Évaluer et Valoriser une Startup AI
Pourquoi une approche spécifique pour les startups AI ?
Valoriser une startup early-stage est déjà un art en soi. Quand on parle de startups AI, la complexité monte encore d’un cran. Entre hype technologique, difficultés d’exécution et réels avantages compétitifs, il est facile de se laisser séduire par des promesses qui peinent à se concrétiser.
Une approche largement utilisée par les business angels et les VCs est la méthode de valorisation par Scorecard. Je l’ai adapté pour répondre spécifiquement aux enjeux de l'intelligence artificielle.
La méthode Scorecard, version classique
La méthode Scorecard traditionnelle repose sur un principe de comparaison relative. Elle consiste à :
- Établir une base de référence en identifiant la valorisation moyenne pre-money de startups comparables ayant levé récemment dans la même région et le même secteur.
- Évaluer la startup cible selon plusieurs critères pondérés :
- Qualité de l'équipe fondatrice (jusqu'à 30%)
- Taille de l'opportunité de marché (jusqu'à 25%)
- Produit/technologie (jusqu'à 25%)
- Environnement concurrentiel (jusqu'à 10%)
- Stratégie de go-to-market (jusqu'à 10%)
- Appliquer un coefficient d'ajustement pour chaque critère afin d'obtenir un score global qui modulera la valorisation de référence.
Simple et efficace, n'est-ce pas ? Pourtant, cette approche généraliste ne capture pas suffisamment les spécificités des startups AI.
Adapter la Scorecard aux startups AI
L'AI n'est pas une simple couche technologique, c'est une transformation profonde de la façon dont les produits sont conçus, développés et déployés (voir les dangers de l'investissement en AI). La méthode enrichie intègre cette réalité en conservant la structure globale tout en affinant l'analyse.
La première étape reste identique : évaluer la startup selon les critères classiques (équipe, marché, etc.). Mais pour le critère "produit/technologie", qui peut désormais peser jusqu'à 50% dans l'évaluation globale, nous appliquons une sous-scorecard spécifique à l'AI.
Voici les axes clés à utiliser pour évaluer le produit et la technologie :
Typologie des startups AI et pondérations spécifiques
Chaque type de startup AI a ses propres priorités. Voici un tableau synthétique des pondérations à appliquer selon la typologie (voir ma segmentation des startups AIs).
Illustrons cette méthodologie avec un exemple concret : Mistral AI, qui développe un nouveau modèle d'intelligence artificielle. En tant que startup de la catégorie "Modèles Fondamentaux", le facteur critique pour son succès sera sa capacité à mobiliser d'importantes ressources financières (funding) et à attirer les meilleurs talents.
À l'opposé, pour une startup qui construit une solution basée sur des modèles AI existants, l'élément déterminant sera plutôt sa capacité à cibler efficacement une niche spécifique et à y apporter une valeur ajoutée unique, parfaitement adaptée aux besoins particuliers de ce segment vertical.