Multiverse Computing : Une Révolution dans le Monde de l’IA
Dans un monde de plus en plus dominé par l’ intelligence artificielle (IA) , la nécessité de rendre cette technologie plus efficace et accessible n’a jamais été aussi pressante. C’est précisément l’objectif de Multiverse Computing , une startup espagnole qui s’impose progressivement comme une figure incontournable de l’industrie de l’IA. À sa tête, des visionnaires tels que Román Orús, Enrique Lizaso Olmos, Samuel Mugel, et Alfonso Rubio, qui célèbrent leurs récentes réussites.
Une levée de fonds significative
Récemment, Multiverse Computing a clôturé une ronde de financement de 189 millions d’euros (215 millions de dollars). Cette levée de fonds, baptisée Série B, est dirigée par Bullhound Capital , avec la participation de plusieurs autres investisseurs notables, dont HP Tech Ventures, SETT, et Santander Climate VC. En mars, l’entreprise avait déjà reçu un soutien financier de 67 millions d’euros de la part du Gouvernement espagnol .
Une approche novatrice de l’inférence IA
Alors que les grandes entreprises technologiques dominent le secteur en investissant massivement dans des centres de données pour former des modèles de langage ( LLM ), l’ inférence IA , c’est-à-dire l’utilisation de ces modèles par les utilisateurs, devient de plus en plus cruciale. Des études prévoient que le marché de l’inférence IA pourrait atteindre 106 milliards de dollars d’ici 2025. Multiverse Computing vise à obtenir une part importante de ce marché grâce à sa technologie unique.
CompactifAI : Une technologie révolutionnaire
Le produit phare de Multiverse Computing est CompactifAI , une technologie de compression qui transforme des modèles IA très volumineux en versions plus petites et efficaces. Cette innovation permet non seulement de réduire la taille des modèles , mais aussi d’optimiser leur exécution , économisant ainsi des ressources précieuses accompagnées d’un gain de temps lors de l’inférence.
Le mécanisme de compression
Román Orús, le directeur scientifique de l’entreprise, a dirigé un étude en mai 2024, explorant le concept des réseaux tensoriels , inspirés de l’informatique quantique, pour comprimer ces modèles. Cette méthode consiste à décomposer les matrices de poids des réseaux neuronaux en conservant uniquement les valeurs les plus significatives . En esencia, l’objectif est de supprimer les informations moins pertinentes pour ne garder que le nécessaire .
Impact sur la précision des modèles
Un doute légitime pourrait surgir : une telle compression n’induit-elle pas une perte de précision ? Effectivement, il y a une certaine dégradation qui peut néanmoins être contrôlée. Selon les révélations de Multiverse Computing, la dépendance à la précision dans les modèles compressés n’entraîne qu’une perte de 2 à 3 %, permettant ainsi de préserver l’essentiel de leur efficacité.
Un rendement optimal sur une taille réduite
Pour compenser potentiellement la réduction de la précision, un réentraînement rapide , appelé curation , est intégré au processus de compression. Ceci peut être répété plusieurs fois pour rafiner davantage la précision, conduisant à des modèles compressés jusqu’à 95% de leur taille originale tout en maintenant un rendement comparable.
Accessibilité accrue de l’IA
Selon les données fournies par Multiverse Computing, un modèle comme Llama 3.1 405B suppose un coût d’exploitation d’environ 390 000 dollars pour une exécution locale. Toutefois, avec CompactifAI, ce coût est réduit à 60 000 dollars , rendant l’IA plus accessible et moins gourmande en ressources.
Des modèles IA optimisés
Les solutions “slim” proposées par Multiverse Computing sont des versions comprimées des modèles Llama 3.3 70B ou Llama 4 Scout, promettant une exécution rapide sans compromettre la précision. Ces modèles peuvent être intégrés via la plateforme AWS ou être exécutés en mode on-premise , permettant ainsi une flexibilité d’utilisation. Les résultats sont saisissants : ces modèles sont de 4 à 12 fois plus rapides que leurs homologues non comprimés, réduisant ainsi le coût d’inférence de 50% à 80% .
En somme, Multiverse Computing offre une avancée majeure dans le domaine de l’IA, rendant cette technologie plus accessible, moins coûteuse et plus efficace. Avec des fondations solides et une vision claire, l’avenir s’annonce particulièrement prometteur pour cette startup innovante.