Un laboratoire soutenu par Sequoia pense que le cerveau humain est « le plancher, pas le plafond » pour l’intelligence artificielle. Flapping Airplanes, ce laboratoire de pointe, vient de lever 180 millions de dollars en financement de série initiale auprès de grands noms comme Google Ventures, Sequoia et Index. Une somme considérable pour une équipe sans produit encore commercialisé, mais qui s’attaque à un défi majeur : faire apprendre les modèles d’IA comme les humains, plutôt que de les nourrir de manière aveugle avec des quantités colossales de données issues d’internet. Fondé par les frères Ben et Asher Spector, accompagnés de leur co-fondateur Aidan Smith, Flapping Airplanes mise sur une approche radicalement plus efficace en termes de données. Alors que la plupart des laboratoires se concentrent sur la taille des modèles et la quantité de données, cette équipe mise sur la qualité, la pertinence et l’efficacité de l’apprentissage. Leur conviction ? Si les IA pouvaient apprendre comme un enfant — avec peu d’exemples, une capacité d’abstraction forte et une curiosité naturelle —, elles pourraient atteindre des capacités inédites. Dans un épisode récent de l’émission Equity de TechCrunch, l’éditeur en chef de l’actualité IA, Russell Brandon, a rencontré les trois fondateurs pour explorer les raisons pour lesquelles des investisseurs ont osé signer un chèque aussi important pour une entreprise sans produit. Ils expliquent que l’efficacité énergétique, la rapidité d’apprentissage et la capacité à généraliser à partir de très peu d’information sont des leviers clés pour la prochaine génération d’IA. Cela ouvre la voie à des systèmes capables de résoudre des problèmes complexes, d’innover de manière créative, voire de comprendre le contexte et les émotions humaines de manière plus naturelle. Un autre axe fort de leur vision : privilégier la créativité et l’originalité plutôt que les diplômes ou les parcours académiques classiques. Le laboratoire cherche des talents capables de penser différemment, de repenser les fondations mêmes de l’apprentissage automatique. C’est une rupture avec les modèles traditionnels, où les équipes se composent souvent de chercheurs issus des plus grandes universités. À l’heure où les grandes entreprises peinent à faire progresser l’IA au-delà de la surcharge de données, Flapping Airplanes propose une alternative audacieuse. Si leur approche fonctionne, elle pourrait transformer non seulement la manière dont les modèles sont entraînés, mais aussi leur rôle dans la société — plus autonomes, plus intuitifs, et bien plus proches de l’intelligence humaine. Pour en savoir plus, n’hésitez pas à écouter l’intégralité de l’épisode Equity sur YouTube, Apple Podcasts, Spotify, Overcast ou via les réseaux sociaux @EquityPod sur X et Threads.