Comme il l’avait annoncé en septembre dernier à l’occasion de sa levée de fonds de 5,5 millions d’euros, Probabl, l’opérateur officiel de la bibliothèque open source incontournable pour le ML, scikit-learn, a lancé le 31 octobre dernier, en partenariat avec Inria et Artefact, le premier programme de certification officiel scikit-learn.

Fondée en septembre 2023, issue d’un projet confié à Inria par le secrétariat général pour l’investissement dans le cadre de France 2030, la start-up Probabl propose des solutions et des services basés sur la bibliothèque open-source d’apprentissage statistique en Python “scikit-learn”, l’une des plus utilisées dans le monde avec PyTorch et TensorFlow,“afin de pérenniser son existence et d’assurer son rayonnement”.

Scikit-learn : une bibliothèque open-source au cœur de l’écosystème du machine learning

Avec plus de 80 millions de téléchargements par mois, scikit-learn est devenue incontournable pour les data scientists et les chercheurs. En tant que bibliothèque open source, elle favorise une approche transparente et collaborative de la technologie, loin des solutions propriétaires qui limitent la flexibilité. Elle permet ainsi aux entreprises et aux chercheurs de concevoir des solutions sans les contraintes imposées par certains fournisseurs, un point particulièrement apprécié par la communauté technologique européenne.

Probabl souligne dans son communiqué :

“Scikit-learn est un composant essentiel pour d’innombrables projets, jouant un rôle fondamental dans près d’un million de projets et plus de 15 000 packages structurés. Elle est une pièce maîtresse de l’écosystème plus large qui stimule l’innovation en machine learning et en science des données”.

Avec la première certification officielle de scikit-learn, Probabl entend établir une nouvelle référence pour la formation de base en IA.

Une certification pour soutenir la montée en compétence en machine learning

Probabl a conçu ce programme en collaboration avec des membres clés de l’équipe scikit-learn, des experts de l’industrie et des formateurs renommés. Ce programme de certification vise à répondre aux attentes croissantes des employeurs pour des compétences vérifiables dans la data science, tout en renforçant l’utilisation éthique et responsable de l’IA.

Yann Lechelle, co-fondateur et PDG de Probabl, souligne l’importance d’une telle reconnaissance :

“Offrir un programme de certification mondial aux utilisateurs et formateurs de scikit-learn est essentiel pour reconnaître et valider les centaines, voire les milliers d’heures que les data scientists du monde entier ont consacrées à la maîtrise de ce framework. Cela établira une norme d’excellence pour maximiser leur capacité à générer de la valeur commerciale dans le machine learning et l’IA”. 

Un parcours en trois niveaux pour répondre aux besoins de tous les professionnels

Le programme est structuré en trois niveaux : Associé, Professionnel et Expert, correspondant à des étapes spécifiques d’évolution dans une carrière en data science. L’objectif est de fournir une montée en compétence progressive, allant des fondamentaux pour les novices jusqu’aux applications complexes pour les experts du secteur. Ce parcours est accessible à tous, quelle que soit l’étape de carrière ou les origines des candidats.

Probabl souhaite ainsi répondre aux besoins des candidats en reconversion professionnelle, des débutants en data science, ainsi que des professionnels confirmés souhaitant renforcer leur expertise. Cette approche inclusive est soutenue par la plateforme sécurisée Webassessor de Kryterion, qui permet aux candidats de passer leurs examens en ligne, où qu’ils se trouvent. Ces examens évaluent rigoureusement leur capacité à appliquer les connaissances théoriques dans des scénarios réels. En cas de succès, un badge numérique délivré par Credly certifie les compétences acquises, que les candidats peuvent partager sur LinkedIn et d’autres plateformes professionnelles.

Inria et Artefact, des partenaires de premier plan pour un programme de qualité

Inria, institut français de recherche en sciences du numérique, joue un rôle clé dans le soutien à scikit-learn depuis sa création. Sa participation garantit que les certifications scikit-learn resteront alignées sur les dernières avancées académiques.

