Un laboratoire d’IA appelé Fundamental est sorti furtif jeudi, proposant un nouveau modèle de base pour résoudre un vieux problème : comment tirer des enseignements des énormes quantités de données structurées produites par les entreprises. En combinant les anciens systèmes d’IA prédictive avec des outils plus contemporains, l’entreprise pense pouvoir remodeler la manière dont les grandes entreprises analysent leurs données.
« Bien que les LLM soient excellents pour travailler avec des données non structurées, comme le texte, l’audio, la vidéo et le code, ils ne fonctionnent pas bien avec des données structurées comme les tableaux », a déclaré le PDG Jeremy Fraenkel à TechCrunch. « Avec notre modèle Nexus, nous avons construit le meilleur modèle de base pour gérer ce type de données. »
L’idée a déjà suscité un grand intérêt de la part des investisseurs. La société sort de la furtivité avec un financement de 255 millions de dollars pour une valorisation de 1,2 milliard de dollars. L’essentiel de cette somme provient du récent cycle de série A de 225 millions de dollars mené par Oak HC/FT, Valor Equity Partners, Battery Ventures et Salesforce Ventures ; Hetz Ventures a également participé à la série A, avec un financement providentiel du PDG de Perplexity, Aravind Srinivas, du co-fondateur du Brex, Henrique Dubugras, et du PDG de Datadog, Olivier Pomel.
Appelé grand modèle tabulaire (LTM) plutôt qu’un grand modèle de langage (LLM), le Nexus de Fundamental rompt avec les pratiques contemporaines de l’IA de plusieurs manières significatives. Le modèle est déterministe – c’est-à-dire qu’il donnera la même réponse à chaque fois qu’une question donnée lui sera posée – et ne repose pas sur l’architecture de transformateur qui définit les modèles de la plupart des laboratoires d’IA contemporains. Fundamental l’appelle un modèle de base car il passe par les étapes normales de pré-formation et de réglage fin, mais le résultat est quelque chose de profondément différent de ce qu’un client obtiendrait en s’associant avec OpenAI ou Anthropic.
Ces différences sont importantes car Fundamental poursuit un cas d’utilisation dans lequel les modèles d’IA contemporains échouent souvent. Étant donné que les modèles d’IA basés sur Transformer ne peuvent traiter que les données qui se trouvent dans leur fenêtre contextuelle, ils ont souvent du mal à raisonner sur des ensembles de données extrêmement volumineux, par exemple en analysant une feuille de calcul contenant des milliards de lignes. Mais ce type d’énorme ensemble de données structurées est courant dans les grandes entreprises, créant une opportunité significative pour les modèles capables de gérer cette échelle.
Selon Fraenkel, il s’agit d’une énorme opportunité pour Fundamental. Grâce à Nexus, l’entreprise peut apporter des techniques contemporaines à l’analyse du Big Data, offrant quelque chose de plus puissant et plus flexible que les algorithmes actuellement utilisés.
« Vous pouvez désormais avoir un seul modèle pour tous vos cas d’utilisation, vous pouvez donc désormais augmenter massivement le nombre de cas d’utilisation que vous abordez », a-t-il déclaré à TechCrunch. « Et dans chacun de ces cas d’utilisation, vous obtenez de meilleures performances que ce que vous pourriez obtenir autrement avec une armée de data scientists. »
Cette promesse a déjà donné lieu à un certain nombre de contrats très médiatisés, notamment des contrats à sept chiffres avec des clients Fortune 100. La société a également conclu un partenariat stratégique avec AWS qui permettra aux utilisateurs d’AWS de déployer Nexus directement à partir d’instances existantes.
