Mirendil annonce un milliard de dollars pour développer ses outils de recherche en IA

Mirendil a annoncé le 12 novembre une levée d’un milliard de dollars en série A. Kleiner Perkins et Clearlake Capital mènent le tour. Google figure parmi les participants cités par le laboratoire. l’annonce de financement de Mirendil ne donne pas de valorisation. Le financement accompagne des travaux sur les modèles et sur les outils qui aident des chercheurs à mener des expériences.

Fern et Lor occupent deux rôles différents

Fern est un modèle de langage. Selon la présentation de Fern, sa fenêtre de contexte peut atteindre 10 millions de tokens. Une fenêtre de contexte décrit la quantité d’information que le modèle peut recevoir et utiliser au cours d’une tâche. Dans un travail de recherche, ça peut inclure du code et des résultats accumulés pendant une série d’essais. La taille maximale annoncée ne dit pas si le modèle repère systématiquement le détail utile au milieu de tout ce contenu.

Lor est l’environnement dans lequel les chercheurs peuvent organiser le travail des agents. Il sert notamment à répartir des essais et à suivre leurs résultats. la présentation de Lor indique que le service reste en bêta privée sur invitation. Cette information est plus concrète que l’objectif d’ouvrir la recherche à un public plus large. Une équipe qui découvre Lor après la levée doit encore passer par le parcours d’accès indiqué par l’entreprise.

L’exemple d’entraînement vient de Mirendil

Le laboratoire dit qu’un chercheur travaillant avec des agents a préentraîné Mirendil-Base en trois mois et demi. Il indique avoir dépensé moins de dix millions de dollars en calcul pour cet entraînement. Fern est issu d’une étape ultérieure de préparation du modèle. Les deux noms décrivent donc deux étapes du travail présenté par l’entreprise.

Le chiffre concerne le calcul selon la description du laboratoire. Il ne constitue pas un coût total de développement. Un laboratoire doit aussi disposer de données et d’outils pour suivre ses expériences. Le niveau d’intervention nécessaire peut dépendre du projet et des imprévus. Ce cas permet de comprendre ce que Mirendil dit avoir réalisé dans ses propres conditions. Il ne permet pas de prédire le coût d’un autre entraînement.

Ce que finance la série A

Les investisseurs financent la poursuite de cette approche. Mirendil veut donner à des chercheurs et à des ingénieurs des outils qui prennent en charge une partie de la mise en œuvre des expériences. Les besoins restent concrets. Un essai doit pouvoir être reproduit et ses résultats relus. Quand plusieurs essais tournent en parallèle, le chercheur doit aussi pouvoir retrouver les paramètres et le contexte de chacun.

La levée donne des moyens à une équipe dont le modèle et la plateforme sont encore à des stades d’accès différents. Cette actualité rejoint les questions d’accès aux capacités de recherche abordées dans notre article sur la coopération internationale autour de l’IA et de la recherche. Dans le cas de Mirendil, les prochaines informations utiles porteront sur les conditions d’accès à Lor et sur les résultats observés par des équipes extérieures au laboratoire. Le montant annoncé mesure l’ampleur du financement. La capacité d’autres chercheurs à reproduire les résultats se mesure sur leurs propres projets.