Mirendil signe un contrat de 100 M$+ avec Google Cloud pour son IA auto-améliorante

Laboratoire spécialisé en intelligence artificielle, Mirendil a officialisé un partenariat pluriannuel avec Google Cloud pour sécuriser des ressources informatiques dédiées à ses travaux sur les systèmes d’IA capables de s’améliorer de manière autonome. L’information a été révélée en exclusivité par TechCrunch.

Ce contrat s’inscrit dans deux dynamiques convergentes du secteur : d’une part, les géants du cloud multiplient les engagements infrastructurels massifs envers les startups émergentes ; d’autre part, les entreprises spécialisées en IA cherchent à verrouiller le plus tôt possible des accès privilégiés au calcul, indispensable à leur croissance exponentielle.

Le montant total dépasse 100 millions de dollars, selon Benham Neyshabur, cofondateur et directeur général de Mirendil, qui l’a confirmé à TechCrunch. Cette somme représente environ la moitié du financement séed levé par la société fin juin, à une valorisation de 1 milliard de dollars.

Le cadre contractuel ouvre à Mirendil l’accès simultané aux processeurs tensoriels de Google (TPU) et aux unités de traitement graphique de Nvidia (GPU), ainsi qu’à des grappes d’entraînement gérées. Ces ressources serviront à développer une IA capable, à terme, d’assumer l’intégralité des fonctions d’un laboratoire de pointe en intelligence artificielle.

L’auto-amélioration récursive désigne des systèmes d’IA conçus pour s’optimiser itérativement sans intervention humaine directe. Ce champ de recherche mobilise des acteurs majeurs comme Anthropic, dont sont originaires les cofondateurs de Mirendil. Plusieurs startups récemment créées — notamment Recursive Superintelligence et Ricursive Intelligence — poursuivent également cet objectif.

Pour Mirendil, cette voie pourrait automatiser une part substantielle de la recherche scientifique et technologique, notamment dans les domaines de la médecine, de la biologie ou des sciences des matériaux.

Benham Neyshabur compare ce processus à l’apprentissage progressif des chercheurs humains : acquisition progressive de connaissances, consolidation d’expertise, amélioration continue des performances. « Vous pouvez concevoir une IA auto-améliorante à laquelle vous soumettez un problème, et qui ne cesse de progresser dans sa résolution au fil du temps », a-t-il précisé.

Il a illustré cette vision par un exemple concret : « Comment concevoir un système d’IA capable de mener en continu des recherches sur la maladie d’Alzheimer, d’enrichir constamment ses propres connaissances et d’accroître sa performance ? Cette technologie nous permet de fixer des objectifs ambitieux pour l’IA, et celle-ci poursuit inlassablement son progrès. »

L’entraînement de telles architectures exige toutefois des puissances de calcul colossales. Harsh Mehta, cofondateur de Mirendil, souligne que la stratégie actuelle consiste moins à maximiser la puissance brute qu’à allouer chaque charge de travail au matériel le mieux adapté. « Ces modèles excellent dans la gestion de charges variées et de puces différentes, et dans l’attribution optimale de chaque tâche à la puce idoine », a-t-il indiqué.

« Google propose plusieurs types de puces […] Cette souplesse nous permet de combiner librement charges de travail et accélérateurs appropriés, réduisant ainsi non seulement nos coûts, mais aussi ceux de nos clients utilisant nos systèmes. »

Cette capacité d’orchestration fine constitue l’un des arguments centraux de l’infrastructure IA de Google. Amin Vahdat, vice-président exécutif et chef technologue de l’IA et de l’infrastructure chez Google, a déclaré dans un communiqué que l’avancée en intelligence artificielle ne dépendait plus uniquement des performances individuelles des puces, « mais de la façon dont nous orchestrons des systèmes entiers d’intelligence et franchissons les limites physiques de l’échelle. »

Benham Neyshabur a ajouté que la couche logicielle et systémique développée par Mirendil permettrait aux clients d’exploiter pleinement le potentiel du matériel fourni par Google Cloud, offrant ainsi à ce dernier un avantage stratégique face à ses concurrents. En contrepartie, Google intègre un partenaire clé dans la construction d’une IA frontalière fondée sur l’auto-amélioration récursive — une technologie qu’il pourra, à terme, proposer à ses clients entreprises.