Ensemble obtient 3,3 millions de dollars en financement initial pour améliorer la qualité des données en IA
La startup de machine learning Ensemble a réussi à lever 3,3 millions de dollars en financement semence pour résoudre le problème crucial de la qualité des données dans l'intelligence artificielle. Ce tour de financement a été dirigé par Salesforce Ventures, avec la participation de M13, Motivate et Amplo.
Les fondateurs Alex Reneau et Zach Albertson développent une méthode innovante de représentation des données, visant à améliorer les performances des modèles de machine learning sans nécessiter de données supplémentaires abondantes ni d'architectures complexes.
Déverrouiller des relations de données cachées grâce à la technologie « matière noire »
« Notre approche s'attaque aux relations cachées et aux informations manquantes dans votre ensemble de données, ce qui améliore les performances du modèle », a déclaré le PDG Alex Reneau lors d'une interview exclusive. « Nous permettons à nos clients de tirer le meilleur parti de leurs données, même lorsqu'elles sont rares ou complexes, facilitant ainsi un entraînement efficace des modèles avec des informations limitées. »
La technologie propriétaire « matière noire » d’Ensemble s'intègre dans le processus de machine learning, entre l'ingénierie des fonctionnalités et l'entraînement des modèles. Elle génère des représentations de données enrichies qui révèlent des schémas latents, rendant gérables des problèmes précédemment insolubles.
Relever les défis de l'adoption de l'IA en entreprise
Cette approche innovante arrive à un moment opportun, car de nombreuses organisations rencontrent des obstacles à l’adoption de l’IA en raison de préoccupations concernant la qualité des données. Caroline Fiegel, investisseuse chez Salesforce Ventures, a souligné : « Au cours des 12 à 24 derniers mois, nous avons observé un ralentissement de l'adoption de l'IA en entreprise. Des données disparates et de mauvaise qualité, souvent entachées de données personnelles, représentent un obstacle majeur. »
La technologie d’Ensemble détient un potentiel significatif dans divers secteurs. L'entreprise collabore actuellement avec des clients dans la biotechnologie et la technologie publicitaire, produisant des résultats prometteurs, comme la prédiction des interactions virus-hôte dans le microbiome intestinal.
Élargir les horizons du machine learning
Reneau a souligné l'accent mis par Ensemble sur les capacités transformationnelles : « Nous privilégions les cas où le machine learning réalise ce qui était auparavant impossible. » Il a précisé que l'objectif n'est pas seulement d'améliorer les tâches humaines, mais d’offrir des solutions que les humains ne peuvent pas encore atteindre.
Ce financement permettra d'accélérer le développement des produits, d'élargir l'équipe et d'améliorer les efforts de mise sur le marché. Avec l'évolution du paysage de l'IA, Ensemble se voit comme un fournisseur technologique clé.
« Avec les avancées continues dans les modèles et un paysage de données en constante évolution, notre approche axée sur la recherche nous positionne pour un succès à long terme », a ajouté Reneau.
Salesforce Ventures estime que cet investissement s'aligne sur sa thèse sur le rôle essentiel des données dans l'adoption de l'IA. Fiegel a déclaré : « La confiance dans l’IA aujourd'hui repose sur les résultats, et savoir qu'Alex et Zach partagent cette vision nous enthousiasme. »
Alors que les entreprises font face aux défis de l'échelle de l'IA, l'accent mis par Ensemble sur la qualité des données pourrait devenir un facteur déterminant. Le parcours de l'entreprise sera étroitement suivi par l'industrie technologique et le monde des affaires alors qu'elle s'attaque à l'un des obstacles majeurs de l’IA.
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