Sequoia et Nvidia investissent dans Ineffable Intelligence, la startup de David Silver, valorisée 5,1 milliards de dollars

Ineffable Intelligence, startup londonienne fondée par David Silver, ancien chercheur de Google DeepMind, a levé 1,1 milliard de dollars et affiche une valorisation de 5,1 milliards avant même le lancement d'un produit. L'entreprise n'a été enregistrée qu'en novembre 2025 ; elle n'a pour l'instant ni revenus ni feuille de route publique. C'est l'un des plus gros paris en phase d'amorçage de l'IA européenne, et un cas rare où des investisseurs placent un milliard non pas dans un service abouti, mais dans une hypothèse scientifique et la réputation d'un fondateur.

Silver est l'une des figures clés de l'histoire de l'apprentissage par renforcement (RL, pour reinforcement learning). Chez DeepMind, il a travaillé plus de dix ans sur AlphaGo, AlphaZero et AlphaStar, et a aussi participé au développement de Gemini. C'est AlphaGo qui, en 2016, est devenu le symbole d'une percée : le système a battu le champion du monde de go Lee Sedol et montré qu'apprendre de sa propre expérience peut produire des stratégies que personne n'avait programmées à l'avance. AlphaZero est allé encore plus loin : il a maîtrisé le go, les échecs et le shogi à partir de zéro, sans base de parties humaines, uniquement par self-play.

La nouvelle société de Silver repose sur la même idée, à une échelle bien plus ambitieuse. Ineffable Intelligence veut créer ce qu'elle appelle un superlearner : un système qui découvre connaissances et compétences non pas en lisant des textes humains, mais en interagissant avec un environnement. Le pari porte sur l'apprentissage par renforcement : le modèle doit apprendre par essais et erreurs, accumuler peu à peu de l'expérience et améliorer son comportement. Dans la logique de Silver, c'est une alternative au courant dominant actuel, où presque tous les grands laboratoires s'appuient avant tout sur les grands modèles de langage et sur d'immenses volumes de données humaines.

Selon Silver, les LLM, aussi puissants soient-ils, restent limités par le corpus des connaissances humaines. Ils savent mettre à l'échelle, combiner et accélérer ce qui est déjà connu, mais conviennent moins à la découverte de choses fondamentalement nouvelles. Il avait déjà défendu cette position avec Richard Sutton, l'un des principaux théoriciens du RL, dans un article sur l'« ère de l'expérience », où les auteurs affirmaient que la prochaine source de progrès ne serait pas un jeu de données statique, mais l'apprentissage continu à partir de sa propre expérience.

Pour cela, d'après Silver, il faut des simulations complexes dans lesquelles les agents peuvent explorer le monde, coopérer et élaborer de nouvelles stratégies sans indications humaines. En somme, il ne s'agit pas d'un chatbot avec qui discuter, mais d'un système qui produit lui-même de nouvelles connaissances.

Sequoia Capital et Lightspeed Venture Partners ont co-mené le tour, et parmi les participants figurent Nvidia, Google, DST Global, Index Ventures, EQT Ventures et plusieurs institutions de développement britanniques. Le camp britannique souligne par ailleurs la participation de la Sovereign AI initiative et de la British Business Bank, qui a annoncé un investissement de 20 millions de dollars. Dans l'effervescence générale autour de la superintelligence, cela ressemble à une tentative non seulement de soutenir un scientifique star, mais aussi d'ancrer Londres comme l'un des pôles majeurs de l'industrie mondiale de l'IA.

Deux éléments comptent pour les investisseurs : le parcours de Silver et un pari contre-intuitif sur une voie qui ne longe pas les LLM, mais, dans une large mesure, s'oppose à eux. Pour le marché, c'est le signe que la course à la prochaine génération d'IA se résume de moins en moins à empiler un nouveau modèle de langage. L'argent commence à affluer aussi vers des approches plus risquées et plus fondamentales, sans revenus, sans produit abouti et sans horizon clair de monétisation.

Si Silver a raison, Ineffable Intelligence pourrait devenir l'une des sociétés qui définiront l'architecture de l'ère post-LLM. Sinon, ce tour restera un rappel coûteux : en IA, on est aujourd'hui prêt à payer très cher non seulement des résultats, mais aussi une version scientifique convaincante du futur.