Gnani.ai lance Artha, une stack IA souveraine pour l’Inde

Une nouvelle stack IA a fait son apparition à New Delhi, avec un point de départ résolument local. Gnani.ai a dévoilé Artha, qui associe son modèle Evon v3.3 de 30 milliards de paramètres à Plexus, une plateforme permettant de créer des agents IA adaptés à des workflows spécifiques. Le lancement a été présenté par le vice-président indien, CP Radhakrishnan, alors que la startup de Bengaluru cible les entreprises et les institutions publiques.

Evon a été entraîné nativement dans 11 langues indiennes et sur 2 billions de tokens, avec un accent mis sur le raisonnement et les performances dans les langues indiennes. Ses poids — les schémas appris qui déterminent la façon dont un modèle interprète les entrées et génère ses réponses — sont disponibles sur demande sur Hugging Face, sous licence Apache 2.0. Plexus fournit la couche opérationnelle : les organisations peuvent utiliser le modèle pour créer et déployer des agents chargés de tâches comme la souscription, la publicité et le rapprochement des paiements, tout en conservant le contrôle de leurs données et de leur infrastructure technologique.

L’affirmation de Gnani.ai sur l’efficacité est au cœur de son argumentaire. L’entreprise affirme qu’Evon consomme environ 40 % de tokens en moins que des modèles comparables pour les usages dans les langues indiennes, ce qui pourrait réduire les coûts de calcul lorsque l’IA dépassera le stade des démonstrations. L’entreprise précise privilégier les usages en production plutôt que les performances aux benchmarks, mais les éléments disponibles restent préliminaires.

Les premiers signaux clients sont concrets, mais ne constituent pas encore des déploiements. Gnani.ai affirme que cinq des 20 entreprises présentes à une récente réunion à Pune ont manifesté leur intérêt et commencé à développer des projets avec Evon. Ces collaborations en sont encore à leurs débuts et aucun déploiement d’Evon n’est opérationnel. Dans la souscription et le rapprochement des paiements, des humains continueront initialement d’intervenir ; les tâches plus routinières, comme la mise en correspondance des documents et des données lors de l’ouverture d’un prêt, devraient devenir progressivement plus autonomes.

Alors, qu’est-ce qui change en pratique ? Gnani.ai affirme que sa stack est conçue pour répondre aux enjeux de souveraineté des données, de coûts de déploiement à grande échelle et de prise en charge des langues indiennes et des cas d’usage réels. Les prochaines étapes restent toutefois à l’état de projet : Gnani.ai envisage des modèles de 70 et 100 milliards de paramètres, souhaite passer de 11 à 22 langues et n’a pas communiqué de calendrier pour sa technologie de conversion parole à parole. Artha doit donc être considérée comme une plateforme client encore précoce, et non comme un déploiement à grande échelle ayant fait ses preuves.