Artefact, expert en applications industrielles du machine learning, apporte sa vision pratique et son savoir-faire en entreprise, contribuant ainsi à un programme de certification qui répond aux réalités des usages en entreprise. Ce partenariat assure que la certification scikit-learn, soutenue par la rigueur académique et l’expertise pratique, bénéficiera autant aux chercheurs qu’aux entreprises.

En unissant des valeurs académiques, des exigences éthiques et des compétences industrielles, ce programme aspire à établir un nouveau standard pour la communauté des data scientists, où la maîtrise technique se conjugue à la responsabilité.

Probabl, l’opérateur officiel de la bibliothèque open source incontournable pour le ML, scikit-learn, annonce un tour de table de 5,5 millions d’euros, marqué par l’arrivée de nouveaux investisseurs. Cette levée de fonds intermédiaire, composée de bons de souscription convertibles, vise à préparer une future levée de fonds en actions afin de soutenir la croissance de l’entreprise tout en respectant sa mission phare : permettre à chacun de maîtriser sa science des données grâce à des outils fiables et innovants.

Créée en septembre 2023, Probabl, spin-off de l’Inria créée autour de scikit-learn, vise à  développer des outils open source pour la science des données, l’IA et le ML, et d’étendre l’infrastructure logicielle de scikit-learn. L’objectif est d’assurer que scikit-learn continue d’évoluer et de répondre aux besoins des utilisateurs dans le monde entier, en restant un pilier de la data science open source.

Un modèle d’actionnariat équilibré

Probabl a mis en place un modèle d’actionnariat reflétant son engagement en faveur de la souveraineté industrielle et numérique. L’entreprise a structuré ses parts autour de trois collèges distincts :

• Un collège public, représentant l’État français via le dispositif French Tech Souveraineté, un programme stratégique de soutien à l’innovation numérique lancé en juin 2020 dans le cadre du plan France 2030 ;
• Un collège privé, incluant des investisseurs de renom tels que Costanoa Ventures, un fonds spécialisé dans les solutions open source et l’innovation technologique;
• Un collège de contributeurs individuels, comprenant des membres clés de la communauté scikit-learn, notamment des développeurs et des experts en data science.

Des investisseurs stratégiques rejoignent l’aventure

La levée de fonds, qui inclut une participation du dispositif French Tech Souveraineté, a vu l’arrivée de nouveaux investisseurs et partenaires clé, parmi lesquels Apertu Capital et Mozilla Ventures dont le soutien s’aligne avec les valeurs de Probabl, en accord avec les principes du Manifeste de Mozilla.

Parmi les nouveaux investisseurs se trouvent également des figures respectées de la communauté scikit-learn : des contributeurs « core-dev », des data scientists, des ingénieurs de recherche renommés, ainsi que des technologues de premier plan.

Devant ce message fort de la communauté, Yann Lechelle, PDG de Probabl, souligne :

“La communauté Python est extrêmement soudée et reconnaissante envers scikit-learn, qui a redéfini les standards de la science des données. En élargissant notre cercle d’actionnaires, nous nous assurons d’être en phase avec l’écosystème pour poursuivre notre mission avec force. Nous sommes très touchés par l’enthousiasme qui a dépassé nos attentes”.

Plusieurs business angels, ainsi qu’un champion olympique, ont également participé à ce tour de table, soulignant l’attractivité de l’entreprise au-delà de la sphère technologique.

Renforcement des capacités avec l’acqui-hiring de Mnemotix

Grâce à ce financement, Probabl a pu sécuriser l’acqui-hiring (une stratégie d’acquisition d’entreprises où l’objectif principal n’est pas d’acheter les produits ou les services de l’entreprise cible, mais plutôt de recruter ses talents et son expertise) de Mnemotix, une société spécialisée dans la gestion des données complexes. Cette opération lui permet d’intégrer les talents de Mnemotix pour renforcer les compétences de Probabl en matière de ML et de traitement de données non structurées.

Nicolas Delaforge, cofondateur de Probabl et Mnemotix, déclare :

“Nous sommes ravis d’annoncer que toute l’équipe de Mnemotix rejoint Probabl. Ce faisant, nous croyons que nous aurons un impact plus fort, en atteignant un public plus large et en gagnant de nouvelles capacités de résolution de problèmes, en restant fidèles aux valeurs qui nous ont guidés depuis le début. Cela marque la prochaine étape du parcours que nous avons entamé il y a 12 ans”.

