L'écosystème français de l'intelligence artificielle accueille un nouveau venu... en grande pompe. La mystérieuse H vient d'annoncer une levée de fonds en amorçage de 220 millions de dollars (202 millions d'euros), rapporte Bloomberg. Même Mistral AI, la startup star menée par Arthur Mensch qui a depuis levé plus de 500 millions de dollars, n'a pas fait mieux lors de son démarrage en juin 2023. Elle avait pourtant réussi à rassembler 113 millions de dollars en 4 semaines, ce qui avait déjà été souligné comme étant un record.

H (précédemment baptisée Holistic AI) serait en développement depuis plusieurs mois. Des rumeurs de levées de fonds avaient déjà été rapportées par Bloomberg et Business Insiders il y a quelques semaines.

Bernard Arnault, Xavier Niel et Yuri Milner parmi les investisseurs

Parmi les participants à ce tour de table record on trouve Bernard Arnault via son fonds Aglaé Ventures, Eric Schmidt (ex dirigeant de Google), Xavier Niel, et le milliardaire Yuri Milner. Le fonds anglo-saxon Accel Partners, le français Eurazeo, Amazon, Samsung, la Bpi et la licorne roumaine UiPath Inc ont également investi. Cette dernière, spécialiste des RPA (​​Robotic Process Automation, qui permet d'automatiser des tâches de bureautique) a par ailleurs noué un partenariat avec H pour pouvoir accompagner son déploiement rapide au sein des entreprises.

Selon Bloomberg, 80 millions de dollars seraient en parts de l'entreprise (equity) et le reste, de la dette convertible. Cette pratique a également été adoptée par Mistral AI, rapporte Les Échos.

Aller plus loin que les grands modèles de langage

Charles Kantor, directeur général de la startup et ancien étudiant en mathématiques informatiques à l'université de Stanford, dit vouloir travailler à la mise en place d'une « AGI complète ». Le terme d'AGI (artificial general intelligence) signifie intelligence artificielle générale en français. C'est un terme que revendique notamment Open AI depuis sa création, mais aussi Google DeepMind (un laboratoire d'où viennent certains ingénieurs de H, précise Bloomberg). L'idée est de créer des systèmes omnipotents pouvant surpasser les capacités humaines.

H dit vouloir « aller plus loin » que les grands modèles de langage (LLM). Ce type d'intelligence artificielle est la base de ChatGPT, et d'autres outils dits d'IA générative, qui produisent du contenus (images, texte, audio...) à partir d'un prompt (une courte déscription). H veut développer des systèmes "multi-agents", c'est-à-dire des systèmes capables de s'auto-prompter, et donc de planifier, réaliser des tâches complexes et de développer une mémoire. Karl Tuyls, l'un des co-fondateur de l'entreprise, travaillait spécifiquement sur ce champ de recherche chez Google DeepMind.

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Elle est loin d'être la seule à plancher sur le sujet des "agents". C'est même la nouvelle obsession de l'ensemble de l'industrie. En témoigne les récents lancements de Google et d'Open AI, qui ont respectivement présenté Astra (encore en développement) et GPT-4o (dont toutes les fonctionnalités ne sont pas encore disponibles), deux "assistants" capables de converser de manière fluide, d'analyser divers supports (textes, images...).

Un discours inédit pour une startup française

Ce terme d'intelligence artificielle générale, que l'on croise régulièrement aux États-Unis, n'était jusqu'alors pas tellement repris en France. Le discours des startups tricolores se veut plutôt pragmatique et raisonné. Le but d'Arthur Mensch : "faire une IA utile", avec des modèles plus petits et efficaces, plus qu'une IA surhumaine. Hugging Face, la jeune pousse franco-américaine, a quant à elle toujours plaidé pour le développement de plusieurs intelligences artificielles restreintes à des tâches précises, plutôt que de viser le graal d'une IA générale capable de tout faire. Car ce dernier positionnement est controversé. D'une part, il n'y a pas de consensus d'un point de vue scientifique sur le fait qu'il soit possible d'atteindre une AGI. D'autre part, cet objectif est-il souhaitable ? Plusieurs observateurs estiment qu'en voulant multiplier les capacités d'une intelligence artificielle on rend ses résultats plus incontrôlables, et ses garde-fous plus difficiles à mettre en place.

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