Top 25 des startups d’apprentissage automatique à surveiller en 2021 sur la base de Crunchbase

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  • Crunchbase compte aujourd’hui un nombre record de 9977 startups et entreprises d’apprentissage automatique, une augmentation de 8,2% par rapport aux 9216 startups répertoriées en 2020 et de 14,6% par rapport aux 8705 répertoriées en 2019.
  • Les entreprises liées à l’intelligence artificielle (IA) et à l’apprentissage automatique (ML) ont reçu un financement record de 27,6 milliards de dollars en 2020, selon Crunchbase.
  • Parmi ces A.I. et les startups d’apprentissage automatique recevant un financement depuis le 1er janvier 2020, 62% sont des cycles d’amorçage, 31% des cycles de capital-risque de démarrage et 6,7% de cycles de financement par capital-risque de stade avancé.
  • A.I. et le cycle de financement médian des startups d’apprentissage automatique était de 4,4 millions de dollars et la moyenne était de 29,8 millions de dollars en 2020, selon Crunchbase.

Tout au long de 2020, les sociétés de capital-risque ont continué à se développer sur de nouveaux marchés mondiaux, les startups de Londres, New York, Tel Aviv, Toronto, Boston, Seattle et Singapour recevant un financement accru. Sur les 79 A.I. & ML, 15 sont dans la région de la baie de San Francisco, ce qui fait de cette région le foyer de 19% des startups qui ont reçu un financement l’année dernière.

La région israélienne de Tel Aviv compte 37 startups qui ont reçu un financement de capital-risque au cours de l’année dernière, y compris celles lancées à Herzliya, une région de la ville connue pour sa solide culture d’entreprise et de démarrage. Veuillez consulter le Roundup of Machine Learning Forecasts and Market Estimates, 2020 pour une étude de marché supplémentaire sur A.I. et l’apprentissage automatique.

Le graphique suivant compare les 10 emplacements les plus populaires pour A.I. & Startups ML dans le monde basées sur les données Crunchbase à ce jour:

Basé sur Crunchbase Queries and Analysis, 10 janvier 2021

Top 25 des startups de machine learning à surveiller en 2021

Augure – Augury combine les données de surveillance en temps réel des machines de production avec l’IA et les algorithmes d’apprentissage automatique pour déterminer l’état de la machine, la gestion des performances des actifs (APM) et la maintenance prédictive (PdM) pour fournir aux entreprises de fabrication de nouvelles informations sur leurs opérations. La technologie de santé numérique de la machine proposée par l’entreprise permet d’écouter la machine, d’analyser les données et de détecter tout dysfonctionnement avant qu’il ne survienne. Cela permet aux clients d’ajuster leurs processus de maintenance et de fabrication en fonction des conditions réelles de la machine. La plate-forme est utilisée avec le CVC, les usines industrielles et les installations commerciales.

Alation – Alation est reconnue comme pionnière sur le marché des catalogues de données et est très respectée dans la communauté des services financiers pour son utilisation de A.I. pour interpréter et présenter des données pour analyse. Alation a également accéléré l’évolution de sa plate-forme pour inclure la recherche et la découverte de données, la gouvernance des données, la gestion des données, l’analyse et la transformation numérique. Avec son moteur d’analyse comportementale, ses capacités de collaboration intégrées et ses interfaces ouvertes, Alation combine l’apprentissage automatique avec une vision humaine pour relever avec succès les défis de la gestion des données et des métadonnées. Plus de 200 entreprises utilisent aujourd’hui la plate-forme d’Alation, notamment AbbVie, American Family Insurance, Cisco, Exelon, Finnair, Munich Re, New Balance, Pfizer, Scandinavian Airlines et U.S. Foods. Basée dans la Silicon Valley, Alation est soutenue par des sociétés de capital-risque de premier plan, notamment Costanoa, Data Collective, Icon, Sapphire et Salesforce Ventures.

Algorithmie – L’expertise d’Algorithmia porte sur les opérations d’apprentissage automatique (MLOps) et aide les clients à mettre en production des modèles de ML avec une sécurité et une gouvernance de niveau entreprise. Algorithmia automatise le déploiement de ML, offre une flexibilité d’outillage, permet la collaboration entre les opérations et le développement et tire parti des pratiques SDLC et CI / CD existantes. À ce jour, plus de 110 000 ingénieurs et spécialistes des données ont utilisé la plate-forme d’Algorithmia, y compris les Nations Unies, les agences gouvernementales de renseignement et les entreprises du Fortune 500.

