Andrew Dai, ancien chercheur chez Google DeepMind, estime que les modèles d'IA développés dans les grands laboratoires ont l'intelligence d'un enfant de trois ans, du moins en ce qui concerne la compréhension des indices visuels. C'est pourquoi, avec ses associés, il a fondé une entreprise pour développer une IA capable de mieux comprendre les images. Dai pense que cela pourrait accélérer l'adoption de l'IA dans des secteurs comme l'architecture, l'automobile et la robotique.
Elorian a levé aujourd'hui 55 millions de dollars, ce qui porte sa capitalisation boursière à 300 millions de dollars. Outre Dai, les cofondateurs d'Elorian sont Yinfei Yang, qui a travaillé dans la recherche en IA chez Google et Apple, et Seth Neel, ancien professeur à Harvard spécialisé dans les données et l'intelligence artificielle. Parmi les investisseurs figurent Striker Venture Partners, Menlo Ventures et Altimeter Capital, ainsi que Nvidia et le chercheur renommé en IA Jeff Dean.
Aujourd'hui, plus d'une douzaine d'employés travaillent au développement de modèles visuels performants. L'entreprise est en discussion avec des clients potentiels et prévoit de publier son premier modèle de raisonnement logique accessible au public d'ici un an environ. Selon Elorian, pour permettre à l'IA de comprendre le monde qui l'entoure, le secteur technologique doit créer des modèles conçus spécifiquement à cet effet. Malgré des milliards de dollars investis, les modèles actuels restent peu performants, notamment pour l'analyse visuelle d'images satellites ou l'examen des détails d'une image.
Elorian développe ses premiers produits basés sur l'IA à l'aide de modèles open source librement utilisables et modifiables. L'entreprise envisage de mettre à disposition de la communauté open source des versions plus compactes de ses modèles, mais conservera probablement la version phare comme propriétaire.
Bien que la programmation ait considérablement enrichi la pensée logique, Dai estime que les modèles ne peuvent toujours pas prendre de décisions importantes concernant la conception de voitures plus performantes ou de fusées plus efficaces. « On ne peut pas simplement l'exprimer par du code et obtenir une fusée plus rapide », explique-t-il. « Il faut concevoir un objet physique, et cette conception existe dans le monde réel. »
Dai fait partie d'une vague de chercheurs qui quittent les laboratoires pour se consacrer à des travaux plus spécialisés dans le monde en constante évolution de l'IA. Il a souligné que l'entreprise se concentre moins sur la création de contenu multimédia et davantage sur les capacités de raisonnement logique. « Il est beaucoup plus facile de créer quelque chose d'esthétique, mais beaucoup plus difficile de raisonner dessus, de le comprendre et d'expliquer à quelqu'un son fonctionnement », estime-t-il.
Dai a évité de surévaluer la valorisation boursière de la startup dès ses débuts, notamment pour garantir des récompenses financières substantielles à ses premiers employés. « Si la valorisation initiale est très élevée, il leur est très difficile de voir le cours de leurs actions multiplié par 50 ou 100, et nous voulions leur en donner l'opportunité », a-t-il expliqué. Les investisseurs soulignent que cette politique de recrutement, ainsi que l'embauche de plusieurs autres chercheurs de renom issus de DeepMind, ont fortement influencé leur décision d'investir dans Elorian.
Les analystes et les investisseurs s'attendent à ce que l'entreprise soit plus performante que les autres laboratoires de pointe grâce à l'expérience de Dai dans la création de Gemini. « Tous les autres laboratoires de pointe se contentent de lever des fonds pour mener des expériences », a déclaré un représentant des investisseurs. « Andrew, lui, connaît la formule Gemini : il ne gaspille pas un centime. » Difficile de dire s'ils ont raison ; le site web de la start-up ne fournit pour l'instant aucune information, hormis une adresse e-mail.
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Source: 3dnews.ru
