Les PDG de startups israéliennes expliquent comment ils visent à rendre l’IA meilleure, moins chère et plus rapide

Moshe Tanach, fondateur et PDG du pionnier israélien de l’intelligence artificielle NeuReality, compare l’IA à une voiture de course entravée.

Avec tout son potentiel libéré. L’IA s’annonce aussi révolutionnaire que l’introduction de l’informatique personnelle et la commercialisation d’Internet. McKinsey qualifie l’IA générative de « prochaine frontière de productivité » et prévoit qu’elle ajoutera des milliards de dollars chaque année à l’économie mondiale.
Mais pour l’instant, le coût des puces et l’infrastructure constituent des obstacles majeurs à la réalisation des immenses possibilités de la technologie, explique Tanach.

« C’est comme si vous vouliez remplacer le moteur de votre voiture par un moteur de Formule 1, mais votre voiture ne suivra pas la puissance », a déclaré Tanach à « Investing in AI », un événement en ligne organisé par OurCrowd, la plateforme d’investissement basée à Jérusalem. startups.

Les PDG de quatre startups de pointe en matière d’IA – NeuReality, One AI, Hailo et PolyN Technology – ont discuté des derniers développements en matière de technologie d’IA avant de répondre aux questions d’un public mondial d’investisseurs. L’événement est désormais disponible en streaming via la plateforme OurCrowd.

OurCrowd a également lancé un fonds AI, permettant aux investisseurs de participer à une gamme de startups prometteuses alors qu’elles opèrent encore en tant qu’entreprises privées.

NeuReality a décidé de réduire les coûts d’infrastructure et d’améliorer considérablement les performances en remaniant l’architecture de l’IA pour « la rendre facile, abordable et plus rapide », permettant à l’IA d’être déployée « partout où elle peut faire la différence », explique Tanach.

La technologie de l’entreprise permet à plusieurs puces d’IA de fonctionner en parallèle pour éviter facilement les goulots d’étranglement du système.

La puce NR1 centrée sur l’IA de NeuReality a passé l’assurance qualité et est passée à la fabrication, créant ainsi le premier serveur au monde centré sur l’IA sur puce. La puce a démontré des performances 10 fois supérieures au même coût par rapport aux systèmes conventionnels centrés sur le processeur.

Le marché cible de NeuReality est constitué des fournisseurs de services cloud ou de toute grande entreprise « qui utilise l’IA à grande échelle et qui souffre du coût de l’infrastructure et de la complexité liée à l’exploitation des processeurs de prochaine évolution pour l’apprentissage en profondeur », explique Tanach.

Inefficace, inexact

L’IA générative comme Chat GPT ou Bard de Google sont des outils formidables pour les particuliers, mais ils sont inefficaces pour les entreprises. Les matériaux qu’ils produisent sont souvent inexacts. Les systèmes eux-mêmes ne sont pas suffisamment privés, efficaces, évolutifs ou sécurisés pour être utilisés par les entreprises.

One AI permet aux entreprises de déployer rapidement des capacités d’IA de pointe dans leurs produits et services. Sa plateforme propose une IA pré-entraînée pour les usages professionnels courants. La technologie est optimisée pour la vitesse, l’évolutivité et la rentabilité, tout en contribuant à prévenir les contenus biaisés ou préjudiciables.

La technologie OneAgent de One AI répond uniquement en utilisant des données internes à jour, avec une vérification des faits intégrée. Et ses analyses linguistiques fournissent des informations structurées sur les actions, les entités commerciales et les métadonnées.

« Il existe une idée fausse très répandue selon laquelle l’IA est quelque chose qu’il suffit de déployer et qui fonctionne », déclare Amit Ben, cofondateur et PDG de One AI, un vétéran du secteur de l’IA. « Il est notoirement difficile de faire fonctionner l’IA à grande échelle, avec une grande précision et dans le cadre de déploiements à forte valeur ajoutée. La plupart des entreprises ne parviennent pas réellement à produire avec leur IA.

