Microsoft croque Lobe pour faciliter l’usage du deep learning

Après Bonsai et Semantic Machines, Microsoft poursuit ses emplettes dans le domaine de l’IA avec l’acquisition de Lobe. Créée en 2015, cette start-up californienne a créé une plate-forme permettant de concevoir des modèles de deep learning sans coder.

Avec l’acquisition de Lobe (ci-dessus, l’équipe de la start-up et son CEO Mike Matas 3e en partant de la gauche), Microsoft entend démocratiser l’accès au deep learning. (Crédit : D.R.)

Microsoft continue à accélérer sur le terrain de l’IA. Après avoir mis la main il y a tout juste quelques mois sur Bonsai et sa plate-forme IA destinée au monde industriel, puis sur Semantic Machines, spécialisée dans l’IA conversationnelle, l’éditeur vient de jeter son dévolu sur Lobe. Co-fondée en 2015 par Mike Matas, designer reconnu chez Apple et Facebook, cette start-up californienne s’est donnée pour ambition de démocratiser le deep learning. Pour cela, elle a développé une plate-forme qui permet de créer des modèles deep learning au travers d’une simple interface visuelle basée sur des glisser-déposer et qui ne nécessite aucun code.

Bien qu’elle soit tombée dans le giron de Microsoft, la jeune pousse continuera à fonctionner de façon autonome. « En tant que membre de Microsoft, Lobe sera en mesure de tirer parti d’une recherche en IA de grande envergure, d’une infrastructure mondiale et de décennies d’expérience dans la création d’outils de développement », ont commenté ses équipes dans un communiqué annonçant ce rachat, dont le montant n’a pas été dévoilé.

Démocratiser l’accès à l’IA

Ces acquisitions doivent permettre à la firme de Redmond de se renforcer dans le secteur de l’IA et de permettre de démocratiser son accès, comme l’explique Kevin Scott, vice-président et CTO de l’entreprise dans un billet de blog « À bien des égards, nous commençons seulement à exploiter tout le potentiel que l’IA peut offrir. Cela est dû en grande partie au fait que le développement de l’IA et la création de modèles de deep learning sont des processus lents et complexes, même pour les scientifiques et les développeurs de données expérimentés. À ce jour, de nombreuses  personnes ont été désavantagées pour ce qui est d’accéder à l’IA, et nous nous engageons à changer cela. »

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