Véritable révolution numérique, l’arrivée de ChatGPT a entraîné la création de nombreuses startup positionnées sur le traitement du langage naturel (ou NLP en anglais). Ce modèle de langage entraîné par une intelligence artificielle permet à un logiciel de répondre à n’importe quelle question d’une façon aussi fluide qu’un être humain. Dans ce contexte, NuMind, startup basée à Paris et à Boston, entend démocratiser la création de modèles NLP personnalisés en ciblant les utilisateurs non-experts. Fondée par deux cousins, Etienne Bernard, post-doctorant au MIT et auteur du livre " Introduction to Machine Learning ", et Samuel Bernard, ancien CTO de Make.org, la plateforme permet de créer facilement et rapidement des modèles NLP personnalisés, afin que toute entreprise puisse modérer du contenu, analyser des commentaires clients ou créer des chatbots.
Des modèles NLP faciles et rapides à créer
" J’ai eu cette vision il y a trois ans, raconte Etienne Bernard. On avait alors de l’avance, mais nous devons aujourd’hui accélérer car la course pour les Large Language Models (LLMs) est incroyable. Le marché émergent est estimé à 4 milliards de dollars, avec 30% de croissance annuelle. Beaucoup de startup démarrent. Des géants du NLP vont se créer dans les années à venir. Nous avons l’ambition de devenir un Hugging Face, qui est la référence en termes de librairie de NLP open-source, en ciblant les utilisateurs non-experts. Avec NuMind, il n’y a plus besoin de programmer son modèle ou de lui fournir de nombreux exemples. Le paradigme "Interactive AI Development " exploite la puissance des LLMs pour permettre à toutes les entreprises, même celles ayant une expertise limitée, d’enseigner et de corriger leurs modèles de machine learning, comme le ferait un enseignant avec son élève ".
Des possibilités d’utilisation infinies
Passée par Y Combinator aux États-Unis à l’été 2022, NuMind vient de lever 3 millions de dollars en seed, avec un tour de table mené par Flybridge. Ont également participé le Brésilien Big Bets (300.000 dollars), Carya Venture (150.000 dollars), Y Combinator (500.000 dollars), ainsi que Pioneer Fund, Velocity Ventures et le Français Sharpstone Capital. Cette levée de fonds a permis aux deux cousins d’étoffer leur équipe en recrutant une chief operating officer, deux full stack engineers senior et deux machine learning scientists. " Nous prévoyons d’en recruter un troisième pour répondre à l’énorme besoin en R&D, poursuit Etienne Bernard. La douzaine de clients présents dans notre bêta privé développent des modèles NLP personnalisés pour le codage médical, l’examen de rapports juridiques, l’analyse de commentaires clients et pour trouver les offres d’emploi qui correspondent à un CV. Les possibilités sont infinies ".
