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Les fondateurs d’Eventual, Sammy Sidhu et Jay Chia, ont observé un problème grandissant d’infrastructure des données lorsqu’ils travaillaient comme ingénieurs logiciels au sein du programme de véhicules autonomes de Lyft. Ce problème, qui ne faisait que se développer avec la montée de l’intelligence artificielle (IA), concerne la gestion des données non structurées produites par les voitures autonomes, telles que des scans 3D, des photos, du texte et de l’audio. Les ingénieurs de Lyft n’avaient pas l’outil nécessaire pour comprendre et traiter simultanément tous ces types de données en un seul endroit, ce qui les a contraints à combiner des outils open source dans un processus long et peu fiable.
Sidhu, qui est le PDG d’Eventual, a expliqué à TechCrunch lors d’une récente interview que “nous avions tous ces brillants docteurs, des personnes exceptionnelles de l’industrie, travaillant sur des véhicules autonomes, mais ils passaient 80 % de leur temps à se battre avec l’infrastructure au lieu de construire leur application principale.” Ce constat a poussé Sidhu et Chia à développer un outil interne de traitement de données multimodales pour Lyft. Ainsi, lorsque Sidhu a commencé à postuler à d’autres emplois, il a été confronté à une question récurrente : “pourquoi ne pas créer la même solution de données pour d’autres entreprises ?”. C’est de cette manière que l’idée d’Eventual a vu le jour.
Eventual a depuis construit un moteur de traitement de données open source, nommé Daft, qui est conçu pour fonctionner rapidement avec différentes modalités allant du texte à l’audio, en passant par la vidéo. “L’objectif est de faire de Daft quelque chose d’aussi transformateur pour l’infrastructure des données non structurées que SQL l’a été pour les ensembles de données tabulaires dans le passé”, a déclaré Sidhu. Fondée début 2022, presque un an avant la sortie de ChatGPT, Eventual a lancé la première version open source de Daft en 2022 et prévoit de lancer un produit d’entreprise au troisième trimestre.
Avec l’explosion de l’utilisation de l’IA, Eventual se positionne comme un pionnier dans un marché en pleine croissance, visant à résoudre un problème fondamental de traitement des données multimodales.
Sidhu a souligné que l’essor de ChatGPT a révélé l’importance de disposer d’outils adéquats pour intégrer différents types de données dans les applications IA. De nos jours, les entreprises qui œuvrent dans divers secteurs, tels que la robotique, la technologie de vente au détail et la santé, sont concernées par le traitement de données multimodales. Parmi leurs clients, Eventual compte des géants comme Amazon, CloudKitchens et Together AI.
Récemment, l’entreprise a réalisé deux tours de financement en l’espace de huit mois : un premier tour de 7,5 millions de dollars dirigé par CRV, suivi d’une levée de fonds de 20 millions de dollars en série A, également dirigée par Felicis, avec la participation de M12 de Microsoft et de Citi. Ce dernier tour financera l’enrichissement de l’offre open source d’Eventual tout en créant un produit commercial permettant à ses clients de développer des applications IA basées sur des données traitées.
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