Top 10 des startups d’apprentissage automatique de 2020

Une liste des entreprises de Machine Learning les plus innovantes en 2o2o

La combinaison de données, de technologies et de talents a permis aux systèmes intelligents actuels d’arriver à un point de base qui stimule un développement exceptionnel des investissements dans l’IA. Le financement des startups de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique se développe à un rythme de développement annuel de près de 60% depuis 2010 et les organisations passent d’une importante couche d’IA exploratoire à une période d’IA exponentielle. Comme le disent les spécialistes, nous entrons dans une «course contre la machine» et une «quatrième révolution industrielle».

Selon Crunchbase, il y a aujourd’hui 8 705 startups et organisations dépendant de l’IA et de l’apprentissage automatique pour leurs applications, produits et services essentiels. Pratiquement 83% des startups de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique suivies par Crunchbase, n’avaient que trois cycles de financement ou moins, les plus connus étant les cycles de démarrage, les cycles d’anges et les cycles de démarrage.

Voyons quelques-unes des incroyables startups d’apprentissage automatique pour l’année 2020.

Alation

Alation est le premier à mettre sur le marché un catalogue de données en consolidant l’IA et la collaboration humaine pour aider les individus à travers les entreprises à découvrir, comprendre et faire confiance aux informations et aux choix axés sur l’information. En raison de leur facilité d’utilisation et de leur conception intuitive, leur catalogue de données est raisonnable pour les besoins de quatre personnes dominantes: les responsables des données, les analystes, les délégués syndicaux et les services informatiques et d’ingénierie. Le catalogue de données Alation a été adopté par plus de 100 entreprises, dont San Diego City, eBay, Munich Re et Pfizer. Alation est financé par Costanoa Ventures, DCVC, Harmony Partners, Icon Ventures, Salesforce Ventures et Sapphire Ventures.

Graphcore

Graphcore est une organisation de systèmes matériels qui crée des cartes IPU-Accelerator et des produits IPU-Appliance qui accéléreront les applications d’apprentissage automatique. Il a fabriqué un autre processeur, l’Intelligence Processing Unit (IPU), explicitement destiné à l’intelligence artificielle. L’architecture extraordinaire de l’UIP implique que les ingénieurs peuvent exécuter plus rapidement des modèles de machine learning actuels. Plus important encore, il permet aux spécialistes de l’intelligence artificielle d’essayer de nouveaux types de travail, peu pratiques en utilisant les innovations actuelles, pour conduire les prochaines percées extraordinaires dans l’intelligence générale des machines.

AI. Rêverie

AI.Reverie est une plateforme de simulation qui forme l’IA à comprendre le monde. Ils offrent une configuration d’API synthétiques d’informations et de vision pour aider les organisations de diverses entreprises à former leurs algorithmes d’apprentissage automatique et à améliorer la précision et la répétabilité de l’IA. Entreprises clés AI.Reverie a des réponses pour inclure l’agriculture, l’industrie, y compris la gestion des sites de construction, des villes intelligentes et des maisons intelligentes. AI.Reverie a levé une somme de 10 millions de dollars pour financer plus de deux tours. Leur dernier cycle de financement a levé 5,6 millions de dollars le 14 avril 2020.

DataRobot

DataRobot offre une plate-forme automatisée d’apprentissage automatique qui facilite l’assemblage et le déploiement de modèles pour des applications d’intelligence artificielle de pointe pour les organisations. Après avoir levé un tour de financement de 100 millions de dollars de série D en 2018, la startup basée à Boston a fait deux acquisitions cette année. L’organisation a acheté Cursor, une plate-forme de collecte de données, en février, puis a acheté ParallelM, une plate-forme pour les opérations d’IA, en juin. La start-up d’apprentissage automatique a sécurisé des clients, notamment Accenture, Blue Cross Blue Shield, Kroger et Lenovo, levant une somme de 225 millions de dollars auprès d’investisseurs financiers.

