L'ancien chercheur de DeepMind qui a levé 300 millions de dollars avant que sa startup ait un produit

Points clés

• Andrew Dai a levé un tour de financement pré-amorçage valorisé à 300 millions de dollars avant que sa startup n'ait lancé un produit.
• Dai a passé plus de dix ans à DeepMind, le laboratoire de recherche en IA propriété de Google, travaillant sur la recherche fondamentale en IA.
• Ses recherches antérieures ont contribué à des travaux qui ont ensuite influencé ChatGPT, le chatbot IA développé par OpenAI.
• La nouvelle entreprise de Dai se concentre sur l'IA visuelle, c'est-à-dire des logiciels qui comprennent et travaillent avec les images et vidéos plutôt que simplement du texte.

La plupart des startups lèvent quelques centaines de milliers de dollars pour créer une première version de leur produit. Andrew Dai en a levé 300 millions sans que son entreprise n'en ait un.

Dai est un ancien chercheur chez DeepMind, le laboratoire d'intelligence artificielle propriété de Google et connu pour avoir construit certains des systèmes d'IA les plus avancés au monde. Il y a passé plus d'une décennie à travailler sur la recherche fondamentale, le type de travail scientifique approfondi qui n'a pas toujours un produit évident associé. Une partie de cette recherche a ensuite alimenté le développement de ChatGPT, le chatbot IA construit par OpenAI qui a amené l'IA conversationnelle aux audiences grand public fin 2022.

Désormais, il mise sur un domaine complètement différent.

Dai croit que l'IA visuelle, un logiciel capable de voir, interpréter et raisonner sur les images et vidéos comme une personne le ferait, est l'une des prochaines grandes frontières de l'intelligence artificielle. Au cours des deux dernières années, l'attention publique s'est portée sur les grands modèles de langage, la technologie derrière les chatbots basés sur le texte comme ChatGPT et Claude. L'IA visuelle a progressé plus rapidement discrètement, et Dai pense qu'elle est proche d'un tournant.

La valorisation pré-amorçage de 300 millions de dollars, rapportée en premier par TechCrunch AI, est frappante car le stade pré-amorçage est normalement la toute première étape du financement, quand une entreprise n'est guère plus qu'une équipe fondatrice et un argumentaire. Une valorisation à neuf chiffres à ce stade reflète le poids énorme que les investisseurs accordent aux antécédents personnels de Dai plutôt qu'à un produit qu'ils pourraient tester.

Qu'est-ce que cela signifie pour les gens ordinaires ?

Pour la plupart des gens, l'IA visuelle est déjà silencieusement présente : elle alimenta la reconnaissance faciale qui déverrouille votre téléphone, les systèmes qui scannent les bagages aux aéroports, et les outils qui aident les médecins à lire les scanners médicaux. Si la thèse de Dai est correcte, la prochaine vague sera bien plus capable. Pensez à des logiciels qui peuvent regarder une vidéo et répondre à des questions détaillées à son sujet, ou à des outils qui aident un propriétaire de magasin à suivre automatiquement l'inventaire à partir d'un flux vidéo de caméra de sécurité.

Rien de tout cela n'est disponible de la part de l'entreprise de Dai pour l'instant. Ce qui existe actuellement, c'est une équipe bien financée avec un pedigree de recherche solide et une direction claire. Le produit reste à construire.

Pour quiconque observe l'industrie de l'IA, le chiffre titre importe moins que le signal qu'il envoie. Les investisseurs sont disposés à placer des paris énormes sur des chercheurs ayant une expertise approfondie, même sans rien à montrer encore. Cela dit quelque chose sur la direction que prend la concurrence en IA : vers des personnes qui ont passé des années à comprendre la science, pas seulement à développer des logiciels rapidement.