Cohere mise sur l’ouverture et le multilinguisme avec sa nouvelle famille de modèles baptisée Tiny Aya. L’annonce a été faite en marge du India AI Summit. Ces modèles dits « open weight » rendent leur code accessible publiquement et peuvent être utilisés et modifiés librement. Ils prennent en charge plus de 70 langues et fonctionnent directement sur des appareils courants, comme des ordinateurs portables, sans connexion Internet.

Développés par Cohere Labs, la branche recherche de Cohere, les modèles intègrent notamment des langues d’Asie du Sud comme le bengali, l’hindi, le pendjabi, l’ourdou, le gujarati, le tamoul, le télougou et le marathi. Le modèle de base compte 3,35 milliards de paramètres, un indicateur de sa taille et de sa complexité. Une version optimisée, TinyAya Global, a été ajustée pour mieux suivre les instructions des utilisateurs dans des contextes applicatifs variés.

La famille se décline aussi en versions régionales. TinyAya Earth cible les langues africaines, TinyAya Fire se concentre sur l’Asie du Sud, et TinyAya Water couvre l’Asie-Pacifique, l’Asie de l’Ouest et l’Europe. Selon l’entreprise, cette approche vise à renforcer l’ancrage linguistique et culturel de chaque modèle, tout en conservant une couverture multilingue large pour faciliter les adaptations futures.

Cohere précise que l’entraînement a été réalisé sur un seul cluster de 64 GPU H100 de Nvidia, avec des ressources de calcul jugées modestes par rapport aux standards du secteur. Les modèles sont conçus pour une utilisation locale, nécessitant moins de puissance de calcul que d’autres solutions comparables. Cette architecture ouvre la porte à des applications de traduction hors ligne ou à des services IA dans des régions où la connectivité demeure limitée.

Dans des pays à forte diversité linguistique comme l’Inde, cette capacité à fonctionner sans accès permanent à Internet pourrait favoriser l’émergence d’outils locaux adaptés aux besoins des communautés. Les modèles sont accessibles via Hugging Face, ainsi que sur Kaggle, Ollama et la plateforme propriétaire de Cohere. L’entreprise prévoit également publier ses jeux de données d’entraînement et un rapport technique détaillant sa méthodologie.

Sur le plan financier, le dirigeant de Cohere, Aidan Gomez, a indiqué l’an dernier que l’entreprise envisageait une entrée en Bourse prochainement. Selon CNBC, la société aurait terminé 2025 avec 240 millions de dollars de revenus récurrents annuels, affichant une croissance de 50 pour cent d’un trimestre à l’autre tout au long de l’année.

Source : Techcrunch, Mezha, Dataconomy

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