Je suis Aravind Srinivas, cofondateur et PDG de Perplexity AI.

Perplexity est un moteur de réponse conversationnel qui vise à vous apporter des réponses à toutes les questions que vous pourriez poser.

Nous essayons de révolutionner la façon dont les gens consomment l'information en ligne.

Au lieu d'obtenir 10 liens bleus, ils peuvent simplement poser des questions en langage naturel et obtenir une réponse instantanée.

Et nous avons lancé le produit le 7 décembre 2022.

Nous en avons environ 10 millions par mois...

J'ai donc grandi en Inde, j'ai étudié dans l'un des IIT là-bas, et j'ai toujours été passionné par les algorithmes et la programmation depuis le début.

Un de mes amis m'a parlé d'un concours d'apprentissage automatique, alors que je ne savais même pas ce qu'était l'apprentissage automatique.

Mais tout ce qu'ils m'ont dit, c'est : "Hé, il y a ce jeu de données et tu peux trouver un moyen de prédire la sortie à partir de l'entrée".

Et c'était amusant, et j'ai gagné le concours.

Et je n'y ai pas passé beaucoup de temps, c'est venu naturellement.

J'ai donc décidé d'approfondir le sujet et je suis allé faire mon doctorat à Berkeley sur l'IA et l'apprentissage profond.

J'ai travaillé chez OpenAI à l'été 2018 en tant que stagiaire de recherche.

Je pensais être bon.

D'accord, j'ai très bien réussi en Inde, je suis venu à Berkeley, je fais certainement partie des meilleurs étudiants en doctorat en IA.

Et puis je suis allé chez OpenAI et je me suis senti vraiment mal parce que les gens étaient tellement meilleurs que moi.

C'était une grande remise en question : d'accord, je pouvais m'améliorer beaucoup plus en programmation, je pouvais m'améliorer beaucoup plus dans la réflexion sur les principes fondamentaux, ma clarté de pensée.

Ainsi, après un stage chez OpenAI en 2018, c'est à ce moment-là que GPT-1 a été publié.

Nous avons réalisé qu'il existait cette nouvelle forme d'apprentissage, utilisant simplement toutes les données d'Internet et apprenant d'elles.

Et je me suis dit que cela allait être plus important.

J'ai donc dit à mon directeur de thèse que c'était la bonne chose à faire, que nous devions travailler là-dessus.

Et il était en fait assez ouvert d'esprit et a dit : "D'accord, tu sais quoi, je ne suis pas un spécialiste ici, mais essayons. Si c'est la prochaine étape".

La meilleure façon d'apprendre un nouveau sujet est de se forcer à l'enseigner aux autres.

Nous avons donc passé beaucoup de temps, pendant les vacances et les week-ends, à apprendre, à coder et à comprendre toutes ces choses.

Et nous avons fait cela pendant deux ans.

Tout cela m'a aidé à trouver un nouveau sujet de recherche, à savoir comment combiner l'IA générative et l'apprentissage par renforcement.

C'est ce qui aboutit à ces technologies étonnantes comme ChatGPT.

ChatGPT ne se contente pas de prédire le mot suivant sur Internet, il fait cela tout en s'assurant que vous sachiez comment communiquer avec les humains.

J'ai toujours été intéressé par l'entrepreneuriat parce que j'étais dans la Bay Area.

J'ai regardé cette série télévisée Silicon Valley, qui est assez réaliste.

Mais je n'ai jamais vraiment trouvé d'exemple d'universitaire devenu entrepreneur qui me parlait vraiment.

C'était tous des étudiants ayant abandonné leurs études de premier cycle.

À un moment donné, j'étais à la bibliothèque tard le soir en train de lire des livres, et je suis tombé sur ce livre racontant l'histoire de Larry et Sergey.

Dans le livre "How Google Works", Larry en avait écrit la préface.

Je n'avais que deux parcours de carrière possibles pour moi-même.

C'était soit être professeur, soit être entrepreneur.

Et la raison est qu'aucun autre parcours professionnel ne me permettrait de mettre en œuvre ma propre vision.

Je devrais travailler sur la vision de quelqu'un d'autre, je ne serais pas capable de concrétiser les idées que j'ai en tête.

L'intelligence artificielle serait la version ultime de Google.

