Yupp sécurise $33M millions de dollars lors d’un financement d’amorçage mené par a16z pour construire un réseau d’évaluation de modèles d’IA basé sur la blockchain

La startup d’IA et de blockchain Yupp a annoncé la clôture d’un tour de financement d’amorçage de $33 millions de dollars, avec le soutien du co-fondateur d’a16z Chris Dixon et de la partenaire en investissement Liz Harkavy. Cette injection de capital positionne Yupp comme un acteur clé dans la création d’une infrastructure sans confiance pour l’amélioration de l’IA et la vérification des données d’entraînement.

**L’innovation centrale : transformer les retours des utilisateurs en actifs vérifiables**

Yupp exploite une plateforme unique où les utilisateurs peuvent comparer librement plusieurs modèles d’IA côte à côte. Le processus est simple : les utilisateurs soumettent des prompts identiques et observent comment différents systèmes d’IA répondent. Une fois qu’un utilisateur choisit sa sortie préférée, la plateforme agrège ce choix dans ce qu’elle appelle un « paquet de données de préférence » — un enregistrement cryptographiquement vérifiable du jugement humain sur la performance de l’IA.

Ces données de préférence ont une double utilité. Pour les développeurs d’IA, elles fournissent des ensembles de données d’entraînement authentifiés pour le post-entraînement et le raffinement continu des modèles. Pour les utilisateurs, elles deviennent un actif générateur de récompenses. En canalisant les signaux de préférence humaine sur une blockchain, Yupp élimine l’opacité qui entoure généralement la sourcing des données d’entraînement de l’IA et les méthodologies d’évaluation.

**Une boucle de croissance auto-renforçante**

La conception économique de la plateforme crée un cycle vertueux : plus d’utilisateurs actifs génèrent des ensembles de données de préférence plus riches → des modèles mieux entraînés émergent → une meilleure qualité de modèle attire davantage d’utilisateurs et de développeurs. Cet effet de réseau positionne Yupp à la fois comme un canal de distribution pour les consommateurs d’IA et comme un fournisseur d’infrastructure de données pour les constructeurs.

L’implication de Liz Harkavy aux côtés de Chris Dixon témoigne de la conviction d’a16z dans ce modèle. Ce soutien souligne la reconnaissance croissante des institutions que l’infrastructure d’évaluation de l’IA transparente sur blockchain pourrait transformer la façon dont les modèles fondamentaux sont entraînés et validés.