Après huit ans à développer l’IA pour Meta, Rohit Patel quitte l’entreprise, a exclusivement appris TechCrunch. L’ancien directeur de Meta Superintelligence Labs a lancé Ndoc, une startup qu’il présente comme un remplacement natif de l’IA pour la suite Microsoft Office ou Google Workspace.
Patel est le dernier d’une série de départs médiatisés de Meta, après les départs du directeur des affaires mondiales Joel Kaplan, du chercheur en IA Andrew Tulloch, et de la directrice produit pour l’IA au travail Emily Dalton Smith.
Patel a conçu Ndoc pour être plus qu’un simple outil d’IA superposé à un flux de travail existant. L’objectif est de remplacer la façon fragmentée dont les gens travaillent avec des outils comme Excel, Word, PowerPoint, Tableau, Replit, et le « copier-coller vers ChatGPT » par un espace de travail unifié auquel tous les collègues peuvent accéder, même s’ils ne sont pas inscrits à Ndoc.
Ndoc réunit trois composants dans une seule mise en page. L’onglet Stage est l’endroit où vivent les présentations des principaux résultats, comme des diaporamas, des tableaux de bord, des simulations ou des mini-applications. L’onglet Narrative présente des analyses, des citations numérotées, des figures générées et, en général, le « pourquoi » derrière les chiffres. L’onglet Model abrite les jeux de données sous-jacents et les scripts Python.
La conception reflète le parcours de Patel. Pendant son séjour chez Meta, Patel s’est concentré sur l’apprentissage par renforcement — un type d’apprentissage automatique dans lequel des agents d’IA apprennent à prendre des décisions par essais et erreurs et à maximiser les récompenses — et sur l’évaluation de la fiabilité des résultats de l’IA. Patel estime que si l’IA doit construire les feuilles de calcul et les diaporamas que les entreprises utilisent pour prendre des décisions, quelqu’un devrait pouvoir vérifier son travail. Par exemple, les utilisateurs peuvent retrouver les scripts Python utilisés pour créer les documents.
« Même si vous ne connaissez pas Python, vous pouvez demander [au chat IA] d’expliquer : « Hé, que fait ce script ? Quelle ligne contient ma formule ? » Et vous pouvez vérifier cette formule », a déclaré Patel. « Rien n’est caché derrière le rideau ici. »
En pratique, les utilisateurs peuvent téléverser un jeu de données et demander à Ndoc d’effectuer une analyse et de rédiger un récit sur les résultats. Ils peuvent également ajouter du contexte spécifique au document, y compris l’audience, le ton et la mémoire. « Il maintient une mémoire à travers votre personne, ce document particulier, votre équipe et votre entreprise », a déclaré Patel.
Patel dit également que Ndoc est construit et affiné à l’aide d’un mélange de modèles open source. Comme la plateforme a été développée à partir de zéro, il affirme qu’elle coûte considérablement moins cher à exploiter que les alternatives construites sur des modèles d’IA de pointe.
« Je pensais que c’était ce qui enthousiasmerait les gens, mais les gens s’en fichent », a-t-il déclaré, en référence à ses premiers utilisateurs d’essai. « Ce qui enthousiasme les gens, c’est qu’ils adorent voir tout leur processus de bout en bout au même endroit. »
L’ambition plus grande de Patel est de réinventer le fichier lui-même. Il affirme que les documents peuvent être exportés sous la forme d’un unique fichier « .ndoc.html » ouvrable dans n’importe quel navigateur, un format qu’il prévoit d’open sourcer afin que d’autres développeurs puissent créer des applications compatibles sans être enfermés dans Ndoc comme tant de gens ont été enfermés dans Microsoft ou Google pendant des années.
Son désir d’open sourcer ce projet est en partie la raison de son départ de Meta et de sa décision de se lancer seul. Dans une grande entreprise comme Meta, amener tout le monde à s’accorder sur un format open source nécessiterait sans aucun doute la contribution de « centaines de personnes et d’opinions sur l’apparence que devrait avoir le format ».
Patel voulait avancer rapidement. « Les humains ne peuvent avancer qu’au rythme humain, tandis que… moi, je peux avancer au rythme de ce que l’IA peut faire. »
Tenter de devenir la plateforme où se fait le travail en entreprise est un pari énorme pour un fondateur avec une équipe de trois personnes et aucun financement, surtout quand d’autres laboratoires d’IA tentent de s’approprier le même espace.
OpenAI, Anthropic, Meta, SpaceXAI, et Google ont tous lancé des outils d’IA pour entreprise qui permettent aux utilisateurs de se connecter à Google Workspace, Microsoft 365 et d’autres applications de travail afin que leurs modèles d’IA puissent travailler directement dans ces outils. Et le mois dernier, OpenAI a lancé Space, un espace de travail partagé à l’intérieur de ChatGPT qui est un concurrent plus direct de ces outils établis.
Patel reconnaît que Space pourrait être une menace, mais dit que les laboratoires ont largement la mauvaise idée.
« Les entreprises se contentent d'attacher l'IA à des tableurs et elle remplit vos cellules à votre place », a-t-il déclaré. « Ça me brise un peu l'âme. C'est comme si vous veniez de découvrir l'électricité et que vous décidiez que la meilleure utilisation était de mettre des lumières sur mes taureaux qui labourent ma terre. Non. Prenez un tracteur. »
Il y a tout de même une raison pour laquelle les laboratoires d'IA ont tenté d'intégrer leurs modèles là où les gens travaillent déjà. Il est difficile de changer les habitudes et de remplacer des flux de travail entiers. Patel dit le comprendre, et c'est pourquoi il a construit des connecteurs permettant aux clients d'importer des données existantes depuis les outils qu'ils utilisent déjà.
« Ma barre était que je n'allais rien publier que je n'aime pas utiliser moi-même », a-t-il déclaré. « J'ai des flux de travail IA très optimisés pour tout ce que je fais. Si je commence à utiliser cet outil et que je retourne sans cesse à mes flux de travail, c'est que je n'ai pas construit un outil assez bon… J'ai un cimetière d'outils qui n'ont pas atteint cette barre. »
Patel a une barre similaire pour gagner l'adhésion des clients avant de lever des fonds. « Je ne voulais pas prendre de l'argent avant d'avoir la preuve que les gens adorent le produit », a-t-il déclaré.
Depuis mardi, Ndoc mène un pilote en entreprise et ouvre une version alpha à un nombre limité de clients qui rejoignent la liste d'attente. L'inscription est gratuite, mais les clients paieront pour l'utilisation et les tokens. Il espère sortir une version bêta dans les prochaines semaines, avec un lancement complet prévu l'année prochaine.
Pour Patel, avancer aussi vite que possible est plus important que d'avoir le produit parfait dès le départ.
« L'exécution est extrêmement bon marché… alors allez exécuter un plan sous-optimal et inquiétez-vous ensuite », a-t-il déclaré. « Au moment où vous établirez le meilleur plan, l'exécution aura été faite par quelqu'un d'autre. »