Lola Vision Systems vise à transformer l’infrastructure de l’IA
Tayo Adesanya a lancé Lola Vision Systems, une entreprise axée sur la création de logiciels et de semi-conducteurs pour le déploiement de modèles d’IA, dans le but de remédier aux inefficacités rencontrées sur le marché du calcul en IA. Son expérience dans les micro-puce et les processeurs d’IA a servi de base à cette initiative, qui, selon lui, tire parti des tendances de demande significatives observées au cours de sa carrière.
Fondée en 2024, Lola Vision Systems développe une « chaîne d’outils de compilation » qui traduit les modèles d’IA en instructions exécutables pour un matériel spécifique, accélérant un processus qui prend généralement environ 200 heures rien que pour commencer les tests. L’entreprise travaille également sur ses propres puces semi-conductrices pour automatiser davantage le déploiement, où les clients fournissent leur code et les modèles d’IA souhaités, permettant ainsi une intégration et des tests rationalisés.
“La vitesse n’est qu’une partie de l’équation,” a noté Adesanya, soulignant qu’une installation plus rapide permet aux secteurs critiques, comme l’aérospatiale, d’exécuter des modèles plus précis sur leurs données tout en consommant moins d’énergie. L’exactitude et la fiabilité sont cruciales pour ces clients, en particulier pour passer les examens réglementaires et garantir des performances constantes sur le terrain.
Siège à Washington, D.C., Lola Vision Systems fait partie de plusieurs startups défiant la domination de Nvidia sur le matériel d’IA. De nombreuses organisations s’appuient actuellement sur les modules Jetson de Nvidia ou sur des modèles d’IA open-source, qui, selon Adesanya, nécessitent souvent un dépannage considérable. “Les équipes passent des jours ou des semaines à les faire fonctionner, puis encore plus de semaines à les déboguer jusqu’à ce que les modèles soient utilisables,” a-t-il déclaré.
Il a souligné que la consommation d’énergie dépasse souvent les budgets de l’informatique en périphérie, ce qui entraîne des performances sous-optimales. Les modèles de reconnaissance, qui identifient des objets, peuvent être en retard ou mal interpréter les données lorsque les limitations matérielles ne sont pas respectées.
Lola Vision rapporte un intérêt de la part de plus d’une douzaine de clients corporatifs, dont un a déjà signé. Pour accélérer les revenus, l’entreprise va licencier son logiciel pour une utilisation sur du matériel existant jusqu’à ce que ses propres puces soient prêtes pour le marché. À ce jour, Lola Vision a sécurisé un financement légèrement supérieur à 1 million de dollars.
L’entreprise a également été sélectionnée pour le programme TechCrunch Startup Battlefield 200, qui met en avant 200 startups prometteuses. Décrivant TechCrunch comme une influence formatrice durant son parcours académique à l’Université de Purdue, Adesanya a exprimé son enthousiasme à l’idée d’utiliser cette plateforme pour élargir la visibilité de Lola Vision et établir des connexions avec des investisseurs potentiels.
“J’ai hâte de nouer des connexions significatives et d’en apprendre davantage sur les développements dans notre domaine,” a-t-il déclaré, ajoutant, “J’attends avec impatience que les investisseurs signent des chèques.”
Pour des informations supplémentaires sur Lola Vision Systems et d’autres startups évaluées, l’entreprise sera présente au TechCrunch Disrupt, qui se tiendra du 13 au 15 octobre à San Francisco.
