Vals vise à devenir la référence du benchmarking IA

Vals, une startup fondée en 2024, se positionne comme la nouvelle référence en matière de tests de performance pour les intelligences artificielles. Face à l'évolution rapide des modèles d'IA et aux limites des évaluations académiques traditionnelles, l'entreprise cherche à remplacer un système jugé obsolète et facilement contournable. Après une levée de fonds amorcée par 8VC et Bloomberg Beta, Vals a récemment sécurisé 40 millions de dollars dans le cadre d'une série A conduite par Andreessen Horowitz. Rayan Krishnan, cofondateur de 25 ans, explique que les benchmarks actuels mesurent souvent des connaissances abstraites plutôt que la capacité réelle des modèles à accomplir des tâches complexes. Pour pallier ce manque, Vals conçoit des évaluations confidentielles, spécifiques à des secteurs comme le droit, la finance ou la programmation. En gardant ses tests secrets, la startup évite que les entreprises n'entraînent leurs modèles sur les questions d'examen. L'objectif est de vérifier si l'IA peut produire un travail de qualité équivalente à celle d'un humain tout en identifiant les risques potentiels d'une utilisation non contrôlée. Au-delà des domaines classiques, Vals élargit progressivement son champ d'investigation aux soins de santé mentale, à la cybersécurité, à la biosécurité et même au respect du droit international humanitaire par les systèmes autonomes. Les entreprises rémunèrent ces audits pour diagnostiquer les faiblesses de leurs modèles, optimiser leurs développements et guider leurs acquisitions. Cette approche a déjà porté ses fruits : le chiffre d'affaires de la startup a multiplié par huit sur un an, et son équipe est passée de huit à vingt-cinq employés depuis le début de l'année. Souhaitant renforcer son impact, Vals a récemment lancé un programme dédié à l'évaluation des modèles destinés aux agences fédérales. Krishnan souligne que la standardisation des tests deviendra indispensable à mesure que les constructeurs d'IA prépareront leurs introductions en bourse et chercheront à instaurer la confiance du marché. Pour les acteurs du secteur, cette professionnalisation des benchmarks pourrait rapidement s'imposer comme un filtre essentiel pour les investisseurs et un garde-fou face à l'intégration massive de l'intelligence artificielle dans l'économie.