Anodot

Anodot applique l’IA pour fournir des analyses autonomes en temps réel, sur tous les types de données, à l’échelle de l’entreprise. Contrairement aux confinements manuels de la Business Intelligence conventionnelle, Anodot donne aux analystes un pouvoir plus important sur leur entreprise avec une plateforme d’IA en libre-service qui fonctionne en permanence pour se dispenser des côtés vulnérables, alerter les incidents et enquêter sur les causes profondes. Anodot compte environ 100 clients dans des entreprises de transformation numérique, y compris les entreprises de commerce électronique, FinTech, AdTech, Telco, Gaming, y compris Microsoft, Lyft, Waze et King.

Viz.ai

Viz encourage les médecins à reconnaître les anomalies des analyses cérébrales grâce à l’apprentissage automatique. L’organisation utilise un apprentissage approfondi avancé pour communiquer directement des données chronologiques sur les patients victimes d’un AVC à un maître qui peut assurer la médiation et le traitement. Il utilise des algorithmes d’apprentissage en profondeur pour distinguer une énorme occlusion présumée des vaisseaux, un type d’accident vasculaire cérébral particulièrement débilitant, dans un scanner et alarme le spécialiste de l’équipe AVC en quelques minutes. L’organisation permet en outre aux cliniciens du centre de traitement des accidents vasculaires cérébraux de partager rapidement des photos de long en large. La mission de Viz est d’améliorer la façon dont les soins de santé sont dispensés sur la planète, grâce à une programmation intelligente qui promet de réduire le temps de traitement et d’améliorer l’accès aux soins.

Corne de brume

Dans les passerelles de périphérie et les téléphones cellulaires, FogHorn offre une plate-forme informatique de pointe qui peut exécuter des applications d’apprentissage automatique. La startup située à Sunnyvale, en Californie, a récemment déclaré Lightning Mobile, une offre informatique de pointe qui apporte ses capacités d’apprentissage automatique et de diffusion en continu à de puissants téléphones portables et tablettes Android sur le marché industriel. Plus de 50 organisations ont été constituées avec des fournisseurs de solutions industrielles, des fournisseurs d’intégration de systèmes mondiaux, des OEM et des fournisseurs de passerelles, notamment Accenture, Cisco Systems, Dell Technologies, Honeywell et Hewlett Packard Enterprise.

Jus Mundi

Jus Mundi est un moteur de recherche en droit international public et en arbitrage investisseur-État qui consolide une interface instinctive et facile à comprendre, des innovations de pointe telles que l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique, avec un contenu complet pour renforcer les compétences de la recherche en droit international. La recherche légale universelle peut être particulièrement débilitante, car les données sur les affaires peuvent ne pas être accessibles aux conseillers juridiques ou au motif que le droit international et la jurisprudence des investisseurs et des États sont répartis dans différentes bases de données prohibitives. Jus Mundi rassemble et indexe ces archives dans le but que ses clients ne restent pas là à essayer de supprimer les données fondamentales des dossiers des documents juridiques.

Rosetta.ai

Rosetta.ai aide les organisations commerciales de commerce électronique à augmenter la conversion et à augmenter la valeur des commandes grâce à une technologie d’apprentissage approfondi pour examiner les préférences et les pratiques de chaque acheteur, prévoir les ventes futures et fournir des recommandations personnalisées en ligne et hors ligne pendant le parcours d’achat de l’acheteur. Les divers marchés commerciaux verticaux du commerce électronique ont des comportements et des préférences d’achat spécifiques.

Folio3

Chez Folio3, ils fournissent le développement et les solutions d’applications d’apprentissage automatique les plus fiables. Ils aident les entreprises à automatiser les processus et à hiérarchiser les décisions de routine grâce à des algorithmes avancés. Cela permet d’éliminer la possibilité d’erreur humaine et leur permet de déplacer les processus traditionnels basés sur des règles vers des processus plus intelligents pour permettre la découverte de nouveaux ensembles de données et modèles non structurés.

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