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Les créateurs de DesignArena lèvent 7,9 millions de dollars pour apporter du goût aux modèles d’IA
Selon la cofondatrice Grace Li, la startup a été lancée quelques semaines seulement avant sa remise des diplômes de 2025, lorsqu’un petit groupe de camarades de classe a tenté de créer un moteur de jeu alimenté par l’IA. Bien que les modèles puissent générer des jeux fonctionnels, aucun n’était véritablement amusant, ce qui a suscité une question cruciale : comment prédire si un jeu sera amusant ?
Ils ont conclu que le jugement humain est irremplaçable, ce qui les a amenés à réfléchir à des méthodes évolutives pour recueillir des retours d’utilisateurs honnêtes.
Cet effort a évolué vers DesignArena, un outil d’IA désormais utilisé par 5,3 millions d’utilisateurs dans le monde. Les fondateurs ont découvert que de nombreuses entreprises d’IA recherchaient des retours d’utilisateurs évolutifs et étaient prêtes à payer pour y avoir accès.
« Cela répondait à un goulot d’étranglement critique pour de nombreux modèles visant à s’améliorer dans le domaine du design », explique Li. « En une semaine, nous avons obtenu notre premier partenariat majeur avec un laboratoire d’IA de premier plan, et le reste est histoire. »
Lundi, Intelligence, l’entreprise derrière DesignArena, a annoncé une levée de fonds de série semence de 7,9 millions de dollars, dirigée par Index Ventures, avec des investissements supplémentaires de Conviction (Sarah Guo et Mike Vernal), A*, Valkyrie et d’autres investisseurs.
Pour les utilisateurs individuels, DesignArena fonctionne de manière similaire à un routeur de modèles sophistiqué. Les utilisateurs saisissent des invites dans une interface de type ChatGPT, en sélectionnant dans des menus déroulants des sites web, des images et divers autres formats visuels. Après avoir précisé la demande, le format et le style, les utilisateurs sont présentés des comparaisons « A vs. B » pour classer les sorties du meilleur au pire.
Bien qu’utile pour les particuliers, la véritable valeur de la plateforme réside dans son segment entreprise, où les modèles d’IA l’utilisent comme source de retours instantanés et continus pour la génération de médias. Les utilisateurs ne se soucient généralement pas des modèles spécifiques qu’ils classent ; ils recherchent simplement la sortie de la plus haute qualité, faisant de leurs classements un indicateur vital des préférences des utilisateurs.
Li déclare que ce service est extrêmement précieux pour les principaux laboratoires d’IA, notant que la plateforme génère actuellement 60 millions de dollars de revenus récurrents annuels (ARR), s’établissant ainsi comme une source cruciale de données d’évaluation dirigées par les humains pour le secteur de l’IA.
De manière cruciale, les utilisateurs doivent se connecter pour accéder aux sorties, permettant à Intelligence de suivre comment les préférences évoluent selon les différentes régions et au fil du temps. (Li observe que les tableaux de bord web en Asie privilégient souvent une esthétique de design plus maximaliste.) Ces insights complètent les benchmarks automatisés qui, malgré leur ampleur, sont vulnérables à la manipulation ou au contournement, comme l’a mis en évidence le récent incident de sécurité de Hugging Face.
Cependant, les retours humains issus du crowdsourcing ne sont pas garantis comme un marché gagnant. Moins d’un an après son lancement, Yupp a fermé ses portes plus tôt cette année malgré avoir levé 33 millions de dollars auprès de Chris Dixon de a16z crypto. Bien que Yupp ait attiré plusieurs modèles de premier plan en tant que clients et revendiqué plus de 1,3 million d’utilisateurs, il n’a pas réussi à établir une entreprise durable à long terme.
Néanmoins, d’autres startups axées sur l’évaluation humaine prospèrent. LM Arena, qui applique une approche similaire aux réponses textuelles, a levé 150 millions de dollars lors d’une levée de fonds de série A en janvier, seulement quatre mois après le lancement officiel de son produit payant.
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