IT之家 Nouvelles du 10/5 : selon le Wall Street Journal, un modèle d'intelligence artificielle lancé il y a seulement trois semaines, Jev, suscite déjà de vives discussions dans les milieux de la Silicon Valley, où l'on commence à explorer des voies alternatives aux grands modèles de langage ; ce modèle a par ailleurs déjà donné naissance à de nombreux produits imitateurs.
La jeune entreprise TypeSafe AI a lancé Jev le 9/15, heure locale. Contrairement à un chatbot, ce modèle ne fonctionne pas en générant du texte. Il s'appuie plutôt sur l'apprentissage automatique pour classer les contenus entrants dans un ensemble de résultats de sortie prédéfinis : répondre « oui » ou « non », produire une note numérique, ou donner une réponse issue d'une liste établie. L'entreprise appelle cette approche technique « apprentissage par renforcement pour la décision calibrée ».
Cette jeune pousse est dirigée par Diogo Almeida, anciennement chez OpenAI, où il a participé au développement de ChatGPT avant de quitter l'entreprise en 2024. Avec le lancement officiel de Jev, TypeSafe met fin à son fonctionnement en mode furtif ; elle avait auparavant levé 4,000 万 dollars (note IT之家 : au taux de change actuel, environ 2.69 亿 yuans) auprès du fonds de capital-risque DCVC.
Almeida parie que l'approche technique épurée de Jev, plus rapide et moins coûteuse, avec des résultats reproductibles, pourrait remédier à certaines faiblesses des grands modèles de langage traditionnels, à savoir l'imprévisibilité des résultats. Lors d'une interview lundi dernier, heure locale, Almeida a déclaré :Environ 25 % des entreprises du Fortune Global 500 utilisent déjà ce modèle.
« Il y a environ une semaine,nous avons atteint un billion de tokens traités par jour», a-t-il dit, « et l'activité croît manifestement de façon exponentielle. »
L'entreprise a mis Jev sur le marché en le positionnant comme une option mieux adaptée à l'intégration dans des logiciels d'automatisation. Almeida a comparé ce modèle aux grands modèles de langage dominants actuels. Selon lui, les grands modèles de langage peuvent certes accomplir des tâches avec supervision humaine, mais sont « carrément mauvais dans les scénarios d'automatisation ».
« La logique de fonctionnement d'un logiciel consiste généralement à construire une couche de base stable sur laquelle on peut continuer à développer, en empilant couche après couche et en réutilisant à volonté », a-t-il déclaré. « Les chatbots sont totalement incapables de cela, car ils ne fonctionnent tout simplement pas selon ce mode. »
Selon les informations, les investisseurs ont déjà remarqué l'entreprise. La semaine dernière, The Information a révélé que la société négociait une nouvelle levée de fonds, visant une collecte de 1 milliard de dollars (au taux de change actuel, environ 6,72 milliards de yuans) voire plus ; certains investisseurs potentiels proposent déjà une valorisation dépassant 10 milliards de dollars (au taux de change actuel, environ 67,201 milliards de yuans). Almeida a refusé de commenter cette information sur la levée de fonds.
Cette vague d'engouement a aussi donné naissance à toute une série de produits similaires, tant des modèles open source que des outils proposés par de grands acteurs établis. Mardi dernier, heure locale, OpenAI a lancé un outil appelé interface de programmation de décisions (Decisions API), reposant sur son propre modèle Luna, destiné à « répondre à un ensemble de questions spécifiques définies par l'utilisateur, les réponses étant limitées à plusieurs résultats prédéfinis ». Le lendemain, la start-up d'analyse de données Databricks a publié une fonctionnalité nommée ai_decide. Parallèlement, Cloudflare a lancé la semaine dernière l'open source Clef / Clef-flash, utilisant Qwen3.8-27B et Qwen3.5-9B comme modèles de base gelés, avec des têtes de routage dédiées (modules de sortie spécialisés dans le choix entre chemins ou options candidates) qui notent directement les réponses candidates sans génération autorégressive token par token ; le Strands Decider 2B lancé précédemment par Amazon appartient à la même approche. Une nouvelle catégorie de modèles est en train d'émerger : les modèles génératifs se chargent du raisonnement complexe, tandis que les modèles de décision gèrent le routage à haute fréquence à options limitées, la classification, l'approbation et l'action suivante des agents.
Almeida a déclaré qu'il s'était attendu depuis longtemps à l'apparition de concurrents imitateurs, mais qu'il croit toujours que Jev possède des capacités et un niveau d'intelligence supérieurs. Selon lui, Jev représente le début d'« une toute nouvelle catégorie d'intelligence artificielle » ; il espère également que ce lancement de produit encouragera une discussion plus large dans le secteur sur les alternatives aux grands modèles de langage.
« Il reste en réalité énormément de frontières à explorer », a dit Almeida. « C'est simplement que TypeSafe a franchi le premier pas dans la prochaine frontière, et de nouvelles directions vont encore émerger. »