Liquid AI présente une alternative innovante aux modèles de type GPT en s’appuyant sur une configuration révolutionnaire : les réseaux neuronaux liquides. A l’inverse des approches conventionnelles basées sur les transformeurs, ce type de technologie se distingue par sa capacité à traiter plusieurs types de données, rendant ainsi les modèles véritablement multimodaux.
Inventé par des chercheurs du MIT – Daniela Rus, Ramin Hassani, Mathias Lechner et Alexander Hamini – Liquid AI est conforté par un soutien financier solide. En effet, l’entreprise a récemment levé 250 millions de dollars lors d’un tour de financement de série A, après avoir déjà récolté 46 millions en 2023. Ces investissements témoignent de l’intérêt croissant pour cette technologie disruptive et ont permis de valoriser la start-up à 2 milliards de dollars. Menée par AMD, cette levée de fonds a également attiré des investisseurs tels que Duke Capital Partners, PagsGroup et OSS Capital.
Des modèles d’IA sur mesure défiant la concurrence avec LFM et AMD
L’entreprise a développé une gamme de modèles optimisés pour des cas d’usage spécifiques, parmi lesquels :
- Le LFM-1B, conçu pour les appareils mobiles, avec 1,3 milliard de paramètres ;
- Le LFM-3B, destiné aux déploiements edge, comprenant 3,1 milliards de configurations ;
- Le LFM-40B Mixture of Experts, intégrant 40 milliards de paramètres pour une avancée majeure.
Chaque modèle se caractérise par son empreinte mémoire réduite, les positionnant comme des alternatives sérieuses face à des solutions concurrentes telles que Gemma 2 de Google ou encore Llama 3 de Meta.
Ces modèles s’illustrent aussi par leur capacité à traiter des données complexes, comme pour l’estimation de salaire brut par exemple, consolidant ainsi leur adaptabilité à divers cas d’usage.
Liquid AI a également noué un partenariat stratégique avec AMD, dans lequel ce dernier joue un rôle important dans le secteur de l’IA. Cette collaboration a pour but d’optimiser les performances des modèles LFM sur les GPU Instinct MI325X, consolidant ainsi la position d’AMD face à des concurrents comme Intel et NVIDIA.
Une révolution dans les usages industriels
En matière d’applications, Liquid AI ambitionne d’étendre l’exploitation de ses propres modèles à des secteurs variés, notamment :
- La biotechnologie ;
- L’électronique ;
- Les services financiers ;
- Les télécommunications ;
Cette diversification stratégique démontre la volonté de Liquid AI de transcender le cadre académique afin de répondre aux attentes commerciales des industries. Les modèles de Liquid AI trouvent ainsi des applications concrètes dans des domaines nécessitant des calculs rapides et précis, comme la gestion des ressources humaines et l’estimation de salaire brut.
En parallèle, les modèles sont conçus pour l’edge computing, leur permettant de fonctionner sur divers appareils connectés, sans nécessiter de connexion continue au cloud. Grâce à leur faible empreinte mémoire et leur efficacité énergétique, ces modèles se révèlent particulièrement adaptés aux systèmes critiques, tels que la robotique, où fiabilité et adaptabilité sont nécessaires.
