( AFP / CHANDAN KHANNA )
Le fondateur d'Amazon, Jeff Bezos, qui a quitté la direction du groupe en juillet 2021, va reprendre du service, cette fois à la tête d'une nouvelle entreprise spécialisée dans l'intelligence artificielle (IA) et disposant de 6,2 milliards de dollars de financement.
Selon un article publié lundi par le New York Times, citant des sources proches, la compagnie, Project Prometheus souhaite appliquer l'IA aux secteurs de l'industrie et de l'ingénierie, dont l'automobile, l'aérospatiale ou encore les ordinateurs.
Jeff Bezos y occupera les fonctions de codirecteur général, aux côtés de Vik Bajaj, un chercheur reconnu dans la Silicon Valley, qui a également travaillé avec le cofondateur de Google Sergey Brin au sein de X Lab et fondé l'entreprise spécialisée dans la recherche dans les sciences de la vie, Verily, filiale d'Alphabet, la maison mère de Google.
Depuis son départ d'Amazon, M. Bezos s'est concentré sur son entreprise d'aérospatiale, Blue Origin, et fait les gros titres avant tout du fait de sa vie personnelle, notamment son mariage extravagant à Venise l'été dernier.
Il s'est également rapproché du président américain Donald Trump, assistant à sa prestation de serment en janvier dernier et imposant au Washington Post, dont il est propriétaire, de favoriser les commentaires pro-entreprises dans ses pages opinions.
Project Prometheus tente de se faire une place dans un marché de l'IA très concurrentiel et pour l'heure dominé par les géants de la tech, Google, Meta et Microsoft, ainsi que certaines entreprises pionnières du secteur, à commencer par OpenAI et Anthropic.
L'entreprise compte d'ores et déjà une centaine de salariés, dont des chercheurs recrutés auprès des principaux laboratoires de recherche spécialisés dans l'IA, selon le New York Times.
Elle vient s'inscrire dans une tendance plus large visant à trouver des application de l'IA à des tâches physiques, le plus souvent via la robotique.
Contrairement à l'IA générative, utilisée pour ChatGPT par exemple, l'objectif est de créer des systèmes capables d'apprendre d'expérimentations réalisées dans le monde réel et non plus seulement numérique, avec l'espoir d'accélérer les découvertes scientifiques en physique, chimie et ingénierie.
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