Arlequin AI SAS, basée à Paris, a annoncé aujourd'hui avoir levé 28 millions d'euros, soit environ 32 millions de dollars, en nouveau financement pour accélérer le développement d'une nouvelle architecture de modèle d'IA basée sur un type de réseau différent qui apprend des relations complexes à grande échelle.
La nouvelle architecture d'IA est basée sur des réseaux de neurones topologiques, plutôt que sur les réseaux de neurones basés sur des graphes qui sous-tendent la plupart des grands modèles de langage. Arlequin a déclaré avoir déjà construit et mis en œuvre une plate-forme évolutive et facile à déployer, capable d'utiliser des données hétérogènes, d'analyser des documents, des transactions, des vidéos et des informations opérationnelles.
Le financement accélérera la mise à l’échelle d’un modèle exclusif qui apprend de la structure et des relations au sein des données en capturant des interactions complexes à chemins multiples à grande échelle.
« Aujourd'hui, une autre révolution se dessine : le développement de nouveaux systèmes d'IA capables de comprendre des dynamiques très complexes cachées dans des millions de points de données », a déclaré Hugo Micheron, PDG et co-fondateur. « À l’heure où nous sommes submergés d’informations, nous devons reprendre le contrôle. »
Micheron a ajouté qu'Arlequin construit cette nouvelle architecture d'IA alors que l'Europe est en concurrence sur le marché avec des géants technologiques nationaux tels que les États-Unis et la Chine pour développer de puissants modèles d'IA. Ce financement intervient alors qu'un autre vétéran européen de l'IA open source, Mistral AI SAS, a reçu 3 milliards d'euros ce mois-ci.
Arlequin a déclaré que les réseaux TNN sont conçus pour apprendre non seulement à partir de points de données individuels, mais également à partir de la manière dont les données sont connectées à grande échelle, y compris plusieurs éléments à la fois. L'entreprise cherche à développer des systèmes capables d'analyser des systèmes de plus en plus grands et de retracer les résultats finaux jusqu'aux causes profondes.
Les exemples incluent les enquêtes antiterroristes, où la plateforme peut analyser des milliards de points de données générés par des milliers d’appareils saisis pour identifier les liens entre les personnes, les lieux, les communications et les événements. La société a déclaré que l'approche d'analyse du modèle basée sur TNN peut également s'appliquer à la sécurité et à la défense, aux enquêtes criminelles, à la fraude et au blanchiment d'argent, à l'intégrité de l'information, à la cybersécurité ainsi qu'à la sûreté et à la sécurité de l'IA. Tous ces domaines s’appuient largement sur des algorithmes prédictifs, mais les preuves et les pistes vérifiables aident à révéler ce qui s’est réellement passé.
Arlequin conçoit également l'architecture TNN pour utiliser beaucoup moins de calcul. Cela réduira la dépendance à l’égard de l’énergie, du matériel avancé et de l’infrastructure informatique. À mesure que de plus en plus de centres de données se développent dans le monde, en particulier dans les pays développant une IA souveraine, les dépenses liées à l'exécution des modèles d'IA et le coût des jetons individuels sont devenus une priorité pour les entreprises et les gouvernements.
L'entreprise développe la nouvelle architecture en collaboration avec des équipes de recherche de l'Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique, du Centre national de la recherche scientifique et de l'Institut Max Planck, ainsi qu'avec des équipes des universités d'Oxford, Cornell, Princeton et UC Santa Barbara.
Avec ce nouveau financement, Arlequin entend élargir son équipe internationale, qui développe ses modèles propriétaires et accélérer son déploiement commercial en Europe et dans le monde. La société a ouvert des bureaux à Londres et à Berlin et prévoit d'établir un laboratoire d'IA dans la Silicon Valley dans les mois à venir.
