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Dans un contexte où les scores de modération standards ne suffisent plus, Musubi propose une approche innovante avec ses outils de confiance et de sécurité basés sur l'intelligence artificielle. Lors d'un épisode de Just Now Possible, Teresa Torres a discuté avec Nikki Marinsek, Brian McCaffrey et Dan Means, experts chez Musubi, pour explorer comment leur technologie transforme la modération de contenu.
Musubi se distingue par la création de modèles de machine learning (ML) sur mesure, adaptés aux politiques uniques de chaque plateforme, qu'il s'agisse d'applications de rencontre ou de réseaux sociaux. Ces modèles intègrent des large language models (LLM) pour effectuer des tâches de modération complexes, souvent plus efficacement que les modérateurs humains.
Une IA qui dépasse les capacités humaines
L'équipe de Musubi a découvert que leur IA pouvait identifier des éléments que les modérateurs humains avaient tendance à manquer. Cette capacité a nécessité une communication claire avec les clients pour démontrer la valeur ajoutée de l'IA. Musubi utilise également l'IA pour arbitrer les désaccords entre décisions humaines et automatisées, renforçant ainsi la confiance dans leurs solutions.
Intégration et optimisation des politiques
Pour intégrer de nouveaux clients, Musubi utilise des "démos inversées", permettant une compréhension approfondie des besoins spécifiques de chaque client. L'entraînement de modèles sur mesure implique un ajustement fin et une ingénierie des caractéristiques, avec des pipelines de déploiement réutilisables. Un élément clé de leur offre est l'optimiseur de politique, un flux agentique qui permet aux clients de modifier leurs politiques de modération sans nécessiter la présence d'un data scientist.
Stratégie produit et avenir
Musubi mise sur la distribution directe d'outils d'évaluation aux clients comme stratégie produit principale. Cela permet aux équipes non techniques de confiance et de sécurité de bénéficier d'une orchestration flexible et efficace. Alors que Musubi continue de développer ses solutions, l'entreprise se concentre sur l'amélioration de la latence, de la précision et du coût pour ses clients, qui gèrent des centaines de millions d'actions chaque mois.
