Une nouvelle startup britannique lève 12 millions de dollars pour des agents d’IA personnels dotés d’une mémoire à long terme

Convergence, basée à Londres, a levé 12 millions de dollars en financement de pré-amorçage pour développer davantage son propre IA agents, qui peut apprendre en utilisant la mémoire à long terme, tout comme le font les humains.

Derrière le démarrer sont les ingénieurs en apprentissage automatique Marvin Purtorab (PDG) et Andy Toulis (CTO).

Le duo s’est rencontré chez Shopify alors qu’ils travaillaient sur des systèmes de recommandation et des assistants IA. En 2023, ils ont rejoint la startup d’IA d’entreprise Cohere. En avril 2024, ils ont fondé Convergence, réunissant une équipe d’anciens élèves de Google DeepMind, Meta et OpenAI.

L’agent Proxy AI de Convergence a été développé à la fois pour les employés et les consommateurs.

Pour les employés, il peut automatiser les tâches et flux de travail administratifs et répétitifs pour gagner du temps et augmenter la productivité. Pour les consommateurs, il peut les aider dans leurs activités quotidiennes, telles que la réservation de voyages ou la commande de courses.

Selon la startup, le facteur différenciant de Proxy réside dans sa capacité à acquérir des compétences en utilisant la mémoire à long terme et l’apprentissage continu.

« Nos modèles ont la capacité de gérer leurs propres souvenirs, de décider d’ajouter des éléments à leurs mémoires pendant le temps d’inférence et également de supprimer des éléments de leur mémoire », a déclaré Purtorab à TNW.

« Cela leur permet de capturer de nouvelles informations en direct, de s’adapter et de continuer à apprendre pendant l’inférence. »

Pour parvenir à ce résultat, la technologie d’IA de Convergence s’appuie sur de grands modèles de méta-apprentissage (LMLM).

Les LMLM sont une nouvelle génération de modèles avancés d’apprentissage automatique, construits sur les principes du méta-apprentissage, également connu sous le nom d’« apprendre à apprendre ». Cela implique de former un modèle sur un ensemble diversifié de tâches, lui permettant d’extraire des stratégies et des modèles d’apprentissage communs.

Selon Purtorab, les LMLM sont basés sur un nouveau sous-type de architecture du transformateurqui intègre des mémoires directement dans le modèle.

« Ils sont ensuite formés d’une manière spécifique pour apprendre au modèle non seulement à prédire le mot suivant, mais aussi à gérer (c’est-à-dire mémoriser, stocker et supprimer) des éléments dans et depuis leur mémoire », a-t-il expliqué.

Convergence lance aujourd’hui son agent Proxy en version bêta, avec un nombre limité de places disponibles. À partir d’aujourd’hui, l’entreprise sort également du mode furtif.

Avec le nouveau capital, la startup développera de nouveaux modèles pour alimenter ses assistants Proxy. Société de capital-risque basée à Londres Capitale Balderton a dirigé le cycle de financement avec la participation de Salesforce Ventures et Shopify Ventures.

Mise à jour (11h50 CEST, 25 septembre 2024) : L’article a été mis à jour pour inclure les commentaires de Marvin Purtorab.