EquiLibre Technologies Inc., développeur d'intelligence artificielle basé à Prague, a levé des fonds pour une valorisation supérieure à 500 millions de dollars.
La société a déclaré mardi soir que le cycle de série A était dirigé par Creandum, un fonds de démarrage basé à Stockholm. Le montant de l'augmentation n'a pas été divulgué. Cependant, le vice-président de Creandum, Cameron Sellers, a déclaré TechCrunch que l'investissement de l'entreprise était le plus important auquel elle ait jamais contribué à un cycle de financement.
La liste des investisseurs d'EquiLibre comprend également Richard Sutton, lauréat du Turning Prize, l'un des investisseurs dans l'apprentissage par renforcement moderne. Sutton siège au conseil consultatif de la société aux côtés de plusieurs autres informaticiens éminents.
EquiLibre développe des agents d'IA optimisés pour le trading financier. La société a lancé ses agents en 2025 en se concentrant initialement sur les crypto-monnaies, puis a étendu son attention aux marchés boursiers traditionnels tels que le Nasdaq. Aujourd'hui, les agents d'EquiLibre réalisent des échanges valant des milliards de dollars par mois. La société affirme qu'elle n'a pas encore clôturé un mois avec une perte.
Le logiciel d'EquiLibre est basé sur des technologies que ses fondateurs ont précédemment implémentées dans un modèle d'IA appelé DeepStack. Martin Schmid, Matej Moravcik et Rudolf Kadlec ont développé l'algorithme en 2017 alors qu'ils poursuivaient leurs doctorats en informatique.
DeepStack est optimisé pour jouer au Texas hold'em. La variante du poker est un sujet majeur de recherche sur l'IA car il s'agit d'un jeu d'information imparfait, ce qui signifie que les joueurs manquent d'informations clés telles que la force des mains de leurs adversaires. Cette incertitude rend le Texas Hold'em plus difficile pour les modèles d'IA que pour des jeux comme les échecs.
Les lacunes en matière d’information constituent également un facteur majeur dans les échanges financiers. C'est l'une des raisons pour lesquelles EquiLibre a transféré les technologies clés de DeepStack à ses agents IA. Les fondateurs de l'entreprise ont mis un accent particulier sur une méthode de formation appelée self-play qu'ils ont utilisée pour développer DeepStack. Le jeu autonome permet à un modèle d'IA d'apprendre à jouer à un jeu en jouant des millions de matchs contre lui-même.
Les chercheurs ont également appliqué la technologie à d’autres cas d’utilisation outre le trading financier et le poker. Google DeepMind, par exemple, a utilisé le jeu autonome pour développer un réseau neuronal appelé AlphaProof, optimisé pour résoudre des problèmes mathématiques. En 2024, elle est devenue la première IA à remporter une médaille aux Olympiades internationales de mathématiques.
« La question n'est plus de savoir si cette approche fonctionne. Il s'agit plutôt de savoir quelle ampleur elle peut prendre », a déclaré Martin Schmid, cofondateur d'EquiLibre et président-directeur général de l'entreprise. « Nous avons prouvé notre technologie sur les marchés les plus importants et les plus liquides du monde. »
EquiLibre utilisera la plupart des bénéfices de son cycle de série A pour développer son cluster informatique. L'entreprise espère que la nouvelle infrastructure augmentera la rentabilité de ses agents commerciaux. EquiLibre utilisera le reste du capital pour embaucher davantage de chercheurs et d'ingénieurs en apprentissage profond.
