Pour beaucoup, ChatGPT et le train à la mode de l’IA générative signalent l’arrivée de l’intelligence artificielle dans le courant dominant. Mais s'il ne fait aucun doute qu'un changement sismique ces six derniers mois en termes de sensibilisation du public, la demande croissante en IA pourrait dépasser l'infrastructure requise pour alimenter la myriade de cas d'utilisation qui émergent – et c'est quelque chose que la startup allemande Qdrant cherche à répondre.

Fondée à Berlin en 2021, Qdrant cible les développeurs de logiciels d'IA avec un moteur de recherche vectorielle open source et une base de données pour les données non structurées, qui font partie intégrante du développement d'applications d'IA, en particulier en ce qui concerne l'utilisation de données en temps réel qui n'ont pas été catégorisés ou étiquetés.

Pour aider à approfondir sa technologie dans la sphère commerciale, Qdrant a annoncé aujourd'hui un financement de démarrage de 7,5 millions de dollars auprès de l'investisseur principal Unusual Ventures, avec la participation de 42cap, d'IBB Ventures et d'une poignée d'investisseurs providentiels, dont le co-fondateur de Cloudera, Amr Awadallah. Ceci s'ajoute au 2 millions d'euros (2,2 millions de dollars) de financement de pré-amorçage que Qdrant a levé l'année dernière.

Non structuré

Les bases de données vectorielles, pour les non-initiés, sont conçues pour stocker des données non structurées, comme des images, des vidéos et du texte, permettant aux personnes (et aux systèmes) de rechercher du contenu non étiqueté, ce qui est particulièrement important pour étendre les cas d'utilisation de grands modèles de langage (LLM) tels que comme GPT-4 (qui alimente ChatGPT).

Selon Gartner, les données non structurées constituent jusqu'à 90 % des nouvelles données générées dans l'entreprise et croissent trois fois plus vite que leurs équivalents structurés. Dans le même temps, le grande majorité des projets de recherche et développement (R&D) en IA ne parviennent jamais à la production, ce qui, selon Andre Zayarni, PDG et co-fondateur de Qdrant, est dû au manque d'outils adéquats – en fin de compte, être capable de connecter un LLM à des données non structurées en temps réel. peut ouvrir une multitude d’opportunités à tous ceux qui cherchent à créer des applications d’IA plus utiles.

« Les bases de données vectorielles sont l'extension naturelle de leurs capacités (LLM) », a expliqué Zayarni à fr.techtribune.net. « La plus grande limitation de GPT est qu'il « connaît » uniquement les événements qui se sont produits avant le moment où le modèle a été formé, mais s'il est connecté à une base de données vectorielle, la « mémoire » virtuelle d'un LLM peut être étendue avec des données en temps réel et données du monde réel.

Les investisseurs en ont également pris note. L'année dernière, une proposition similaire à Qdrant appelée Pinecone a récolté 28 millions de dollars, bien que Zayarni considère la fondation open source de Qdrant comme un argument de vente majeur pour les clients potentiels.

« Les ingénieurs font confiance à l'open source, et il sera difficile pour les logiciels propriétaires de rivaliser sur ce marché s'il existe un produit OSS avec une offre similaire, voire meilleure », a déclaré Zayarni.

Bien entendu, il existe déjà d’autres acteurs de l’open source, comme Zilliz, une startup qui commercialise la base de données vectorielles open source Milvus et qui a levé 60 millions de dollars l’année dernière. Et plus tôt ce mois-ci, Chroma a obtenu 18 millions de dollars de financement de démarrage pour développer sa base de données vectorielles open source « IA-native ».

Le fait que Qdrant ait désormais levé 7,5 millions de dollars en financement de démarrage en dit long sur la situation actuelle des investisseurs : toute technologie qui promet de contribuer à faire progresser l'IA et l'apprentissage automatique, et d'étendre ses capacités à tous les développeurs, est clairement une proposition attrayante.

Zayarni a déclaré que Qdrant a passé la majeure partie d'un mois à peaufiner son pitch-deck pour son cycle de financement de démarrage, et a reçu sa première feuille de conditions le deuxième jour après l'envoi de sa présentation, qui a été suivie d'une autre feuille de conditions deux jours après. que.

« Nous avions plus de 20 sociétés de capital-risque intéressées – presque toutes voulaient nous rejoindre en tant que co-investisseurs plus tard – et nous aurions très probablement reçu plus d'offres », a déclaré Zayarni. « Mais l'expérience approfondie d'Unusual Ventures en matière d'OSS (logiciels open source) et son modèle de partenaire opérationnel actif plutôt que de simple investisseur nous ont semblé incroyablement attrayants, nous avons donc décidé de les suivre. »

Les nouvelles de financement d'aujourd'hui surviennent quelques mois après Qdrant lancé c'est offre cloud géréeconçu pour aider les développeurs grâce à des déploiements en un clic, des mises à niveau de version automatisées, des sauvegardes et une interface d'administration de base de données qui sera bientôt lancée.

Grâce à cette nouvelle injection de liquidités, Zayarni a déclaré que Qdrant travaillait également sur un produit d'entreprise pouvant être hébergé sur site ou dans un cloud privé, qu'il prévoit de lancer plus tard cette année.