Apple rachète la start-up française Datakalab spécialisée sur l'IA embarquée

Apple continue ses emplettes, avec un nouveau rachat de start-up. Cette fois, il s'agit d'une société française, avalée discrètement par le géant américain d'après nos confrères de Challenges. Nommée Datakalab, la jeune pousse est spécialisée dans la compression d’algorithmes et l’intelligence artificielle embarquée. Le dernier mot est très important pour la stratégie de Tim Cook.

Une prise très instructive

Décidément, les startups françaises ont le vent en poupe ces derniers temps. Après Microsoft qui s'est offert Mistral AI, c'est Apple qui a fait l'acquisition de Datakalab, un spécialiste de la compression d’algorithmes et de l’analyse d’image par intelligence artificielle. L'accord aurait été signé le 17 décembre dernier d'après la Commission européenne, mais le montant n'est pas encore connu. Une chose est sûre, Apple a pris 100 % de participation dans cette société fondée en 2016 par Xavier et Lucas Fischer, deux brillants frangins.

Ce rachat n'a rien de surprenant pour qui suit un temps soit peu la stratégie d'Apple. La firme de Cupertino prépare un basculement historique pour iOS 18 avec l'arrivée de l'intelligence artificielle générative. Si la société américaine a déjà inclus de nombreuses fonctionnalités intelligentes au cours des dernières années, notamment en matière de photos et de suggestions, elle n'a pas encore mis le pied à l'étrier de l'IA générative. Le nouvel eldorado de la Silicon Valley mâche le travail des utilisateurs en complétant ses phrases, en réalisant des vidéos, en composant de la musique, en codant des applications ou encore en répondant aux questions les plus complexes. ChatGPT en est le meilleur exemple.

Pour se démarquer d'OpenAI, Google et autre Microsoft, Apple entend tout faire en local sur l'appareil, plutôt que d'utiliser Internet et des serveurs distants. Cela a pour conséquence de préserver la confidentialité des données et d'offrir une réponse plus rapide. C'est exactement ce que propose Datakalab depuis 2017. La pépite française, située en plein Paris, exactement rue de la Boétie dans le VIIIe arrondissement, employait une dizaine d'experts issus d'écoles comme la Sorbonne, Centrale et Polytechnique. D'après nos confrères, les deux fondateurs de Datakalab n’ont pas rejoint Apple, mais plusieurs membres de l'équipe ont rejoint la Californie.

Datakalab est une startup basée à Paris (17ème arrondissement) spécialisée dans des algorithmes d’apprentissage profond à faible consommation, efficaces en termes d’exécution, respectueux de la vie privée et fonctionnant entièrement en embarqué. Ses travaux de recherche ont donné lieu à des publications dans les meilleures conférences et journaux du domaine (T-PAMI, NeurIPS, ICCV, CVPR, AAAI).

Au départ, la jeune pousse, financée en partie par le publicitaire et supporter d'Emmanuel Macron Frank Tapiro, ont d’abord exploré l'usage de l'IA pour lire les émotions du visage humain. La RATP, la ville de Cannes ou encore des salles de concert ont utilisé cette technologie. L'idée était de détecter le port obligatoire du masque lors de la pandémie. Si l'on a su plus tard que le port du masque n'a pas eu grand effet, Datakalab peut remercier le COVID qui l'a fait connaître. Dans la foulée, la petite société a signé avec Médiamétrie pour mesurer les émotions des spectateurs au cinéma, ainsi qu'avec Disney pour l'aider à améliorer ses bandes-annonces.

Apple pourrait s'en servir pour Apple TV+, mais c'est certainement l'autre activité de Datakalab qui l'a le plus intéressée : la compression des algorithmes.

Apple intègre un Neural Engine dans ses puces depuis longtemps, Datakalab optimise les données entrantes sur les dispositifs portables. D'après la dernière offre de stage de la startup, nul doute que Tim Cook y a vu un grand potentiel pour iOS 18 :

Les réseaux de neurones profonds ont permis des avancées impressionnantes dans de nombreux domaines de l’intelligence artificielle tels que la vision par ordinateur, la reconnaissance de parole ou encore le traitement naturel des langues. Ce gain de performances s’est toutefois fait au prix d’une complexité accrue des calculs et donc des ressources requises en inférence (énergie, mém- oire et puissance de calcul). Cette contrainte limite ainsi leur déploiement sur des dispositifs em- barqués (périphériques mobiles, micro-contrôleurs...). Ce stage s’inscrit dans le domaine émergent et très actif de la compression de réseaux de neurones, et vise à proposer des stratégies prenant en compte les spécificités du dispositif cible au moment de la conception et de l’entraînement du réseau.

Si vous êtes curieux et / ou développeur, sachez qu'il existe de très nombreuses approches pour compresser un réseau telles que, par exemple, la quantification (les opérations en arithmétique à virgule flottante sur 32 bits sont remplacées par des opérations à virgule fixe sur un plus faible nombre de bits), par élagage (des opérations sont retirées du graphe de calcul) ou par distillation (la connaissance d’un réseau est transférée dans un réseau de plus petite taille).

L'acquisition datant de décembre 2023, il n'est pas certain que nous en profitions pleinement dès juin avec la bêta d'iOS 18.