Databricks rachète le spécialiste de l'IA générative MosaicML pour 1,3 milliard de dollars

C’est un premier rachat d’envergure dans le domaine de l’intelligence artificielle générative. Mardi 27 juin, le spécialiste du big data Databricks a mis la main sur la start-up américaine MosaicML. Prix de l’opération : 1,3 milliard de dollars.

Fondée il y a deux ans, MosaicML a levé 64 millions de dollars auprès d’investisseurs. Sa dernière valorisation connue était de 222 millions, soit six fois moins que le chèque signé par Databricks. La société compte seulement une soixantaine d’employés.

Baisse des coûts

MosaicML propose une plateforme open source permettant aux entreprises d’entraîner leurs propres grands modèles de langage, utilisés notamment pour concevoir des robots conversationnels ou des assistants. La start-up promet de diviser le coût de cette tâche, la ramenant en centaines de milliers de dollars et non plus en dizaines de millions.

Au-delà de l’argument financier, MosaicML met aussi en avant la qualité de ces modèles, qui sont construits uniquement à partir de données pertinentes pour les entreprises. À l’inverse, les modèles généralistes, comme GPT qui alimente ChatGPT, reposent sur des données collectées sur Internet, qui peuvent provoquer des mauvais résultats.

Offre unifiée

Autre argument : en utilisant leurs propres modèles de langage, les entreprises peuvent s’assurer de la confidentialité des données partagées avec les robots conversationnels. Si elles utilisent ChatGPT, leurs discussions peuvent en effet servir à entraîner les modèles d’IA sous-jacents. Et peuvent théoriquement fuiter.

En fois le rachat finalisé, MosaicML intégrera le data lakehouse (combinaison entre un lac de données et un entrepôt de données) de Databricks pour “offrir aux clients une plateforme unifiée fluide où ils pourront créer, posséder et sécuriser leurs modèles d'IA générative”, tout en conservant “le contrôle, la sécurité et la propriété de leurs données sans coûts élevés”, explique l’acheteur dans son communiqué de presse.