La start-up d'infrastructure de puces d'intelligence artificielle physique Embedd Ltd. se dit prête à résoudre l'un des goulots d'étranglement les plus critiques de l'industrie de la robotique multimilliardaire après avoir levé 2,7 millions de dollars lors d'un cycle de financement préalable.
Embed affirme que près de 19 milliards de dollars ont été investis cette année dans ce qu’on appelle l’IA physique – des choses comme les voitures autonomes, les appareils médicaux connectés, les robots humanoïdes, etc. Pourtant, presque toutes ces machines intelligentes ont dû faire face au même problème avant de pouvoir commercialiser un produit. Le problème est que le logiciel qui l’alimente a besoin d’un moyen de communiquer avec des dizaines de semi-conducteurs différents intégrés à son matériel.
Malheureusement, aucune de ces puces ne partage un langage commun, ce qui signifie que les ingénieurs sont obligés d'écrire manuellement le code qui leur permet de communiquer entre elles et avec le logiciel système sous-jacent.
Les fondateurs d'Embedd ont été eux-mêmes confrontés à ce problème. La startup a été fondée par trois entrepreneurs technologiques ukrainiens, Michael Lazarenko, Maxim Gorinov et Valentin Gololobov. Ils ont créé Embedd après que leur ancienne entreprise de matériel informatique ait été confrontée à des pénuries de puces pendant la pandémie de COVID-19, puis après l'invasion de leur pays par la Russie.
En raison de ces événements, ils ont fini par se procurer des dizaines de nouveaux composants pour leur matériel et ont constaté qu'ils devaient réécrire à plusieurs reprises le logiciel pour chacun d'entre eux. C’est alors qu’ils ont réalisé qu’ils se trouveraient confrontés à un goulot d’étranglement majeur qui ne ferait qu’empirer à mesure que l’IA physique deviendrait plus répandue dans le monde.
Pour contourner ce goulot d'étranglement, les trois fondateurs ont créé Embedd, qui automatise la création des puces de code nécessaires pour communiquer entre elles. Au lieu que les ingénieurs lisent des milliers de pages de documentation et écrivent à la main le code nécessaire, Embed fait tourner un jumeau numérique du matériel. Ses agents IA utilisent ensuite ce jumeau numérique pour obtenir le contexte requis afin de générer rapidement le code nécessaire à la puce pour communiquer avec le logiciel qui y tourne.
« La prochaine vague d’IA alimentera les usines, les véhicules, les robots et les infrastructures critiques, mais aujourd’hui, chaque changement matériel crée une énorme complexité pour les équipes chargées du logiciel, et ces frictions ralentissent déjà l’innovation », a déclaré Lazarenko. « Nous avons construit Embedd pour résoudre ce problème. »
La startup basée à Londres affirme que sa plate-forme permet aux clients d'expédier des logiciels prêts à la production pour les semi-conducteurs jusqu'à six fois plus rapidement qu'auparavant. Il a déjà vendu l'idée à un certain nombre de fabricants de puces, dont Microchip Technology Inc., les aidant ainsi à attirer davantage de développeurs pour s'appuyer sur leur silicium.
Rodger Richey, vice-président des systèmes de développement chez Microchip Technology, a déclaré que le problème clé pour les fabricants de puces est qu'ils ne se différencient plus tant par la vitesse de leurs puces, mais par la facilité avec laquelle elles sont construites. « Notre travail avec Embedd consiste à rencontrer des développeurs au sein des écosystèmes logiciels dans lesquels ils se sont déjà engagés, plutôt que de leur demander de venir chez nous », a-t-il expliqué.
Lazarenko a déclaré qu'Embedd utiliserait les fonds du cycle d'aujourd'hui pour étendre les capacités de sa plate-forme et aider davantage de fabricants de semi-conducteurs à introduire leurs produits dans les écosystèmes logiciels émergents.
