Hercules AI lance une méthode innovante d'assemblage pour le développement d'applications d'IA générative de niveau entreprise.

Hercules AI, une entreprise d'intelligence artificielle générative dédiée à façonner l'avenir du travail, a développé une méthodologie efficace pour déployer des travailleurs virtuels d'IA au sein des entreprises. Anciennement connue sous le nom de Zero Systems, la société a également lancé RosettaStoneLLM, un modèle conçu pour aider les entreprises des industries réglementées à automatiser des workflows complexes impliquant des prises de décisions cognitives.

Cette approche innovante d'« ligne d'assemblage » permet aux organisations de sélectionner des composants préfabriqués pour créer et déployer des travailleurs virtuels d'IA de manière efficace. Tous les composants sont préfabriqués, testés et configurés, éliminant ainsi le besoin de commandes personnalisées. Hercules AI affirme que cette méthode aboutit à des agents d'IA de haute qualité, rentables et facilement évolutifs. Les entreprises n'ont qu'à ajuster le modèle pour s'assurer qu'il respecte leurs workflows spécifiques.

Bien que de nombreuses entreprises préfèrent des bots sur mesure adaptés à leurs besoins particuliers, cela peut exiger des ressources considérables en temps et en finances dans les secteurs réglementés, ce qui pourrait gêner la clientèle. Cependant, des industries comme la finance, l'assurance et les services juridiques pourraient être plus réceptives, les composants étant validés par les organismes de réglementation pour garantir la conformité et la sécurité des données. Si ce modèle fonctionne pour d'autres environnements réglementés, pourquoi ne pas l'adopter ? La seule personnalisation permise concernerait le modèle de langage large (LLM).

De plus, Hercules AI propose RosettaStoneLLM, construit sur Mistral-7B et WizardCoder-13B, avec 7 milliards de paramètres. Ce LLM permet aux entreprises de convertir des données structurées provenant de divers tableurs en formats exploitables par l'IA. Pour les entreprises réglementées possédant d'importantes bases de données et tableurs, cette conversion en données actionnables à l'échelle du système peut être coûteuse et laborieuse. RosettaStoneLLM est spécifiquement conçu pour transformer de grands volumes de données structurées afin de s'aligner facilement sur les workflows internes.

Les premiers résultats suggèrent que RosettaStoneLLM peut surpasser les modèles GPT-4 généraux dans des tâches telles que le mapping d'entités et la génération de code de jusqu'à 30%.

Comme l'a expliqué un porte-parole de Hercules AI : « Dans des secteurs comme l'assurance et la finance, les données structurées sont essentielles aux opérations. Par exemple, lorsqu'une société d'assurance prépare un devis d'assurance santé, le client soumet des informations issues de bases de données RH qui varient souvent en format et en structure, avec des conventions de nommage uniques. Traditionnellement, convertir ces données pour une analyse interne prend du temps. RosettaStone peut accomplir cette transformation en secondes, une tâche qui prend généralement des heures aux humains. »

Basée à Campbell, en Californie, Hercules AI a levé 12,1 millions de dollars en financement de capital-risque. Bien que le nombre exact de clients reste confidentiel, la société a souligné son utilisation parmi les entreprises du Fortune 1000 et 30 % des plus grands cabinets d'avocats aux États-Unis.