Hailo est une start-up créée en 2017 par Hadar Zeitlin, Avi Baum et Orr Danon, tous trois ayant fait partie de l’unité technologique de Tsahal, l’armée israélienne. Hailo est spécialisée dans la fabrication de puces destinées aux appareils périphériques Edge. Elle a notamment développé Hailo-8, processeur pour l’apprentissage profond. Elle vient de lever 136 millions de dollars et entre ainsi dans le club très fermé des licornes.
C’est Aileen Lee, analyste américain et créateur d’un fonds d’investissement qui a le premier appelé unicorn (licorne en français) les entreprises américaines du domaine des nouvelles technologies, datant de moins de 10 ans, non cotées en bourse et valant plus d’un milliard de dollars. Depuis, l’appellation licorne s’est généralisée au niveau mondial pour les start-up remplissant ces conditions. Les levées de fonds qu’elles ont opérées depuis leur lancement permettent d’établir l’évolution de leur valorisation.
Ce dernier investissement de Hailo a été mené par Poalim Equity (FKA Poalim Capital Markets) , plateforme d’investissements de Bank Hapoalim , créée en1990 et située à Tel-Aviv, et Gil Amon, PDG de Delek Motors. D’autres investisseurs ont participé à cette levée de fonds : Zohar Zisapel, entrepreneur important et président de Hailo,ABB Technology Ventures, Latitude Ventures, Our Crowd ainsi que de nouveaux investisseurs : Carasso Motors et Schlomo entre autres.
Cette levée de fonds de série C est la plus importante du domaine des puces Edge AI. Hailo compte développer une nouvelle génération de produits et s’installer à travers le monde. Elle a déjà des bureaux à Munich, Tokyo, Taipei, dans la Silicon Valley et a passé un accord avec Macnica au Japon. Elle va bien sûr continuer à développer Hailo-8.
Cette puce IA a été conçue pour les équipements situés en périphérie de réseaux (véhicules autonomes, robots industriels, maison intelligente, assistants personnels, caméras et téléviseurs intelligents, les drones…).
Le processeur est un « élément fondamental qui effectue du traitement de données pour l’apprentissage profond, et qui est utilisé pour traiter des données telles que la vidéo, pour effectuer des analyses vidéo en temps réel qui peuvent être utilisées dans le contexte de voitures ou de systèmes d’aide à la conduite, ou pour surveiller la qualité de produits sur une chaîne de production, ou pour sécuriser les périmètres pour un contrôle d’accès, mais le point commun est que toutes ces applications ont besoin d’un moteur puissant qui peut parcourir les données et obtenir des informations. Nous fournissons l’infrastructure pour cela, le processeur, qui est le cœur du système ».
« Notre processeur effectue toutes ces tâches… avec une très faible consommation d’énergie” a déclaré Orr Danon.
Son architecture innovante repose sur les propriétés fondamentales des réseaux de neurones et devrait permettre à des équipements Edge d’exécuter des applications de Deep Learning sans passer par le Cloud. Elle accélère les applications d’IA embarquée pouvant exécuter 26 tétraopérations par seconde (Tops) et une éco-efficacité de 3 tops/ W.
