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La start-up Turing, spécialisée dans les données d'IA, triple son chiffre d'affaires pour atteindre 300 millions de dollars
information fournie par Reuters 28/01/2025 à 14:00

((Traduction automatisée par Reuters, veuillez consulter la clause de non-responsabilité https://bit.ly/rtrsauto)) par Anna Tong

28 janvier - La startup de données d'intelligence artificielle Turing, l'une des entreprises de plus en plus nombreuses à fournir des formateurs humains aux laboratoires d'IA, a déclaré mardi que ses revenus avaient triplé pour atteindre 300 millions de dollars l'année dernière, alors qu'elle atteignait la rentabilité.

Basée à Palo Alto, Turing, qui compte parmi ses clients OpenAI, Google, Anthropic et Meta, a été évaluée pour la dernière fois à 1,1 milliard de dollars en 2021.

À mesure que les modèles d'IA deviennent plus sophistiqués, la demande de formateurs humains dotés de connaissances spécialisées augmente , ce qui stimule l'évaluation de startups telles que Scale AI, le concurrent de Turing, qui a été évalué à 14 milliards de dollars l'année dernière.

En fonction de ce que les entreprises d'IA veulent que leurs modèles améliorent, les entreprises de données d'IA trouvent des travailleurs ayant l'expertise nécessaire pour ces projets, ce qui réduit la charge de gestion de centaines de formateurs par les entreprises d'IA.

Turing affirme avoir accès à plus de 4 millions d'experts humains, tels que des développeurs de logiciels ou des scientifiques titulaires d'un doctorat, qu'elle peut engager pour étiqueter des données destinées à des modèles d'IA.

Les coûts ne sont pas négligeables: une annotation complexe peut coûter des centaines de dollars, selon Turing, et les modèles d'IA avancés peuvent nécessiter des millions d'annotations. Par exemple, Meta a utilisé plus de 10 millions d'annotations humaines lors de l'entraînement des modèles Llama 3, a déclaré Joe Spisak, cadre de Meta, à l'adresse l'année dernière.

Alors que les laboratoires d'IA se heurtent au "mur des données", terme qui désigne le moment où les performances des modèles plafonnent en raison du manque de données d'entraînement sur internet, les laboratoires s'appuieront de plus en plus sur les entreprises de données humaines pour rendre leurs modèles d'IA plus intelligents, a déclaré Jonathan Siddharth, directeur général de Turing, à l'agence Reuters.

"Des entreprises comme Turing aident les lois de mise à l'échelle à continuer à compenser le déficit de données que nous connaissons", a-t-il déclaré.

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