« Les entreprises réalisant moins de 10 millions de dollars de revenus n'ont pas besoin de nous payer du tout »

Environ deux mois après que Lightricks a annoncé son intention de se scinder en deux sociétés indépendantes, l'entreprise lance LTX, un nouveau modèle vidéo pour ses activités d'IA. Cette fois, l'entreprise cherche à présenter la vidéo non seulement comme un produit fini pour la création de films, d'animations ou de contenu marketing, mais comme une infrastructure pouvant également être utilisée pour l'entraînement de robots, l'exploitation d'avatars en temps réel et la construction de simulations.

La scission en question devrait être achevée d'ici la fin de l'année, sous réserve de l'approbation des autorités fiscales, et séparera effectivement l'activité rentable des applications de Lightricks, dirigée par Facetune, de LTX. Chaque entreprise aura sa propre direction, son conseil d'administration et son plan de recrutement d'investisseurs. Cette décision s'est accompagnée du licenciement de 75 employés, parallèlement à l'intention d'ouvrir environ 25 nouveaux postes dans les domaines de l'IA.

Maintenant, LTX tente de s'imposer non seulement comme une entreprise développant des outils de création vidéo, mais comme un fournisseur de « modèle de monde » — un système qui reçoit un état donné, prédit comment il est censé évoluer et peut aider une machine à planifier sa prochaine étape dans le monde physique.

« Si vous avez un système qui reçoit une image et sait deviner à quoi ressembleront les images suivantes, il peut également être utilisé en robotique », explique le Dr Zeev Farbman, cofondateur de Lightricks et PDG de la nouvelle entreprise, dans une interview accordée à Globes. « Nous voulons construire la partie coûteuse, afin que les startups du secteur aient une base sur laquelle elles peuvent travailler. »

50 millions de dollars pour le modèle

« Cette année, une percée a eu lieu suite à un article intitulé DreamZero », explique Farbman. « Les chercheurs ont montré qu'un système qui reçoit une image et sait prédire à quoi ressembleront les images suivantes peut également être utilisé en robotique. Un robot opérant dans le monde doit prédire à quoi ressemblera une certaine action et quels en seront les résultats, et c'est cette même capacité qui est à la base d'un modèle vidéo. » Cependant, contrairement à une vidéo, un robot reçoit des informations non seulement des caméras, mais aussi de capteurs de contact, de pression et de température.

LTX

Domaine d'activité : Développeur de « modèles de monde » ouverts (Open World Models) — technologie d'IA qui crée de la vidéo, de l'audio et simule le monde physique.
Historique : LTX est la division IA de Lightricks, qui deviendra dans quelques mois une entreprise à part entière.
Employés : 250 à Jérusalem, New York, Los Angeles et Londres.
Autre chose : Les modèles de l'entreprise sont personnalisables sur les appareils finaux ; selon l'entreprise, ils sont les plus répandus au monde dans le domaine, avec plus de 35 millions de téléchargements.

Selon Farbman, ces données peuvent être converties en une représentation visuelle et injectées dans le modèle parallèlement à la vidéo. « Les relevés des capteurs deviennent une image où chaque pixel représente, par exemple, l'intensité de la pression ou la température. Nous entraînons le modèle de base, et les entreprises l'adaptent à leurs données et à leurs usages. »

Aujourd'hui, l'entraînement d'un modèle de base nécessite d'énormes quantités de données et de puissance de calcul. Selon Farbman, c'est la partie du processus que la plupart des startups ne peuvent pas financer elles-mêmes. Il explique que « le processus le plus coûteux est l'entraînement sur toutes les données à partir d'énormes quantités de vidéos provenant d'Internet. Nous y consacrons environ 50 millions de dollars par an. Il existe des entreprises, notamment chinoises, qui dépensent davantage. »

« Lorsque vous entendez une startup dire qu'elle construit un modèle de monde, vous devez comprendre qu'elle n'a pas un budget de 50 millions de dollars ; nous voulons donner à ces entreprises la partie coûteuse : l'entraînement du modèle. Elles peuvent effectuer l'adaptation à leurs données et à leur produit elles-mêmes. »

