Twin Labs est une startup basée à Paris qui souhaite créer un produit d’automatisation pour les tâches répétitives, telles que l’intégration de nouveaux employés à tous vos services internes, le réapprovisionnement d’articles en cas de rupture de stock, le téléchargement de rapports financiers pour plusieurs produits SaaS, la prise de contact avec des prospects potentiels et bien plus encore.
« Le point de départ de Twin est une idée de science-fiction. Nous avons assisté au développement des capacités techniques des modèles de fondation (LLM). La question que nous nous sommes posée était de savoir si nous serions capables de nous dupliquer en formant un agent d’intelligence artificielle sur la manière dont nous effectuons nos tâches », m’a expliqué Hugo Mercier, cofondateur et directeur général de Twin Labs.
Dans le cas de Twin Labs, la chose la plus intéressante n’est pas ce que qu’ils font – améliorer les processus internes – mais comment comment ils s’y prennent. L’entreprise s’appuie sur des modèles multimodaux dotés de capacités visuelles, tels que le GPT-4 avec vision (GPT-4V), pour reproduire ce que les humains font habituellement.
Avant de se tourner vers les modèles multimodaux, Twin Labs a d’abord essayé de développer des agents autonomes à l’aide de LLM traditionnels. « Nous avons testé beaucoup de choses, nous avons mis en œuvre des articles de recherche, nous avons testé des dépôts GitHub open-source. Dans l’ensemble, la conclusion est que les LLM ne sont absolument pas fiables. Cela signifie que les LLM prennent les mauvaises décisions », a déclaré M. Mercier. « En fin de compte, la tâche n’est pas accomplie.
Selon lui, GPT-4V a été formé à un grand nombre d’interfaces logicielles différentes et aux bases de code sous-jacentes, ce qui a débloqué de nouvelles possibilités. « Lorsque vous montrez une interface, il comprend la fonction qui se cache derrière le bouton », explique M. Mercier.
Contrairement à Zapier et à d’autres produits d’automatisation, Twin Labs ne s’appuie pas sur des API ni sur la conception de processus compliqués en plusieurs étapes. Twin Labs ressemble plutôt à un navigateur web. L’outil peut automatiquement charger des pages web, cliquer sur des boutons et saisir du texte.
Par exemple, si vous embauchez quelqu’un, vous devrez peut-être ajouter les informations relatives à cette personne dans votre système de paie, envoyer une invitation à Slack, créer un compte Google Workspace et inviter votre nouvel employé à créer un compte auprès de la caisse d’assurance maladie.
Les entreprises conservent généralement une longue liste de tâches qu’elles parcourent à chaque fois qu’un nouveau membre de l’équipe entre en fonction. Ces tâches ne sont pas compliquées, mais il est extrêmement important de les effectuer correctement, dans le bon ordre et en cochant certaines cases. C’est pourquoi il sera important de pouvoir former l’assistant IA de Twin Labs à l’aide d’enregistrements d’écran et de descriptions en langage naturel.
Mais la startup n’en est pas encore là – elle travaille à la réalisation de cette vision. Hugo Mercier et Joao Justi, les deux cofondateurs, ont passé les six derniers mois à construire un prototype de ce produit. Ils ont également levé 3 millions de dollars en financement de pré-amorçage auprès de Betaworks, Motier Ventures et de nombreux investisseurs providentiels, tels que Florian Douetteau (Dataiku), Thomas Wolf (HuggingFace), Charles Gorintin (Alan), Mehdi Ghissassi (Deepmind), Romain Huet (OpenAI), Irwan Bello (OpenAI), Romuald Elie (Deepmind), Yan-David Erlich (Weight & ; Biases), Olivier Pomel (Datadog), Rodolphe Saadé (CMA CGM), Thibaud Elziere (Hexa), Quentin Nickmans (Hexa), Philippe Corrot (Mirakl) et Rand Hindi (Snips, Zama).
Le système d’agents autonomes de Twin Labs doit encore relever de nombreux défis. Par exemple, l’exécution d’une tâche coûte assez cher, mais les coûts d’API et d’infrastructure diminuent rapidement dans le domaine de l’IA. Twin Labs livrera d’abord un produit avec une bibliothèque de tâches pré-entraînées pour s’assurer qu’elles fonctionnent bien. Ensuite, la startup prévoit d’ouvrir sa plateforme afin que les clients puissent créer leurs propres tâches.
Alors que de nombreuses personnes associent les produits d’IA à une interface de chatbot, l’approche de Twin Labs est intéressante car il s’agit d’une manière innovante d’interagir avec les modèles d’IA. « Nous voulions vraiment nous pencher sur les détails de ce que les gens font au quotidien et sur la manière dont nous pouvons prendre en charge certaines des tâches qui leur posent problème », a déclaré M. Mercier.