Eya Rziga
Refiant AI, une startup fondée en Afrique du Sud spécialisée dans les algorithmes de compression de modèles d’intelligence artificielle (IA), vient de clôturer une levée de fonds en amorçage de 5 millions de dollars.
Ce financement est destiné à développer sa plateforme, agrandir son équipe technique et soutenir ses partenariats stratégiques avec de grandes entreprises.
Une approche écologique et efficace de l’IA
Le tour de table a été mené par VoLo Earth Ventures, un fonds californien dédié aux technologies climatiques. L’investisseur soutient ce qu’il considère comme une approche plus efficace pour développer des modèles d’IA plus intelligents et plus sobres en ressources.
Fondée en 2025 par Viroshan Naicker, Siddharth Gutta et Mathew Haswell, Refiant AI conçoit des outils qui restructurent et compressent les modèles d’IA.
En réduisant le poids computationnel et en réentraînant les modèles pour maintenir leurs performances, la startup permet à l’IA de fonctionner efficacement sur des machines locales ou de petite taille.
Réduire la dépendance aux centres de données coûteux
Alors que des géants mondiaux comme Meta et Microsoft se livrent une course effrénée pour déployer des modèles d’IA toujours plus puissants, ils investissent massivement dans la construction de centres de données équipés de processeurs graphiques (GPU) et de systèmes de refroidissement complexes.
Cette infrastructure énergétique est à la fois onéreuse et gourmande en ressources. Au premier trimestre de l’année, les deux entreprises ont chacune engagé près de 50 milliards de dollars supplémentaires dans la location de centres de données pour soutenir l’IA. Bloomberg rapporte que ces engagements ont propulsé le marché des baux de centres de données au-delà des 700 milliards de dollars.
« L’empreinte énergétique croissante de l’IA est l’un des défis les plus urgents et les plus sous-estimés du secteur climatique », a déclaré Siddharth Gutta, cofondateur de Refiant AI. « La réponse par défaut de l’industrie est de construire plus de centres de données. La nôtre est de rendre l’IA elle-même radicalement plus efficace. »
Des performances maintenues avec 80 % d’énergie en moins
Au lieu de dépendre d’infrastructures lourdes, Refiant AI allège les modèles. La société affirme avoir compressé avec succès un modèle de 120 milliards de paramètres pour le faire fonctionner sur un ordinateur portable standard avec seulement 12 Go de RAM, une tâche qui nécessite normalement au moins 80 Go de mémoire.
Le modèle compressé conserve entre 95 % et 99 % de ses performances initiales, tout en consommant plus de 80 % d’énergie en moins.
Un enjeu stratégique pour la souveraineté numérique en Afrique
La technologie de Refiant est particulièrement adaptée aux marchés où l’infrastructure informatique est limitée et l’accès au cloud coûteux. Dans des secteurs comme la banque, les télécoms et les services publics, ces outils pourraient permettre aux organisations d’exécuter des systèmes d’IA sans accès constant au cloud.
Récemment, la Banque centrale du Nigeria a intégré l’IA dans de nouvelles normes exigeant des systèmes automatisés de lutte contre le blanchiment d’argent.
Des outils comme ceux de Refiant pourraient permettre aux banques de déployer ces systèmes localement, sans dépendre d’infrastructures étrangères coûteuses ni transférer de données sensibles hors des frontières.
Pour l’Afrique, dont les 250 centres de données ne représentent que 0,6 % de la capacité mondiale, la compression de l’IA pourrait abaisser les barrières à l’adoption tout en garantissant la souveraineté des données.
Cependant, cela crée une nouvelle tension. Les opérateurs locaux de centres de données augmentent leur capacité pour répondre à une demande cloud estimée à 25,46 milliards de dollars d’ici 2029. En juillet 2025, MTN a achevé la première phase de son centre de données de 235 millions de dollars à Lagos.
En août, Airtel a annoncé l’ouverture d’un centre de 38 mégawatts pour 2026. Si les charges de travail se déplacent vers des appareils plus petits, cela pourrait ralentir la croissance de ces installations physiques.
Des géants mondiaux expérimentent déjà la réduction des capacités de calcul. En mars, Google a lancé TurboQuant, un algorithme de compression. Refiant AI s’inscrit dans cette direction, mais va plus loin en assurant une compression à des niveaux de calcul encore plus bas.
« La plus grande contrainte de l’IA n’est pas la demande, c’est l’énergie », conclut Joseph Goodman, associé chez VoLo Earth. « L’architecture de Refiant remplace la force brute par une approche inspirée de la nature, bien plus efficace. »
