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Agents d'IA : le projet secret de LightonLa société française communique pour la première fois sur le sujet. Elle prépare des produits dont la sortie est prévue au premier trimestre de cette année.
Figure française de l'IA générative, Lighton commercialise une plateforme conçue pour développer des agents personnalisés basés sur des LLM. Les entreprises peuvent choisir d'utiliser Alfred, le LLM développé par la société, ou un autre modèle ouvert ou propriétaire en fonction de leurs préférences et de leurs exigences de sécurité. Baptisée Paradigm, la plateforme peut être déployée sur l'infrastructure du client, soit sur site, soit sur un cloud privé.
Des agents pré-packagés vont progressivement intégrer la plateforme Paradigm en 2025. “Dans un premier temps, nous partons sur une logique mono-agent, la stratégie étant d'aboutir à un produit robuste et simple que les clients pourront s'approprier sans effort”, confie Laurent Daudet, CEO de Lighton. La société va commencer par développer un agent unique qui pourra faire appel à cinq outils de base, chacun répondant à besoin précis : la recherche d'informations, l'analyse de texte, la comparaison de documents, la synthèse et, enfin, la génération de code.
“L'agent en question va mettre en œuvre des mécanismes de planification et de raisonnement en vue d'orchestrer les outils sous-jacents au sein de workflows”, explique Laurent Daudet. “Dans le cas d'un graphique auquel on souhaite appliquer des analyses statistiques par exemple, l'agent pourra solliciter l'outil de recherche pour extraire l'information, l'outil d'analyse pour la traiter, l'outil de résumé pour réaliser une synthèse, puis le générateur de code pour créer un graphique final qui sera programmé en Python.”
Laurent Daudet donne un second exemple dans le domaine du traitement de données administratives. “A partir d'une carte d'identité scannée ou prise en photo, on pourra exécuter l'outil de search pour en extraire les données textuelles, puis l'outil de comparaison pour vérifier si l'identité de la personne correspondante est bien présente dans une base de données tierce”, explique le CEO.
Idem avec un tableau représentant les différentes régions de production d'un acteur industriel. “A partir d'une capture du tableau, l'outil de recherche pourra en extraire (via reconnaissance optique de caractères, ndlr) les informations textuelles. Les outils de comparaison et de génération de code Python entreront ensuite en action pour aboutir par exemple à un graphique présentant l'évolution de la production par région”, ajoute Laurent Daudet. “Et si l'on souhaite extraire la capacité de production pour une région donnée, l'agent sera capable de comprendre qu'il faut d'abord effectuer la somme des volumes de production sur l'ensemble des pays de la zone en question.”
Le LLM interviendra à tous les étages du process. Au niveau de l'outil de recherche d'informations, il permettra de reformuler la question posée par l'utilisateur. Il interviendra ensuite dans le pipeline de search pour définir les extraits de texte (ou chunks) les plus pertinents pour y répondre. Il entrera en parallèle en action au sein de l'outil de comparaison pour réaliser les matchings. En bout de course, il sera également utilisé pour la génération de code Python ainsi que dans la reformulation de la réponse finale.
Lighton prévoit de lancer son agent d'ici la fin de premier trimestre 2025. D'autres viendront le compléter dans la foulée. Pour financer ce projet, la société parisienne pourra compter sur les 12 millions d'euros glanés lors de son entrée en bourse réalisée fin novembre.
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