Donc, si nous avions le moteur de recherche ultime, il comprendrait exactement ce que vous voulez et vous donnerait la bonne chose.

Oui, Perplexity est le premier moteur de réponse conversationnel au monde.

Qu'est-ce que cela signifie ?

Auparavant, nous avions l'habitude de saisir des mots-clés ou un ensemble de phrases, et Google vous donnait 10 liens bleus que vous ouvriez chacun pour commencer à lire.

Perplexity essaie de construire un avenir où vous n'avez pas besoin de faire cela.

Vous pouvez simplement venir poser une question comme vous le feriez à un ami.

Et cette IA vous répond avec la réponse, mais pas seulement la réponse, chaque phrase qu'elle prononce contient également une référence correspondante, ou ce que nous appelons une citation.

Tout cela vient de notre parcours académique.

Comme mon cofondateur Denis et moi sommes titulaires de doctorats.

Nous nous sommes dits que nous utiliserions ce principe selon lequel tout ce qui figure dans un article que vous écrivez dans le milieu universitaire doit être étayé par une référence provenant d'un autre article.

Et c'est ainsi que fonctionne Perplexity.

C'est presque comme la rédaction d'un essai de journaliste ou d'un article de recherche.

Souvent, vous êtes curieux de quelque chose, mais vous ne savez pas exactement ce que vous voulez.

Alors, comment l'IA peut-elle vous aider si vous ne savez pas ce que vous voulez ?

Les gens ne sont pas des experts en ingénierie de prompts, ils ne le seront jamais.

Ne blâmez pas l'utilisateur de ne pas avoir de bon prompt.

Blâmez l'IA de ne pas être capable de développer ou de les aider à développer eux-mêmes un bon prompt.

C'est pourquoi nous avons construit cet outil appelé Copilot sur notre site, où au fur et à mesure que vous posez une question, Copilot posera des questions de clarification et votre prompt se développera de manière interactive.

C'est similaire à parler à un ami : "Hé, tu sais quoi, je suis en train de chercher dans quelle école aller".

C'est : "Oh, d'accord, cool. Qu'est-ce qui t'intéresse vraiment ? Es-tu intéressé par les spécialisations en anglais ? Es-tu intéressé par l'informatique ?"

Et puis vous répondez : "Je pense que je pourrais être intéressé à la fois par l'anglais et par l'informatique".

"D'accord, ouais, tu sais quoi, Yale pourrait être une bonne option pour toi".

C'est comme ça qu'on parle à un ami, n'est-ce pas ?

Et nous voulons que cette expérience arrive aussi sur un moteur de recherche.

Cette intelligence humaine nécessaire pour faire cela est maintenant réalisée par une IA, et nous pensons que c'est l'avenir de la façon dont les gens vont interagir avec l'information sur Internet.

Nous avons lancé le produit le 7 décembre 2022.

Le premier jour, je pense que nous avons vu environ 2 000 à 3 000 requêtes.

Désormais, nous traitons plus de 3 à 4 millions de requêtes par jour.

La croissance a été multipliée par 1 000 sur une période d'un an.

La croissance jusqu'à présent a été telle que quelqu'un dit que ChatGPT ne fonctionne pas pour cette chose particulière, ou que Bard est nul pour ça, et puis les gens tweetent simplement : "Oh, regardez ce truc Perplexity, ça comprend tout simplement. Regardez ça, ça comprend tout simplement".

La façon dont nous maintenons la qualité de la réponse revient à améliorer chaque composant ici.

Le composant : contient-il des sites de spam ou des sites de haute qualité ?

À quel point êtes-vous doué pour rédiger ce résumé concis et incroyable sans hallucination ?

Nous jouons la partition de l'orchestre ici.

Ce sont tous des musiciens individuels, et la défaillance d'un seul musicien fera échouer le résultat.

C'est pourquoi c'est une chose difficile à construire.

C'est pourquoi ce n'est pas quelque chose où l'on se dit : "Oh, parce que vous êtes une startup, vous allez perdre".

Car même pour une grande entreprise, diriger l'orchestre est difficile.

Bien sûr, si vous avez plus d'argent, vous pouvez embaucher de meilleurs musiciens et vous jouerez un meilleur orchestre au fil du temps, mais c'est toujours la partie orchestration.

