Binny Gill, Fondateur et PDG de Kognitos – Série d’entretiens

Binny Gill a une expérience professionnelle diversifiée et étendue, couvrant de multiples rôles et entreprises. Binny est actuellement le fondateur et le PDG de Kognitos, une entreprise axée sur la mise à disposition de la programmation et l’optimisation des opérations et des expériences client des entreprises.

Binny est un inventeur prolifique en informatique, avec près de 100 brevets, et estime que plus de personnes devraient être en mesure d’instruire les ordinateurs en langage naturel.

Pouvez-vous partager l’histoire de la création de Kognitos ?

Pendant la pandémie, mon fils a décidé de créer le jeu de tic-tac-toe en Python. Il l’a construit en quelques jours, et j’étais un père fier. Cependant, je me suis réveillé le lendemain en me rendant compte que j’avais créé le même jeu il y a 30 ans, à l’âge que j’avais à l’époque. Il m’a fallu réaliser que la programmation n’a pas vraiment évolué au fil des décennies. Tout ce que nous avons fait, c’est rendre plus d’humains capables de comprendre la programmation.

Je suis retourné pour défier mon fils à écrire un autre programme. Cette fois, pour déterminer si un nombre est premier ou non. Je me suis trouvé en train d’essayer d’enseigner la programmation en disant qu’il devait “penser comme une machine”. Ça n’a pas marché. Ensuite, j’ai réalisé ce que je manquais. Je lui ai enseigné à écrire d’abord le “pseudo-code” (juste une explication de ce que le programme allait faire, mais dans ses propres mots). C’était facile, ça a pris 5 minutes. Nous avons commencé à convertir cela en code fonctionnel. C’était difficile pour un programmeur débutant et, après quelques heures, mon fils a dit qu’il ne voulait plus programmer.

J’ai été pris de court. Pourquoi la programmation était-elle si difficile, même après 7 décennies d’innovation et des milliers de langages de programmation inventés ? J’ai offert à mon fils que je trouverais un langage qui fonctionnerait pour lui. Il a immédiatement dit : “Pourquoi cela ne peut-il pas fonctionner ?” – il pointait vers le pseudo-code qu’il avait écrit en 5 minutes pour le problème du nombre premier. J’ai ri et dit : “Non, ce ne sont que vos notes. La machine ne peut pas comprendre cela”.

“Pourquoi cela ne peut-il pas être comme Alexa ?”, a-t-il dit incrédulement. Et c’était un moment de révélation. Après un long silence, j’ai dit à mon fils de ne pas apprendre Python. Kognitos est né.

Pouvez-vous nous expliquer le fonctionnement interne de la plateforme ? Comment Kognitos répond-elle aux besoins de ses clients ?

Kognitos est la première plateforme d’automatisation entièrement construite en anglais. Nous avons créé un interpréteur de langage naturel unique qui comprend et exécute le code en langage naturel. L’impact de cela est énorme, car maintenant tous les utilisateurs d’entreprise, qu’ils soient des développeurs très techniques, des analystes financiers ou des diplômés du secondaire traitant des factures, peuvent comprendre et utiliser le même outil d’automatisation.

Du point de vue commercial, l’impact se produit dans plusieurs domaines. Le temps nécessaire pour construire l’automatisation est réduit, car il n’y a pas de traduction nécessaire à partir d’étapes en anglais vers des langages de programmation comme Python. L’utilisateur commercial peut maintenant utiliser ses connaissances fonctionnelles pour gérer les exceptions et enseigner à Kognitos comment gérer les exemples futurs. Cela réduit la charge de travail de l’équipe IT. Et enfin, la conformité et l’équipe IT sont satisfaites, car toutes les données sur ce que les humains et l’IA ont fait sont stockées en anglais, ce qui les rend facilement accessibles au besoin.

Quels sont les algorithmes d’apprentissage automatique utilisés, et quelle partie du processus est l’IA générative ?

Kognitos combine deux technologies fondamentales pour offrir une plateforme d’automatisation qui fonctionne de la même manière que les humains. Tout comme les humains ont deux côtés de leur cerveau, l’un logique et l’autre utilisant la reconnaissance de modèles et l’intuition pour être créatif, Kognitos a deux côtés. Premièrement, Kognitos est construit sur notre interpréteur breveté, le premier à “exécuter l’anglais comme du code”. L’interpréteur (le côté logique) fournit la cohérence, la déterminisme et la traçabilité nécessaires pour les processus métier.

