Les startups ne manquent pas pour tenter de créer des assistants d'IA d'entreprise. Ce qui est moins courant, c'est un assistant IA capable d'exécuter des tâches sur plusieurs de vos applications professionnelles à la fois. C'est la promesse de Narada AI, une startup qui construit un assistant d'IA basé sur de nouvelles recherches menées à l'UC Berkeley.
Narada fonctionne en mode furtif depuis deux ans et a fait ses débuts publics sur scène aujourd'hui dans le cadre du Startup Battlefield 20 à TechCrunch Disrupt 2024.
Deux de ses cofondateurs, Kurt Keutzer et Amir Gholami, ont co-écrit un article plus tôt cette année sur les « compilateurs LLM », qui sont des systèmes d'IA qui exécutent plusieurs fonctions simultanément. Leur startup est largement basée sur cette technique open source et estime qu'il s'agit d'un différenciateur clé des chatbots IA à usage général.
Le co-fondateur et PDG de la startup, Dave Park, affirme que son équipe a utilisé cela comme base pour créer un modèle d'IA personnalisé pouvant utiliser des outils de productivité. Park, titulaire d'un doctorat en informatique à Stanford qui a passé 24 ans à travailler dans la vente aux entreprises, estime que la capacité du LLM Compiler et de Narada à utiliser des sites Web sans API est la « sauce secrète » de l'entreprise pour remporter la course aux agents d'entreprise.
L’idée semble prometteuse, mais comment fonctionne réellement l’agent ? En pratique, j’ai découvert que l’assistant était capable d’exécuter avec succès quelques tâches différentes à l’aide de l’IA générative via diverses applications professionnelles, ce qui m’a finalement fait gagner quelques secondes ou minutes à différents moments de ma journée.
L'assistant se trouve dans une fenêtre de discussion distincte de votre navigateur et peut rédiger des e-mails, créer des invitations dans le calendrier, prendre des notes de réunion et effectuer des recherches sur le Web en votre nom. L'entreprise affirme que son assistant peut également naviguer dans les applications d'entreprise, telles que rechercher une facture dans SAP, prendre des notes lors d'un appel vidéo ou analyser des informations provenant des nombreuses applications de Salesforce.
J'ai demandé à l'assistant IA de rédiger un e-mail à consonance amicale déclinant une invitation que j'avais reçue. En quelques secondes, un e-mail rédigé est apparu dans mon Gmail avec le bon destinataire (même si je ne lui ai pas indiqué l'e-mail de la personne, il a trouvé le bon), le sujet et le corps, le tout rempli avec ma signature en bas. Tout ce que j'avais à faire était de le consulter et de cliquer sur envoyer.
À un autre moment, j'ai invité l'assistant IA à trouver un restaurant japonais très apprécié dans mon quartier de San Francisco et à réserver une invitation à dîner avec un ami à une heure qui correspondait à mon emploi du temps. Il a trouvé un restaurant, créé l'invitation du calendrier et rédigé un e-mail à mon ami avec les informations.
Alors, comment l’agent fait-il tout cela ?
Pour utiliser votre messagerie et votre calendrier, l'agent utilise partiellement des API pour accéder à ces programmes via un back-end destiné aux développeurs. Cependant, Park affirme que leur agent IA clique, fait défiler et tape également sur le front-end des sites Web (c'est ainsi qu'il ouvre des brouillons d'e-mails dans Gmail, par exemple). Cet agent frontal, qu'ils appellent Web Redemption, devrait permettre à Narada d'utiliser des applications d'entreprise sans API, comme HubSpot.
Gholami, le CTO de la startup, affirme que l'agent travaille comme un Roomba, créant une carte interne pour comprendre les nouveaux sites Web ou applications. Une fois qu'un utilisateur indique à Narada qu'il souhaite utiliser une nouvelle application, l'agent est censé la cartographier afin qu'il puisse comprendre comment l'utiliser. C'est l'idée que les fondateurs m'ont présentée.
Mais Narada est loin d’être la seule startup à tenter de créer un agent IA capable d’utiliser des sites Web via un front-end. C'est similaire à l'idée derrière l'utilisation de l'ordinateur d'Anthropic ou du LAM de Rabbit. Cependant, ces agents sont difficiles à mettre en œuvre dans la pratique et nécessitent beaucoup de maintenance pour continuer à fonctionner. Si les pages Web mettent à jour leur mise en page, cela peut interrompre l'agent.
La principale différence pour l'agent de Narada est qu'il se concentre uniquement sur les applications d'entreprise, au lieu d'être un agent à usage général pour n'importe quel site Web. (Lorsque j'ai essayé d'utiliser Narada pour LinkedIn ou Facebook, j'ai reçu un message d'erreur, bien qu'il existe une démonstration sur le site Web de l'entreprise où un ingénieur peut utiliser l'outil avec LinkedIn.)
En ce qui concerne le compilateur LLM, les acteurs du secteur semblent déjà mettre en œuvre la méthode open source. Gholami dit à TechCrunch que LangChain et LlamaIndex ont déjà des intégrations avec le compilateur LLM. Mais l'outil de Narada est unique par rapport à ces outils car il est axé sur l'entreprise : la startup possède déjà une société Fortune 500 qui utilise son agent, mais elle ne divulguerait pas laquelle.
Alors, est-ce un remplacement pour un assistant réel ? Pas vraiment. Cependant, l’outil donnait parfois l’impression d’utiliser un raccourci pour des tâches banales, ce qui est plus que ce que je peux dire pour de nombreux outils d’IA aujourd’hui.
Une chose qui m'a mis légèrement mal à l'aise était le degré d'accès que je devais accorder à cet assistant IA. Narada peut lire tous mes e-mails, voir l’intégralité de mon calendrier et connaître mes listes complètes de contacts.
Comme tout « assistant intelligent » ou application d'assistance comme celle-ci, vous devez faire confiance non seulement à la technologie, mais aussi à l'entreprise elle-même – pour que Narada n'abuse pas de vos données ou des données de votre entreprise. Cela dit, l’entreprise promet de ne former ses modèles d’IA sur aucune donnée client.
Jusqu'à présent, Narada affirme avoir levé quelques millions de dollars auprès de quelques conseillers qu'elle a engagés, mais le PDG affirme qu'il cherche désormais à lever davantage auprès des sociétés de capital-risque traditionnelles.
