MindsDB, la base de données orientée IA qui monte
ChatGPT, DALL-E, Midjourney, Google Bard… Le formidable succès des IA génératives a fait franchir un palier décisif dans l'appropriation de l'intelligence artificielle. Quels que soient sa taille ou son secteur d'activité, une entreprise peut difficilement faire l'impasse sur les apports des technologies de machine learning et de deep learning.
Quand elles passent à phase d'industrialisation, les organisations sont toutefois encore en bute à une délicate répartition des tâches entre les équipes qui collectent et préparent le jeu de données et les data scientists qui conçoivent le modèle. Traditionnellement, les données sont stockées dans une base puis extraites pour être envoyée à un algorithme d'apprentissage automatique. Un processus souvent long et complexe.
Interroger des modèles d'IA avec SQL
Startup américaine, MindsDB vise à casser ces silos en rapprochant la base de données du modèle d'IA grâce au concept de table IA. Une table IA est un modèle d'apprentissage automatique stocké sous forme de tables virtuelles dans la base de données. Ces tables virtuelles se comportent exactement comme des tables traditionnelles d'une base de données. A la différence près qu'elles peuvent être interrogées via le langage de requêtage SQL pour obtenir des résultats prédictifs directement depuis l'interface de MindsDB.
MindsDB prend en charge plus d'une centaine d'outils d'IA et de machine learning dont ceux d'OpenAI, de Google, d'Hugging Face ou de LangChain. Du côté des bases de données et des outils de business intelligence, la startup revendique plus de cent intégrations dont MariaDB, MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server, Databricks et Snowflake pour la première catégorie et Looker ou Tableau pour la seconde. " Cette intégration plug and play permet aux entreprises d'apporter des modèles de pointe pour travailler directement sur leur base de données au lieu de tout construire de zéro, avance Adam Carrigan ", cofondateur et chief operating officer (COO) de MindsDB.
"Par exemple, en ajoutant des couches de prédiction basées sur le machine learning dans la base de données elle-même à l'aide de MindsDB, les entreprises peuvent accéder rapidement à des informations sur leurs données en utilisant un langage simple qu'est SQL, poursuit-il. Ils n'ont pas besoin d'une équipe formée à la data science pour extraire, analyser et transformer les données à l'aide de programmes tiers ou de processus manuels fastidieux. "
De la rétention des talents à la détection des fraudes
Pour Adam Carrigan, MindsDB répond à un grand nombre de cas d'usage comme la réduction du churn management (taux d'attrition ou taux de désabonnement), la rétention des employés, la notation de crédit, la maintenance prédictive, la modélisation des prix ou la détection des fraudes. " La plupart des assureurs n'ont pas les ressources nécessaires pour enquêter sur chaque cas de fraude potentielle, de sorte que le risque est accepté et intégré à leur modèle d'affaires, illustre le jeune dirigeant. Grâce à MindsDB, ils peuvent concentrer les efforts en détectant les réclamations les plus susceptibles d'être frauduleuses en fonction de certains modèles et caractéristiques ".
L'intégration récente des modèles d'Hugging Face et d'OpenAI ouvre encore plus le champs des possibles. "Avec Hugging Face, les développeurs peuvent accéder à des modèles de traitement du langage naturel (NLP) pré-entraînés et les appliquer à leurs propres données pour des cas d'utilisation tels que la classification avancée de texte, l'analyse des sentiments, la détection des émotions, la traduction automatique et plus encore", s'enthousiasme Adam Carrigan.
16 000 étoiles sur GitHub
Fondée en 2017 à San Francisco par Adam Carrigan (COO) et Jorge Torres (PDG) – ils se sont connus en 2009 en Australie alors que le premier étudiait la fiance et le second l'informatique -, MindsDB connaît un vif succès ces derniers mois. Si l'on croit les statistiques de GitHub, la plateforme d'apprentissage automatique appliquée connaîtrait la croissance la plus rapide au monde avec 16 000 étoiles sur le service de dépôt de code.
Basée sur un modèle open source, la plateforme revendique un millier de contributeurs, un nombre qui a été multiplié par cinq en un an. Depuis fin 2020, MindsDB propose des options additionnelles payantes comme une instance dédiée, des ressources de calcul, une sécurité renforcée, un système de sauvegarde ou des prestations d'intégration et de formation.
En février dernier, MindsDB a levé 16,5 millions de dollars en série A auprès de Benchmark sur un cycle global de levée de fonds évalué à 56 millions de dollars. Adam Carrigan se montre assez discret sur l'utilisation de cet apport d'argent si ce n'est qu'il servira à développer la plateforme, à poursuivre les intégrations et à élargir la communauté open source.
Si la startup n'a pas encore de sociétés clientes en France, elle enregistre des centaines d'utilisateurs de sa version open source. Pour Adam Carrigan, l'Europe constitue un marché prioritaire pour MindsDB et tout particulièrement la France avec son terreau de startups spécialisées et la stratégie gouvernementale en faveur de l'IA.