Hugging Face atteint une valorisation de 2 milliards de dollars pour construire le GitHub de l’apprentissage automatique

Hugging Face ? a clôturé une nouvelle ronde de financement. Il s’agit d’un tour de série C de 100 millions de dollars avec une forte valorisation. Après le cycle de financement d’aujourd’hui, Hugging Face vaut désormais 2 milliards de dollars.

Lux Capital est en tête du tour, Sequoia et Coatue investissant dans la société pour la première fois. Certains des investisseurs existants de la startup ont de nouveau participé. Ces investisseurs comprennent Addition, Betaworks, AIX Ventures, Cygni Capital, Kevin Durant et Olivier Pomel.

Malgré une courte vie, Hugging Face a connu une évolution intéressante. Lorsque j’ai couvert l’entreprise pour la première fois en 2017, la startup était axée sur une application grand public. Cela ressemblait à une autre application de messagerie. Et pourtant, il n’y avait personne de l’autre côté de la conversation car il s’agissait d’une application de chatbot pour les adolescents ennuyés.

Ce pari du consommateur n’a pas porté ses fruits, mais l’entreprise a continué à itérer sur sa technologie de traitement du langage naturel. Hugging Face a publié la bibliothèque Transformers sur GitHub et a instantanément attiré une tonne d’attention – elle compte actuellement 62 000 étoiles et 14 000 fourches sur la plate-forme.

Avec Transformers, vous pouvez tirer parti des modèles NLP populaires, tels que BERT, GPT-2, T5 ou DistilBERT et utiliser ces modèles pour manipuler le texte d’une manière ou d’une autre. Par exemple, vous pouvez classer du texte, extraire des informations, répondre automatiquement à des questions, résumer du texte, générer du texte, etc.

En raison du succès de cette bibliothèque, Hugging Face est rapidement devenu le principal référentiel pour tout ce qui concerne les modèles d’apprentissage automatique, et pas seulement le traitement du langage naturel. Sur le site Web de l’entreprise, vous pouvez parcourir des milliers de modèles d’apprentissage automatique pré-formés, participer à la communauté des développeurs avec votre propre modèle, télécharger des ensembles de données et plus encore.

Essentiellement, Hugging Face construit le GitHub de l’apprentissage automatique. C’est une plate-forme communautaire avec une tonne de référentiels. Les développeurs peuvent créer, découvrir et collaborer sur des modèles ML, des ensembles de données et des applications ML.

Hugging Face propose également des services hébergés, tels que l’API d’inférence qui vous permet d’utiliser des milliers de modèles via une interface de programmation, et la possibilité d’« entraîner automatiquement » votre modèle.

Avec le cycle de financement d’aujourd’hui, la société prévoit de faire plus de la même chose ; 10 000 entreprises utilisent maintenant Hugging Face d’une manière ou d’une autre, il n’est donc pas temps de pivoter à nouveau.

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