fr.wedoany.com Rapport : La startup brésilienne NeoSpace lance une catégorie de grands modèles de données conçus pour traiter des données non textuelles, telles que les transactions financières, les enregistrements de consommation et les informations industrielles, que les modèles de langage traditionnels peinent à analyser.
Ces dernières années, d'importants investissements ont été consacrés aux grands modèles de langage (LLMs), des architectures dont l'objectif d'apprentissage est la compréhension et la génération de texte, avec des produits représentatifs comme ChatGPT, Gemini et Claude. Ces systèmes transforment l'intelligence artificielle en outils grand public capables de rédiger des rapports, de répondre à des questions et de dialoguer avec une aisance quasi humaine. Cependant, au sein des grandes entreprises comme les banques, les assurances, la vente au détail et les opérateurs de télécommunications, les données clients accumulées depuis des décennies restent difficiles à exploiter efficacement. Ce problème vient du fait que les LLMs sont conçus pour traiter des mots, et non des données fragmentées comme les transactions, les tableaux et les séries temporelles.
Fondée par Felipe Almeida, Bruno Pierobon, Gustavo Debs et Thiago Teixeira, NeoSpace tente de résoudre ce problème en entraînant des grands modèles de données (LDM). La société a attiré l'attention en mars lors de son apparition sur la scène principale de la conférence GTC 2026 de Nvidia. Selon Almeida, les modèles utilisés quotidiennement ne sont adaptés qu'aux informations textuelles et peinent dès que des types de données différents sont introduits. Ces modèles peuvent rédiger un rapport sur une banque, mais sont incapables d'analyser des millions de transactions financières pour identifier l'attrition des clients, les comportements d'achat ou les risques de défaut de crédit.
Almeida a auparavant dirigé Zup, une société de logiciels d'entreprise, vendue à la banque Itaú en 2020 pour environ 575 millions de reais brésiliens. En travaillant avec de grandes entreprises, il a constaté que la transformation numérique les poussait à collecter des données à grande échelle, mais qu'elles manquaient encore de capacité à les transformer en décisions. Des transactions comme les achats par carte de crédit comportent de multiples attributs (heure, montant, lieu, mode de paiement, nombre de versements, catégorie de commerçant et historique d'achat), multipliés par des dizaines de millions d'utilisateurs et des années de données, dépassant la portée des outils d'analyse traditionnels. Selon Almeida, son modèle peut même détecter des changements avant qu'ils ne soient visibles dans le comportement, par exemple un client qui payait intégralement et commence à choisir le paiement échelonné pour des dépenses récurrentes, ce qui peut indiquer un changement de situation financière. Cette technologie a déjà été testée dans les secteurs de la banque, de l'assurance, des télécommunications, de l'aviation et du pétrole et du gaz. Les entreprises de télécommunications peuvent l'utiliser pour prédire l'attrition des consommateurs, les compagnies aériennes pour optimiser les routes et la consommation de carburant, et les groupes pétroliers et gaziers pour identifier les zones à fort potentiel avant le forage. Almeida a révélé que, dans certains scénarios, l'amélioration des performances se situe entre 8 % et 10 %, et peut atteindre 30 % dans d'autres, mais ces données n'ont pas été auditées de manière indépendante.
Le partenariat de longue date de NeoSpace avec la banque Itaú a constitué une base importante pour son développement précoce. En tant que l'un des clients de Zup, Itaú, après avoir acquis Zup, a continué à mener le tour de financement de 18 millions de dollars de NeoSpace, dont 15 millions de dollars proviennent directement de l'institution. Cet investissement est considéré comme une validation industrielle plutôt qu'un pari financier traditionnel, car la banque avait déjà commencé à tester la technologie avant d'investir.
NeoSpace affirme avoir mis en place une infrastructure composée de 1 200 GPU Nvidia B200 (l'une des puces avancées actuellement disponibles dans le commerce), et se présente comme l'une des premières entités au monde à avoir obtenu ce modèle de puce à grande échelle. Cependant, tous ces GPU se trouvent à Sydney, en Australie, et non au Brésil. Le choix de cet emplacement s'explique par le fait que la charge fiscale sur l'importation des GPU peut augmenter le coût du matériel de 40 %, et que Sydney abrite l'un des rares centres de données capables de prendre en charge les nouvelles générations de puces via des systèmes de refroidissement liquide, une technologie clé pour une dissipation thermique efficace. Almeida a indiqué que cette décision met en lumière un goulot d'étranglement souvent négligé dans la course à l'IA : l'accès au matériel et les politiques fiscales associées.
NeoSpace prévoit de cibler le marché américain dans sa prochaine phase et de constituer des équipes commerciales et techniques locales grâce à un nouveau tour de financement soutenu par des fonds de croissance et du capital-risque. Almeida estime qu'il n'est pas réaliste de gérer des opérations internationales à distance depuis le Brésil et que l'entreprise doit être présente localement aux États-Unis. S'inspirant du modèle d'expansion mondiale des entreprises israéliennes, NeoSpace entend se positionner comme une entreprise mondiale. Actuellement, la majeure partie des ressources du secteur est concentrée sur les modèles génératifs et les agents conversationnels. NeoSpace parie que le prochain cycle de valeur résidera dans les systèmes capables de comprendre les données d'entreprise et de les transformer en décisions opérationnelles. Les grands modèles de langage ont changé la façon de créer du contenu, tandis que les modèles de données pourraient modifier les décisions fondamentales des entreprises en matière de tarification, d'octroi de crédit, de gestion des risques, de fidélisation de la clientèle et de planification des investissements. Almeida a déclaré qu'aucune autre entreprise ne fait actuellement exactement la même chose, mais que cette situation ne devrait pas durer longtemps. Par conséquent, l'entreprise accélère l'accumulation de clients et de cas d'utilisation, espérant prendre une longueur d'avance avant que la concurrence sur le marché ne s'intensifie.
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