Thore Graepel, l'un des chercheurs derrière AlphaGo qui a quitté Alphabet plus tôt cet été, lève des dizaines de millions de dollars pour une nouvelle startup appelée Metis Reasoning, selon un rapport de Bloomberg publié cette semaine. Cette augmentation, provenant d'un petit groupe initial de bailleurs de fonds, est la dernière d'une vague d'entreprises en expansion rapide fondées par des anciens de DeepMind qui parient que le prochain bond en avant dans l'IA ne viendra pas de modèles de langage plus vastes mais de systèmes capables de planifier, d'agir et d'apprendre de leur propre expérience.

Bloomberg rapporte que la structure et la taille du financement pourraient encore changer et que Metis Reasoning pourrait lever une tranche supplémentaire de centaines de millions de dollars à une valorisation plus élevée lors d'un cycle ultérieur. Pour plus de contexte sur cette histoire, consultez notre couverture de l'industrie de l'IA.

Ce que le raisonnement métis construit

Les détails sur l'entreprise restent rares, mais les grandes lignes proviennent des propres documents de la startup cités par Bloomberg. Selon son site Internet, Metis Reasoning travaille sur une intelligence artificielle capable de répondre à des problèmes inconnus et de choisir une action, avec des applications en robotique, en science et en ingénierie. La propre description du projet de Graepel décrit l'ambition d'apporter le raisonnement de type AlphaGo à l'IA de pointe, afin que les machines puissent planifier et agir dans l'incertitude.

La distinction avec les systèmes d’IA traditionnels est fondamentale. Un grand modèle de langage prédit le mot suivant à partir d’un texte écrit par un humain. Les systèmes Metis Reasoning et ses pairs cherchent à apprendre de leurs propres actions et à évaluer ce qu'il faut faire avant de le faire - un paradigme enraciné dans l'apprentissage par renforcement, la méthode dans laquelle l'IA s'améliore par essais et erreurs plutôt qu'en imitant des exemples humains.

Les références de Graepel donnent du poids au pari. Il était l'un des chercheurs derrière AlphaGo, le système phare de DeepMind qui maîtrisait le jeu de Go grâce au jeu autonome et à l'apprentissage par renforcement, et il a passé plus d'une décennie chez Google DeepMind avant de partir cet été pour fonder l'entreprise.

La diaspora DeepMind lève des milliards

Metis Reasoning entre dans un segment de marché qui a connu des flux de capitaux extraordinaires ces derniers mois, en grande partie provenant de personnes ayant la même histoire d'origine londonienne.

David Silver, qui dirigeait l'équipe d'apprentissage par renforcement de DeepMind, a levé 1,1 milliard de dollars pour une valorisation de 5,1 milliards de dollars en avril pour sa startup Ineffable Intelligence, selon TechCrunch, avec Sequoia et Lightspeed co-dirigeant le cycle et Nvidia et Google parmi les participants, a rapporté CNBC. Yann LeCun, quittant Meta, a levé 1,03 milliard de dollars pour une valorisation pré-monétaire de 3,5 milliards de dollars en mars pour AMI Labs, qui construit des modèles mondiaux – des systèmes qui prédisent comment un environnement réagira à une action, permettant à un robot de comparer les options avant de bouger, comme TechCrunch et un article du Forum économique mondial ont décrit le concept.

Plus près de chez nous, Emulate, fondée en août par trois vétérans de DeepMind, est en pourparlers pour lever jusqu'à 700 millions de dollars pour une valorisation de 3,7 milliards de dollars, a rapporté PYMNTS la semaine dernière. Cela en ferait le troisième laboratoire à sortir des bureaux de DeepMind à Londres cette année avec des centaines de millions de dollars de financement.

Pourquoi les investisseurs regardent au-delà des LLM

Le fil conducteur de ces projets est la thèse selon laquelle les lois d’échelle qui ont donné naissance aux chatbots d’aujourd’hui ne produiront pas, à elles seules, des machines capables d’agir de manière fiable dans le monde physique et scientifique. La robotique, la découverte de médicaments, la conception technique et la recherche scientifique nécessitent toutes des systèmes capables de gérer des situations inhabituelles, d'élaborer des plans et de tirer des leçons des conséquences de leurs actions – des capacités qu'AlphaGo a démontrées dans un domaine restreint il y a près de dix ans et que des startups comme Metis Reasoning visent désormais à généraliser.

Bloomberg note également une innovation financière accompagnant la vague de talents : les levées de fonds par tranches, au cours desquelles les capitaux sont levés par étapes, se multiplient parmi les startups de l'IA. Les nouveaux laboratoires utilisent une valorisation globale élevée pour signaler la confiance et attirer les talents, tandis que la division du cycle permet aux premiers bailleurs de fonds d'acheter à un prix inférieur avant que les investisseurs ultérieurs n'obtiennent une hausse. La structure de Metis Reasoning – une augmentation initiale modeste avec un suivi potentiel de centaines de millions – correspond exactement à ce modèle.

Le côté risque du grand livre est également clair. Aucune de ces sociétés n’a encore commercialisé de produit justifiant sa valorisation, et l’écart entre la démonstration de capacités de planification dans des benchmarks et leur déploiement dans la robotique ou la science reste large. Comme le dit PYMNTS dans sa couverture, une valorisation fixée sur un nom ne porte aucun ancrage jusqu'à ce qu'un produit en obtienne un.

Pourtant, avec l'augmentation de Graepel, la migration de la direction de l'apprentissage par renforcement de DeepMind vers des laboratoires indépendants est désormais effectivement terminée, et les investisseurs ont indiqué qu'ils étaient prêts à financer un deuxième acte pour le paradigme qui a déclenché le boom de l'IA moderne. La capacité de Metis Reasoning à convertir le manuel éprouvé d'AlphaGo en produits commerciaux déterminera si cette confiance était de la prévoyance ou de l'écume. Pour une couverture continue de la course au financement qui remodèle l’IA, suivez notre section d’actualités sur les startups de l’IA.

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