Nathan Chen rejoindrait Discovery Loop, la start-up de Le Viet Quoc qui vise une valorisation de 50 milliards de dollars

Un chercheur de 17 ans de Kimi lié à un nouveau laboratoire américain

Nathan Chen Guangyu, chercheur de 17 ans qui a contribué au développement des modèles Kimi de Moonshot AI, rejoindrait Discovery Loop, la start-up américaine fondée par d'anciens chercheurs de Google, Jeff Dean, Sanjay Ghemawat, Oriol Vinyals et Le Viet Quoc. Cette information sur son recrutement est apparue le 20 octobre, cinq jours après que Chen a annoncé son départ de Moonshot pour s'installer aux États-Unis.

Ce recrutement ferait entrer dans l'entreprise un chercheur expérimenté dans l'amélioration de la rentabilité des modèles d'IA chinois, alors que celle-ci cherche à automatiser la recherche scientifique. Discovery Loop n'a pas encore lancé de produit public, mais a attiré des investissements d'Alphabet et chercherait de nouveaux financements sur la base d'une valorisation d'environ 50 milliards de dollars.

La nomination de Chen n'a pas été confirmée publiquement. Il n'a pas répondu à une demande de commentaire, tandis que Discovery Loop a indiqué ne pas commenter les questions liées à son personnel. L'information sur le recrutement vient d'Arfur Grok, un compte anonyme sur les réseaux sociaux qui suit les mouvements de chercheurs en IA.

Ce compte avait déjà signalé plusieurs départs, notamment celui de Luke Metz, qui a quitté OpenAI pour Meta Superintelligence Labs en août, et celui d'Andrew Tulloch, passé de Meta à Anthropic en septembre. Sa dernière information place Chen au croisement de deux compétitions étroitement liées : la course au recrutement de chercheurs d'exception et la volonté de créer une IA capable de mener elle-même des travaux de recherche.

Pour Moonshot, le départ de Chen signifie la perte d'un contributeur à sa famille de modèles phare, après moins d'un an. Pour Discovery Loop, son arrivée présumée apporterait à une équipe qui nourrit une ambition de recherche bien plus vaste une expérience pratique de l'architecture et de l'efficacité des modèles.

Les travaux de Chen chez Moonshot

Chen a rejoint Moonshot AI, basée à Pékin, en 2025, après un stage dans une start-up de la Silicon Valley. Né en 2009, il a également été sélectionné pour la bourse Rise du Rhodes Trust, un programme international destiné aux jeunes de 15 à 17 ans, financé par l'ancien directeur général de Google Eric Schmidt et son épouse, Wendy Schmidt.

Chez Moonshot, Chen aurait travaillé sur l'architecture Attention Residuals et le modèle Kimi K3. Ses contributions comprenaient des changements techniques qui ont contribué à réduire les coûts pour l'ensemble de la famille de modèles Kimi, en concurrence avec des systèmes tels que GPT d'OpenAI et Claude d'Anthropic.

L'architecture d'un modèle est sa conception sous-jacente, qui détermine la manière dont un système d'IA traite l'information. L'améliorer peut permettre à un développeur de tirer davantage parti de ses ressources informatiques. Pour une entreprise qui compte de nombreux utilisateurs, l'efficacité a une incidence sur le coût d'entraînement et d'exploitation de ses modèles.

Kimi a également retenu l'attention en tant que famille de systèmes à poids ouverts. Les poids sont les paramètres numériques qu'un modèle apprend pendant son entraînement. Leur mise à disposition permet à d'autres développeurs de télécharger et d'adapter un modèle, sous réserve de sa licence, au lieu d'y accéder uniquement par le service de l'entreprise qui l'a créé.

Un départ discuté avec un collègue chevronné

Chen a annoncé son départ sur les réseaux sociaux, décrivant son passage chez Moonshot comme la meilleure année de sa vie jusqu'à présent. Son départ a fait suite à des échanges avec Du Yulun, un chercheur chevronné de l'entreprise.

