Une startup d'un milliard de dollars avec une vision différente de l'IA

Une IA qui « voit » le monde : le pari à 1 milliard de dollars de Yann LeCun

Yann LeCun, l'un des "parrains" de l'IA moderne et ancien responsable de l'IA chez Meta, a lancé une nouvelle start-up appelée AMI (Advanced Machine Intelligence). Elle a levé 1 milliard de dollars lors de son tour de table initial, avec des investisseurs comme Nvidia, Jeff Bezos, Samsung et Xavier Niel. AMI se distingue des grands modèles de langage en développant une IA capable de "voir" et comprendre le monde différemment.

Anciens chercheurs d'Anthropic en discussion pour lever des fonds pour une nouvelle startup évaluée à 1 milliard de dollars

Des anciens chercheurs d'Anthropic discutent de levées de fonds de 175 millions de dollars à une valorisation de 1 milliard de dollars pour une nouvelle startup, Mirendil, visant la recherche et le développement AI dans des domaines scientifiques comme la biologie et les sciences des matériaux. Firmes de capital-risque Andreessen Horowitz et Kleiner Perkins envisagent de co-diriger cette ronde. Malgré les départs de chercheurs d'OpenAI, Google et Meta, Anthropic a vu relativement peu de départs de son équipe de recherche.

Comment la distillation de connaissances condense l'intelligence d'ensemble en un seul modèle IA

La distillation de connaissances est une technique de compression de modèles d'intelligence artificielle qui permet de transférer le savoir acquis par un grand modèle, ou un ensemble de modèles, vers un modèle plus petit et plus rapide. Dans l'expérience présentée, les chercheurs ont entraîné un ensemble de 12 modèles distincts jouant le rôle d'enseignant collectif, puis ont distillé leur intelligence combinée dans un seul modèle étudiant, plus léger. Le pipeline complet est construit en Python avec PyTorch sur un jeu de données synthétique de classification binaire (5 000 exemples, 20 variables), représentatif de problèmes concrets comme la prédiction de clics publicitaires. La clé du processus réside dans l'utilisation des sorties probabilistes "soft" de l'ensemble enseignant, avec une mise à l'échelle par température, plutôt que les simples étiquettes binaires du jeu de données. Résultat : le modèle étudiant récupère 53,8 % de l'avantage de précision de l'ensemble, avec une compression de facteur 160. Pour l'industrie, cette approche répond à un problème fondamental du déploiement en production : les ensembles de modèles sont précis mais trop lents et trop coûteux pour répondre à des contraintes de latence réelles. Un modèle seul, distillé depuis un ensemble de 12 réseaux, peut être servi en temps réel là où l'ensemble original serait inutilisable. La valeur ne vient pas seulement de la réduction de taille, mais de la qualité du signal transmis : les distributions de probabilité de l'enseignant portent une information bien plus riche que les étiquettes brutes, permettant à l'étudiant d'apprendre des nuances que l'entraînement standard ne capturerait pas. Cette technique est aujourd'hui centrale dans la mise en production des grands modèles de langage et des systèmes de vision par ordinateur, où des modèles comme DistilBERT ou les versions compressées de LLaMA sont directement issus de cette logique. La distillation de connaissances a émergé des travaux pionniers de Geoffrey Hinton et ses collègues chez Google en 2015, initialement pour compresser des ensembles en réseaux uniques. Depuis, elle est devenue un pilier de l'ingénierie ML à l'échelle : chaque fois qu'un modèle de recherche trop lourd doit être rendu opérationnel, la distillation est l'une des premières pistes explorées. L'enjeu est stratégique, les entreprises qui maîtrisent cette compression peuvent déployer des capacités de niveau "grand modèle" sur des infrastructures standard, réduisant drastiquement les coûts de calcul. Avec la prolifération des LLM de plusieurs centaines de milliards de paramètres, la distillation est devenue incontournable pour rendre l'IA générative accessible sur des appareils embarqués, des API à faible latence, ou des environnements edge où la puissance de calcul est limitée.

💬 La distillation de connaissances, c'est pas nouveau, Hinton 2015, DistilBERT, tout ça. Ce qui est bien expliqué ici, c'est pourquoi les soft labels avec la mise à l'échelle par température font toute la différence par rapport à un entraînement classique : l'élève apprend les nuances de l'enseignant, pas juste ses réponses binaires. Facteur 160 de compression avec 53% de l'avantage récupéré, c'est le genre de ratio qui explique pourquoi chaque labo qui sort un gros modèle sort aussi une version distillée dans les semaines qui suivent.

L'IA d'un jeune professionnel détecte des troubles de santé mentale

Abhishek Appaji, professeur associé en ingénierie de l'électronique médicale au B.M.S. College of Engineering de Bengaluru, en Inde, vient d'être désigné lauréat du prix IEEE Theodore W. Hissey Outstanding Young Professional Award 2026, qui sera remis ce mois-ci lors de la cérémonie IEEE Honors à New York. Membre senior de l'IEEE, ce chercheur de 36 ans a consacré sa carrière au développement d'outils diagnostiques alimentés par l'intelligence artificielle destinés aux communautés les moins bien desservies. Parmi ses réalisations déployées dans des zones reculées de l'Inde figurent une machine d'analyse rétinienne capable de détecter diverses pathologies, ainsi qu'un lit connecté surveillant en continu les constantes vitales des patients. Il est également co-fondateur de Glucotek, une startup basée à Brisbane, en Australie, née d'un bootcamp entrepreneurial au MIT en 2017, dont l'objectif initial était de mettre au point un dispositif non invasif de mesure de la glycémie pour gérer le diabète gestationnel. L'impact de ses travaux dépasse largement le cadre académique. En ciblant délibérément les populations éloignées des grands centres hospitaliers, Appaji cherche à combler le fossé entre innovation technologique et accès aux soins. Ses outils permettent à des médecins généralistes ou à du personnel paramédical de réaliser des diagnostics qui nécessitaient auparavant des équipements coûteux ou des spécialistes absents de ces régions. Sa thèse de doctorat, soutenue à l'Université de Maastricht aux Pays-Bas et portant sur les méthodes computationnelles d'analyse des vaisseaux rétiniens, ouvre une piste diagnostique particulièrement prometteuse : les altérations microvasculaires visibles dans la rétine refléteraient les changements neurovasculaires associés à des troubles psychiatriques comme la schizophrénie ou le trouble bipolaire, offrant potentiellement un moyen de dépistage non invasif de ces conditions. Le parcours d'Appaji illustre une tendance de fond dans la recherche en santé numérique : l'exploitation de l'IA et du deep learning pour transformer des signaux biologiques subtils en outils diagnostiques accessibles et précis. Formé en Inde avant de passer par le MIT et Maastricht, il incarne le profil du chercheur-entrepreneur capable de faire le pont entre laboratoire et marché. Son engagement bénévole au sein de l'IEEE Young Professionals Bangalore Section, où il a mis en place des programmes de mentorat et des ateliers technologiques, témoigne d'une vision plus large : former la prochaine génération d'ingénieurs à produire un impact concret. Alors que les systèmes de santé des pays à revenus intermédiaires cherchent à intégrer l'IA sans exploser leurs budgets, les approches développées par Appaji pourraient servir de modèle pour une médecine de précision véritablement inclusive.