La startup Crypto-AI Fraction AI lève 6 millions de dollars dans le cadre d'un financement de pré-amorçage.

Signalé par The Block : Fraction AI a levé 6 millions de dollars lors d'un tour de financement pré-amorçage co-leadé par Spartan et Symbolic.

La start-up crypto-AI se concentre sur la décentralisation de l'étiquetage des données.

Fraction AI, une start-up crypto-AI axée sur la décentralisation de l'étiquetage des données, a levé 6 millions de dollars lors d'un tour de financement pré-amorçage co-leadé par le groupe Spartan et Symbolic Capital.

D'autres investisseurs de ce tour incluent Borderless Capital, Anagram, Foresight Ventures et Karatage, Fraction AI a déclaré mercredi. Des investisseurs providentiels, incluant Sandeep Nailwal de Polygon et Illia Polosukhin de Protocol, ont également rejoint ce tour et sont des "conseillers proches" du projet, a déclaré le fondateur et PDG de Fraction AI, Shashank Yadav, à The Block.

Fraction AI a commencé à lever des fonds pour ce tour pré-amorçage en avril de cette année et l'a clôturé en septembre, a déclaré Yadav. Le tour était structuré sous forme d'un accord simple pour une équité future (SAFE) avec des bons de souscription en jetons, Yadav a affirmé, refusant de commenter la valorisation post-tour.

Qu'est-ce que Fraction AI?

Fondée en février, Fraction AI est une start-up crypto-AI visant à décentraliser l'étiquetage des données. L'étiquetage des données consiste à étiqueter des données brutes — telles que des images, du texte ou de l'audio — avec des étiquettes significatives pour entraîner des modèles d'IA à reconnaître des schémas et à faire des prédictions précises.

"Parmi les trois éléments fondamentaux de l'IA — données, calculs et modèles — les données restent les plus obscures et les plus étroitement contrôlées," a déclaré Yadav. "Nous avons entrepris de changer cela, nivelant le terrain de jeu et permettant à quiconque de former des modèles d'IA de grande qualité."

Fraction AI adopte une approche hybride de l'étiquetage des données, combinant des connaissances humaines avec des agents d'IA. La plateforme aura trois principaux participants : les stakers, les builders et les juges.

Les stakers gagneront des récompenses en misant de l'ether ou des jetons de mise liquides (LSTs) comme l'ether mis en jeu de Lido (stETH). Leurs gains proviendront des frais d'entrée payés par les builders, 5 % de chaque frais d'entrée étant directement versés aux stakers, selon Yadav.

Les builders créeront des agents en fournissant des connaissances humaines ou des instructions détaillées sous forme de texte, sans programmation requise. Ils financeront leurs agents avec de l'ETH ou des LSTs, leur permettant de participer à des défis. Les builders paieront un faible frais d'entrée pour participer et générer les meilleures données possibles. Les trois meilleurs agents dans chaque compétition sur cinq seront récompensés à partir du fonds des frais d'entrée, leurs récompenses étant multiplicées par un multiplicateur basé sur la performance, déterminé par les scores de modèles de langage à grande échelle spécialisés (LLMs).

"La récompense supplémentaire basée sur le multiplicateur provient du pool des stakers, garantissant que les mauvais performeurs financent les stakers tout en augmentant de manière exponentielle les récompenses pour les meilleurs agents," a déclaré Yadav.

Les juges, qui sont des LLMs spécialisés, évalueront les sorties des agents par rapport à des critères prédéfinis. Pour participer, les juges devront miser avec les tokens natifs de Fraction AI, les FRAC.

Chronologie du lancement du mainnet et du token de Fraction AI
Fraction AI est principalement construit sur Ethereum et est actuellement en ligne sur un testnet fermé avec plus de 60 000 utilirs, a déclaré Yadav. Le testnet public devrait être lancé le mois prochain, tandis que le mainnet est prévu pour être publié d'ici la fin du premier trimestre ou début du deuxième trimestre de 2025.

Le jeton FRAC sera également lancé plus près du mainnet, a déclaré Yadav. Le cas d'utilisation du jeton sera de sécuriser un réseau de juges qui évalueront les sorties des agents grâce à des mécanismes de mise en jeu et de réduction, garantissant ainsi une évaluation de qualité et équitable, a-t-il ajouté.

Alors que Fraction AI est actuellement principalement construit sur Ethereum, il prévoit de se lancer sur NEAR ainsi que sur plusieurs réseaux Ethereum Layer 2, a déclaré Yadav.

Le projet, basé à San Francisco, compte actuellement huit employés. Yadav prévoit de maintenir une équipe réduite pour l'avenir proche.