Selon Farbman, l'un des paris technologiques de LTX consiste à construire un modèle nécessitant un plus petit nombre de jetons — les unités d'information que le modèle traite — et ainsi réduire la quantité de puissance de calcul nécessaire pour l'exécuter. « Les petites entreprises fonctionnent avec des budgets informatiques plus limités ; il faut que ce soit un modèle qu'une entreprise puisse se permettre d'exécuter. »

Implémentation de l'utilisation dans les entreprises

Le fait que LTX permette de télécharger le modèle, de l'exécuter sur une infrastructure privée et de l'adapter aux besoins des utilisateurs soulève une question centrale : comment l'entreprise compte-t-elle en tirer profit ? Selon Farbman, LTX ne veut pas compter uniquement sur la vente d'un accès au modèle via API, mais développer un modèle de licence qui varie en fonction du secteur et du produit. « Tant qu'une entreprise réalise moins de 10 millions de dollars de revenus, elle n'a pas besoin de nous parler du tout », dit-il. « Elle peut utiliser le modèle pour n'importe quel usage. Une fois qu'elle franchit le seuil de 10 millions de dollars de revenus, elle doit nous parler de licence. »

La structure de la licence, dit-il, ne sera pas uniforme. Dans le cas d'un service de création vidéo en ligne, LTX pourrait recevoir un pourcentage des revenus générés à l'aide du modèle. Dans le cas d'une société d'animation exécutant le modèle sur ses serveurs, le paiement pourrait être dérivé du volume de productions qu'elle crée.

Cette méthode permet à LTX d'élargir d'abord l'utilisation du modèle parmi les startups et les chercheurs, sans exiger de paiement initial de leur part, et de commencer à facturer de l'argent uniquement si l'utilisation de la technologie se développe en une entreprise avec des revenus significatifs.

Parallèlement, Farbman divise les utilisations possibles du modèle en trois domaines. Le premier est les médias et le divertissement, y compris la création de clips d'animation et de contenu marketing ; le second est la vidéo en temps réel, par exemple, des avatars virtuels avec lesquels on peut avoir une conversation en direct. « Au lieu d'obtenir une réponse par texte, il sera possible de parler à un avocat virtuel qui apparaîtra en vidéo ou même sous forme d'hologramme. Pour cela, le modèle doit générer de la vidéo rapidement et en temps réel », explique-t-il.

Le troisième domaine est l'IA physique (Physical AI), qui inclut la robotique et les simulations et suscite également l'intérêt des entreprises de technologie de défense. LTX n'a pas l'intention de construire elle-même des robots, mais de fournir aux entreprises le modèle de base sur lequel elles pourront développer et entraîner leurs systèmes.

Travailler avec tout le monde

Dans le domaine des modèles de monde, LTX est en concurrence avec des entreprises disposant de ressources beaucoup plus importantes, menées par Nvidia, qui a développé la plateforme Cosmos pour les applications d'IA physique. Cependant, Farbman soutient que ce sont précisément les intérêts des fabricants de matériel qui créent une opportunité pour LTX. « La plupart des géants choisissent une voie fermée, Nvidia est une exception. » Selon lui, LTX cherche à opérer d'une manière qui n'est pas liée à un seul fabricant de puces.

« Il est très important pour nous que le modèle fonctionne sur le matériel Apple, sur AMD et sur Nvidia. Cette combinaison fait partie de notre différenciation. » Parallèlement à cela, Farbman souligne la décision de publier le modèle ouvertement. « Nous voulons construire une infrastructure ouverte que tout le monde voudra utiliser. Notre conviction est que la sécurité vient du fait que de nombreuses personnes peuvent examiner le problème et voir ce qui se passe. Les modèles que tout le monde peut examiner sont plus sûrs. »

Le nouveau modèle est lancé pendant une période de transition de scission pour Lightricks. Après son achèvement, Lightricks inclura Facetune, le reste des produits mobiles et la plateforme d'influenceurs reliant les marques aux créateurs.

Selon Farbman, moins de 100 employés maintiennent actuellement l'activité mobile, qui génère plus de 100 millions de dollars de revenus. LTX, en revanche, compte environ 250 employés, la plupart dans des rôles de recherche et développement, et continue d'embaucher des employés dans des domaines axés sur l'IA. Selon des sources, une fois la séparation des entreprises terminée, il sera possible d'envisager à la fois des partenaires financiers pour l'activité séparée et de nouveaux investisseurs potentiels pour LTX.