Les « agents » d’IA sont des modèles d’IA générative capables d’effectuer des actions de manière autonome, comme copier des informations d’un e-mail et les coller dans une feuille de calcul. Ils ont été salués comme des boosters de productivité. Cela peut être un peu prématuré, étant donné la tendance des modèles à faire des erreurs. Mais au moins quelques fondateurs (et analystes et investisseurs) semblent convaincus que les agents constituent la prochaine frontière de l’IA générative.
Bella Liu et William Lu sont deux de ces fondateurs. Leur entreprise, Orby AI, développe une plateforme d'IA générative qui tente d'automatiser une gamme de flux de travail différents, notamment ceux impliquant la saisie de données, le traitement de documents et la validation de formulaires.
De nombreuses startups proposent des outils pour automatiser les processus métiers de back-office répétitifs et monotones (voir Parabola, Tines, Induced AI et Tektonic AI soutenus par Sam Altman, pour n'en nommer que quelques-uns). Les opérateurs historiques, comme Automation Anywhere et UiPath, ont également adopté l’IA pour tenter de suivre le rythme de la concurrence de l’IA générative.
Mais Liu et Lu affirment que la technologie d'Orby se distingue par sa capacité à apprendre et à agir sur les flux de travail en temps réel et à comprendre les modèles et les relations au sein des données non structurées d'une entreprise.
« La plateforme d'Orby observe la manière dont les travailleurs effectuent leur travail afin de créer automatiquement des automatisations pour des tâches complexes qui nécessitent un certain niveau de raisonnement et de compréhension », a expliqué Liu, PDG d'Orby. « Un agent d'IA installé sur l'ordinateur d'un travailleur surveille, apprend et génère efficacement des automatisations, adaptant le modèle à mesure qu'il en apprend davantage. »
Avec Orby, lancé en mode furtif en 2023, Liu et Lu affirment avoir cherché à créer une IA capable de comprendre certaines des décisions de bas niveau prises par les travailleurs et d'abstraire ces décisions, permettant ainsi aux travailleurs de se concentrer sur des choses plus importantes.
Liu a précédemment dirigé les efforts d'IA et d'automatisation chez IBM, notamment la planification des produits et les fusions et acquisitions liées à l'IA, et a été directeur de la gestion des produits d'IA chez UiPath. Lu est un ancien ingénieur système de Nvidia qui a rejoint Google Cloud en tant que responsable de l'ingénierie, contribuant à la conception de technologies d'extraction de documents et de bases de données génératives par l'IA.
Le secret d'Orby réside dans un modèle d'IA générative basé sur le cloud, optimisé pour réaliser des tâches client, comme la validation des notes de frais. Le modèle s'appuie en partie sur l'IA symbolique, une forme d'IA qui exploite des règles, comme des théorèmes mathématiques, pour déduire des solutions aux problèmes.
L’IA symbolique seule peut s’avérer rigide et lente, en particulier lorsqu’il s’agit de jeux de données volumineux et complexes. Pour bien fonctionner, il faut des connaissances et un contexte clairement définis. Mais des recherches récentes ont montré qu'il peut être évolutif lorsqu'il est associé à des architectures de modèles d'IA traditionnelles.
« Au cours des deux dernières années, nous avons conçu ce modèle d'IA et avons réalisé des essais réussis », a déclaré Liu. « Il existe peu d’entreprises purement génératives d’IA qui attaquent de front l’entreprise avec quelque chose de bout en bout. Nous sommes un. »
Liu affirme que le modèle d'Orby peut s'adapter intelligemment aux changements dans les flux de travail, par exemple lorsque l'interface utilisateur d'une application est mise à jour, en analysant les interactions API et l'utilisation du navigateur d'un employé. Avoir un logiciel qui surveille chaque mouvement d'un employé ressemble à un désastre imminent en matière de confidentialité. Mais Liu affirme qu'Orby ne stocke pas la plupart des données client ; il utilise uniquement certaines données de télémétrie pour améliorer son modèle, en chiffrant les données à la fois en transit et au repos.
« Les humains sont complètement tenus au courant de la boucle de rétroaction », a-t-elle ajouté.
Orby, qui a récemment levé 30 millions de dollars lors d'un cycle de financement de série A codirigé par New Enterprise Associates, WndrCo et Wing (selon des sources, une valorisation post-money de 120 millions de dollars), est en concurrence dans un secteur difficile. L’IA agentique à venir des puissances de l’IA générative telles qu’OpenAI et Anthropic ont freiné les perspectives des opérateurs historiques et des petits acteurs.
Adept, une startup développant une technologie d'agents d'IA axée sur les applications d'entreprise, serait sur le point de conclure un accord d'acquisition avec Microsoft avant de parvenir à expédier un seul produit. Amazon et Google ont publié des outils d'agent IA sans grande fanfare. Ailleurs, UiPath – malgré l’intensification de ses initiatives d’IA générative au cours de l’année écoulée – a vu ses ventes chuter au cours de son dernier trimestre fiscal.
Liu estime qu'Orby peut tirer son épingle du jeu en adoptant une approche systématique de mise sur le marché. L'entreprise génère déjà des revenus auprès d'une douzaine de clients, dit-elle, et prévoit d'utiliser son fonds de roulement de 35 millions de dollars pour agrandir son équipe d'environ 30 personnes basée à Mountain View.
« Les fonds sont utilisés pour développer nos organisations de commercialisation, de support client, de produits et techniques », a-t-elle déclaré. « Le marché des entreprises a un appétit insatiable pour les solutions d'IA générative qui améliorent manifestement les performances de l'entreprise ; ils essaient simplement de déterminer où appliquer au mieux la technologie à court terme avant de l’étendre à l’ensemble de leur entreprise.