C’est la première année de ventes de One AI et ses revenus augmentent rapidement.

« Notre IA est considérablement plus efficace, tant en termes de performances que de coûts », déclare Ben.

Traitement des bords

Une grande partie de l’informatique IA se produit dans de grands centres de données. Mais il existe également un besoin de traitement sur l’appareil lui-même – y compris pour les véhicules semi-autonomes qui ont besoin de données de trafic en temps réel, ou d’une technologie de reconnaissance faciale sur un smartphone.

L’informatique IA sur les appareils utilise des puces de traitement de pointe, mais les puces existantes n’ont pas assez de puissance pour l’informatique IA de haut niveau. Hailo a développé des accélérateurs d’IA spécialisés pour les appareils de pointe afin de répondre à la demande croissante.

« Nous nous concentrons sur la périphérie », où les appareils sont déployés à grande échelle, par dizaines de milliers, voire par millions, déclare Orr Danon, fondateur et PDG de Hailo. « Nous pensons, comme beaucoup d’autres, qu’il s’agit de la plus grande source de croissance du marché dans les années à venir. »

Danon s’attend à ce que les revenus de Hailo augmentent considérablement cette année.

L’architecture révolutionnaire de l’entreprise permet aux appareils intelligents d’effectuer des tâches sophistiquées d’apprentissage profond en périphérie sans avoir recours à de grands centres de données coûteux et consommant d’énormes quantités d’énergie.

Internet des objets

Les puces sont conçues pour des applications dans de nombreux domaines, notamment la sécurité, la vente au détail, l’automatisation industrielle, l’automobile et l’Internet des objets connectés ou IoT.

Danon prédit une autre vague d’adoption et de mise en œuvre de l’IA au cours des deux prochaines années, poussée depuis le cloud et proliférant à la périphérie.

« On voit déjà des leaders de l’industrie en parler, et les applications arrivent », explique Danon.
PolyN Technology, une société de semi-conducteurs sans usine, crée une puce de traitement de pointe encore plus petite pour fonctionner avec les appareils portables et autres petits appareils.

Utilisant des circuits analogiques qui imitent le cerveau, PolyN permet une conversion rapide et facile des réseaux neuronaux entraînés en minuscules puces de silicium IA avec une consommation d’énergie ultra-faible et une faible latence.

Moindre coût

Cela permet d’effectuer des calculs d’IA directement sur un appareil, sans avoir besoin d’envoyer des données vers le cloud ou un serveur distant.

Les puces d’IA analogiques offrent une précision dépassant celle des puces de traitement du signal numérique utilisées dans les centres de données alimentant les plates-formes d’IA générative, à un coût bien inférieur. Ils peuvent également être hautement personnalisés pour toute application spécifique.

« Tous les autres acteurs représentés sur le marché construisent des cœurs de processeur fixes », déclare Alexander Timofeev, PDG et fondateur de PolyN. « Mais lorsque vous créez un réseau neuronal et que vous l’entraînez, vous ne savez pas quelle taille finale vous obtiendrez. Et pour une puce fixe, c’est un problème. Pour certaines applications, c’est trop gros, pour d’autres, c’est trop petit. Nous n’avons pas ce problème. Étant donné que nous générons le noyau à partir du modèle final, nous l’adaptons toujours à la taille du modèle final. C’est notre idée fondamentalement nouvelle.

Goodyear est un client clé pour cette puce, qui peut être intégrée dans les pneus pour détecter l’état de la surface et l’état du pneu lui-même. PolyN collabore également avec Infineon, un leader mondial des solutions semi-conductrices pour la gestion de l’énergie, la mobilité intelligente et les communications. Une grande marque mondiale de télévision a commandé un prototype et prévoit un lancement.

PolyN cible « de vrais acteurs qui connaissent les exigences marketing et peuvent définir les exigences des produits », explique Timofeev.

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