Ken Van Haren et Chris Stanley étaient des scientifiques des données chez Google et Square, respectivement, qui se sont retrouvés frustrés par le temps qu’ils passaient à se disputer l’infrastructure plutôt qu’à faire réel science des données. En sondant leurs collègues, ils ont constaté qu’il s’agissait d’un problème courant. Selon un sondage, les scientifiques des données passent plus de la moitié de leur temps à nettoyer et à organiser les données et la majorité du reste à collecter des ensembles de données.
Dans le but de rationaliser le travail fastidieux, Van Haren et Stanley ont lancé Patterns, une plate-forme qui fait abstraction de l’ingénierie des modèles d’IA. Soutenu par Y Combinator et l’investisseur providentiel Lenny Rachitsky, Patterns a récemment clôturé un cycle de pré-amorçage de 2,5 millions de dollars.
« Patterns est la plate-forme pour tout dirigeant qui cherche à se préparer au nouveau monde de l’IA, à garder une longueur d’avance sur la transformation qu’il apportera à son entreprise et à commencer à intégrer des fonctionnalités d’IA de base dans son produit et ses opérations », a déclaré Van Haren à TechCrunch dans une interview par e-mail. . « Nous aidons les entreprises à gérer l’incroyable vitesse de progression de l’IA, qui implique de s’adapter rapidement aux nouveaux modèles et paradigmes. »
La plate-forme de Patterns permet aux utilisateurs de créer des intégrations, des automatisations et des flux de travail avec l’IA à partir d’un ensemble de composants modulaires. Selon Van Haren, il enveloppe essentiellement la logique et l’infrastructure du flux de travail dans une couche logicielle.
Tout d’abord, les clients connectent une application à Patterns à l’aide d’une bibliothèque de connecteurs prédéfinis. Ensuite, ils créent un cas d’utilisation avec du code dans l’IDE Web de Patterns, en expédiant le produit final et en surveillant éventuellement ses performances avec les outils d’analyse et de débogage de la plate-forme.
La plateforme Patterns. Crédits image : Motifs
Alors, que pouvez-vous construire avec Patterns ? Van Haren a donné des exemples tirés de sa propre expérimentation. À l’aide de grands modèles de langage similaires à ChatGPT, il a construit un bot de questions-réponses de forme libre au-dessus d’une base de données CrunchBase d’investisseurs, d’entreprises et de levées de fonds. Pour une autre démo, Van Haren a affiné le modèle de langage GPT-3 d’OpenAI sur un ensemble de données de plus de 6,5 millions de commentaires de Hacker News pour, selon ses propres termes, « représenter la sagesse collective de la communauté HN dans un seul bot ».
« Les gens sont enthousiasmés par l’IA et cherchent à aller au-delà du simple jeu dans une aire de jeux », a déclaré Van Haren. « Les modèles leur offrent un moyen rapide et puissant de développer et de déployer l’IA dans des problèmes réels. »
Patterns contient des éléments d’une plate-forme MLOps, c’est-à-dire une plate-forme pour créer, tester et déployer des modèles d’apprentissage automatique en production. MLOps est un domaine en plein essor, avec de nombreux fournisseurs qui se disputent à la fois des parts de marché et des dollars de capital-risque.
Selon une estimation, le marché des MLOps pourrait atteindre 4 milliards de dollars d’ici 2025.
Il y a Galileo, qui fournit une plate-forme pour le développement de modèles d’IA, et Qwak, dont la plate-forme entièrement gérée combine des outils d’ingénierie d’apprentissage automatique et de gestion de données. D’autres rivaux dans l’espace incluent Diveplane, Tecton, Arize, Iterative, Comet et Weights & Biases.
Malgré la concurrence, Van Haren affirme que Patterns n’a eu aucun mal à attirer des utilisateurs, augmentant sa base à environ 1 500 aujourd’hui. (Il n’a pas révélé le pourcentage de clients payants, mais il a dit que Patterns prévoyait de conclure un contrat avec le gouvernement dans le courant de l’année.)
Les plans immédiats de Patterns sont d’augmenter ses effectifs, qui s’élèvent actuellement à quatre employés à temps plein, dont Van Haren et Stanley.
