Barbara
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Qdrant, une start-up allemande fondée en 2021, a pour objectif d’aider les développeurs d’intelligence artificielle (IA) à exploiter les données non structurées. Qdrant propose un moteur de recherche open source pour données vectorielles et une base de données pour données non structurées. Ces outils sont essentiels pour le développement d’applications IA à partir de données en temps réel qui n’ont pas été étiquetées. La demande croissante pour l’IA pourrait toutefois dépasser l’infrastructure requise pour alimenter les nombreuses applications émergentes. Les bases de données vectorielles sont conçues pour stocker des données non structurées, comme les images, les vidéos et les textes, permettant aux utilisateurs de rechercher un contenu non étiqueté. Qdrant a également reçu un financement de démarrage de 7,5 millions de dollars de la part d’Unusual Ventures et de plusieurs investisseurs. En outre, Qdrant a levé 2 millions d’euros l’année dernière.
L’IMPORTANCE DES DONNÉES NON STRUCTURÉES POUR L’IA
Qdrant compte sur les données non structurées pour ouvrir de nouvelles opportunités aux personnes qui cherchent à construire des applications d’IA plus utiles. Selon Gartner, les données non structurées représentent jusqu’à 90% des nouvelles données générées par les entreprises et sont en croissance trois fois plus rapide que les données structurées. Cependant, la plupart des projets de recherche et développement en IA ne sont jamais mis en production. Cela s’explique parfois par un manque d’outils adéquats pour connecter un modèle de langage à des données non structurées. Les bases de données vectorielles sont donc essentielles pour accéder à ces données non structurées en temps réel.
QDRANT, UN PRODUIT OPEN SOURCE AVEC UN AVANTAGE COMPÉTITIF
Pinecone, une entreprise similaire à Qdrant, a levé 28 millions de dollars l’année dernière. Toutefois, Qdrant considère que l’ouverture de son produit est un avantage concurrentiel majeur pour les clients potentiels. Les ingénieurs ont tendance à faire confiance aux logiciels open source. Pour Qdrant, il sera difficile pour les concurrents propriétaires de rivaliser sur ce marché, car les produits open source offrent une offre similaire, voire meilleure. D’autre part, des acteurs tels que Zilliz, qui commercialise Milvus, et Chroma sont également actifs dans cette industrie.
RAISONNEMENT STRATÉGIQUE POUR LE FINANCEMENT
Qdrant a investi du temps et de l’énergie pour perfectionner sa présentation pour le financement en capital-risque. La startup a reçu son premier contrat le deuxième jour après avoir envoyé son pitch-deck. En fin de compte, plus de 20 investisseurs ont exprimé leur intérêt à investir. Qdrant a choisi Unusual Ventures en raison de son expérience avec le logiciel open source et de son modèle de partenariat opérationnel.
OBJECTIF DE QDRANT
Avec son financement frais, Qdrant oriente ses efforts vers un produit d’entreprise qui pourra être hébergé sur site ou sur un nuage privé. Qdrant proposera également des déploiements en un clic, des mises à jour automatiques et des sauvegardes.
En résumé, Qdrant, start-up allemande fondée en 2021, s’engage à aider les développeurs d’IA à accéder aux données non structurées grâce à son moteur de recherche open source pour données vectorielles et sa base de données pour données non structurées. Les entreprises intéressées par des solutions de vectorisation open source ont des options telles que Milvus de Zilliz et Chroma. Le marché pour les outils permettant de connecter les modèles de langage à des données non structurées est en pleine croissance. Qdrant se positionne donc comme un acteur clé de ce marché, ayant noué un partenariat stratégique avec Unusual Ventures et ayant annoncé une nouvelle offre de cloud managé. Il est clair que l’IA et la vectorisation continueront d’occuper une place de choix sur le marché de la technologie.
Source: TechCrunch.
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