Reflection AI obtient un financement de 2 milliards de dollars pour lancer Open Frontier Lab, concurrent de DeepSeek

Reflection AI, une start-up fondée l'année dernière par deux anciens chercheurs de Google DeepMind, a obtenu un financement de 2 milliards de dollars pour une valorisation de 8 milliards de dollars. Cela représente une augmentation stupéfiante de 15 fois par rapport à sa valorisation de 545 millions de dollars il y a seulement sept mois. Initialement axée sur les agents de codage autonomes, la société se positionne désormais à la fois comme une alternative open source aux laboratoires fermés tels que OpenAI et Anthropic, et comme un homologue occidental des entreprises chinoises d'IA telles que DeepSeek.

La start-up a été cofondée en mars 2024 par Misha Laskin, qui a dirigé la modélisation des récompenses pour le projet Gemini de DeepMind, et Ioannis Antonoglou, co-créateur d'AlphaGo, le système d'IA qui a battu le champion du monde de Go en 2016. Leur expérience dans le développement de systèmes d'IA avancés est au cœur de leur argumentation selon laquelle les meilleurs talents en IA peuvent construire des modèles de pointe en dehors des géants technologiques établis.

Parallèlement à l'annonce du financement, Reflection AI a révélé avoir réuni une équipe de talents de haut niveau issus de DeepMind et d'OpenAI et avoir mis au point une pile de formation IA avancée qu'elle promet d'ouvrir au public. Plus important encore, la société affirme avoir « identifié un modèle commercial évolutif qui s'aligne sur notre stratégie d'intelligence ouverte ».

Selon le PDG Misha Laskin, l'équipe de Reflection AI compte actuellement environ 60 personnes, principalement des chercheurs et des ingénieurs en IA travaillant sur l'infrastructure, la formation des données et le développement d'algorithmes. La société s'est dotée d'un cluster de calcul et vise à publier l'année prochaine un modèle linguistique à l'échelle de la frontière, formé sur « des dizaines de billions de tokens », a-t-il déclaré à TechCrunch.

« Nous avons construit quelque chose qui semblait autrefois impossible en dehors des meilleurs laboratoires du monde : une plateforme LLM et d'apprentissage par renforcement à grande échelle capable de former des modèles Mixture-of-Experts massifs à une échelle pionnière », a écrit Reflection AI dans un article publié sur X. « Nous avons pu constater l'efficacité de notre approche lorsque nous l'avons appliquée au codage autonome. Cette étape importante franchie, nous étendons désormais ces méthodes au raisonnement agentique général. »

L'architecture Mixture-of-Experts (MoE) alimente les principaux LLM actuels. Jusqu'à récemment, seuls les grands laboratoires d'IA fermés étaient capables de former ces modèles à grande échelle. DeepSeek a fait une percée en trouvant le moyen de les former ouvertement à grande échelle, suivi par d'autres modèles tels que Qwen et Kimi en Chine.

« Des modèles tels que DeepSeek et Qwen sont un signal d'alarme pour nous. Si nous n'agissons pas, la norme mondiale en matière d'intelligence sera fixée par d'autres, et non par les États-Unis », a déclaré M. Laskin.

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M. Laskin a ajouté que cette situation désavantage les États-Unis et leurs alliés, car les entreprises et les États souverains sont souvent réticents à utiliser les modèles chinois en raison des risques juridiques et de conformité potentiels.

« Le choix est clair : accepter un désavantage concurrentiel ou se montrer à la hauteur », a déclaré M. Laskin.

La nouvelle mission de Reflection AI a été largement saluée par les technologues américains. David Sacks, responsable de l'IA et de la cryptographie à la Maison Blanche, a publié sur X : « Il est encourageant de voir davantage de modèles d'IA open source américains. Une part importante du marché mondial préférera le coût, la personnalisation et le contrôle offerts par l'open source. Nous devons veiller à ce que les États-Unis soient également leaders dans ce domaine. »

Clem Delangue, cofondateur et PDG de la plateforme collaborative d'IA Hugging Face, a commenté le tour de table auprès de TechCrunch : « C'est une excellente nouvelle pour l'IA open source américaine. » Il a ajouté : « Le défi consiste désormais à démontrer une grande rapidité dans le partage des modèles et des ensembles de données d'IA ouverts, à l'instar de ce que nous observons dans les laboratoires qui dominent actuellement le domaine de l'IA open source. »

La définition de « ouvert » donnée par Reflection AI semble se concentrer sur l'accès plutôt que sur le développement collaboratif complet, une stratégie similaire à celle de Meta avec Llama ou Mistral. M. Laskin a expliqué que la société publiera les poids des modèles (les paramètres fondamentaux qui définissent les fonctionnalités d'un système d'IA) pour une utilisation publique, tout en conservant en grande partie ses ensembles de données et ses pipelines de formation complets comme propriété exclusive.

« Dans la pratique, les poids des modèles sont les composants les plus influents. Tout le monde peut les utiliser et commencer à expérimenter », a déclaré M. Laskin. « Cependant, seule une poignée d'entreprises peuvent réellement utiliser la pile d'infrastructure. »

Cet équilibre constitue également le fondement du modèle commercial de Reflection AI. Les chercheurs auront libre accès aux modèles, mais les revenus proviendront des grandes entreprises qui développent des produits à partir de ceux-ci et des gouvernements qui développent des systèmes d'« IA souveraine », c'est-à-dire des modèles développés et contrôlés par des nations individuelles.

« Lorsque vous êtes une grande entreprise, vous recherchez naturellement un modèle ouvert », explique M. Laskin. « Vous voulez en être propriétaire. Vous voulez l'exploiter sur votre propre infrastructure, contrôler les coûts et le personnaliser pour des charges de travail spécifiques. Les entreprises qui investissent des sommes importantes dans l'IA veulent une optimisation maximale, et c'est précisément le marché que nous desservons. »

Reflection AI n'a pas encore publié son premier modèle, qui sera principalement basé sur du texte, avec des projets de capacités multimodales à l'avenir, selon M. Laskin. Le nouveau financement sera utilisé pour obtenir les ressources informatiques nécessaires à la formation. La société prévoit de lancer un premier modèle au début de l'année prochaine.

Parmi les investisseurs participant à ce dernier tour de financement figurent Nvidia, Disruptive, DST, 1789, B Capital, Lightspeed, GIC, Eric Yuan, Eric Schmidt, Citi, Sequoia, CRV et d'autres.