Lancement de la certification scikit-learn et nouveaux produits

Pour soutenir la communauté scikit-learn, Probabl prévoit de lancer son premier programme officiel de certification scikit-learn au quatrième trimestre 2024. Cette certification, développée par des membres clés de l’équipe scikit-learn, vise à promouvoir l’excellence en science des données et à offrir une reconnaissance des compétences dans ce domaine.

En parallèle, Probabl travaille sur un nouveau produit MVP (Produit Minimum Viable), qui verra le jour à la fin de l’année. Ce produit compagnon est conçu pour accompagner les data scientists dans la phase pré-MLOps, facilitant ainsi la préparation des données avant l’intégration des modèles de ML. Les entreprises intéressées peuvent dès maintenant rejoindre le programme de bêta-test pour explorer cette nouvelle solution.

Fondée en septembre 2023, issue d’un projet confié à Inria par le secrétariat général pour l’investissement dans le cadre de France 2030, la start-up Probabl propose des solutions et des services basés sur la bibliothèque open-source d’apprentissage statistique en Python “scikit-learn”, l’une des plus utilisées dans le monde avec PyTorch et TensorFlow,“afin de pérenniser son existence et d’assurer son rayonnement”.

La mission P16 confiée à Inria et soutenue par de nombreux industriels dont Airbus, Axa, Berger-Levrault, Criteo, Dassault Systèmes, Docaposte, Hugging Face, Naval Group, OpenValue et Valeo, vise à développer et pérenniser des outils open source pour la science des données, l’IA et le ML, en étendant l’infrastructure logicielle de scikit-learn. Elle se concrétise à travers deux initiatives : l’une dirigée par Inria pour les aspects de R&D, et l’autre menée par sa spin-off Probabl pour la dimension industrielle.

La start-up est dirigée par Yann Lechelle, un entrepreneur chevronné de la French Tech et ancien directeur général de Scaleway. Il est entouré d’une équipe d’experts comprenant notamment Camille Troillard, Gaël Varoquaux (Directeur de Recherche à Inria) et Olivier Grisel, l’un des porteurs du projet scikit-learn avec Loïc Estève, Alexandre Gramfort,  Bertrand Thirion, Gaël Varoquaux, de membres du consortium scikit-learn tels que François Goupil, Guillaume Lemaitre et Jérémie Du Boisberranger, ainsi que par Fabien Gandon, Directeur de Recherche à Inria.

Une gouvernance et un actionnariat adaptés à sa raison d’être

Pour assurer sa mission ambitieuse, Probabl a mis en place un modèle d’actionnariat équilibré, reflétant son engagement en faveur de la souveraineté industrielle et numérique. Trois collèges d’actionnaires se partagent les parts de l’entreprise : un collège public représentant l’Etat via le dispositif French Tech Souveraineté, un collège privé comprenant des investisseurs tels que le fonds Costanoa Ventures spécialisé dans les solutions open source, et enfin un collège de collaborateurs individuels. Cette structure garantit une  représentation équitable de chaque partie prenante mais également une gouvernance équilibrée avec deux sièges par collège et un siège pour un membre indépendant, occupé par la chercheuse et entrepreneuse Stéphan-Eloïse Gras.

Une vision orientée vers l’innovation et la durabilité

Probabl s’est donné pour mission de renforcer la résilience de la France et de l’Europe tout en réduisant leur dépendance technologique “grâce à une technologie open source qu’elles ont vu naître”. Ciblant le marché global de la science des données au delà de scikit-learn, estimé à près de 700 milliards d’euros d’ici 2030, l’entreprise entend jouer un rôle clé dans la transformation numérique de la société et dans l’adoption d’un IA industrielle efficiente et conforme à l’AI Act européen, dans le respect des normes éthiques et juridiques les plus strictes.

Parmi ses projets, des offres liées à la formation, au support, la certification, l’hébergement et la fourniture de services gérés, aux services professionnels…