Leonard Tang
@leonardtang_
« La sécurité est fondamentalement une question de confiance : s'assurer que les systèmes d'AI se comportent de façon fiable, comme prévu. »
En une phrase
Leonard Tang est un entrepreneur américain d'environ 23 ans, co-fondateur de Haize Labs, une startup spécialisée dans les tests de fiabilité des systèmes d'AI générative. Il passe six ans à rechercher la robustesse des modèles d'AI à Harvard, au MIT et à Berkeley avant de fonder son entreprise. En 2024, il lève 12,5 M $ lors d'un tour de table mené par General Catalyst à une valorisation de ~100 M $. Aujourd'hui, Haize Labs teste les systèmes d'AI pour des clients comme OpenAI et Anthropic, avec une bibliothèque open source surpassant les grands modèles de 10 à 20 % sur les tâches d'évaluation.
Pourquoi il est sur Ideas.xyz
Leonard Tang a transformé six ans de recherche académique en produit commercial avant même d'avoir terminé ses études. Sa démarche illustre comment l'open source peut servir de preuve de valeur avant toute vente, dans un secteur où la crédibilité technique prime sur le marketing.
Six ans de recherche sur la fiabilité des modèles d'AI
Il étudie les mathématiques et l'informatique à Harvard tout en menant des recherches sur la robustesse des modèles d'AI au MIT et à Berkeley.
Co-fondation de Haize Labs à Harvard
Il co-fonde Haize Labs avec Richard Liu et Steve Li autour d'une idée initiale de vérification matérielle, rapidement pivotée vers les tests d'AI.
Abandon du doctorat à Stanford pour se consacrer à Haize Labs
Accepté en doctorat d'informatique à Stanford, il renonce à y entrer après l'acceptation de Haize Labs par Y Combinator (YC).
Levée de 12,5 M $ à une valorisation de 100 M $
Haize Labs lève 12,5 M $ lors d'un tour seed mené par General Catalyst, avec des investisseurs comme le fondateur d'Okta et l'ex-responsable sécurité de Google.
Premiers contrats avec OpenAI et Anthropic
Haize Labs commence à auditer les modèles des plus grands laboratoires d'AI au monde, générant ses premiers revenus.
Reconnaissance Forbes 30 Under 30 dans l'AI
Leonard Tang est sélectionné dans le classement Forbes 30 Under 30 dans la catégorie AI, consolidant la visibilité de Haize Labs.
Publication de Verdict, bibliothèque open source d'évaluation d'AI
La bibliothèque Verdict dépasse les grands modèles de 10 à 20 % sur les tâches d'évaluation, pour moins d'un tiers de leur coût.
Haize Labs est une plateforme qui teste la fiabilité des systèmes d'AI générative avant leur mise en production. La méthode repose sur le 'fuzz testing', une technique qui consiste à bombarder un système de milliers d'entrées inattendues pour révéler ses failles. L'entreprise a découvert des vulnérabilités critiques chez des clients du secteur bancaire, réduisant de trois mois à 5 minutes le temps de détection d'un problème sur un agent vocal. La bibliothèque open source Verdict surpasse les grands modèles de 10 à 20 % sur les tâches d'évaluation pour moins d'un tiers de leur coût.
Stratégie Ideas.xyz associée
Cheval de Troie Open-Source
Transformer une bibliothèque open-source gratuite en point d'entrée vers des services payants en créant une dépendance technique chez les développeurs avant de monétiser via des offres premium.
Voir la stratégie →Richard Liu
Co-fondateur de Haize Labs
Steve Li
Co-fondateur de Haize Labs
Bhavesh Kumar
Chercheur clé chez Haize Labs
Julia MacDonald
Responsable commerciale chez Haize Labs
Levée de fonds seed de 12,5 M $ dans Haize Labs, menée par General Catalyst à une valorisation de ~100 M $
2024
« La sécurité est fondamentalement une question de confiance : s'assurer que les systèmes d'AI se comportent de façon fiable, comme prévu. »
Weaviate Podcast (2025)
« Ajouter davantage de calcul à plusieurs appels de modèles de langage, en série et en parallèle, nous donne de bien meilleures performances sur les tâches d'évaluation. »
Fuzzing in the GenAI Era (2025)
« Nous sommes essentiellement une entreprise de tests par propriétés, ou de tests par fuzzing - ou comme j'aime l'appeler, une entreprise de 'hazing'. »
Weaviate Podcast (2025)
- Washington Post - Haize Labs AI safety vulnerabilities
https://www.washingtonpost.com/technology/2024/06/11/ai-safety-haize - VentureBeat - Haize Labs algorithms to jailbreak AI models interview
https://venturebeat.com/ai/haize-labs-is-using-algorithms-to-jailbreak-leading-ai-models - Forbes - Haize Labs profile
https://www.forbes.com/profile/haize-labs - Medium Harvard in Tech - Leonard Tang profile and interview
https://medium.com/harvard-in-tech/harvard-in-tech-ai-edition-leonard-tang-co-founder-and-ceo-of-haize-labs-47c82465107c - Weaviate Podcast - Haize Labs with Leonard Tang #121
https://www.youtube.com/watch?v=KFrKLkJzNDQ - Data Driven NYC - Inside Haize Labs with CEO Leonard Tang
https://www.youtube.com/watch?v=Od20tCV2Krg - AI Engineer Worlds Fair - Fuzzing in the GenAI Era Leonard Tang
https://www.youtube.com/watch?v=OMGPvW8TBHc - theCUBE - Leonard Tang Haize Labs interview
https://www.youtube.com/watch?v=-iL2bkY54cI - AI Security Podcast - Red Teaming with Leonard Tang
https://www.youtube.com/watch?v=pn20xeuuEsg - Personal site - Leonard Tang about and research
https://www.leonardtang.me/ - arXiv - Endless Jailbreaks with Bijection Learning
https://arxiv.org/abs/2410.01294 - Verdict site - Scaling Judge-Time Compute library
https://verdict.haizelabs.com/