Crypto.com fournit une analyse précise des sentiments en une seconde grâce à l’IA générative sur AWS

Crypto.com a été fondée en 2016 avec une mission audacieuse : mettre les cryptomonnaies à la portée de tous les portefeuilles. La société se distingue des autres plateformes d’échange en mettant fortement l’accent sur la stimulation de l’adoption par les utilisateurs, avec un vaste réseau de partenaires comprenant des commerçants et des passerelles de paiement. Crypto.com compte actuellement environ 100 millions d’utilisateurs dans 90 pays.

Avec une croissance aussi rapide et une clientèle aussi diversifiée, le tout dans un secteur concurrentiel en pleine évolution, Crypto.com a adopté l’intelligence artificielle (IA) générative pour offrir rapidement des expériences optimisées à ses clients. Les cas d’utilisation de l’IA de l’entreprise comprennent des assistants conversationnels pour l’accueil et les questions des clients, ainsi que des assistants pour générer des campagnes de marketing sur les réseaux sociaux.

Dans les applications d’IA générative, l’analyse des sentiments et la catégorisation des narratifs d’actualités deviennent de plus en plus vitales ; en particulier dans l’espace des cryptomonnaies, les investisseurs ont besoin d’informations de marché opportunes et précises pour prendre des décisions éclairées. Crypto.com propose un service d’analyse du marché où les utilisateurs peuvent accéder aux dernières actualités et informations provenant à la fois de sources d’actualités traditionnelles et cryptomonnaies afin d’obtenir des informations grâce aux moteurs de renseignements de l’entreprise. Chaque abonnement est adapté au niveau d’échange de l’utilisateur et aux pièces qu’il possède dans son portefeuille.

Crypto.com utilise une gamme de modèles de machine learning (ML) prêts à l’emploi en plus de ses propres modèles personnalisés pour l’analyse des sentiments. Cependant, les développeurs ont rencontré des difficultés liées aux limites des modèles open source et au coût élevé de l’auto-hébergement des grands modèles de langage (LLM). Ils ont également été confrontés à des problèmes de précision avec les sorties générées par les modèles open source, en particulier lorsqu’il s’agit de sites d’actualités multilingues. Crypto.com a donc cherché une solution plus efficace pour intégrer et synthétiser les sorties de plusieurs modèles de ML, à la fois pré-entraînés et personnalisés, afin de fournir des informations précises, fiables et complètes sur le marché des cryptomonnaies.

Crypto.com fonctionne sur Amazon Web Services (AWS) depuis son lancement. Lorsqu’elle a cherché de nouveaux LLM pour l’analyse des sentiments, Anthropic Claude 3 sur Amazon Bedrock s’est donc imposé comme un choix logique. Ces LLM sont très évolutifs et traitent de grandes quantités de données en temps réel, ce qui facilite la réalisation d’études de marché complètes. Les premiers résultats ont montré que les LLM sur Amazon Bedrock renvoyaient des résultats très rapidement, généralement en moins d’une seconde.

L’intégration d’Amazon Bedrock a éliminé les efforts manuels, les coûts supplémentaires et les contraintes de calcul des LLM auto-hébergés. En l’espace d’un mois, Crypto.com a mis en place les modèles Anthropic Claude 3 Haiku sur Amazon Bedrock pour l’analyse des sentiments, la collecte et l’analyse des actualités liées aux cryptomonnaies dans plus de 25 langues. L’entreprise utilise également Amazon Bedrock pour les preuves de concept (POC) et le développement. Sunny Fok, Head of AI & Innovation Technology chez Crypto.com, déclare : « L’IA générative sur les services AWS tels qu’Amazon SageMaker et Amazon Bedrock a simplifié notre adoption des dernières technologies de LLM et d’IA. Nous pouvons désormais faire passer des idées innovantes de la preuve de concept à la production à grande échelle en quelques semaines. »

Pour s’assurer que les connaissances spécifiques au domaine sont appliquées dans la sortie des modèles, Crypto.com a utilisé ses propres données pour peaufiner les modèles open source, notamment Mistral AI et Meta Llama, sur Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2). Cette approche est cruciale lorsqu’une nouvelle monnaie apparaît sur le marché, car les modèles prêts à l’emploi donnent souvent des résultats médiocres. Crypto.com a ensuite commencé à utiliser Amazon SageMaker en tant que plateforme de développement ML de bout en bout et à la demande pour peaufiner ses modèles personnalisés.

Raymond Lam, Senior Engineer chez Crypto.com, déclare : « Amazon SageMaker fournit les outils et les API nécessaires pour adapter facilement nos modèles grâce à une interface conviviale. À l’instar d’Amazon Bedrock, nous n’avons besoin d’exécuter des tâches de machine learning qu’en fonction des besoins, et il est beaucoup plus facile de gérer la modélisation personnalisée que si nous le faisions par nous-mêmes. »

Crypto.com a bénéficié d’une assistance étendue de la part d’AWS tout au long des phases de génération d’idées, de preuve de concept et de production du déploiement multi-agents. « Nous avons eu plusieurs discussions sur les outils ou cadres à déployer pour les différents cas d’utilisation », déclare M. Lam. « L’équipe d’AWS a partagé des cas d’utilisation existants, fourni des exemples de code et fait des démonstrations à chaque étape. Lorsque des problèmes techniques sont apparus, les architectes de solutions AWS ont aidé à les résoudre et ont offert des suggestions, ce qui a accéléré notre intégration à l’IA générative sur les services AWS. »