La poussée de la superintelligence de xAI vient de s'enrichir d'un co-fondateur de Mistral AI et d'un membre de l'équipe fondatrice de Mira Murati

La FinTech évolue rapidement. Les nouvelles sont partout, la clarté ne l’est pas.

FinTech Weekly livre les principales histoires et événements en un seul endroit.

Cliquez ici pour vous abonner à la newsletter de FinTech Weekly

Lue par des cadres chez JP Morgan, Coinbase, BlackRock, Klarna et d’autres.

Le 14 mars, Devendra Singh Chaplot a annoncé sur X qu’il rejoignait xAI et SpaceX pour travailler directement avec Elon Musk. Musk a reposté l’annonce avec une seule ligne : Bienvenue chez xAI.

L’embauche est la troisième acquisition de talent importante réalisée par xAI en une semaine. Comme l’a rapporté FintechWeekly, Andrew Milich et Jason Ginsberg — les deux ingénieurs qui ont porté Cursor à un chiffre d’affaires de $2 milliards — ont rejoint xAI quelques jours plus tôt. Le schéma est délibéré.

Musk a déclaré publiquement que xAI n’avait pas été construit correctement dès le départ. Il a également reconnu que l’entreprise avait manqué des candidats prometteurs lors de processus de recrutement passés et a confirmé que les dossiers d’entrevue sont en cours de révision pour reprendre contact avec des personnes qui ont été négligées.

Chaplot n’est pas un candidat manqué. Il est l’un des chercheurs en IA les plus diplômés travaillant actuellement en dehors d’un grand laboratoire américain.

Qui est Chaplot

Le parcours académique de Devendra Singh Chaplot commence avec un rang national de 25 en Inde lors de l’examen d’entrée IIT-JEE en 2010, et un rang international de 5 à l’Olympiade Internationale de Mathématiques la même année. Il a obtenu une licence en Informatique et Génie à l’IIT Bombay et un doctorat en apprentissage automatique à l’Université Carnegie Mellon, où ses recherches portaient sur la navigation autonome — la construction de systèmes d’IA capables de percevoir, de se déplacer dans, et d’interagir avec des environnements physiques réels.

Son palmarès en compétition à CMU l’a établi comme l’un des chercheurs en IA incarnée les plus solides au niveau mondial. Il a remporté le Challenge PointNav de CVPR 2019, le Challenge ObjectNav de CVPR 2020, et le Challenge Rearrangement Habitat de NeurIPS 2022 — trois des benchmarks les plus compétitifs en recherche sur la navigation en IA. Il a également reçu la Facebook Fellowship Award, l’un des programmes les plus sélectifs pour les chercheurs en IA travaillant sur des problèmes à haut risque.

Avant la fin de sa carrière académique, Chaplot avait déjà passé du temps chez Facebook AI Research, travaillant sur des systèmes d’apprentissage automatique pour la vision, la navigation et la robotique. Il a ensuite rejoint Samsung Electronics en Corée du Sud, travaillant sur des programmes avancés d’IA et de robotique.

Sa carrière dans l’industrie a ensuite connu deux tournants importants. Il a rejoint Mistral AI en tant que co-fondateur, où il a contribué directement à la formation de Mistral 7B, Mixtral 8x7B, et Mistral Large — les modèles qui ont établi la startup française comme le laboratoire de modèles linguistiques de grande taille le plus crédible en Europe. Il a également dirigé le groupe multimodal responsable de Pixtral 12B. Il a ensuite rejoint Thinking Machines Lab, la startup d’IA fondée par Mira Murati, ancienne CTO d’OpenAI, en tant que membre de son équipe fondatrice.

Ce qu’il apporte à xAI

La combinaison spécifique de compétences de Chaplot — recherche en IA incarnée, formation de grands modèles linguistiques, et robotique — correspond directement à ce que xAI et SpaceX construisent ensemble. Musk a décrit la fusion des deux entreprises comme un moyen de combiner l’intelligence physique et numérique à une échelle que aucune autre organisation ne tente actuellement. SpaceX fournit le matériel, l’infrastructure orbitale, et la culture de fabrication. xAI fournit les modèles. Chaplot a passé toute sa carrière à la frontière entre ces deux domaines.

Sa focus sur la formation du modèle Grok est particulièrement pertinent pour les embauches de Milich et Ginsberg. La capacité de codage et la formation de modèles sont des problèmes différents. Milich et Ginsberg construisent le produit que les ingénieurs utiliseront. Chaplot travaille sur le modèle sous-jacent sur lequel le produit fonctionne. Les trois embauches décrivent ensemble une stratégie cohérente : reconstruire Grok à partir de la couche modèle, puis le déployer via un produit conçu par ceux qui savent comment faire à grande échelle.

Le contexte plus large est une restructuration rapide de l’entreprise. La moitié des co-fondateurs originaux de xAI ont quitté. Musk a décrit cette reconstruction avec des termes qu’il avait déjà utilisés pour les premiers cycles de développement de Tesla — une réinvention répétée comme mécanisme d’accélération plutôt qu’un signe de dysfonctionnement. La validité de cette vision dépend de ce que xAI construit et déploie ensuite.

Note de l’éditeur : Nous nous engageons à l’exactitude. Si vous repérez une erreur, un détail manquant, ou si vous avez des informations supplémentaires sur l’une des personnes ou entreprises mentionnées dans cet article, veuillez nous écrire à [email protected]. Nous examinerons et mettrons à jour rapidement.