Nous combinons cela avec les LLM (le côté créatif), pour améliorer ses capacités et rendre la plateforme encore plus accessible aux utilisateurs. Un exemple de cela est notre gestion des exceptions conversationnelles. Lorsqu’une erreur se produit (par exemple, un document manquant dans un workflow), Kognitos alimente l’erreur dans un LLM et lui demande de présenter l’erreur de manière que l’utilisateur commercial puisse la comprendre et y répondre. L’utilisateur peut alors répondre en anglais (comme dans une conversation) en disant à Kognitos comment résoudre le problème. Nous utilisons le meilleur modèle pour chaque situation, y compris GPT 3.5, GPT 4, Palm 2, et d’autres. Au fur et à mesure que l’utilisateur commercial gère les exceptions, le système apprend de ces exemples et, grâce à quelques techniques de prompt, peut rapidement comprendre ce que l’utilisateur commercial fait sans avoir besoin d’une formation extensive, comme c’était le cas avec les modèles d’IA traditionnels.

Comment Kognitos se différencie-t-elle de la concurrence ? Comment est-elle utilisée au niveau de l’entreprise ?

Kognitos se différencie en éliminant le besoin de développeurs ou de scientifiques de données hautement formés, et en éliminant ainsi une grande partie des coûts de maintenance de l’automatisation. Les développeurs RPA sont notoirement coûteux et rares. Cela entraîne des produits concurrents (qui sont principalement construits sur la technologie des années 2000), des retards importants de projets non terminés dans l’équipe IT, des logiciels sur étagère et des coûts de maintenance élevés pour ce qui est déjà mis en œuvre.

Parce que Kognitos démocratise l’automatisation en la rendant accessible à tous en anglais, les utilisateurs commerciaux peuvent maintenant être impliqués dans le processus d’automatisation. Les organisations peuvent toujours vouloir que des utilisateurs plus techniques construisent les automatisations dans le cadre de leur processus de gouvernance, mais la gestion des exceptions passe aux utilisateurs commerciaux qui ont les connaissances nécessaires pour les gérer. Cela réduit considérablement les coûts de toutes les automatisations, créant ainsi de solides cas de retour sur investissement pour les automatisations qui n’étaient pas viables avec RPA. En conséquence, les entreprises utilisent principalement Kognitos pour les processus qui sont à haute volume, répétitifs, manuels et contiennent de nombreuses exceptions ou variations. Ces processus sont généralement trouvés dans les domaines de la finance, de la comptabilité, des RH et de la chaîne d’approvisionnement.

Comment votre expérience dans les logiciels cloud a-t-elle influencé votre vision pour Kognitos ? Quels sont les domaines de chevauchement entre le cloud et l’IA générative ?

Ma vision est de rendre la littératie informatique accessible à tous – non pas en forçant plus d’humains à parler le langage des machines, mais en améliorant les machines pour qu’elles parlent le langage des humains. Tout au long de ma vie, j’ai passé mon temps à apprendre de nombreux langages de programmation et j’ai toujours senti que l’expérience de la programmation était sous-optimale. Pourquoi les machines ne peuvent-elles pas me poser une simple question au lieu de planter au milieu d’un processus automatisé ? Je crois que le paradigme de la programmation (qu’il s’agisse de cloud, d’automatisation de processus ou d’IA) est en train de changer fondamentalement aujourd’hui pour passer au langage naturel.

Depuis que nous sommes passés des cartes perforées et de la programmation assembleur à C, Fortran et Cobol, il n’y a pas eu d’amélioration fondamentale des langages de programmation jusqu’à présent. Nous passons maintenant du domaine des langages de programmation précis pour les ordinateurs à des langages imparfaits pour la programmation en utilisant des langages naturels. La raison pour laquelle cela devient possible maintenant est que les machines sont enfin capables de discuter avec les humains pour clarifier l’intention du programme. C’est énorme et cela aura un impact sur toute l’informatique (pas seulement le cloud, mais tous les logiciels qui nous entourent). Je crois que toutes les applications métier seront maintenant écrites en anglais.

Comment Kognitos donne-t-elle la priorité à la surveillance humaine tout en exploitant les progrès rapides de l’IA ?

À l’ère industrielle, nous avons construit des machines beaucoup plus puissantes que nous et nous avons libéré les humains du travail manuel. L’élément clé pour les rendre sûrs était que nous, les humains, avions le “volant” en main pour contrôler la machine. Avec les progrès rapides de l’IA, nous entrons maintenant dans l’ère où nous allons construire des machines beaucoup plus puissantes que nous, qui nous libéreront du travail mental. Cependant, où est notre nouveau “volant” ?

Chez Kognitos, nous croyons que ce volant est la démocratisation de la révision de l’automatisation. Alors que nous exploitons la créativité des LLM pour écrire des automatisations, le fait de rendre possible pour tous les humains de réviser ces automatisations est la clé pour rester en sécurité et en contrôle. En fournissant une plateforme où ce que la machine prévoit d’exécuter de manière déterministe est exprimé en langage naturel, Kognitos donne à la plupart de l’humanité ce volant dont elle a tant besoin.