Avora – Avora se distingue par sa plate-forme d’analyse augmentée, qui rend l’analyse de données approfondie de manière intuitive aussi simple que d’effectuer des recherches sur le Web. La technologie unique de l’entreprise cache la complexité, permettant aux utilisateurs non techniques d’exécuter et de partager facilement leurs rapports. En éliminant les limites des analyses existantes, en réduisant le temps de préparation et de découverte des données de 50 à 80% et en accélérant le temps de compréhension, Avora utilise le ML pour rationaliser la prise de décision commerciale. Basée à Londres avec des bureaux à New York et en Roumanie, Avora aide à accélérer la prise de décision et la productivité des clients de divers secteurs et marchés, notamment la vente au détail, les services financiers, la publicité, la chaîne d’approvisionnement et les médias et le divertissement.

Boast.ai – Concentré sur l’aide aux entreprises aux États-Unis et au Canada pour récupérer leurs coûts de R&D auprès des gouvernements fédéraux respectifs, Boast.ai permet aux ingénieurs et comptables d’obtenir des crédits d’impôt à l’aide d’outils basés sur l’IA. Certains des programmes fiscaux avec lesquels Boast.ai travaille comprennent les crédits d’impôt américains pour la R&D, la recherche scientifique et le développement expérimental (RS&DE) et les crédits d’impôt pour médias numériques interactifs (IDMTC). La startup a des bureaux à San Francisco, Vancouver et Calgary.

ClosedLoop.ai – Une startup basée à Austin, au Texas, ClosedLoop.ai a créé l’une des premières plateformes de science des données du secteur de la santé qui rationalise l’expérience des patients tout en améliorant la rentabilité des prestataires de soins de santé. Leur plateforme d’automatisation de l’apprentissage automatique et un catalogue de modèles prédictifs et prescriptifs prédéfinis peuvent être personnalisés et étendus en fonction des besoins uniques de la population ou de la clientèle d’un fournisseur de soins de santé. Des exemples de leurs applications technologiques comprennent la prédiction des admissions / réadmissions, la prévision de l’utilisation totale et du risque total, la réduction de l’utilisation hors réseau, la prévention des absences de rendez-vous, la prédiction de l’apparition ou de la progression de la maladie chronique et l’amélioration de la documentation clinique et du remboursement. La Harvard Business School, par le biais de son accélérateur de médecine de précision Kraft, a récemment nommé ClosedLoop.ai comme l’une des entreprises qui accélèrent le plus rapidement il s’agit du rapport sur les paysages de l’analyse des données du monde réel.

Cognino AI – Cognino AI est une start-up basée à Londres spécialisée dans l’IA basée sur la recherche. avec une expertise approfondie en auto-apprentissage A.I. Ils sont remarquables pour avoir aidé leurs clients à accélérer la préparation des données pour obtenir des informations à partir de grands ensembles de données non structurées pour soutenir les décisions stratégiques grâce à un véritable apprentissage A.I.

Databand – Une startup basée à Tel Aviv qui fournit une plate-forme logicielle pour le développement de l’apprentissage automatique agile, Databand a été fondée en 2018 par Evgeny Shulman, Joshua Benamram et Victor Shafran. Les équipes d’ingénierie des données sont chargées de gérer une large gamme d’outils puissants, mais ne disposent pas des utilitaires dont elles ont besoin pour garantir le bon fonctionnement de leurs opérations. Databand comble cette lacune avec une solution qui permet aux équipes d’avoir une vue globale de leurs flux de données, de s’assurer que les pipelines se terminent avec succès et de surveiller la consommation des ressources et les coûts. Databand s’intègre de manière native dans la pile de données moderne, se connectant de manière transparente à des outils tels que Apache Airflow, Spark, Kubernetes et diverses offres ML des principaux fournisseurs de cloud.

