Intelligence Thalamique : la seule entreprise chinoise de mémoire multimodale longue lève des dizaines de millions en amorçage, pari sur l'IA proactive

Thalamic Intelligence, fondée en novembre 2025 par sa PDG Zhang Yuan, diplômée de l'Université de Pékin avec un double diplôme en électronique et en économie, a levé un tour de table d'amorçage de plusieurs dizaines de millions de yuans auprès d'un fonds de premier rang de Shenzhen et de capitaux industriels, destiné à la recherche et développement ainsi qu'à l'expansion des talents. L'équipe, âgée en moyenne d'environ 26 ans, est issue d'institutions telles que l'Académie DAMO d'Alibaba, Tencent, SenseTime, l'Université chinoise de Hong Kong et l'Université de Pékin. L'entreprise positionne la mémoire comme une couche d'infrastructure indépendante, arguant que les silos de mémoire entre modèles nécessitent une couche mémoire tierce et centrée sur l'utilisateur. Son produit, MemAura, lancé en juin, est une base mémoire multimodale native offrant des services ADK (kit de développement d'agents) et API, dotée d'un mécanisme de traitement de mémoire bionique imitant la mémoire humaine : reconnaissance des événements, encodage et partitionnement de la confidentialité, ainsi que des stratégies de stockage à chaud et à froid. Les indicateurs de performance incluent une réduction de 40% à 49% de la consommation de jetons d'entrée, une latence de récupération mémoire inférieure à 400 millisecondes, une première réponse de bout en bout sous 1 seconde, et une précision globale supérieure à 80%. Le graphique de connaissances spatio-temporelles de première génération (STKG) de l'entreprise a atteint un niveau de pointe (SOTA) sur les benchmarks LoCoMo et LongMemEval. En mai 2026, Thalamic Intelligence, avec NVIDIA, l'Université des sciences et technologies de Hong Kong et l'Université chinoise de Hong Kong, a publié MEMLENS, le premier benchmark de mémoire longue multimodale au monde, open source et classé dans le top trois des papiers quotidiens de Hugging Face. Le benchmark a révélé que tant les modèles de langage visuels que les agents mémoire subissent une dégradation des performances et une augmentation des hallucinations avec des contextes plus longs, et que certaines méthodes de post-entraînement affaiblissent les capacités de refus. L'entreprise cible le matériel compagnon et les scénarios Agent verticaux, facturant via des appels API et des licences de scénario. La PDG Zhang Yuan estime que le but ultime de la mémoire est de soutenir l'IA proactive, où l'IA initie des interactions basées sur une compréhension approfondie de l'utilisateur, et que le cœur de la mémoire réside dans la prise de décision, pas dans le stockage. Elle prédit également une augmentation des besoins en mémoire incarnée pour les robots domestiques. L'entreprise explore les techniques E2P et le fine-tuning de transformers pour les prochaines itérations.