers

AUI développe un modèle de fondation spécialisé dans l’IA conversationnelle orientée tâches, Apollo-1, qui repose sur une architecture neuro-symbolique. Cette approche vise à garantir des actions précises et conformes à des règles métier strictes, explique la start-up dans un billet de blog. 

Contrairement aux modèles de type transformer utilisés par ChatGPT ou Gemini, qui excellent dans les dialogues ouverts, Apollo-1 cible un besoin différent: automatiser des conversations qui déclenchent des actions concrètes (comme réserver un vol, traiter une réclamation ou exécuter un virement) tout en assurant l’exécution stricte de logiques opérationnelles spécifiques. L’entreprise estime que si les LLM actuels maîtrisent la compréhension linguistique, ils échouent encore à maintenir un état conversationnel cohérent sur plusieurs échanges ou à appliquer systématiquement des règles conditionnelles. Selon AUI, ces limites proviennent non pas de la taille des modèles, mais de leur architecture fondée sur la prédiction de tokens (parties de mots). 

Apollo-1: raisonnement et langage symbolique

Selon AUI, le cœur du système est une boucle de raisonnement basée sur «une machine à états neuro-symboliques» et «un moteur de raisonnement symbolique [qui] calcule les actions suivantes à partir de l'état». Cette architecture permet de «maintenir un état symbolique typé tout au long des workflows à plusieurs étapes», ce que l'entreprise considère comme essentiel pour garantir que chaque étape de la conversation respecte des règles métier spécifiques.

Ce fonctionnement permet d’exécuter des instructions métier sans déviation. Par exemple, si une compagnie aérienne définit qu’un remboursement supérieur à 200 dollars doit systématiquement déclencher une vérification d’identité, Apollo-1 l’appliquera sans exception, contrairement aux LLM traditionnels. 

Le modèle a été entraîné à partir de millions de conversations orientées tâches, structurées par une équipe de 60'000 agents humains depuis 2017. AUI a ainsi conçu un langage symbolique qui encode séparément connaissances procédurales (règles, contraintes, étapes de traitement) et descriptives (entités, attributs), offrant au modèle la capacité de s’adapter à une grande variété de domaines d’application. 

Apollo-1 est déjà en test chez plusieurs entreprises du Fortune 500, notamment dans les secteurs de la vente au détail, de l’assurance et de l’aviation. Selon les résultats communiqués par AUI, le modèle surpasse les agents LLM sur différents benchmarks de référence. 

AUI n’est pas un cas isolé

L’approche neuro-symbolique suscite un regain d’intérêt dans tout l’écosystème de l’IA. IBM développe depuis plusieurs années des systèmes neuro-symboliques pour combiner apprentissage profond et raisonnement symbolique. Un article du Wall Street Journal (paywall) détaille comment Amazon applique l’IA neuro-symbolique dans plusieurs domaines, des robots d’entrepôt Vulcan à l’assistant d’achat Rufus. En Suisse aussi, le domaine intéresse les scientifiques. L'Idiap, l’institut de recherche en intelligence artificielle installé à Martigny, a créé un groupe de recherche en IA neuro-symbolique, visant à concevoir des modèles capables de raisonnements complexes, transparents et sûrs.