Mirendil signe un accord majeur avec Google Cloud pour une IA capable de s’améliorer elle-même

Le laboratoire d’intelligence artificielle Mirendil a conclu un accord de partenariat stratégique pluriannuel avec Google Cloud afin d’étendre ses recherches sur l’intelligence artificielle capable de s’améliorer elle-même. Selon les informations exclusives de TechCrunch, la valeur de l’accord dépasse 100 millions de dollars. Il illustre clairement deux tendances majeures du marché technologique actuel : les géants du cloud attirent les start-up grâce à d’importants engagements en matière d’infrastructure, tandis que les entreprises d’IA cherchent à s’assurer l’accès à de vastes capacités de calcul. Techcrunch.com rapporte l’information.

Selon Behnam Neyshabursh, fondateur et directeur général de Mirendil, le montant de l’accord représente environ la moitié des fonds levés par la start-up lors d’un tour de financement d’amorçage (seed), réalisé fin juin dernier sur la base d’une valorisation de 1 milliard de dollars. Ce partenariat permettra à la jeune entreprise d’utiliser les puces TPU de Google ainsi que les NVIDIA GPU. La start-up bénéficiera également de clusters d’entraînement gérés sur mesure pour travailler sur ses systèmes d’intelligence artificielle.

Amélioration récursive et perspectives d’avenir

L’équipe de Mirendil espère que l’intelligence artificielle qu’elle développe pourra, avec le temps, accomplir le travail d’un laboratoire d’IA de premier plan dans son ensemble. Cette idée, appelée amélioration récursive de soi, signifie que les systèmes se perfectionnent eux-mêmes de manière itérative. Il convient de souligner que de grands laboratoires comme Anthropic, où les fondateurs de Mirendil ont auparavant travaillé, explorent également cette voie. Plusieurs start-up, notamment Recursive Superintelligence et Ricursive Intelligence, ont aussi été créées récemment avec des objectifs similaires.

Selon les représentants de la start-up, ce processus contribuera à automatiser une grande partie de la recherche scientifique et de l’intelligence artificielle, tout en permettant aux scientifiques de réaliser des avancées significatives dans des domaines tels que la médecine, la biologie et la science des matériaux. Behnam Neyshabur est convaincu que l’intelligence artificielle pourra imiter la capacité des scientifiques humains à explorer de nouvelles orientations, à accumuler des connaissances et de l’expérience, puis à améliorer progressivement ses performances.

Optimisation de la puissance de calcul et des coûts

Cependant, l’entraînement d’une intelligence artificielle capable de s’améliorer elle-même exige d’immenses capacités de calcul. Selon Harsh Mehta, cofondateur du laboratoire, l’entraînement des modèles modernes repose de plus en plus sur l’affectation des charges de travail appropriées au matériel adapté.

Grâce à la flexibilité des différents processeurs et accélérateurs proposés par Google, l’entreprise peut associer les charges de travail au matériel le plus approprié. Cela permet de réduire considérablement les coûts, non seulement pour Mirendil, mais aussi pour les clients qui utilisent ses systèmes.