Qu’est-ce qui distingue vraiment une start-up d’intelligence artificielle des autres, à l’heure où tout le monde affiche fièrement ses investisseurs star ? Le prestige des clients serait-il devenu plus significatif pour juger de la solidité d’un projet tech que le prestige des investisseurs ?
Dans le cas de Serval, une jeune pousse de l’IA d’entreprise qui vient de lever 47 millions de dollars lors d’un tour de table mené par Redpoint Ventures, la question prend tout son sens. Bien sûr, la liste impressionnante d’investisseurs – First Round, General Catalyst, Box Group – a de quoi attirer les regards. Mais ce sont surtout ses clients qui intriguent : Perplexity, Mercor, Together AI, des noms qui comptent parmi les poids lourds du secteur. Serval ne capitalise-t-elle pas autant sur la confiance de ses utilisateurs que sur celle des fonds ?
Mais à quoi tient ce succès auprès des entreprises de l’IA ? Serval promet d’automatiser la gestion des services informatiques en s’appuyant sur des modèles d’IA « agentiques » – c’est-à-dire capables de déléguer et d’exécuter différentes tâches de manière quasi autonome. Un agent se charge de coder les automatisations internes, l’autre répond aux requêtes des utilisateurs via un poste d’assistance, exécutant les outils disponibles tout en respectant des règles précises. Est-ce là la recette magique qui séduit les plus grands noms ? Ou repose-t-elle sur un savant art du compromis entre efficacité et sécurité ?
La singularité de Serval réside autant dans sa technologie que dans sa manière de gérer les risques et le contrôle autour de l’automatisation par IA.
Jake Stauch, le PDG de Serval, insiste : l’enjeu est que l’automatisation devienne un réflexe, presque invisible, pour chaque tâche répétitive ou complexe du quotidien. « Nous voulons que construire une automation soit plus facile que d’accomplir la tâche manuellement, même une seule fois », déclare-t-il à TechCrunch. Un slogan accrocheur, certes, mais est-il réaliste face à la diversité des besoins IT, et face à la méfiance qui entoure souvent les IA en milieu professionnel ?
L’astuce, selon Serval, est de diviser les tâches : un agent construit les outils, pendant qu’un autre les utilise sous l’œil d’un manager IT. Cette séparation donne à l’entreprise un contrôle plus fin, limitant les risques de décisions incontrôlées de l’IA. Les entreprises clientes, conscientes du danger potentiel que représenterait un « agent helpdesk » tout puissant, semblent séduites par cette approche granulaire. Mais peut-on totalement éviter les écueils d’une IA trop zélée ?
Serval mise ainsi sur des outils déterministes et paramétrables : les autorisations d’action peuvent être associées à des facteurs multiples (multi-factor authentication, plages horaires précises, etc.) et modifiées à la volée par l’IA elle-même. Est-ce suffisant pour garantir une gouvernance sans faille ? Ou cela ne fait-il que déplacer le problème ailleurs ?
Face à la course à l’automatisation des services, la vigilance reste de mise : qui surveillera les surveillants ? Faut-il voir dans l’approche de Serval le futur modèle des agents d’IA en entreprise, ou simplement une étape vers un contrôle plus poussé des machines par l’humain ? La question reste ouverte, à mesure que s’accroît la complexité des systèmes et la sophistication des menaces potentielles.
Source : Techcrunch