Du a écrit qu'il avait longuement parlé de cette décision avec Chen :

plusieurs longues conversations au sujet de sa décision

Du a estimé que le mieux pour le jeune chercheur était de pouvoir explorer de nouvelles pistes. Il a décrit la situation ainsi :

le mieux pour [Chen] est d'explorer et de suivre autant que possible sa nouvelle curiosité, à son âge

Ces commentaires donnent une dimension personnelle à un départ qui retient l'attention en raison de la concurrence entre les pôles technologiques chinois et la Silicon Valley. Chen avait déjà acquis de l'expérience dans les deux pays avant son recrutement présumé par Discovery Loop.

Quatre fondateurs et une ambition qui dépasse les chatbots

Discovery Loop a été lancée en août par quatre fondateurs issus de la direction de la recherche de Google. Dean était le scientifique en chef de Google. Ghemawat a contribué à la conception de grands systèmes informatiques, notamment MapReduce et Bigtable. Le était l'un des membres fondateurs de Google Brain, et Vinyals était un chercheur de premier plan chez Google DeepMind.

L'entreprise a été constituée dans le Delaware sous la forme d'une société d'intérêt public, un statut juridique qui permet à une entreprise de poursuivre un objectif d'intérêt général déclaré en parallèle de ses objectifs financiers. Sa mission de recherche consiste à automatiser la découverte scientifique, en commençant par le développement de l'IA, avec une possible extension aux secteurs de la santé, des matériaux et de l'énergie.

Discovery Loop a également recruté des chercheurs issus de grandes entreprises technologiques américaines, dont d'anciens ingénieurs de Google. Si sa nomination se confirme, Chen serait probablement l'un de ses plus jeunes employés.

Pour un chercheur ayant son parcours, l'intérêt tient à un programme de recherche directement lié au développement de modèles. Au lieu de se concentrer uniquement sur un chatbot ou une autre application destinée aux clients, Discovery Loop veut créer des systèmes capables de contribuer à l'invention et à la mise à l'épreuve de la prochaine génération d'IA.

Comment l'IA pourrait mener un cycle de recherche

Le système envisagé par Discovery Loop proposerait des pistes de recherche, concevrait et mènerait des expériences, en examinerait les résultats, puis déciderait de la suite à donner. L'objectif est de réaliser une grande partie de ce processus sans qu'une personne ait à guider chaque étape.

Une hypothèse est une explication ou une idée proposée qui peut être mise à l'épreuve. Dans le domaine de la recherche en IA, un système pourrait proposer une modification de la conception d'un modèle, vérifier si elle améliore ses performances et s'appuyer sur le résultat pour choisir une autre expérience. La répétition de ce processus crée un cycle de recherche.

Dean a évoqué cette approche lors du sommet Agentic AI organisé à l'université de Californie à Berkeley, début août. Il a décrit un avenir où l'IA pourrait mener des milliers d'expériences scientifiques en parallèle, c'est-à-dire simultanément, et s'appuyer sur leurs résultats pour déterminer les pistes les plus prometteuses.

Discovery Loop prévoit de commencer par les algorithmes et les systèmes d'apprentissage automatique. Les outils de recherche envisagés porteront ainsi, dans un premier temps, sur un domaine étroitement lié à l'expérience de l'équipe fondatrice, avant toute éventuelle extension à d'autres sciences.

Ce que signifie l'auto-amélioration récursive

Dean a lié les travaux de l'entreprise à l'auto-amélioration récursive, souvent désignée par le sigle RSI. En termes simples, il s'agit d'utiliser l'IA pour améliorer les méthodes et les systèmes servant à construire l'IA, puis d'appliquer le système amélioré à la suite du développement.

De grandes entreprises d'IA, en Chine comme aux États-Unis, poursuivent différentes versions de cet objectif. L'approche de Discovery Loop s'inscrit dans une vision plus large de la recherche automatisée : un système qui tire des enseignements des expériences et les utilise pour en planifier de meilleures.

Pour expliquer les connaissances scientifiques dont un tel système aurait besoin, Dean a déclaré :

En créant des modèles vraiment performants pour comprendre de très nombreux domaines différents des sciences et de l'ingénierie, on peut obtenir dans un modèle une expertise de niveau doctorat dans de nombreux domaines différents.

Sa vision consiste notamment à réduire certains processus de recherche de plusieurs années à quelques heures, voire quelques minutes, en testant simultanément de nombreuses possibilités. Cela reste une ambition technologique. Discovery Loop n'a pas lancé de produit public démontrant ce cycle de recherche.

