Robust Intelligence lève 30 millions de dollars de série B pour tester les modèles d’IA – TechCrunch

Robust Intelligence, une startup d’IA qui aide les entreprises à tester leurs modèles d’IA et à les empêcher d’échouer, a annoncé aujourd’hui avoir levé un tour de financement de 30 millions de dollars de série B dirigé par Tiger Global. L’ancien investisseur Sequoia, qui a dirigé le cycle de série A de la société, ainsi que Harpoon Venture Capital et Engineering Capital ont également participé à ce cycle sursouscrit.

La société a été co-fondée par Yaron Singer, professeur titulaire d’informatique et de mathématiques appliquées à l’Université de Harvard, et son ancien étudiant Kojin Oshiba.

Yaron Singer, PDG de Robust Intelligence. Crédits image : Intelligence robuste

« L’IA a été cette entreprise académique », a déclaré Singer. « Quand je faisais mes études supérieures, c’était une discipline académique – c’était une vision. Et puis est venu Internet, les données, Google et le traitement des données – et puis il a réalisé son potentiel en l’espace de sept ou huit ans. Maintenant, nous essayons d’être aussi rigoureux que nous le sommes avec le développement de logiciels, ce que l’humanité fait depuis 60 ans, n’est-ce pas ? Nous essayons de rattraper l’IA et c’est un tout autre animal.

Comme l’a noté Singer, étant donné sa nature statistique, l’IA peut présenter un comportement inattendu. À la base, la mission de Robust Intelligence est alors d’éliminer ces erreurs d’IA.

Pour ce faire, la société propose à ses utilisateurs ce qu’elle appelle le moteur de modèle d’intelligence robuste (RIME), avec ce qui est essentiellement un pare-feu d’IA en son cœur. Ce pare-feu enveloppe les modèles d’IA d’une entreprise et la protège des erreurs en testant constamment ces modèles.

« Si vous avez un modèle d’IA et que vous avez des données, d’un simple clic, vous exécutez des tests de résistance. Nous testons automatiquement les données et vos modèles d’IA, à la fois avant que le modèle n’entre en production, ainsi que pendant qu’il est en production », a déclaré Singer. L’idée ici est de trouver automatiquement les modes de défaillance d’un modèle donné, mais aussi de détecter des problèmes tels que la dérive des données et les problèmes associés.

Crédits image : Intelligence robuste

Ce qui est intéressant ici, c’est que le pare-feu d’IA lui-même est un modèle d’IA qui prédit si un point de données conduira à une mauvaise prédiction. « C’est l’un des problèmes les plus difficiles que nous résolvons en matière d’IA et d’apprentissage automatique », a expliqué Singer.

« J’ai d’abord été exposé aux capacités de Robust Intelligences au cours du développement initial de l’entreprise », a déclaré John Curtius, partenaire de Tiger Global. « Après avoir vu l’entreprise et son produit se développer au cours de l’année écoulée, il est devenu évident que les offres Robust Intelligences changent le visage de la fiabilité de l’IA, et je savais que Tiger Global pouvait aider à fournir des ressources clés. »

La société prévoit d’utiliser le nouveau financement pour étendre ses opérations de vente, mais la majorité ira aux produits et à l’ingénierie.