L’entreprise Kili Technology lève 25 millions de dollars dans un tour de table de série A dirigée par Balderton Capital ainsi que les investisseurs principal comme Headline, Olivier Pailhes, Dimitri Sirota, Chris Schagen, Serena Capital, fondateur d’Aircall, de BigID et de Contentful. Grâce à sa nouvelle technologie de conception et d’administration de données d’apprentissage pour les sociétés qui veulent rapidement réaliser des projets à l’aide de l’intelligence artificielle. La jeune start-up a déjà appâté des clients, comme Michelin, Crédit Agricole et Safran. Sa création a été conçue pour alimenter des projets à l’aide des intelligences artificielles afin de gagner du temps.
L’administration de données d’apprentissage
Kili Technology est fondée en 2018 par François-Xavier Leduc et Édouard d’Archimbaud, la vision de la société c’est de se baser entièrement sur l’intelligence artificielle au lieu de se focaliser sur les modèles. Comme François-Xavier Leduc indique qu’avec les intelligences artificielles, vous pouvez connaître ce que vous allez poser à l’entrée et c’est les données d’apprentissage, mais par contre vous ne pouvez pas contrôler efficacement la sortie.
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La plateforme SaaS a été créée dans le but de faciliter la création et l’administration des données d’apprentissage pour les entreprises de façon plus qualitative et productive. Elle offre une rapidité importante de 2 à 10 fois plus qu’auparavant sur la livraison des projets ultime, c’est ce que le manager a affirmé. A savoir que toutes sortes de données ont la possibilité d’être incluses, dont les emails, série d’images médicales, vidéo, discussion enregistrer, contrats, vision satellites et ainsi de suite…
La fonctionnalité de la plateforme
Le cofondateur de l’entreprise Édouard d’Archimbaud explique que la plateforme détient des types de moteurs de recherche et des certains nombres de compteurs, cela est utile dans la reconnaissance des données à insérer pour exercer le système d’apprentissage automatique. Il a aussi ajouté que si une société souhaite innover un modèle qui apte à l’identification des voitures, c’est nécessaire d’apporter ou d’insérer des images de voitures qui ont été prises dans la journée ou la nuit ainsi que des voitures non décapotables et décapotables.