L'expérience que Chen aurait acquise dans l'amélioration de l'efficacité des modèles correspond au premier domaine d'activité de l'entreprise. La recherche automatisée en IA impliquerait de mener et de comparer de nombreuses expériences, ce qui ferait du coût informatique de chaque tentative un enjeu pratique.

Les 50 milliards de dollars sont un objectif de levée de fonds

Parmi les soutiens financiers de Discovery Loop figurent Radical Ventures et Khosla Ventures, qui ont mené son premier tour de financement, ainsi qu'Alphabet, la maison mère de Google. Lightspeed, Kleiner Perkins et Doerr Capital font également partie des investisseurs cités. Alphabet est aussi présenté comme un partenaire dans le cloud, apportant à la start-up des infrastructures informatiques en plus de ses investissements.

En septembre, les discussions pour lever des fonds auraient visé une valorisation d'environ 50 milliards de dollars. Certaines présentations ont situé cette valorisation après le premier tour de financement ; les comptes rendus plus détaillés des discussions la décrivent comme un objectif pour un nouveau tour, dont les modalités restent en négociation, sans qu'aucune opération conclue à ce prix ait été annoncée.

Cet objectif a fait suite à des discussions menées quelques semaines plus tôt en vue de lever environ un milliard de dollars sur la base d'une valorisation proche de 10 milliards. Passer de 10 à 50 milliards de dollars représenterait une multiplication par cinq, soit une hausse de 40 milliards, de la valeur proposée pour l'entreprise.

Une valorisation est le prix que les investisseurs attribuent à l'ensemble d'une entreprise lorsqu'ils négocient une prise de participation. Le montant levé correspond à l'argent reçu par l'entreprise. L'objectif de 50 milliards de dollars de Discovery Loop et l'investissement de un milliard envisagé précédemment décrivent deux aspects différents d'une négociation de financement.

L'entreprise visait déjà cette valorisation plus élevée avant le recrutement présumé de Chen, à la suite de ses discussions de financement en septembre. Ses fondateurs, ses projets de recherche et sa capacité à recruter sont au cœur de son dossier d'investissement, alors qu'elle travaille à la création d'un produit public.

Le déroulement des événements

Le lancement de Discovery Loop, les discussions sur son financement et le recrutement présumé de Chen ont eu lieu sur une courte période. Cette séquence montre que l'entreprise constituait son équipe tout en cherchant à obtenir une valorisation nettement plus élevée.

• 2025 : Chen rejoint Moonshot AI après un stage dans une start-up de la Silicon Valley.
• 5 août 2026 : Discovery Loop annonce son lancement et son premier financement, avec Dean, Ghemawat, Vinyals et Le comme fondateurs.
• Début août : Dean évoque la recherche automatisée et l'auto-amélioration récursive lors du sommet Agentic AI à Berkeley.
• Août : des discussions de financement portent, selon certaines informations, sur environ un milliard de dollars, pour une valorisation proche de 10 milliards.
• Septembre : de nouvelles discussions de financement visent, selon certaines informations, une valorisation d'environ 50 milliards de dollars.
• 15 octobre : Chen aurait annoncé son départ de Moonshot et son installation aux États-Unis.
• 20 octobre : Arfur Grok annonce que Chen rejoindrait Discovery Loop.

Les prochains développements concrets pourraient être une annonce sur le rôle de Chen, un accord de financement ou la sortie d'un produit public de l'entreprise. Aucune date n'a été annoncée pour ces étapes.

À retenir

• Nathan Chen Guangyu, 17 ans, rejoindrait Discovery Loop après avoir quitté Moonshot AI.
• Chen a travaillé sur Kimi K3, Attention Residuals et l'amélioration de la rentabilité des modèles.
• Discovery Loop a été fondée par Jeff Dean, Sanjay Ghemawat, Oriol Vinyals et Le Viet Quoc.
• La start-up veut que l'IA propose et mène des expériences, puis utilise les résultats pour orienter la suite des recherches.
• La valorisation de 50 milliards de dollars évoquée pour l'entreprise est un objectif de levée de fonds ; aucun accord conclu à ce prix n'a été annoncé.
• Radical Ventures, Khosla Ventures et Alphabet figurent parmi ses premiers investisseurs.