Encore un rachat pour Microsoft, insatiable depuis quelques jours. Le géant de Redmond a jeté cette fois-ci son dévolu sur une start-up, Bonsai, spécialisée dans le machine learning tourné vers les industries de la fabrication, de l’automobile ou encore de l’énergie.
Microsoft est pris de boulimie depuis le rachat en début de mois de Github. Deux jours après avoir annoncé mettre la main sur Flipgrid, l’éditeur a dévoilé hier une nouvelle acquisition, celle de Bonsai. Cette jeune pousse basée à Berkeley est bien connue de Microsoft : elle a été fondée par deux anciens de Redmond et a reçu des fonds de la filiale capital-risque du géant, M12.
Bonsai a développé une technologie de simulation d’environnements dans lesquels une intelligence artificielle peut être entraînée et propose une solution « qui simplifie la mécanique de bas niveau de l’apprentissage automatique, de sorte que les experts puissent indépendamment de leurs aptitudes en IA configurer et former des systèmes autonomes pour accomplir des tâches » écrit Microsoft dans son communiqué.
IA pour l’industrie
De facto, Bonsai s’adresse aux secteurs industriels et aux ingénieurs issus des « métiers » et non spécialisés dans l’IA , aussi bien dans la robotique, l’automobile ou dans l'industrie manufacturière. Microsoft explique que la plateforme de la jeune pousse « combinée avec des outils de simulation riches et le travail d'apprentissage de renforcement dans Microsoft Research, devient la chaîne d'outils IA la plus simple et la plus riche pour la construction de tout type de système autonome pour les tâches de contrôle et d'étalonnage ».
Le montant de l’opération n’est pas précisé mais Redmond précise que les 42 employés de Bonsai rejoindront ses propres équipes. Microsoft a l’intention d’associer la plateforme développée par la startup à Azure Machine Learning « fonctionnant sur Azure Cloud avec des GPU et Brainwave, et les modèles créés avec celle-ci seront déployés et gérés dans Azure IoT, offrant à Microsoft une solution de bout en bout pour le développement, l’exploitation et l’amélioration des « cerveaux » pour les systèmes autonomes ».