DataVisor – L’approche de DataVisor concernant l’utilisation de l’IA pour augmenter la précision de détection de la fraude au niveau de la plate-forme est remarquable. En utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique non supervisés, DataVisor permet aux entreprises de détecter et d’agir sur les modèles de fraude en évolution rapide et de prévenir les futures attaques avant qu’elles ne se produisent. Combinant des analyses avancées et un réseau de renseignement de plus de 4,2 milliards de comptes d’utilisateurs mondiaux, DataVisor protège contre les dommages financiers et de réputation dans divers secteurs, y compris les services financiers, les marchés, le commerce électronique et les plateformes sociales. C’est l’une des startups de cybersécurité les plus fascinantes utilisant l’IA aujourd’hui.

Exceed.ai – Ce qui rend Exceed.ai remarquable, c’est la façon dont leur plate-forme d’assistant de vente basée sur l’IA communique automatiquement le contexte des prospects et permet aux équipes de vente et de marketing d’adapter leurs efforts d’engagement et de qualification des prospects en conséquence. Exceed.ai assure le suivi de chaque prospect et les qualifie rapidement grâce à des conversations automatisées bidirectionnelles avec des prospects en utilisant un langage naturel via le chat et les e-mails. Les commerciaux sont libérés des tâches répétitives et sujettes aux erreurs, ce qui leur permet de se concentrer sur des activités génératrices de revenus telles que les appels téléphoniques et les démos avec des clients potentiels.

Indico – Indico est une startup basée à Boston qui se spécialise dans la résolution du formidable défi de la dépendance des entreprises vis-à-vis du contenu non structuré mais qui ne dispose pas des cadres, des systèmes et des outils pour le gérer efficacement. Indico fournit une A.I. plate-forme qui organise le contenu non structuré tout en rationalisant et en automatisant les tâches de back-office. Indico est remarquable compte tenu de son expérience en aidant les organisations à automatiser les flux de travail manuels, à forte intensité de main-d’œuvre et basés sur des documents. Sa percée dans la résolution de ces défis est une approche connue sous le nom d’apprentissage par transfert, qui permet aux utilisateurs de former des modèles d’apprentissage automatique avec des ordres de grandeur inférieurs à ceux requis par les techniques traditionnelles basées sur des règles. Indico permet aux entreprises de déployer A.I. aux défis du contenu non structuré plus efficacement tout en éliminant de nombreux obstacles courants à l’IA. & Adoption du ML.

JAXJOX – JAXJOX a créé InteractiveStudio, une plate-forme de fitness qui combine des équipements de musculation connectés avec du contenu en direct et à la demande. JAXJOX crée des produits d’entraînement compacts et intelligents avec un suivi des performances alimenté par l’IA et une variété de cours en direct et à la demande pour la motivation éducative, ce qui permet à ses abonnés d’atteindre facilement leurs objectifs de bien-être dans le confort de leur maison. L’entreprise a été fondée en 2016 et est basée à Bellevue, Washington. JAXJOX a recueilli un financement total de 17 millions de dollars en deux tours.

LeadGenius – LeadGenius se distingue par son utilisation de l’IA pour fournir des informations de leads B2B personnalisées et exploitables qui aident ses clients à atteindre leurs objectifs de croissance des revenus mondiaux. L’équipe mondiale de chercheurs de LeadGenius utilise des technologies propriétaires, y compris des techniques basées sur l’IA et le ML, pour fournir des services personnalisés de génération de leads, d’enrichissement de leads et d’hygiène des données au format, aux méthodes et à la fréquence définis par le client. Leur mission est de permettre aux organisations de vente et de marketing B2B de se connecter avec leurs prospects via des ensembles de données uniques et personnalisés.

Netra – Netra est une startup basée à Boston qui a débuté dans le cadre de la recherche du MIT CSAIL et qui a aujourd’hui plusieurs brevets émis et en attente sur sa technologie. Netra se démarque par l’avancée de la numérisation d’images vidéo et de l’interprétation des métadonnées de texte, garantissant la sécurité et la prise en compte du contexte. La technologie brevetée A.I. La technologie analyse les vidéos en temps réel à la recherche de références contextuelles au contenu dangereux, y compris les deepfakes et les menaces potentielles de cybersécurité.

Particule – Particle est une plate-forme IoT de bout en bout qui combine des logiciels comprenant l’intelligence artificielle, le matériel et la connectivité pour fournir à un large éventail d’organisations, des startups aux entreprises, le cadre dont elles ont besoin pour lancer avec succès des systèmes et des réseaux IoT. Les clients de particules comprennent Jacuzzi, Continental Tyres, Watsco, Shifted Energy, Anderson EV, Opti et autres. Particle est une entreprise financée par des entreprises et possède des bureaux à San Francisco, Shenzhen, Las Vegas, Minneapolis et Boston. La communauté de développeurs de Particle comprend aujourd’hui plus de 200 000 développeurs et ingénieurs dans plus de 170 pays.

