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Machine Learning : Top des meilleures startups IA et Machine Learning

Le Machine Learning est une technologie permettant d’entraîner les logiciels, à la manière dont le cerveau humain se développe, de sorte que les développeurs n’aient plus besoin de tout coder. Cette technologie révolutionnaire trouve peu à peu sa place dans toutes les industries, et l’intelligence artificielle transforme littéralement notre monde. De nombreuses startups tentent d’exploiter le potentiel du Machine Learning pour résoudre des problèmes et répondre à divers besoins. Découvrez notre sélection des meilleures startups IA et Machine Learning.

CrowdFlower, une startup spécialisée dans les donnée d’entraînement de Machine Learning

Anciennement lead data scientist chez Yahoo, Lukas Biewald a fondé CrowdFlower pour développer des données d’entraînement pour le Machine Learning. Ces données sont utilisées par les data scientists pour enseigner à leurs algorithmes comment s’entraîner. La startup a pour principal objectif de rendre les données utiles en aidant les équipes à collecter, nettoyer et étiqueter les données à l’échelle. En juin 2016, CrowdFlower a levé 10 millions de dollars auprès d’investisseur comme Microsoft. Cet investissement va lui permettre d’augmenter l’adoption de son intelligence artificielle, qui permet aux algorithmes Machine Learning d’estimer la probabilité que leurs prédictions soient correctes.

H2O.ai, une plateforme de Machine Learning open source

H2O.ai propose une plateforme de Machine Learning open source, conçue pour permettre aux entreprises de lancer une série d’algorithmes sur toutes leurs données stockées dans Hadoop, Spark, Excel ou toute autre base de données.

Darktrace, une startup de Machine Learning pour la cybersécurité

Basée au Royaume-Uni, Dartrace est une startup de Machine Learning dédiée à la cybersécurité. Elle utilise les technologies du Machine Learning pour surveiller le trafic sur les réseaux ainsi que les évènements pour détecter d’éventuelles anomalies qui peuvent indiquer une attaque. Les équipes informatiques de l’entreprise sont alertées, et si elles ne sont pas en mesure de réagir promptement, le logiciel peut répondre à une menace potentielle. La firme a récemment levé 65 millions de dollars.

LogDNA, une startup Machine Learning pour la maintenance informatique prédictive

La startup LogDNA cherche à appliquer le Machine Learning aux données de log informatique pour la gestion et la maintenance prédictive des systèmes informatiques. L’objectif est de permettre aux entreprises de détecter et de résoudre les problèmes informatiques avant qu’ils ne surviennent. Alors que les systèmes informatiques sont de venus plus complexes, les entreprises doivent être en mesure de surveiller les logs d’infrastructures, mais aussi les logs d’évènements au sein des applications, les logs de bases de données, les logs de serveur mail, les logs de système d’exploitation et bien plus encore. L’agent de LogDNA est conçu pour permettre aux entreprises de préciser quels logs doivent être surveillés et laisser les administrateurs configurer des alertes selon des filtres personnalisés. En juillet 2016, la firme a levé 1,6 million de dollars.

Amplero, une startup Machine Learning pour le marketing

La plateforme prédictive de Amplero se destine aux marketeurs. Grâce à cette plateforme de Machine Learning, ces derniers peuvent tester des milliers de permutations après avoir mis en place des règles et des contraintes pour s’assurer que le bon message soit délivré à la bonne personne et au bon moment. En juillet 2016, Amplero a levé 8 millions de dollars auprès d’investisseurs comme Salesforce Ventures.

Farmers Business Network, une startup Machine Learning dédiée à l’agriculture

Farmers Business Network est un réseau indépendant connectant les fermiers aux fermiers, conçu par et pour les fermiers. Les membres du réseau bénéficient d’analyses de données diverses telles que les performances des graines, les pratiques agronomiques, les prix des équipements ou l’efficience des récoltes. Ces analyses sont basées sur des données enregistrées sur des millions de champs. Le réseau utilise également le Machine Learning pour augmenter la qualité des données, et supprimer les points de données et les résultats qui semblent anormaux en se basant sur les résultats de régions géographiques ou de conditions de culture similaires. Google Ventures compte parmi les investisseurs qui soutiennent cette startup.

Tamr, une startup Machine Learning pour l’analyse d’approvisionnement

La startup Machine Learning Tamr est soutenue par d’importants bras d’investissement comme HP Ventures et Google Ventures. Elle est dédiée à l’analyse d’approvisionnement pour les entreprises. Les fondateurs de la startup, Michael Stonebraker et Andy Palmer, ont précédemment créé une entreprise de base de données baptisée Vertica, qui fut rachetée par HP en 2011. Parmi les clients de Tamr, on compte Cisco, GE, Toyota ou encore Thomson Reuters.

DataRobot, une startup Machine Learning pour l’automatisation de la Data Science

La startup DataRobot automatise le processus de science des données. Le système permet de télécharger des données et d’effectuer des prédictions. Des centaines de modèles sont créés de façon immédiate et automatique. La plateforme intègre des algorithmes Machine Learning de R, Python, Spark, H2O et bien d’autres. En 2016, la startup a levé 33 millions de dollars auprès d’investisseurs comme Intel Capital, Accomplice et IA Ventures.

Sentenai, une startup Machine Learning pour la logistique et l’IoT

Sentenai est une base de données utilisant le Machine Learning pour prédire la structure et les patterns de requêtes au sein des streams de données. Les principales applications de cette base de données se trouvent dans les secteurs de l’Internet des Objets et de la logistique. Basée à Boston, Sentenai a récemment levé 1,8 million de dollars au cours de sa première levée de fonds.

FiveAI, une startup Machine Learning dédiée aux voitures autonomes

FiveAI, basée au Royaume-Uni, est une startup spécialisée dans le Machine Learning et l’intelligence artificielle. Elle utilise ces technologies pour créer l’intelligence des véhicules autonomes de demain. L’intelligence artificielle est utilisée ici pour permettre aux véhicules autonomes de conduire de façon sécurisée au sein d’environnements urbains complexes sans que le conducteur n’ait besoin d’intervenir grâce à l’utilisation de cartes 3D très précises. En juillet 2016, la firme a levé 2,7 millions de dollars.

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