Startups et AI : Entre Mirage et Révolution

Certains pensent que toutes les start-ups vont être remplacées par des solutions basées sur l’IA ("Le SaaS est mort"). D’autres affirment que c’est l’investissement en startup qui est fini, car la valorisation ira directement aux créateurs de modèles (OpenAI, Google, etc.) et les startups auront des marges dérisoires. Essayons d’y voir plus clair et de revoir nos stratégies d’investissement si nécessaire (lire aussi Fake AI?) .

Voici les risques que j'écarte et ceux à considérer pour mieux orienter nos décisions.

Les risques que j'écarte

L'IA aura un impact négligeable

L’ intelligence artificielle (IA) transforme profondément le paysage des startups en démocratisant l’accès à des capacités autrefois réservées aux grandes entreprises. Désormais, même les petites structures peuvent automatiser des tâches complexes, analyser de grandes quantités de données et personnaliser leurs services à grande échelle avec des ressources limitées. Cette technologie favorise l’agilité, l’innovation et l’ouverture à de nouveaux modèles d’affaires.

L’IA aura un impact important sur les startups.

Les marges concentrées sur les modèles

L'idée selon laquelle les créateurs de modèles (comme OpenAI ou Google) capteront toutes les marges est contestable pour plusieurs raisons :

• Ce phénomène existe déjà dans d'autres secteurs, par exemple avec les publicités en ligne. Les startups doivent payer pour leur visibilité, mais cela n’a pas empêché l’émergence de nombreuses entreprises prospères.
• L’écosystème trouvera un équilibre : si les marges sont trop faibles, il y aura moins de startups, ce qui réduira aussi les revenus pour les créateurs de modèles.
• La concurrence entre les créateurs de modèles AI est intense. Les coûts baisseront et les modèles open source pourraient jouer un rôle clé.

Selon un podcast de Theory Ventures, les récents chiffres montrent que :

1. L’IA améliore les marges brutes des entreprises SaaS.
2. Les taux de croissance des startups IA sont plus rapides que ceux des SaaS traditionnels.
3. Avec des marges améliorées, les valorisations pourraient connaître une expansion significative.

Le SaaS est mort

Satya Nadella a déclaré que le “SaaS is dead”. Faut-il arrêter d’investir en B2B SaaS? Je ne le crois pas. Ce qu’il veut plutôt dire, c’est que les SaaS traditionnels (non basé sur des agents AIs) seront remplacés par les SaaS “agentized”. Le vrai danger est l'accélération de l’innovation.

Les risques réels

AI Washing

L'AI washing se produit lorsque des entreprises prétendent utiliser l’IA sans réelle valeur ajoutée. Certaines exagèrent l’efficacité de leur IA ou intègrent des technologies élémentaires présentées comme révolutionnaires.

Les promesses non tenues

Un modèle d’IA est aussi performant que les données et le processus d’ingénierie qui le soutiennent. Déployer une solution IA opérationnelle dans le monde réel reste un défi majeur.

Problèmes éthiques

Les régulations, telles que l’EU AI Act, renforcent les exigences en matière de transparence et de conformité. Les équipes de due diligence doivent redoubler de vigilance lors de l’évaluation des startups IA.

Faible proposition de valeur ou faible différenciation

Dans un marché saturé, les startups doivent offrir des avantages clairs et différenciés. Les clients et les investisseurs recherchent des solutions capables de résoudre efficacement des problèmes spécifiques.

Evolution de la proposition de valeur

La proposition de valeur -sur la durée- est le point le plus difficile à évaluer pour une startup AI.  Listons les tendances ou stratégies qui peuvent influencer cette évaluation.

Agentisation des applications

Satya Nadella a déclaré que le "SaaS is dead". Cela signifie que les SaaS traditionnels seront remplacés par des applications basées sur des agents intelligents. L’innovation s’accélère, modifiant profondément les business model.

Du Web 1.0 au Web 4.0

• Web 1.0 : Web statique des années 1990.
• Web 2.0 : Web social.
• Web 3.0 : Web décentralisé basé sur les blockchains.
• Web 4.0 : Web basé sur des agents intelligents.

Les solutions non basées sur les agents IA risquent d’être rapidement disruptées. Pour les investisseurs, il est essentiel d’anticiper cette accélération de l’innovation.

Beaucoup de SaaS actuels sont “des bases de données avec beaucoup de logique business”. Elles seront remplacées par des applications SaaS a base d’agents.

Amélioration rapide des modèles IA

Sam Altman - "I think fundamentally there are two strategies to build on AI right now there's one strategy which is assume the model is not going to get better and then you kind of like build all these little things on top of it... and then there's another strategy which is built assuming that the models are going to stay on the same rate of trajectory and the models are going to keep getting better at the same Pace"

Il y a donc deux stratégies principales pour les startups IA :

1. Construire sur la base de modèles existants sans anticiper leur amélioration. Ces startups vont focaliser sur des béquilles pour améliorer l'expérience client.
2. Supposer que les modèles continueront de s'améliorer rapidement et adapter son offre en conséquence. Trouver une niche sur laquelle l’AI est déjà satisfaisante et augmenter le périmètre avec les améliorations des modèles.

Clairement, il faut parier sur les 2eme types de startups.

Pour en apprendre davantage sur les stratégies de startups dans l'IA, je vous recommande vivement les interventions de Sam Altman (PDG d'OpenAI) : ses conférences approfondies sur l'entrepreneuriat dans l'IA (ici, ici, ici et ici), ainsi que ses explications concises sur les deux principales stratégies pour les startups construisant sur l'IA (partie 1 et partie 2).

Toutes les chaînes de valeur ne se valent pas

Les créateurs de modèles AI

Il y aura probablement peu de modèles fondamentaux de grande taille, mais ces derniers serviront de socle pour d’autres innovations. Actuellement, les entreprises proposent des API basées sur leurs modèles, permettant à d'autres de bâtir des services par-dessus.

A éviter pour les investissements en early stage.

La couche intermédiaire

Une couche intermédiaire deviendra essentielle : des startups prendront des modèles existants et les personnaliseront de manière approfondie. Cela créera des opportunités pour des solutions spécialisées dans divers secteurs, tels que la médecine ou les assistants virtuels. Cette couche apportera une valeur durable.

Outils au-dessus des modèles existants

Créer des outils pour faciliter l’utilisation de l’AI. Pour créer un business durable et différenciée, elles doivent se focaliser sur 2 points:

• Se concentrer sur la compréhension du marché et des clients. Il y aura toujours un marché pour des produits qui répondent à des problèmes précis de clients spécifiques.
• Créer un avantage concurrentiel. Ces avantages ne sont pas toujours technologiques. Ça peut être un “network effect”  ou toute autre forme de différenciation.