J’ai plongé en profondeur avec le co-fondateur et PDG de Covariant, Peter Chen, à ProMat l’autre semaine. Le timing était parfait ou terrible selon à qui vous demandez. Je suis sûr que les responsables de la communication de la startup sont ravis que j’écrive un suivi une semaine plus tard, à l’occasion d’un nouveau tour de table.
Quoi qu’il en soit, 75 millions de dollars est un chiffre difficile à ignorer, d’autant plus que l’extension de la série C porte la levée totale de la société d’IA à 222 millions de dollars. Les investisseurs existants, Radical Ventures et Index Ventures, ont mené la ronde, qui comprend également des investisseurs historiques (Office d’investissement du régime de pensions du Canada et Amplify Partners) et de nouveaux investisseurs (Gates Frontier Holdings, AIX Ventures et Northgate Capital). Ce cycle s’ajoute à une série C de 80 millions de dollars annoncée en juillet 2021.
« Cet investissement nous permet de développer davantage le Covariant Brain en tant que modèle de base plus performant et d’appliquer le Covariant Brain à encore plus de cas d’utilisation dans une grande variété de secteurs », a déclaré Chen à fr.techtribune.net. « Alors que la demande de commerce électronique continue de croître et que la résilience de la chaîne d’approvisionnement devient de plus en plus importante, nous avons réalisé d’énormes progrès avec les détaillants et les prestataires logistiques mondiaux, et nous sommes impatients de révéler bientôt plus de détails sur ces partenariats.
J’ai également eu droit à une démo de la technologie Covariant lors du salon le mois dernier. C’est assez impressionnant quand on sait ce qui se passe sous le capot pour alimenter son prélèvement et son placement. Au cœur du jeu logistique se trouve le Covariant Brain, qui construit une base de données massive de tailles, de formes et de matériaux d’emballages potentiels, basée sur des sélections réelles.
Dans notre conversation, Chen a utilisé l’IA générative/ChatGPT comme analogie. Il s’agit cependant plus qu’un simple lien ténu avec le dernier cycle de battage médiatique, puisque trois des quatre cofondateurs de l’équipe ont un lien direct avec OpenAI.
Chen dit :
Avant le récent ChatGPT, il existait de nombreuses IA de traitement du langage naturel. Recherche, traduction, détection des sentiments, détection du spam : il existait de nombreuses IA en langage naturel. L’approche avant GPT consiste, pour chaque cas d’utilisation, à y entraîner une IA spécifique, en utilisant un sous-ensemble de données plus petit. Regardez les résultats maintenant, et GPT supprime fondamentalement le domaine de la traduction, et il n’est même pas formé à la traduction. L’approche du modèle de base consiste essentiellement, au lieu d’utiliser de petites quantités de données spécifiques à une situation ou de former un modèle spécifique à une circonstance, formons un grand modèle généralisé de base sur beaucoup plus de données, afin que l’IA soit plus généralisée.
Le financement sera utilisé pour poursuivre le déploiement du système Covariant auprès des détaillants et des entreprises de logistique.
