Trajectory lève 45 millions de dollars en série A menée par Sequoia

Réentraîner les modèles grâce aux retours des utilisateurs

Fondée par Ronak Malde, Michael Elabd et Arjun Karanam, Trajectory part d'un constat : les modèles généralistes peinent parfois dans des domaines spécialisés comme le droit ou la finance. La société veut permettre aux entreprises de les améliorer sur des tâches précises, sans monter leurs propres équipes de recherche ni recourir à des consultants en ingénierie coûteux.

La plateforme relie des modèles d'IA open source aux applications déjà utilisées par l'entreprise, puis recueille des retours sur leurs performances. Ces retours servent ensuite à réentraîner les modèles. Cette approche, appelée apprentissage continu, permet à un modèle de progresser dans un domaine donné au fil du temps, à partir des tâches passées et des avis des utilisateurs.

Une prise en main sans expertise technique

Selon l'entreprise, des personnes sans compétences techniques peuvent piloter l'entraînement. Des juristes peuvent ainsi améliorer la façon dont un modèle examine les contrats, tandis que des spécialistes de la finance peuvent travailler sur ses performances en valorisation d'entreprises.

La plateforme est déjà utilisée par Harvey, Rogo, Decagon, Mercor et Nvidia. L'objectif affiché : que les modèles accomplissent les tâches spécialisées de manière plus efficace et avec davantage d'expérience.

Pour les entreprises, l'intérêt tient au coût et au contrôle : ajuster des modèles open source avec leurs propres retours pourrait réduire l'écart entre une IA standard et les exigences de métiers très spécialisés. Le soutien de Sequoia et de Nvidia illustre aussi l'appétit des investisseurs pour les outils centrés sur le post-entraînement plutôt que sur la création de nouveaux modèles de fondation.