Mais l'utilisateur ne se soucie pas de savoir où cela se passe mal dans l'un de ces éléments.

Pour l'utilisateur, il lit une réponse et se dit : "Oh, c'est bien".

Ou : "Ce n'est pas bien", n'est-ce pas ?

C'est donc pour cela que ce produit particulier est extrêmement difficile à construire.

Et c'est pourquoi nous sommes si concentrés sur l'amélioration de chaque aspect de cela.

C'est un problème vraiment difficile et nous pensons qu'il peut être résolu au fil du temps à mesure que nous collectons plus de données auprès des utilisateurs, que nous améliorons nos propres piles de base dans chacun de ces composants, votre expérience va continuer à s'améliorer.

Le forfait Pro est au prix de 20 $ par mois.

C'est exactement le même prix que ChatGPT Plus.

Je vais vous dire pourquoi.

Nous utilisons donc le GPT-4 d'OpenAI.

Si nous le proposions à un prix inférieur à celui de ChatGPT Plus, les gens viendraient payer pour cela, mais pas nécessairement pour ce que nous offrons, probablement parce que nous avons subventionné GPT-4 et l'avons donné à l'utilisateur.

Et la subvention dans n'importe quel secteur a une adéquation produit-marché.

Mais alors, avez-vous une adéquation produit-marché en tant qu'entreprise parce que vous subventionnez quelque chose que tout le monde veut, à savoir GPT-4, ou avez-vous une adéquation produit-marché pour votre offre principale, qui consiste à combiner les LLM et la recherche ?

Et il est très important pour vous de ne pas confondre une chose avec une autre.

Nous avons donc décidé, d'accord, nous le proposerons au même prix, puis nous verrons combien de personnes paient encore pour notre produit parce qu'elles réalisent que nous sommes le meilleur fournisseur de recherche et de LLM combinés.

Soit ils doivent annuler l'abonnement ChatGPT et venir ici, soit ils doivent payer pour les deux.

Tout comme on paie à la fois pour Netflix et HBO.

C'est pourquoi nous avons décidé de faire cela.

Et nous sommes super heureux que cela ait fonctionné car qu'est-ce que cela signifie ?

Si un utilisateur vient et nous paie, cela nous communique une chose : il apprécie le fait que vous fournissiez le meilleur service pour cette chose particulière qu'il souhaite avec la plus haute qualité.

Oui, la meilleure stratégie pour les startups est de se concentrer sur très peu de choses, littéralement une seule.

Parce qu'il n'y a pas beaucoup de temps.

En tant que startup, vous êtes censé aller vite.

En tant que startup, vous avez très peu de chances d'échouer.

Vous êtes également censé livrer des choses de haute qualité pour que l'utilisateur vous fasse confiance.

Il est donc physiquement impossible pour vous de faire beaucoup de choses.

Nous sommes encore une petite équipe, environ 30 personnes.

Quand vous avez moins de monde, vous ne pouvez faire que moins de choses.

Par conséquent, nous passons beaucoup de temps à réfléchir à ce qu'il faut faire, et une fois que nous avons décidé, nous le faisons, tout simplement.

Il y a une citation que j'aime beaucoup du fondateur d'Airbnb : vous devez mériter le droit de proposer une nouvelle fonctionnalité à votre utilisateur.

Parce que l'utilisateur veut déjà un tas de choses.

Votre travail consiste en fait à le faire pour eux, et une fois qu'ils sont contents, ils se disent : "Hé, donne-moi de nouvelles fonctionnalités, tu te débrouilles plutôt bien".

C'est à ce moment-là qu'il faut aller livrer de nouvelles fonctionnalités.

Nous avons cette mentalité dans l'entreprise de ne pas dire immédiatement oui à chaque idée évidente que l'on peut réaliser.

Essayez de vraiment réfléchir à ce que l'utilisateur veut et à la façon dont cela s'inscrit dans le contexte de notre mission, qui est de devenir l'entreprise la plus centrée sur la connaissance au monde, l'application de connaissance ultime.

Et une fois que nous l'avons bien planifié, nous nous concentrons simplement sur l'exécution.

Nous ne nous laisserions pas distraire.

Et une fois que c'est livré et dans un état suffisamment bon, nous terminons le projet et passons à la suite.