Juste comme le cerveau humain, l’interpréteur Kognitos est dualiste par nature (Logique + LLM). La logique est l’antidote aux hallucinations, et en construisant la couche LLM sur l’interpréteur logique, Kognitos est capable d’imposer des validations de manière déterministe après chaque étape LLM qui nécessite une révision. De plus, en tant que système à état, la plateforme Kognitos enregistre chaque action de l’humain et de l’IA en anglais, et est donc un système d’IA 100 % traçable et transparent.

Actuellement, la plupart des activités commerciales sont effectuées via des ordinateurs et des appareils mobiles. Qu’est-ce qui doit changer avant que les entreprises n’adoptent vraiment de nouvelles technologies comme la réalité augmentée et la réalité virtuelle ?

Alors que nous entrons dans l’ère où les machines passent le test de Turing, toutes les interfaces traditionnelles qui ont été inventées parce que les machines ne pouvaient pas comprendre directement les humains seront démantelées. Déjà, je préfère ne pas ouvrir d’applications sur mon smartphone si Alexa ou Siri peut le faire pour moi. La conception de l’interface homme-machine laissera place aux interfaces homme-homme pour les machines. Je prévois donc que toutes les interfaces basées sur le glisser-déposer et les menus cèderont la place à des interfaces basées sur le langage naturel.

Pour répondre à la question de savoir si la réalité augmentée et la réalité virtuelle seront adoptées par les entreprises, nous devons d’abord voir cela se produire dans le monde des consommateurs. Si cela ne se produit pas dans nos cuisines à la maison, alors il est peu probable que cela se produise à grande échelle dans les entreprises. Ce que je prévois, c’est une révolution dans la robotique suivant la révolution de l’IA générative. Ces robots seront l’interface avec les machines à la fois à la maison et dans les entreprises. Les humains aiment garder les choses réelles.

Qu’est-ce que vous attendez comme prochaine grande avancée dans l’IA ?

L’invention de l’intelligence artificielle générale (IAG) qui pourrait apprendre à accomplir n’importe quelle tâche intellectuelle que les humains peuvent effectuer pourrait se produire, mais en tant que société, nous devrions décourager cela. Je préfère l’invention d’une collection de modèles d’intelligence artificielle étroite (IAE) qui aideront l’humanité dans des tâches étroites. Cependant, en combinant ces modèles IAE via un système logique et traçable, nous pouvons accomplir des tâches monumentales tout en restant en contrôle du processus global.

Quelle est votre vision pour les progrès futurs de l’automatisation des processus métier ?

Le rôle des humains dans les entreprises va changer de manière spectaculaire. Tout d’abord, les informations sur les processus métier qui se trouvent dans la tête des gens seront traduites en code machine en utilisant des plateformes de langage naturel comme Kognitos. Une fois que les processus sont dans la machine, en les exécutant, la machine commencera à construire un journal commercial de tout ce qui se passe dans l’entreprise. Cela crée un trésor de données qui capture vraiment l’essence de n’importe quelle entreprise.

Finalement, des modèles d’intelligence artificielle étroite surhumaine prendront en charge chaque aspect d’une entreprise (de la marketing à la vente, en passant par l’ingénierie). Ce “talent” ne quittera plus l’entreprise. Les humains auront un rôle de révision, presque législatif. Les humains approuveront de nouvelles politiques et décideront des questions éthiques et prendront la responsabilité des actions commerciales. Cependant, la plupart des opérations de l’entreprise seront effectuées par des machines.

Y a-t-il autre chose que vous aimeriez partager sur Kognitos ?

Chez Kognitos, nous nous soucions profondément de la sécurité future de l’humanité face à l’intelligence surhumaine. Le pouvoir collectif des humains aujourd’hui s’exprime à travers les machines que nous avons construites. Ces machines, qu’il s’agisse d’usines, de voitures ou de machines de guerre, sont contrôlées par des ordinateurs. Aujourd’hui, l’IA générative écrit des programmes pour contrôler ces machines. Et ces programmes sont exprimés dans des langages de programmation traditionnels, et il est difficile de se convaincre qu’il n’y aura pas de biais ou d’hallucinations qui s’insinuent dans ces programmes générés. Le seul moyen de nous protéger est de réviser tous ces programmes. Cependant, la révision des langages de programmation traditionnels nécessite des développeurs, et nous n’en avons pas suffisamment dans le monde.

Nous vivons actuellement dans les âges sombres de la littératie informatique, avec 1 personne sur 200 capables de réviser tout code. En changeant le langage de l’automatisation pour l’anglais, Kognitos permettra à 100 fois plus d’automatisations d’être révisées par les humains, en amplifiant la bande passante de révision humaine de plusieurs ordres de grandeur et en maintenant les humains en sécurité face à l’IA surhumaine.

Merci pour cette grande interview, les lecteurs qui souhaitent en savoir plus peuvent visiter Kognitos.