Deasie rassemble un financement de 2,9 millions de dollars pour promouvoir la gouvernance des données dans l'IA

La startup technologique Deasie a récemment confirmé un cycle de financement de démarrage fructueux de 2,9 millions de dollars. Cette injection de capital contribuera à promouvoir l'expansion et le développement par l'entreprise de sa boîte à outils innovante visant à permettre aux entreprises technologiques de mieux maîtriser les modèles d'intelligence artificielle (IA) génératrices de texte. L'investissement a été levé auprès d'un pool d'investisseurs de premier plan, notamment Y Combinator, General Catalyst, RTP Global, Rebel Fund et J12 Ventures.

Axé sur la révolution de la gouvernance et de la gestion des données, Deasie rassemble un trio de fondateurs expérimentés : Reece Griffiths, Mikko Peiponen et Leo Platzer. Ce groupe de startups a déjà travaillé sur des outils d'administration de données chez McKinsey. Remarquant des problèmes considérables autour de la gouvernance des données d’entreprise, ils ont compris les facteurs d’influence et les solutions qui pourraient favoriser l’adoption de l’IA générative dans les entreprises.

En termes de grands modèles de langage (LLM), comme le GPT-4 d'OpenAI, Deasie s'efforce d'augmenter leur fiabilité en créant un système qui relie les données non structurées de l'entreprise telles que les fichiers, les rapports et les messages. L’objectif est d’automatiser leur classification en fonction de ce qu’ils contiennent et de leur degré de sensibilité. Le système utilise des balises et des étiquettes prédéfinies pour organiser et spécifier les données, une approche qui informe les algorithmes de Deasie sur la façon de catégoriser les données futures.

Deasie a la fonctionnalité permettant de marquer automatiquement un rapport comme contenant des informations « personnellement identifiables » ou « propriétaires », en mettant en évidence les versions tierces des rapports, en restreignant les droits d'accès et plus encore. À la suite du processus de marquage automatique, Deasie analyse chaque balise pour examiner les données correspondantes quant à leur pertinence et leur signification. Cette analyse guide la prise de décision quant aux données à ingérer dans un modèle de génération de texte.

« D'énormes quantités de données non structurées existent dans les entreprises, souvent négligées du point de vue de la gouvernance », explique Griffiths. Grâce à sa nouvelle approche de la gestion des données, Deasie sert à améliorer la sécurité et la qualité des données pour les applications d'IA générative. La plateforme passe au crible des milliers de documents par entreprise, garantissant que les informations sélectionnées sont de haute qualité, pertinentes et sûres à utiliser.

Les produits existants sur le marché adoptent une approche de « sécurité des données » ou de « gouvernance des données pour les données structurées » en matière de gouvernance LLM. Deasie comble le manque d'une méthode d'évaluation de la qualité et de la pertinence des données pour les données non structurées. En se concentrant sur ce besoin non satisfait, l'entreprise s'efforce de résoudre le défi consistant à aligner chaque cas d'utilisation de l'IA générative avec l'ensemble de données le plus compatible.

Cette approche unique place Deasie en concurrence avec des noms établis comme Unstructured.io, Scale AI, Collibra et Alation.

Pour l’avenir, Deasie prévoit de renforcer son équipe d’ingénierie et ses efforts de recrutement pour se tailler une place dans le monde de la gouvernance des données technologiquement avancée, en tirant le meilleur parti de son récent succès de financement.