Nous Research est un laboratoire open source d’IA fondé par des chercheurs en IA, réputé pour ses modèles de la série Hermes. En avril 2025, il a levé 50 millions de dollars lors d’un tour A mené par le capital-risque crypto Paradigm, pour une valorisation de 1 milliard de dollars. Son originalité tient au fait que : l’équipe fondatrice est native crypto, mais choisit de prouver d’abord sa valeur avec des résultats de recherche en IA, puis d’intégrer la blockchain — plutôt que l’inverse.
Équipe fondatrice : de la communauté open source à une valorisation de 1 milliard
Nous Research a été fondé en 2022. L’équipe de base comprend le PDG Jeffrey Quesnelle, le cofondateur Karan Malhotra, le responsable de l’entraînement post-formation et cofondateur Teknium, ainsi que Diederik Kingma — co-inventeur de l’Adam optimizer, dont les apports sont des résultats de niveau “manuel” dans le domaine du deep learning. Teknium est l’un des contributeurs les plus actifs dans le domaine du fine-tuning LLM open source, largement connu sous le pseudonyme “Teknium” sur le réseau.
Au départ, Nous était une communauté de chercheurs en IA et de développeurs à haute intensité de signaux, engagés à exploiter au maximum le potentiel des modèles open source, avant de se formaliser plus tard en société. Avec une taille de 20 personnes, l’équipe est bien plus petite que OpenAI ou Anthropic, mais elle continue de produire des résultats remarquables dans le domaine des modèles open source. D’après les propos de Teknium lors d’un Delphi Digital AMA, le modèle Hermes 4 de Nous se situe à environ 60 points au-dessus de la version Llama instruct de Meta sur le benchmark MATH, et à 21 points de plus sur MMLU-Pro.
Modèles Hermes : 90% de données synthétiques, 60% de taux de non-refus
Le produit le plus connu de Nous est la série de modèles Hermes. Contrairement aux modèles commerciaux comme ChatGPT, la philosophie de conception de Hermes vise à réduire les refus inutiles. Teknium a indiqué que le taux de non-refus de Hermes 4 atteint 60%, tandis que la version open source de ChatGPT n’est que de 5%. Il a qualifié la sur-vérification excessive des modèles grand public de “mode collapse of the world”.
Sur le plan de la stratégie de données, Nous utilise plus de 90% de données synthétiques pour l’entraînement : elles proviennent d’un pipeline interne de données synthétiques DataForge et d’un environnement d’apprentissage par renforcement Atropos (plus de 1 200 tâches). Cette approche permet à une petite équipe de rivaliser sur la qualité des données avec de grandes entreprises.
Le modèle Hermes constitue également la base de Hermes Agent — un cadre open source d’agent IA prenant en charge plusieurs plateformes, une mémoire persistante et un apprentissage autonome.
Psyche Network : entraînement IA décentralisé sur Solana
Le cœur de l’intersection entre Nous Research et Crypto est Psyche Network — un réseau décentralisé d’entraînement IA construit sur la blockchain Solana. L’objectif de Psyche est de permettre à des GPU disponibles dans le monde entier de collaborer à l’entraînement de grands modèles de langage, grâce à un mécanisme de tokens qui incite les participants à contribuer de la puissance de calcul.
Techniquement, Psyche s’appuie sur DisTrO (Distributed Training Over-the-Internet, optimiseur d’entraînement distribué via Internet), développé en interne par Nous, qui réduit de plusieurs ordres de grandeur la quantité de données transférées pendant l’entraînement, rendant l’entraînement distribué à travers différentes régions réalisable en pratique. En décembre 2024, l’équipe a déjà diffusé en direct publiquement un entraînement pré-entraînement d’un modèle de langage de 15 milliards de paramètres via des méthodes distribuées, afin d’en démontrer la faisabilité.
Le cofondateur Malhotra, interrogé par Cointelegraph, a reconnu que la communauté IA est généralement sceptique envers le crypto, considérant que ce serait surtout du “grift”. Mais il souligne que la ligne de Nous est : “prouver d’abord ses capacités de recherche en IA, puis intégrer la blockchain”, plutôt que d’enrober une technologie inexistante avec des concepts crypto.
Pourquoi Paradigm mise : la bataille de l’IA ouverte vs l’IA fermée
Arjun Balaji, associé chez Paradigm, a déclaré à Fortune : « Cette approche ouverte, portée par la communauté, contraste fortement avec les laboratoires d’IA fermés et centralisés du courant dominant. »
L’investissement de 50 millions de dollars de Paradigm repose sur une valorisation par tokens de 1 milliard de dollars (token valuation), et non sur une valorisation traditionnelle en actions. Auparavant, Distributed Global, North Island Ventures et Delphi Digital avaient déjà investi 20 millions de dollars lors du tour de seed.
Les tokens ne sont pas encore émis : “NOUS” non officiel sur les DEX
À la date d’avril 2026, le token officiel de Nous Research n’a pas encore été officiellement émis. Bien que des échanges décentralisés sur la chaîne Solana aient déjà fait apparaître des transactions de tokens nommés “NOUS”, il ne s’agit pas de tokens émis officiellement par Nous Research. Les investisseurs devraient tout particulièrement faire attention pour distinguer, afin d’éviter d’acheter des tokens non officiels et de subir des pertes.
Par ailleurs, il existe sur le marché un autre projet au nom similaire, Nosana ( $NOS ), qui est lui aussi un projet de calcul IA sur Solana, mais qui n’a aucun lien avec Nous Research.
De Harness à l’entraînement distribué : l’implantation complète de Nous
En examinant l’ensemble de la gamme de produits de Nous Research, on voit une implantation complète, de la couche modèle à l’infrastructure : le modèle Hermes fournit des LLM open source, Hermes Agent fournit un framework d’agent IA, et Psyche Network fournit une infrastructure d’entraînement décentralisée. Les trois, interconnectés via la blockchain Solana, forment un écosystème ouvert couvrant de l’entraînement au déploiement, puis jusqu’aux applications.
À une époque où la concurrence en IA se concentre de plus en plus sur quelques géants, Nous Research représente une voie différente : s’appuyer sur la recherche open source pour établir une crédibilité technique, et étendre les sources de puissance de calcul grâce à des mécanismes d’incitation par blockchain, dans le but de prouver que l’entraînement IA décentralisé n’est pas seulement un idéal, mais une solution de remplacement viable.
Ce texte, qui décrypte en profondeur Nous Research : le laboratoire d’IA décentralisée sur lequel Paradigm mise une valorisation de 1 milliard, déconstruction complète du modèle Hermes et du réseau Psyche, apparaît pour la première fois sur 鏈新聞 ABMedia.