Laboratoires de resurfaçage – Resurface fournit une vue centrée sur l’utilisateur des API qui aide à démocratiser les informations sur le Big Data. En utilisant des techniques basées sur l’IA associées à leurs techniques d’analyse uniques, Resurface transforme chaque appel d’API en une transaction durable pour accélérer le dépannage, stimuler la récupération des revenus et améliorer l’expérience client. Resurface est de plus en plus adopté dans les tests de pré-production et le Q.A., le dépannage DevOps et l’analyse des causes profondes et les données utilisateur réelles pour la spéléologie de la science des données dans les organisations DevOps aujourd’hui.

RideVision – RideVision a été fondée en 2018 par les passionnés de moto Uri Lavi et Lior Cohen. L’entreprise révolutionne l’industrie de la sécurité des motocyclettes en exploitant la force de l’intelligence artificielle et de la technologie de reconnaissance d’image, offrant ainsi aux motocyclistes une conscience beaucoup plus large de leur environnement, évitant les collisions et permettant aux motards de rouler en toute confiance. Le dernier cycle de RideVision s’est élevé à 7 millions de dollars en novembre de l’année dernière, ce qui porte leur financement total à 10 millions de dollars en plus d’un partenariat avec Continental AG.

Savvie – Savvie est une start-up basée à Oslo, spécialisée dans la traduction de gros volumes de données en actions concrètes que les propriétaires de boulangeries et de cafés peuvent utiliser pour améliorer leurs résultats au quotidien. Ce faisant, nous aidons les entreprises agroalimentaires à prendre les bonnes décisions pour optimiser leurs opérations et augmenter leur rentabilité tout en réduisant le gaspillage à sa source. Ce qui est remarquable à propos de cette startup, c’est à quel point elle est habile à affiner les algorithmes de ML pour fournir à ses clients des recommandations personnalisées et des informations en temps réel sur leurs activités alimentaires et de restauration. Leurs connaissances basées sur le ML sont particulièrement précieuses étant donné la façon dont les propriétaires de boulangeries et de cafés font pivoter leurs modèles commerciaux en réponse à la pandémie.

SECURITI.ai – L’une des startups les plus innovantes de la cybersécurité, combinant l’IA et le ML pour sécuriser les données sensibles dans des environnements multi-cloud et plates-formes mixtes, SECURITI.ai est une entreprise d’apprentissage automatique à surveiller en 2021, surtout si vous êtes intéressé par la cybersécurité. Leur plate-forme et leurs systèmes basés sur l’intelligence artificielle permettent aux entreprises de découvrir les zones de risque de violation potentielles dans les environnements multi-cloud, SaaS et sur site, de les protéger et d’automatiser tous les systèmes, réseaux et fonctions d’infrastructure privés.

SkyHive – SkyHive est une plate-forme SaaS basée sur l’intelligence artificielle qui vise à requalifier le personnel et les communautés des entreprises. Il développe et commercialise une méthodologie, l’analyse quantique du travail, pour fournir des informations en temps réel au niveau des compétences sur les effectifs internes et les marchés du travail externes, identifier les compétences futures et émergentes et faciliter la requalification au niveau des individus et des entreprises. SkyHive est indépendant du secteur et soutient les entreprises et les gouvernements à l’échelle mondiale avec pour mission de réduire le chômage et le sous-emploi. Sean Hinton a fondé l’entreprise technologique à Vancouver, en Colombie-Britannique, en 2017.

