Refiant, une société d’optimisation de l’IA, a lancé aujourd’hui Protea, sa suite de modèles d’IA à contexte long, avec une fenêtre de contexte de 10 millions de jetons, l’une des plus grandes jamais rendues publiques, accessible immédiatement via refiant.ai .
Jusqu’à présent, l’IA était limitée par la quantité d’informations qu’elle pouvait traiter simultanément. Les modèles les plus performants peinent à gérer plus de quelques centaines de milliers d’éléments en mémoire de travail, ce qui oblige à mettre en place des solutions complexes pour compenser les données inaccessibles au modèle.
Protea supprime ces contraintes. Des archives réglementaires complètes, des bases de code d’entreprise, des décennies de données d’essais cliniques — des ensembles de données qui devaient auparavant être fragmentés et intégrés aux modèles — peuvent désormais être traités en une seule passe, avec une fidélité totale.
Ce modèle est le premier produit de ce type à être déployé en production à cette échelle, concrétisant ainsi ce que ses concurrents n’avaient jusqu’à présent fait que promettre. Les utilisateurs peuvent commencer à développer dès aujourd’hui des modèles allant de 1 à 10 millions de jetons, gratuitement et sans liste d’attente ni procédure d’approbation.
Que représentent 10 millions ?
Avec 10 millions de jetons, Protea peut contenir environ 7,5 millions de mots en contexte ou 15 000 pages à la suite – suffisamment pour contenir et comprendre jusqu’à 5 ans de courriels ou de messages Slack ou 20 à 30 ans de documents ou de rapports pour une seule personne.
Cela ouvre la voie à des cas d’utilisation en entreprise jusqu’alors impossibles. Les équipes d’ingénierie pourraient intégrer un code source complet et condenser un mois d’analyse en une seule journée. Les compagnies d’assurance pourraient traiter des années de données de sinistres en une seule opération. Pour les équipes développant des flux de travail automatisés, cela permet aux agents d’opérer dans un contexte très vaste sans perdre la trace des raisonnements précédents.
Protea résout avec succès le problème de la « perte au milieu » – une limitation bien documentée des fenêtres de plus d’un million de jetons, où les modèles restent précis au début et à la fin du contexte, mais perdent le fil de tout ce qui se trouve entre les deux.
L’approche du refus
Refiant a été fondée par le Dr Viroshan Naicker, Siddharth Gutta et Mathew Haswell – une équipe aux compétences variées en mathématiques quantiques, finance traditionnelle et développement commercial – avec la conviction que les modèles d’apprentissage automatique modernes sont fondamentalement inefficaces et que la nature recèle déjà de meilleures approches. Ses méthodes s’appuient sur la recherche évolutionnaire et l’optimisation par essaims, imitant ainsi la manière dont les systèmes naturels trouvent des solutions efficaces à des problèmes complexes.
Refiant a d’abord appliqué ces techniques à la compression de modèles, réduisant la taille du modèle GPT-OSS-120B d’OpenAI pour qu’il fonctionne sur un MacBook Pro doté de 18 Go de RAM. Ces résultats lui ont permis de lever 5 millions de dollars lors d’un premier tour de table mené par VoLo Earth Ventures, et d’établir des partenariats de recherche avec l’Imperial College London et le Sargent Centre for Process Systems Engineering de l’UCL.
Le protéa est le commencement
« On parle d’IA à contexte long depuis plus d’un an, mais elle n’est pas encore commercialisée », a déclaré Viroshan Naicker, PDG et cofondateur de Refiant. Selon Mathew Haswell, CPO/COO et cofondateur : « Les clients n’ont pas besoin de listes d’attente supplémentaires. Ils ont besoin de modèles qu’ils peuvent tester, identifier et améliorer. Protea est disponible et nous souhaitons que les utilisateurs puissent l’utiliser dès le premier jour. »
La série Protea est ouverte et disponible, et Refiant invite les équipes à tester la robustesse de la fenêtre de contexte dans différents secteurs et cas d’usage. En interne, l’entreprise a déjà présenté un prototype fonctionnel avec une fenêtre de contexte de 100 millions d’éléments et étudie la meilleure façon de l’évaluer et de le déployer en production à cette échelle.
Ce lancement marque la première phase d’une feuille de route en trois étapes, d’autres annonces étant prévues au cours des 3 prochains mois.
À propos de Refiant
Refiant est une entreprise d’optimisation et d’infrastructure d’IA fondée en 2025 par le Dr Viroshan Naicker, Siddharth Gutta et Mathew Haswell. Elle conçoit des systèmes d’apprentissage automatique bio-inspirés qui réduisent les coûts de calcul, améliorent l’efficacité des modèles d’IA et étendent leurs capacités contextuelles sans compromettre la précision. Refiant a finalisé une levée de fonds d’amorçage de 5 millions de dollars début 2026, menée par VoLo Earth Ventures, et entretient des partenariats de recherche avec l’Imperial College London et le Sargent Centre for Process Systems Engineering de l’UCL. Ses modèles Protea sont disponibles dès maintenant sur refiant.ai .
Source : Communiqué
