Titre alternatif:Synthetaic affirme que les données d'IA sont comparables aux données réelles
- Synthetaic alevé 15 millions de dollarslors d'un tour de financement de série B co-dirigé par Lupa Systems et TitletownTech.
- La quantité de données d'images générées croît de manière exponentielle, ce qui souligne le besoin croissant de solutions d'IA avancées.
- La technologie de Synthetaic offre une approche transformatrice de l'entraînement et de la création de modèles d'IA qui répond à un besoin critique des décideurs technologiques.
Synthetaic, un leader
L'incident du ballon « espion » chinois en 2023 s'est avéré difficile à tracer pour les civils, et seules des entreprises d'intelligence artificielle telles queSynthetaicpeuvent le faire à l'aide d'images satellite. Cet incident a offert à Synthetaic une puissante opportunité de démonstration de produit qui a attiré l'attention d'investisseurs, dont le sous-traitant de défense Booz Allen Hamilton.
« La croissance exponentielle de la quantité de données d'images générées met en évidence le besoin croissant de solutions d'IA avancées pour gérer et analyser ce vaste référentiel d'informations. »
Corey Jaskolski，PDG de Synthetaic
« Nous avons constaté que l'obtention d'informations à partir de ces quantités massives de données reste un problème majeur et une priorité pour de nombreux secteurs, tels que la défense, le géospatial, la vidéosurveillance ou la surveillance par drones. Les solutions d'IA de Synthetaic pour l'apprentissage non supervisé et l'analyse de données nous placent dans une position stratégique dans un domaine technologique en pleine croissance », a déclaré Jaskolski.
L'IA a besoin de l'aide humaine
Jaskolski est diplômé du Massachusetts Institute of Technology (MIT) et ancien directeur de la technologie chez National Geographic. Il a plongé dans des icebergs en Antarctique, plongé à 12 500 pieds sous le niveau de la mer pour explorer l'épave du Titanic, dirigé un hélicoptère pour cartographier la face napolitaine du mont Everest, s'est aventuré dans des grottes inondées, a catalogué des victimes de sacrifices mayas et des ossements d'ours de l'ère glaciaire.
Alors, qu'est-ce qui a poussé un globe-trotteur comme Jasolsky à créer une batterie synthétique malgré sa propre mortalité? C'était simple: il s'est rendu compte que l'IA avait le potentiel d'aider à classer les informations mondiales, mais son développement était entravé par la nécessité d'annoter les données manuellement.
« L'annotation humaine est la norme pour l'entraînement de l'IA, a déclaré Jaskolski. À mesure que les modèles d'IA deviennent plus grands, ils s'améliorent, mais ils ont besoin de plus de données pour s'entraîner car ils possèdent de plus en plus de paramètres internes ajustables.
Synthetaic, lancée en 2019, propose un outil – la classification rapide automatique d'images (RAIC, de l'anglaisFast Automatic Image Classification) – qui vise à analyser automatiquement de grands ensembles de données, à savoir des images satellite et des vidéos qui ne contiennent pas d'étiquettes. De nombreux modèles d'IA sont entraînés en annotant les données. Par exemple, un modèle auquel on fournit un grand nombre d'images et d'annotations pour chaque race de chat finira par « apprendre » à distinguer un bobtail d'un shorthair. En revanche, l'utilisateur fournit à RAIC une seule image, et RAIC retrouve cette image ailleurs dans l'ensemble de données.
« RAIC signifie être capable de gérer des ensembles de données rares ou complexes, d'accélérer le développement de l'intelligence artificielle et d'améliorer la modélisation prédictive sans être limité par la quantité ou la qualité des données, a déclaré Jaskolski. Cela fait de RAIC un atout stratégique pour stimuler l'innovation, l'efficacité opérationnelle et l'avantage concurrentiel, en particulier dans les cas d'utilisation où les données constituent un goulot d'étranglement pour l'adoption et la mise en œuvre de l'IA. »
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