Expertise IA : Apple récupère les talents de Tuplejump
Dans un mode « acqui-hire », Apple a absorbé la start-up Tuplejump, disposant d’une expertise dans le machine learning appliquée au big data.
Tout comme Google ou Microsoft, Apple poursuit inlassablement les acquisitions dans le domaines de l’intelligence artificielle. Dernière cible repérée par TechCrunch :Tuplejump. L’opération de croissance externe aurait été bouclée en juin dernier. Depuis, Tuplejump a fermé son site Web qui renvoie sur une mention « site inaccessible ».
Les termes de la transaction n’ont pas été divulgués. En guise de réaction, la firme de Cupertino s’est toutefois contentée de son habituel et laconique commentaire : « Apple achète régulièrement de plus petites sociétés spécialisées dans des technologies et nous ne commentons généralement pas nos intentions. »
Tuplejump se présente comme une start-up indo-américaine basée à Hyderabad (en Inde) spécialisée dans le traitement du big data en exploitant le machine learning (apprentissage automatique).
Si l’on se fie à CrunchBase, il s’agirait avant tout d’une « acqui-hire » visant à mettre la main sur les talents de cette start-up composée d’une douzaine d’employés, dont la création remonte en mai 2013 par Rohit Rai (CEO) et Satyaprakash Buddhavarapu (CTO). Les deux co-fondateurs se présentent désormais comme des ingénieurs software chez Apple sur LinkedIn.
Mais, Apple pourrait aussi être intéressé par le projet open source « FiloDB » (qui fait l’objet d’un dépôt sur GitHub) qui vise à analyser la vélocité de traitement du big data. FiloDB avait, à l’origine, été chapeautée par Evan Chan (qui avait rejoint Tuplejump en août 2015).
Le projet offre un support pour Apache Spark (framework open source pour le calcul distribué) et Impala (projet Hadoop pour Apache qui s’appuie sur Cloudera Enterprise RTQ Real-Time Query).
Chez Apple, les acquisitions dans l’IA se succèdent à un rythme effréné : Turi (il y a quelques mois), de Perception (fin 2015) mais aussi d’Emotient (début 2016).
(Crédit photo : archive ITespresso)