Basé en Italie Aindoun IA générative startup, a annoncé avoir levé 6 millions d'euros dans le cadre d'une levée de fonds de série A menée par Entreprises Unies.
Investisseur existant Vertis SGR a également participé au cycle via le transfert de technologie VErtis Venture 3.
La mission d'Aindo est de rendre l'IA plus précieuse et plus respectueuse de la vie privée. L'entreprise vise à devenir leader dans le domaine des données synthétiques et à révolutionner les données mobility, ce qui signifie partager des informations en toute sécurité en mettant l'accent sur la confidentialité.
Ce financement aidera Aindo à étendre son team ainsi que le développer des solutions d'IA pour la santé, la finance et l’administration publique.
« Nous sommes ravis d'annoncer ce nouveau cycle de financement, qui alimentera notre croissance à une phase cruciale du développement de l'entreprise », déclare Daniele Panfilo, co-fondateur et PDG d'Aindo.
« La plupart des organisations possèdent des informations structurées précieuses stockées dans leurs bases de données qui ne peuvent pas être utilisées en raison de la protection de la vie privée. La création de données synthétiques avec l'IA générative résout ce problème : les données qu'Aindo régénère se comportent de manière similaire aux données réelles tout en protégeant pleinement la vie privée des individus », ajoute Panfilo.
Giulia Giovannini, associée chez United Ventures, a partagé l'enthousiasme suscité par cet investissement, car elle pense qu'Aindo peut répondre aux problèmes auxquels la révolution de l'IA pourrait être confrontée.
« La révolution de l’IA se heurte encore à de nombreux obstacles, notamment l’inaccessibilité des données, les longs délais de traitement, les problèmes de confidentialité et les questions éthiques liées à la collecte de données. Les données synthétiques sont une réponse à ces problèmes », déclare Giovannini.
« Nous pensons que Daniele [PDG et co-fondateur d'Aindo] et son team Nous avons la bonne ambition de faire évoluer la plateforme à l'échelle internationale dans le domaine des données synthétiques, et nous sommes ravis de contribuer à ce cycle, en tant que tout premier investissement d'UV3, le fonds récemment lancé par United Ventures », ajoute Giovannini.
Ce que propose l'innovation d'Aindo
La technologie d'Aindo génère des données synthétiques – des données générées artificiellement qui peuvent entraîner des modèles d'apprentissage automatique sans avoir besoin de données du monde réel. Il est créé à l'aide d'algorithmes et peut être adapté à des besoins spécifiques, ce qui en fait un outil précieux pour les data scientists et les développeurs de Machine Learning (ML).
Grâce aux données synthétiques, l’IA peut être utilisée dans des domaines sociaux et commerciaux à fort impact, tels que la recherche sur les soins de santé et les marchés financiers.
Selon Gartner, les données synthétiques constituent une tendance émergente dans le domaine de l’IA. Ils prévoient que d’ici 2024, environ 60 % des données utilisées dans les initiatives d’IA seront générées artificiellement, soit une augmentation significative par rapport au seulement 1 % observé en 2021.
Grand View Research prévoit que le marché mondial des données synthétiques atteindra 1.79 milliard d’euros d’ici 2030.
« Dans les années à venir, la demande de données synthétiques sera omniprésente dans tous les secteurs qui dépendent fortement des données, en particulier dans les domaines de la santé, de la finance et des assurances », déclare Roberto Della Marina, associé opérationnel de Vertis SGR et associé directeur de Venture Factory.
« La technologie d'Aindo a le potentiel d'avoir un impact sur la vie de millions de personnes », ajoute Marina.
Utiliser des données synthétiques
Dans le secteur de la santé, les données synthétiques sont utilisées pour former les modèles d’IA nécessaires à la création d’outils pronostiques et prédictifs. Ces outils améliorent le diagnostic et le traitement des maladies dans diverses conditions médicales.
Dans le secteur financier, les données synthétiques jouent un rôle central dans l’élaboration de solutions et de services sur mesure. Par exemple, les développeurs peuvent utiliser la synthèse pour construire des modèles précis de prévision des risques qui identifient les modèles et les comportements associés au risque de difficultés financières.
Enfin, les données synthétiques sont essentielles à un échange de données fluide entre les entités publiques et privées des secteurs des infrastructures et de l’énergie. Il peut optimiser la gestion des infrastructures et des réseaux dans les villes et bâtiments intelligents et surveiller les infrastructures physiques. Il prend en charge l'évaluation de plusieurs scénarios de risque, facilitant la simulation des dommages et les évaluations de gestion optimale.