Un groupe d’anciens ingénieurs de Meta construit une plate-forme pour aider les entreprises à déployer des modèles d’apprentissage automatique à la vitesse des grandes entreprises technologiques. Leur démarrage, TrueFoundrya levé 2,3 millions de dollars lors d’une ronde de financement.
La startup basée à San Francisco, en Californie, automatise les tâches répétitives dans le pipeline d’apprentissage automatique pour permettre aux scientifiques et aux ingénieurs des données de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée et plus créatives. Construite sur Kubernetes, la plateforme personnalisée fonctionne comme une solution indépendante du cloud qui peut être déployée sur Amazon Web Services (AWS), Google Cloud et Microsoft Azure.
TrueFoundry affirme qu’il aide les équipes d’apprentissage automatique à obtenir des résultats 10 fois plus rapides et réduit leurs délais de production de « plusieurs semaines à quelques heures ». Ceci est particulièrement utile pour les entreprises qui ne disposent pas de grandes équipes d’apprentissage automatique.
Contrairement à la méthode traditionnelle qui nécessite une longue durée, TrueFoundry indique que les développeurs d’apprentissage automatique utilisant sa plate-forme peuvent mettre leurs modèles en production en tant que points de terminaison hébergés avec mise à l’échelle automatique en moins de cinq minutes et surveiller les résultats dès le début.
Nikunj Bajaj, co-fondateur et PDG de TrueFoundry, a déclaré dans une interview avec TechCrunch que certains enseignements clés de Meta ont aidé la startup à résoudre les problèmes de déploiement de l’apprentissage automatique. Bajaj a travaillé en tant que responsable technique ML chez Reflektion, société de développement de logiciels basée à Meta et San Mateo, après avoir obtenu sa maîtrise en informatique de l’Université de Californie à Berkeley.
Il a fondé TrueFoundry en juin 2021, avec ses coéquipiers de l’IIT Kharagpur Anuraag Gutgutia et Abhishek Choudhary. Choudhary, qui occupe le poste de CTO chez TrueFoundry, a également travaillé chez Meta en tant qu’ingénieur logiciel et a aidé le géant des réseaux sociaux à développer des produits, notamment des applications mobiles et des vidéos en direct.
TrueFoundry considère Amazon, Google et Microsoft Azure comme certains de ses principaux concurrents car ils ont également leurs plates-formes natives d’apprentissage automatique. Gutgutia, cependant, estime que les grands acteurs du cloud ne sont pas très conviviaux pour les développeurs.
« Notre objectif dès le début est de fournir une expérience de développeur suprême. La courbe d’apprentissage pour démarrer sur notre système ne dépasse pas une heure », a-t-il déclaré.
TrueFoundry sert des clients avec de petites équipes de data scientists et opère dans des secteurs tels que la fintech, le commerce électronique, les services financiers, la santé et la vente au détail, entre autres.
Avant de s’aventurer dans TrueFoundry, Bajaj, Choudhary et Gutgutia ont cofondé une plateforme de recrutement basée sur l’IA EntHire, qui a été acquise par Info Edge l’année dernière.
TrueFoundry, dont l’effectif actuel est de 16 personnes et principalement situé en Inde, a déclaré mardi avoir levé 2,3 millions de dollars lors d’une ronde menée par Sequoia India’s Surge. Parmi les autres participants au financement figuraient Eniac Ventures et des anges tels que le co-fondateur d’AngelList Naval Ravikant, le CIO mondial de la Deutsche Bank Dilip Khandelwal, le responsable de GitHub India Maneesh Sharma, le CTO de Greenhouse Software Mike Boufford et le fondateur de Kaggle Anthony Goldbloom.
La startup, qui prévoit de déployer les nouveaux fonds pour élargir sa plate-forme et embaucher plus de personnes, a récemment ouvert un accès anticipé à sa plate-forme et travaille avec des entreprises en tant que premiers clients pour sa version bêta. Il vise à faire un lancement public au cours des un ou deux prochains mois, a déclaré Gutgutia.
Il recherche également des conseillers intégrés qui peuvent aider à promouvoir la plate-forme et à étendre sa portée.
