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La jeune pousse basée à Washington conçoit une chaîne de compilation et des puces pour exécuter des modèles d’IA sur appareil. Elle revendique un premier client et une douzaine de lettres d’intérêt, et dit avoir levé un peu plus de 1 M$. En parallèle, elle compte licencier dès maintenant son logiciel sur du matériel existant et a été retenue au Battlefield 200.
Des lettres d’intérêt, un premier client et plus de 1 M$
Lola Vision Systems fait état d’une douzaine de lettres signées par des clients corporate intéressés par ses futures puces et affirme compter déjà un client signé. Tayo Adesanya indique que l’entreprise a réuni un peu plus de 1 million de dollars à ce stade. Pour générer des revenus plus tôt, il annonce que le logiciel sera désormais proposé sous licence sur du matériel existant, plutôt que d’attendre la disponibilité des puces maison. L’entreprise a par ailleurs noué un partenariat avec SCALE pour collaborer avec davantage de laboratoires en microélectronique.
Une chaîne de compilation pour traduire modèles et code en instructions
Le produit phare est un logiciel qui traduit des modèles d’IA en instructions exécutables par une puce donnée, une « chaîne d’outils de compilation » selon Tayo Adesanya. Le client fournit son code et son modèle, personnalisé ou open source, et la plateforme génère les instructions adaptées à sa puce. La société affirme avoir reconstruit cette couche de compilation et développe ses propres semi-conducteurs pour automatiser davantage le processus.
Accélérer la mise en service sans sacrifier fiabilité et consommation
Tayo Adesanya évalue à environ 200 heures la configuration manuelle d’un modèle sur un nouveau matériel avant même les tests. Il soutient que gagner ce temps permettrait aux secteurs critiques comme l’aérospatial d’exécuter des modèles plus précis sur leurs propres données avec une consommation d’énergie réduite. Il insiste sur le fait que précision et fiabilité conditionnent le passage des examens réglementaires et les performances en opération.
Les limites des approches actuelles selon le fondateur
Selon Tayo Adesanya, beaucoup d’équipes démarrent avec NVIDIA Jetson ou des modèles open source, qui, d’après lui, se révèlent souvent instables ou peu performants au départ, imposant des jours ou semaines d’ajustements puis de débogage. Il affirme que, même ensuite, la consommation dépasse fréquemment les budgets de l’edge ou que la carte ne délivre pas assez de calcul pour des modèles moyens à grands, ce qui conduirait à des reconnaissances en retard sur leurs cibles ou à des interprétations erronées. Lola Vision Systems, basée à Washington, D.C., se positionne parmi les startups proposant une alternative aux technologies NVIDIA pour l’IA sur appareil.
Visibilité au Battlefield 200 et trajectoire du projet
Lola Vision Systems a été sélectionnée au TechCrunch Battlefield 200, qui réunit 200 jeunes pousses. Tayo Adesanya explique avoir candidaté après environ un an de développement et la signature d’un premier client, avec l’objectif de présenter l’entreprise à un public plus large. Il évoque son attachement ancien à TechCrunch lorsqu’il étudiait à Purdue, et dit vouloir profiter de l’événement pour tisser des liens, apprendre et, espère-t-il, rencontrer des investisseurs. Le fondateur a lancé Lola Vision Systems en 2024 après un parcours commencé il y a presque 12 ans auprès de grands fabricants de matériel, expérience dont il tire un aperçu précoce du marché et qui, dit-il, a motivé son pari entrepreneurial.