Stravito – Stravito est un A.I. start-up qui combine l’apprentissage automatique, le traitement du langage naturel (PNL) et la recherche pour aider les organisations à trouver et à tirer davantage de valeur des nombreux rapports d’études de marché, de la concurrence, de l’industrie, des parts de marché, de l’analyse financière et des analyses de projection de marché en les rendant consultables. Thor Olof Philogène et Sarah Lee ont fondé l’entreprise en 2017, qui ont identifié une opportunité d’aider les entreprises à être plus productives, en tirant une plus grande valeur de leurs investissements dans les études de marché. Thor Olof Philogène et Andreas Lee étaient co-fondateurs de NORM, une agence de recherche où tous deux ont travaillé pendant 15 ans au service de marques multinationales, avant de vendre l’entreprise à IPSOS. Pendant leur séjour à NORM, Anders et Andreas recevaient des appels répétés de clients mondiaux qui avaient acheté des recherches auprès d’eux mais ne pouvaient pas les trouver en interne et ont fini par les appeler pour en demander une copie. Aujourd’hui, la startup compte Carlsberg, Comcast, Colruyt Group, Danone, Electrolux, Pepsi Lipton et d’autres. Stravito a des bureaux à Stockholm (H.Q.), Malmö et Amsterdam.

Uniphore – Remarquable pour son expertise dans l’automatisation des services conversationnels (CSA), qui combine la puissance de l’intelligence artificielle, de la technologie d’automatisation et de l’apprentissage automatique, Uniphore montre le potentiel de transformer le service client. La proposition de valeur de Conversational Service Automation est basée sur l’amélioration de la qualité des conversations avec les agents du service client, l’automatisation des tâches des agents et la capture automatique des dispositions. Leur plate-forme basée sur l’IA comprend Speech Analytics, Virtual Assistant et Voice Biometrics, qui prend de l’ampleur dans leurs comptes d’entreprise.

Vertia.ai – Verta est une startup dédiée à résoudre les problèmes complexes de gestion des versions de modèles de machine learning et à fournir une plate-forme où elles peuvent être lancées en production. Fondé par le Dr Manasi Vartak, Ph.D., diplômé du MIT, qui a dirigé une équipe d’étudiants diplômés et de premier cycle au MIT CSAIL pour construire ModelDB, Verta est basé sur leur travail pour définir le premier système open-source de gestion de l’apprentissage automatique des modèles. Sa thèse, Infrastructure pour la gestion des modèles et le diagnostic des modèles, propose ModelDB, un système permettant de suivre la provenance et les performances des workflows basés sur le ML. En août de cette année, Verta a reçu un tour de série A de 10 millions de dollars dirigé par Intel Capital et General Catalyst, qui a également mené son tour de table de 1,7 million de dollars. Pour plus de détails sur Verta.ai, veuillez consulter Comment le démarrage de Verta aide les entreprises à réussir l’apprentissage automatique.

V7 – La V7 permet une A.I. basée sur la vision systèmes pour apprendre en permanence à partir des données de formation avec un minimum de supervision humaine. La startup basée à Londres est sortie de la furtivité en août 2018 pour révéler V7 Darwin, une plate-forme d’étiquetage d’images permettant de créer des données de formation pour des projets de vision par ordinateur avec peu ou pas d’implication humaine nécessaire. V7 se spécialise dans les domaines de la santé, des sciences de la vie, de la fabrication, de la conduite autonome, de l’agro-technologie et du sport comme Merck, GE Healthcare et Toyota. V7 Darwin a été lancé au CVPR 2019 à Long Beach, en Californie. Au cours de sa première année, il a annoté de manière semi-automatique plus de 1 000 ensembles de données de segmentation d’images et de vidéos. V7 Neurons est une série d’applications de reconnaissance d’image pré-entraînées destinées à l’industrie. La vidéo suivante explique le fonctionnement de V7 Darwin:

Zest.ai – La mission de Zest.ai est de fournir rapidement à ses partenaires des secteurs des prêts financiers hautement réglementés des modèles d’apprentissage automatique puissants et conformes, afin qu’ils soient en mesure d’identifier les emprunteurs fiables dans leurs activités respectives. Zest.ai se distingue par sa profonde expertise en matière de prêts financiers et sa création du Zest Automated Machine Learning (ZAML®). ZAML aide les partenaires de Zest.ai à identifier avec précision les emprunteurs les plus fiables, ce qui se traduit par une augmentation des revenus, une réduction des risques et une conformité automatisée. La mission de Zest.ai est de rendre accessible à tous un crédit équitable et transparent. Le contenu de Zest.ai, des articles de blog aux livres blancs et aux ebooks, fait partie des meilleures startups basées sur l’IA dans le domaine de la fintech. L’un des meilleurs articles de cette année sur l’analyse de la vérité A.I. a été écrit par Jay Budzik, directeur technique de Zest.ai, intitulé How You Can Tell If An A.I. Le démarrage est faux.

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