Trop d’intelligence artificielle, pas assez de puissance de calcul. La startup FlexAI souhaite remédier à cette préoccupation partagée par l’ensemble de l’industrie. La jeune entreprise française, créée par deux anciens salariés de Nvidia, vient de lever 28,5 millions d’euros auprès du fonds luxembourgeois Alpha Intelligence Capital (AIC), du français Elaia Partners et du danois Heartcore Capital.
Sa réponse au problème de la puissance de calcul n’est pas d’essayer de rivaliser avec Nvidia, le principal fournisseur de GPU. Un tel pari serait perdu d’avance. L’entreprise mise plutôt sur un meilleur accès aux calculatrices et sur une utilisation plus efficace de celles-ci. Son produit, qui sera commercialisé cette année, est une sorte d’infrastructure « universelle ». Cela permettra d’harmoniser les solutions existantes pour faciliter l’accès aux ressources informatiques.
« La demande de puissance de calcul n’a cessé d’augmenter depuis le lancement de ChatGPT. Toutefois, le principal fournisseur (Nvidia) est en rupture de stock pour les deux prochaines années. La demande est environ deux fois supérieure à l’offre existante. », souligne Brijesh Tripathi, PDG et co-fondateur de l’entreprise. “ Et nous n’en sommes qu’au début. »
«Métal rare»
Signe de la rareté de cette ressource : le le journal Wall Street a rapporté en février dernier que Sam Altman, PDG d’OpenAI, chercherait entre 5 000 et 7 000 milliards de dollars pour créer un vaste réseau de fabrication de puces. LE New York Times raconte la guerre entre les startups du secteur pour obtenir des GPU. “Je le considère comme un métal rare à ce stade”» compare l’un des entrepreneurs interrogés par les médias.
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Bien que des géants comme Google, Amazon et Microsoft proposent des ressources de calcul pour aider les entreprises manquant de GPU, ces services sont souvent compliqués à utiliser. Chaque fournisseur a ses propres règles et outils, ce qui peut rendre l’utilisation globale confuse, note Brijesh Tripathi. FlexAI prévoit de résoudre ce problème en introduisant une nouvelle couche logicielle qui unifie ces divers services. La société collabore avec AMD, Amazon Web Services, Google Cloud, Intel, NVIDIA et InstaDeep. Il serait également en discussion avec des fournisseurs de cloud français.
En plus de manquer de GPU, nous les utilisons mal
Par ailleurs, Brijesh Tripathi estime que l’infrastructure informatique actuelle dédiée à l’IA n’est pas fiable. “C’est comparable à l’industrie générale des supercalculateurs d’il y a vingt ans.” Résultat : les entreprises n’utilisent pas toutes les capacités de calcul dont elles disposent. “ Même avec des efforts, OpenAI n’utilise que 50% de ses ressources »estime Dali Kilani, l’autre co-fondateur.
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FlexAI vise à maximiser l’efficacité de l’utilisation des ressources informatiques. Cela permet non seulement de mieux coordonner les couches logicielles entre elles, mais également d’optimiser la connexion entre les serveurs.. Il revendique des gains d’efficacité de 20 à 30 %. Pour ce faire, elle s’appuie sur une équipe pluridisciplinaire de 40 collaborateurs, dont 25 en France, 12 en Inde dédiés notamment au développement de son propre serveur, et 3 aux Etats-Unis.
« Être en France nous a aussi permis d’accéder à ces compétences, Paris étant devenue une plaque tournante de l’intelligence artificielle. » souligne Dali Kilani. « Aujourd’hui, seule une poignée d’entreprises – Meta, OpenAI, Microsoft – disposent d’équipes suffisamment massives pour couvrir toutes ces connaissances »il ajoute Dali Kilani.
La startup compte également changer le modèle économique de la location de GPU. Aujourd’hui, les entreprises louent un certain nombre de GPU pour un coût horaire fixe. Le système de FlexAI sera différent. Ses clients auront un prix fixe pour le projet qu’ils souhaitent développer, et si celui-ci dure plus longtemps, s’il y a des problèmes, le prix restera le même, promet l’entreprise. “C’est un système à la manière d’Uber”compare Dali Kilani. « Vous connaissez le prix du trajet avant de monter dans le véhicule. C’est un point important car de nombreuses entreprises soulignent à quel point l’imprévisibilité des coûts de l’IA constitue un frein. »
Dans le viseur : des développeurs LLM comme Mistral
FlexAI cible d’abord les développeurs de grands modèles linguistiques européens, avec lesquels il est en discussion. On pense notamment à Mistral AI ou LightOn, même si l’entreprise ne les cite pas directement. “ Ils n’ont pas forcément besoin d’accéder à des ressources informatiques car ils sont très bien financés, mais ils cherchent à utiliser ces ressources le plus efficacement possible, c’est-à-dire à faire tourner leurs modèles plus rapidement. »
Le champion français Mistral AI rend son meilleur intelligence artificielle plus accessible aux entreprises
L’autre catégorie de clients ciblés sont les entreprises, dans divers secteurs (banque, santé, etc.), qui souhaiteraient consacrer quelques centaines de milliers de dollars, voire un ou deux millions, à un projet d’intelligence artificielle, mais qui aujourd’hui ne le font pas. avoir accès aux infrastructures nécessaires. « L’accès aux GPU peut être difficile pour les entreprises qui n’ont pas les moyens d’investir des millions. Pour le moment, personne ne vous parlera en dessous de 10 millions de dollars. », tranche Dali Kilani. Il estime que FlexAI permet ainsi d’abaisser la barrière à l’entrée de l’intelligence artificielle.
Ces deux cibles font de la France et de l’Europe un bon terrain de jeu pour la startup. Aux États-Unis, les grands acteurs de l’IA font partie de l’élite qui a déjà accès à la puissance de calcul nécessaire et aux équipes compétentes pour optimiser leur utilisation.
