La scarsa qualità dei dati grezzi o non categorizzati può essere un grosso ostacolo per le aziende che vogliono costruire un’intelligenza artificiale di alta qualità che abbia un impatto significativo sul loro business. L’organizzazione di dati non strutturati come immagini e audio può rappresentare un ostacolo particolarmente scoraggiante in questo senso.
Oggi, Kili Technology , con sede a Parigi, ha presentato il suo servizio che consente alle aziende di annotare dati grezzi come video, immagini aeree di droni, contratti ed e-mail. La piattaforma collaborativa dell’azienda consente ai dipendenti di rendere più efficiente il processo di etichettatura dei dati.
La società ha anche affermato di aver raccolto il suo primo finanziamento esterno in un round guidato da Serena Capital ed e.ventures, che ha investito insieme a business angels come il CEO di Datadog Olivier Pomel, il CEO dell’Algolia Nicolas Dessaigne e i fondatori di PeopleDoc Stanislas de Bentzmann e Gus Robertson . Dopo un rapido avvio, l’azienda ha piani ambiziosi per espandere la propria portata internazionale.
“La missione è semplicissima”, ha affermato François-Xavier Leduc, CEO e cofondatore di Kili. “Per costruire l’intelligenza artificiale, hai bisogno di tre cose. Hai bisogno della potenza di calcolo che puoi acquistare facilmente su Amazon, hai bisogno di un algoritmo che sia disponibile come open source e hai bisogno di set di formazione. Stiamo creando un ponte tra i dati grezzi e ciò che è necessario per costruire un’IA su larga scala per le aziende. La nostra missione è aiutare i nostri clienti a trasformare questi dati grezzi in dati di addestramento in modo che possano scalare le applicazioni AI sulle loro sfide interne per risolvere i loro problemi “.
L’azienda fa parte di un settore dell’annotazione dei dati competitivo e in rapida evoluzione. Dataloop lo scorso anno ha raccolto 16 milioni di dollari per i suoi strumenti di annotazione dei dati. SuperAnnotate ha raccolto 3 milioni di dollari per le sue tecniche di intelligenza artificiale che accelerano l’etichettatura dei dati. E all’inizio dello scorso anno, IBM ha rilasciato strumenti di annotazione che toccano l’intelligenza artificiale per etichettare le immagini.
Tutte queste aziende hanno identificato problemi simili con lo sviluppo di un’IA di alta qualità: ottenere dati che possono essere prontamente elaborati per addestrare l’IA. Secondo Kili, ogni secondo vengono pubblicati 29.000 gigabyte di dati non strutturati, ma gran parte di essi rimane inutile quando si tratta di addestrare l’IA.
Fondata nel 2018 da Leduc e dal CTO Édouard d’Archimbaud, Kili offre una scuderia di esperti per integrare i team interni di un’azienda e aiutare ad accelerare il processo di annotazione.
Kili si basa sul lavoro svolto da d’Archimbaud durante BNP Paribas, dove dirigeva il laboratorio di intelligenza artificiale della banca. Il suo team stava cercando di creare modelli per l’elaborazione di dati non strutturati e ha finito per creare i propri strumenti per l’annotazione dei dati.
Il sistema di Kili, come ha spiegato d’Archimbaud, si basa su un concetto di base, simile a taggare le persone in una foto su Facebook. Quando gli utenti fanno clic su un’immagine, viene visualizzata una piccola casella in modo che possano digitare un nome e allegare un’etichetta all’immagine. Kili utilizza l’intelligenza artificiale per consentire alle aziende di portare questo processo su scala industriale per creare set di dati di qualità superiore.
“Prima, le persone pensavano che l’intelligenza artificiale riguardasse gli algoritmi e avesse l’algoritmo più all’avanguardia”, ha detto d’Archimbaud. “Ma non è più così. Oggi, l’intelligenza artificiale consiste nel disporre dei dati migliori per addestrare i modelli “.
I cofondatori di Kili hanno avviato l’azienda per i suoi primi due anni. Ma Kili ha già attirato grandi clienti in Europa, Cina e Stati Uniti in diversi settori.
Man mano che Kili guadagnava più trazione, i confondenti decisero di aumentare il loro primo round di finanziamento esterno per accelerare le vendite e il marketing. Ma hanno anche cercato intenzionalmente business angel che hanno lavorato in altre startup legate ai dati per aiutare a fornire indicazioni pratiche sulla costruzione di un’azienda globale per cogliere un’opportunità in crescita.
“Due anni fa, il mercato delle annotazioni di dati era stimato a $ 2 miliardi in quattro anni”, ha detto Leduc. “E ora si stima che sia di $ 4 miliardi. Andrà veloce e sarà sicuramente enorme. Ed è una nuova categoria. Quindi c’è un’opportunità per essere un leader mondiale. Oggi siamo in grado di essere uno di loro “.