Et puis cela devient comme un flux de travail répétable.

C'est aussi la culture que vous voulez instaurer, vous dites aux gens : "D'accord, je vais le faire aujourd'hui. Pourquoi ne peux-tu pas le faire aujourd'hui ?"

Posez simplement cette question.

Ne leur dites pas de faire : "No, no, tu le fais aujourd'hui".

But demandez simplement : "Pouvons-nous le faire aujourd'hui ?"

Et s'ils ont une explication solide pour laquelle cela ne peut pas être fait aujourd'hui, alors c'est juste.

Mais peut-être qu'ils n'y ont même pas pensé, ils pensaient pouvoir le faire demain.

Pas d'une manière qui semble toxique, mais plutôt en essayant de les pousser vers l'urgence.

"Hé, écoutez, nous sommes une startup, nous devons exécuter. Si nous ne le faisons pas, tout notre potentiel va s'étioler".

Si vous avez une balle qui roule et que vous ne faites rien, elle s'arrêtera automatiquement.

Mais si vous avez une balle qui roule et que vous continuez à shooter dedans, elle ira encore plus vite.

Une chose est complexe parce qu'il y a beaucoup d'informations.

Alors forcez votre cerveau à dire : "D'accord, c'est beaucoup, mais quelle est la chose la plus importante ? Quelle est la deuxième chose la plus importante ?"

Généralement, il n'y en a pas plus de deux.

Disons qu'il y a une chose qui a deux choix, et qu'il y a trois choses qui représentent huit choix maintenant.

Votre cerveau n'est pas capable de traiter huit choix à la fois.

Il en a généralement trois ou quatre au mieux.

Votre travail consiste donc en fait à comprendre quels sont ces deux choix.

En fait, il y a un conseil de Reid Hoffman qui dit que dans la vie, quand on doit prendre des décisions, les gens font généralement des listes de pour et de contre, où ils notent les avantages, les inconvénients, puis voient laquelle en a le plus et choisissent cette option.

Mais c'est la mauvaise façon de faire, car de cette façon, vous considérez que tout a une importance égale.

Mais les choses n'ont généralement pas la même importance.

Certaines choses sont bien plus importantes que d'autres.

Vous devez donc être capable de prendre quelque chose, d'en extraire l'élément le plus important et de vous concentrer dessus.

Généralement, ça marche.

Reformulez mieux le problème, ainsi le problème complexe devient beaucoup plus simple, puis itérez.

Écoutez, je ne dis pas que je suis très bon à ça aujourd'hui, je peux encore m'améliorer et tout le monde aussi.

Croyez donc au processus d'amélioration, ne croyez pas au fait d'être parfait.

Et nous apprenons tous, nous faisons tous des erreurs, et c'est très bien.

J'ai donné ce conseil dans d'autres interviews, je veux continuer à le dire.

Pas seulement par souci de cohérence, j'y crois vraiment.

Quand vous créez une entreprise, faites ce que vous aimez vraiment, car le monde n'est pas statique, il change de manière dynamique très rapidement.

Je dirais que ce que l'on aime ne change généralement pas, alors commencez par là.

La mission n'est pas de gagner de l'argent.

Cela dit, la mission nécessite de l'argent, et nous gagnerons donc de l'argent afin de servir la mission.

La métrique ne devrait jamais être : "Oh, d'ici l'année X ou le mois X, je vais augmenter la valorisation par alpha fois X".

Elle devrait être vraiment axée sur : "D'accord, je devrais rendre le produit meilleur, je devrais avoir plus d'utilisateurs, je devrais avoir un produit de meilleure qualité, plus de précision".

Beaucoup de gens, quand ils se réveillent, ont envie de se recoucher.

Ils ont l'impression de vouloir dormir une ou deux heures de plus et que rien ne va vraiment changer.

Pour moi, c'est le contraire.

Je me réveille plus tôt que je ne le voudrais, je dors plus tard que je ne le voudrais.

Quand la journée se termine, j'ai toujours l'impression que j'aurais pu faire plus de choses.

C'est donc en fait un privilège.

Je me sens aussi stressé, mais l'inverse ne me procurerait aucun épanouissement, honnêtement.

C'est donc très gratifiant, c'est certainement un privilège et je veux continuer sur cette voie.