Le récap du jeudi 8 octobre

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Nous Research a levé 90 millions de dollars en série B et lance une offre Hermes destinée aux entreprises. La levée, menée par Robot Ventures, porte son financement total à 158 millions de dollars, selon TechCrunch. La valorisation de 1,5 milliard de dollars est rapportée par le Wall Street Journal, mais l’entreprise ne l’a pas communiquée. TechCrunch rapporte qu’à la mi-septembre, Nous Research réalisait environ 36 millions de dollars de revenus annualisés. Un objectif supérieur à 100 millions avant la fin de 2026 est également rapporté par TechCrunch, mais reste une prévision. L’entreprise lance Hermes for Businesses, qui permettra aux organisations de déployer des agents personnalisés pour exécuter des processus en plusieurs étapes tout en protégeant leurs données. Nous indique que les entreprises pourront choisir les modèles selon leur coût et leur objectif, préserver la confidentialité des usages et garder la maîtrise de leurs connaissances. Hermes peut mémoriser des projets, créer des compétences réutilisables et laisser l’utilisateur choisir les modèles. Il fonctionne sur macOS, Windows et Linux, et peut s’utiliser depuis Telegram, Slack ou WhatsApp. Selon SiliconANGLE, l’agent peut accéder aux fichiers et aux programmes, organiser des documents, consulter le Web ou exécuter du code dans un conteneur Docker. Il peut aussi orienter les demandes vers différents modèles selon le coût, la vitesse et la qualité attendue. Les modèles Hermes 4 ont été personnalisés à partir de 5 millions d’enregistrements synthétiques, dont environ les deux tiers conçus pour améliorer le raisonnement, selon SiliconANGLE. Le média décrit trois offres payantes : Hermes Cloud, Hermes Business et Hermes Enterprise, avec des limites d’usage à l’échelle des équipes et le partage de personnalisations. Nous Research affirme que Hermes a été cloné plus de 24 millions de fois et estime, selon ses calculs internes, qu’il représente environ 2,5 % de l’usage mondial des jetons. Le Wall Street Journal rapporte, de son côté, plus de 22 millions de téléchargements depuis février. Ces chiffres reposent sur des mesures différentes. À retenir : Nous Research développe des offres professionnelles autour de son agent, tandis que la valorisation et les revenus futurs restent à distinguer des montants confirmés.

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Microsoft a ouvert les précommandes de la Surface RTX Spark Dev Box au prix de 5 999 dollars. Ce mini-PC équipé d’une puce Nvidia et de 128 gigaoctets de mémoire est conçu pour développer et exécuter des modèles d’intelligence artificielle en local. Les livraisons sont prévues à partir de novembre. Unite.AI indique que l’appareil est vendu exclusivement sur Microsoft.com aux États-Unis. Son prix n’avait pas été communiqué lors de sa présentation. Il est désormais connu, mais les éléments disponibles ne précisent pas les performances réelles de la machine ni les modèles qu’elle pourra faire tourner. Cette Dev Box est distincte du Surface Laptop Ultra, un autre appareil Microsoft. À retenir : Microsoft propose un mini-PC consacré au calcul local, au prix de 5 999 dollars et avec une distribution annoncée aux États-Unis.

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Liquid AI présente Open d1, une famille de modèles multimodaux conçus pour prendre des décisions. Les deux modèles sont disponibles sur Hugging Face, se chargent avec Transformers et prennent en charge llama.cpp. La licence LFM Open License v1.0 autorise l’usage commercial gratuit aux entreprises dont le chiffre d’affaires annuel est inférieur à 10 millions de dollars, selon MarkTechPost. D1-3B compte 3,12 milliards de paramètres et dispose d’un contexte de 32 768 jetons. D1-omni-600M en compte 587 millions, avec un contexte de 16 384 jetons et des clips audio limités à 30 secondes. Sur Decision Index 0.2.1, Liquid AI rapporte un score de 48,57 pour d1-3B, supérieur à celui des modèles de 4 et 9 milliards de paramètres évalués ainsi qu’à celui de Decider 35B-A3B. Sur 7 jeux de données publics, l’entreprise rapporte des moyennes de 82,9 pour d1-3B et de 78,4 pour d1-omni-600M. Liquid AI donne aussi des latences pour d1-3B : 16 millisecondes sur Jetson AGX Thor, 26 sur AGX Orin et 50 sur Orin Nano. MarkTechPost rapporte qu’une image de 384 pixels est traitée en 35 millisecondes sur Jetson AGX Thor. Le média décrit aussi une démonstration, Open d1 Arcade, qui applique le modèle à un flux de caméra pour la modération ou le contrôle gestuel. Ces exemples ne sont pas des évaluations indépendantes. Liquid AI ne publie pas de benchmarks de vision ou d’audio pour ces modèles, ni de mesures de vitesse pour d1-omni-600M dans cette version de recherche précoce. À retenir : Open d1 est présenté comme une famille de modèles de décision multimodale, avec des mesures rapportées par Liquid AI et MarkTechPost, mais sans validation indépendante de ces performances.

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Mecka AI a levé 60 millions de dollars en série B, menée par Sequoia Capital, selon Bloomberg. Nvidia, le fonds M12 de Microsoft et Qualcomm figurent parmi les participants. Unite.AI cite également Samsung et Qualcomm Ventures, ainsi que Kindred, Framework Ventures et Neo. Mecka développe des technologies pour aider les robots à comprendre et à agir dans le monde physique. L’entreprise collecte des données sur des interactions physiques, notamment la force et la pression. Son cofondateur et directeur général, Josh Gao, souligne le défi que représente le manque de données adaptées. Il estime que le développement à grande échelle de l’intelligence artificielle physique nécessitera des investissements dans les capteurs, les infrastructures et la collecte en conditions réelles.

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Sriram Krishnan chercherait à lever environ 500 millions de dollars pour un fonds consacré à l’intelligence artificielle. Le projet, rapporté par The Information à partir de personnes au fait du dossier, viserait des entreprises en phase de croissance ou plus avancée. Krishnan en serait l’unique associé commandité, selon The Information. Le montant et le projet ne sont pas confirmés publiquement par lui. L’information reste donc, selon The Information, au stade d’un projet de levée rapporté par la presse, et non d’un fonds officiellement annoncé. Ancien conseiller de Donald Trump pour l’intelligence artificielle, Krishnan a quitté la Maison-Blanche en juin. Il travaillait sous la direction de David Sacks sur la politique de l’administration et a contribué à son plan d’action sur l’intelligence artificielle, publié en juillet 2025. Avant cela, il a travaillé chez Microsoft et Twitter, puis chez Andreessen Horowitz, où il a contribué au lancement du bureau londonien. La cible de 500 millions de dollars ne correspond pas à un capital déjà réuni.