« L’informatique, c’est comme les maths : quand on fait une erreur, ça coûte cher… surtout au moment de remplir sa déclaration d’impôts. »
Les entreprises se précipitent sur l’intelligence artificielle comme des enfants sur une pinata, mais la déception est souvent proportionnelle à la fête : difficile de transformer une maquette brillante en un outil réellement fiable. C’est ici qu’entre en scène Pramaana Labs, une jeune pousse financerisée à hauteur de 27 millions de dollars (oui, avec 6 zéros et quelques investisseurs aussi célèbres que le chien du voisin). Leur mission ? Ramener un peu d’ordre mathématique dans le chaos créatif de l’IA, histoire de garantir que vos robots personnels ne se prennent plus les pieds dans le tapis fiscal.
Le pari de Pramaana, c’est de s’attaquer aux secteurs où l’erreur n’est pas permise : fiscalité, recherche médicale, droit… Des domaines qui, à l’instar du Rubik’s Cube, se résolvent mieux avec des règles strictes et peu de place pour l’improvisation. Comme l’explique le CEO et cofondateur Ranjan Rajagopalan, ces univers structurés sont parfaits pour la « formalisation », cette technique qui transforme chaque loi absconse en un code lisible par la machine… et compréhensible par votre oncle récalcitrant à la technologie.
Mettre la rigueur mathématique au service de l’intelligence artificielle, c’est un peu comme glisser une règle dans la poche d’un poète avant un concours de slam.
Le secret dans la sauce Pramaana ? Un LLM (modèle de langage) certes classique au cœur de la recette, mais corsé d’une puissante couche de vérification déterministe. En clair : le robot peut répondre à vos questions avec toute la délicatesse d’un assistant, mais ses réponses sont passées au crible par des algorithmes capables de prouver qu’il n’a pas perdu la tête (ni halluciné vos déductions fiscales).
Pramaana n’invente pas la formalisation : elle la turbocharge en s’appuyant sur LEAN, un langage open source fameux chez les matheux pour vérifier la solidité des preuves. Des projets comme CATALA, qui a codifié la fiscalité française dans un modèle informatique presque aussi têtu qu’un contrôleur des impôts, montrent que l’idée n’est pas sortie du chapeau d’un magicien mais bien ancrée dans le concret.
Chaque métier y trouve son compte : pour la fiscalité, c’est carrément l’ex-directeur de l’IRS qui supervise, tandis que des pointures des IIT et de Berkeley planchent sur la cybersécurité et la recherche médicamenteuse. Partout, le même mot d’ordre : rendre l’erreur aussi improbable qu’un bug WhatsApp le 1er avril.
Comme le philosophe Rajagopalan aime à le rappeler, « les problèmes les plus ardus du monde ne sont pas insolubles, ils sont juste mal formalisés ». Reste donc à traduire ces règles dans un langage intelligible pour la machine… et un peu moins désespérant pour ceux qui passent leur vie à cocher des cases.
Après tout, une IA qui respecte les règles, c’est comme des maths bien faites : ça peut éviter bien des (mauvais) calculs !
Source : Techcrunch
