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ScaleOps lève 130 millions de dollars pour améliorer l'efficacité de calcul des charges de travail liées à l'IA
Le boom de l'IA bat son plein, mais les entreprises gaspillent des sommes colossales en puissance de calcul inutilisée. Des GPU coûteux restent inactifs, les charges de travail sont surdimensionnées et les factures de cloud ne cessent d'augmenter. ScaleOps estime que le problème fondamental n'est pas une pénurie de matériel, mais une gestion inefficace des ressources.
La start-up, qui développe des logiciels permettant de gérer et de réaffecter automatiquement les ressources informatiques en temps réel, a annoncé lundi une levée de fonds de série C de 130 millions de dollars, valorisant l'entreprise à 800 millions de dollars. Insight Partners a mené ce tour de table, avec la participation des investisseurs existants Lightspeed Venture Partners, NFX, Glilot Capital Partners et Picture Capital. ScaleOps affirme que sa plateforme peut réduire les coûts liés au cloud et à l'infrastructure IA jusqu'à 80 %.
Co-fondée en 2022 par Yodar Shafrir, ancien ingénieur chez Run:ai, ScaleOps est née du constat des difficultés rencontrées par les entreprises pour gérer des charges de travail IA complexes. Si des outils comme Kubernetes aident à orchestrer les applications sur de grands clusters de machines, leur dépendance à des configurations statiques les empêche souvent de s’adapter aux changements rapides de la demande. Il en résulte une sous-utilisation des GPU, des goulots d’étranglement au niveau des performances et un gaspillage financier considérable.
« Dans le cadre de mes fonctions précédentes chez Run:ai, j’ai discuté avec de nombreux clients, en particulier des équipes DevOps », a déclaré Yodar Shafrir, désormais PDG de ScaleOps, à TechCrunch. « Ils appréciaient ce que Run:ai proposait, mais continuaient à se débattre avec la gestion des charges de travail en production, notamment avec l’essor de l’inférence IA. En prenant du recul, j’ai constaté que le problème ne se limitait pas aux GPU. Il englobait le calcul, la mémoire, le stockage et la mise en réseau. Le même schéma de gestion inefficace des ressources ne cessait de se répéter. »
Les équipes DevOps passaient souvent un temps excessif à coordonner leurs efforts avec de multiples parties prenantes pour résoudre les problèmes, avec un succès limité. Si de nombreux outils permettaient d’identifier les problèmes, ils proposaient rarement des solutions automatisées. Cette lacune représentait une opportunité de marché évidente.
ScaleOps vise à combler ce fossé en alignant de manière dynamique les exigences des applications sur les décisions d'infrastructure, offrant ainsi une solution de gestion de bout en bout entièrement autonome, a expliqué Shafrir.
« Kubernetes est un système puissant, flexible et hautement configurable. Mais cette configurabilité est aussi sa faiblesse », a fait remarquer Shafrir. « Il repose sur des paramètres statiques, alors que les applications modernes sont dynamiques. Ce décalage entraîne un travail manuel constant pour toutes les équipes. Ce qu’il faut, c’est un système qui comprenne le contexte unique de chaque application : ses besoins, son comportement et son environnement en constante évolution. »
Crédits image : Scaleops
Le marché compte des concurrents tels que Cast AI, Kubecost et Spot. Selon Shafrir, bien que beaucoup proposent des solutions d'automatisation, celles-ci manquent souvent de contexte global, ce qui risque d'entraîner une dégradation des performances ou des temps d'arrêt et d'éroder la confiance au sein des équipes chargées de la gestion des systèmes de production.
ScaleOps affirme que sa plateforme a été conçue dès le départ pour les environnements de production. Elle est entièrement autonome, sensible au contexte et ne nécessite aucune configuration manuelle — des caractéristiques qui, selon l'entreprise, la distinguent de la concurrence.
Basée à New York, ScaleOps sert des entreprises du monde entier, en particulier celles qui utilisent Kubernetes. Sa clientèle comprend de grandes organisations et entreprises à travers l'Europe et l'Inde, telles qu'Adobe, Wiz, DocuSign, Salesforce et Coupa.
Ce tour de table de série C fait suite à un tour de série B de 58 millions de dollars réalisé en novembre 2024. M. Shafrir a déclaré que la demande en matière de gestion autonome des infrastructures cloud avait explosé et que l'entreprise en était encore à ses débuts. Un porte-parole a confirmé que le financement total s'élevait désormais à environ 210 millions de dollars.
ScaleOps a annoncé une croissance de son chiffre d'affaires de plus de 450 % en glissement annuel et un triplement de ses effectifs au cours de l'année écoulée, avec l'intention de plus que tripler à nouveau ses effectifs d'ici la fin de l'année en cours.
Ces nouveaux capitaux serviront à financer le développement de produits et l'expansion de la plateforme. Alors que l'IA accélère la demande en puissance de calcul, une gestion efficace de l'infrastructure devient primordiale. La start-up s'engage à faire progresser sa vision d'une infrastructure entièrement autonome.
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Co-fondée en 2022 par Yodar Shafrir, ancien ingénieur chez Run:ai, ScaleOps est née du constat des difficultés rencontrées par les entreprises pour gérer des charges de travail IA complexes. Si des outils comme Kubernetes aident à orchestrer les applications sur de grands clusters de machines, leur dépendance à des configurations statiques les empêche souvent de s’adapter aux changements rapides de la demande. Il en résulte une sous-utilisation des GPU, des goulots d’étranglement au niveau des performances et un gaspillage financier considérable.
« Dans le cadre de mes fonctions précédentes chez Run:ai, j’ai discuté avec de nombreux clients, en particulier des équipes DevOps », a déclaré Yodar Shafrir, désormais PDG de ScaleOps, à TechCrunch. « Ils appréciaient ce que Run:ai proposait, mais continuaient à se débattre avec la gestion des charges de travail en production, notamment avec l’essor de l’inférence IA. En prenant du recul, j’ai constaté que le problème ne se limitait pas aux GPU. Il englobait le calcul, la mémoire, le stockage et la mise en réseau. Le même schéma de gestion inefficace des ressources ne cessait de se répéter. »
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« Kubernetes est un système puissant, flexible et hautement configurable. Mais cette configurabilité est aussi sa faiblesse », a fait remarquer Shafrir. « Il repose sur des paramètres statiques, alors que les applications modernes sont dynamiques. Ce décalage entraîne un travail manuel constant pour toutes les équipes. Ce qu’il faut, c’est un système qui comprenne le contexte unique de chaque application : ses besoins, son comportement et son environnement en constante évolution. »
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