Ce dont les startups d'IA ont vraiment besoin : ces conseils des meilleurs investisseurs
L'IA révolutionne tout, y compris la création d'entreprise. Des investisseurs en capital-risque expérimentés expliquent ce qui est important pour les startups en IA aujourd'hui et quels sont les critères de financement.
L'intelligence artificielle bouleverse actuellement les modèles économiques et les stratégies produits éprouvés dans le monde entier. Cette technologie transforme la manière dont les entreprises sont créées, développées et financées. Les startups du secteur de l'IA voient dans ces développements de formidables opportunités. Parallèlement, les exigences croissantes en matière de vision, de rapidité et de différenciation ne doivent pas être sous-estimées.
Avec les avancées hebdomadaires du secteur de l'IA, certains critères traditionnels des entreprises semblent obsolètes. Ce qui est considéré comme innovant aujourd'hui sera la norme demain. Par conséquent, quiconque souhaite impressionner par son idée doit créer une réelle valeur ajoutée. Le nouveau rapport « Startup 2025 : Créer une entreprise à l'ère de l'IA » révèle les points sur lesquels les principaux investisseurs en capital-risque se concentrent désormais.
Dans le rapport Snowflake, huit investisseurs en capital-risque européens et américains, dont des représentants de Kleiner Perkins, EQT Ventures, Redpoint Ventures et NewBuild Capital, partagent leurs attentes vis-à-vis des startups. Ce qui les unit, c'est leur conviction du potentiel transformateur de l'IA, mais aussi la conviction que tout ce qui comporte le mot « IA » n'est pas forcément pérenne. Leurs différences résident dans l'architecture technologique, la compréhension des produits et la stratégie de commercialisation.
Rohini Chakravarthy, de NewBuild Venture Capital, résume la situation dans le rapport : « Grâce aux modèles de base de l'IA générative, des réalisations auparavant impossibles peuvent être réalisées, et l'intérêt de la communauté est grand ; les esprits les plus brillants du monde y travaillent. » Pour elle, trois éléments comptent : l'évolutivité économique, de nouveaux modèles économiques et un écosystème performant.
L'un des thèmes centraux du rapport est la distinction entre « revenus récurrents expérimentaux » (TRE) et « revenus récurrents annuels » (RRA), qui correspondent aux revenus traditionnels et récurrents. Surtout avec les produits d'IA récents, il est tentant de considérer les revenus initiaux comme un succès à long terme. Cependant, Sakib Dadi de Stage 2 Capital met en garde contre cette tendance : « Une tendance semble se dessiner pour ces entreprises d'IA : la qualité des revenus en termes de fidélisation client n'est tout simplement pas aussi élevée que celle des revenus des logiciels d'entreprise traditionnels. »
Patrick Chase, de Redpoint Ventures, estime également que l'objectif est de créer des applications d'entreprise pérennes ; un battage médiatique à court terme est inutile. Les startups devraient donc se demander : comment une première expérience peut-elle se transformer en une relation client durable ?
De nombreuses startups présentent l'IA comme une fonctionnalité essentielle, mais cela ne suffit souvent pas. Sam Teden d'Anthos Capital précise : « Si une solution a été développée uniquement pour l'IA, en exploitant des données publiques sans réfléchir à la manière de créer un avantage concurrentiel à long terme, elle perd beaucoup d'attrait à nos yeux. »
Les choses deviennent passionnantes lorsque l'IA apporte des gains d'efficacité tangibles. C'est le cas, par exemple, dans les secteurs des services comme le droit, la construction et la santé, où la numérisation est jusqu'à présent restée limitée. Selon Liam Mulcahy de Kleiner Perkins, ces secteurs sont considérés comme des marchés mal desservis, mais au potentiel énorme.
En fin de compte, cependant, de nombreux capital-risqueurs continuent de soutenir les personnes et ce qu'elles représentent. Patrick Chase résume ainsi : « La phase de démarrage dans laquelle nous investissons correspond souvent à la phase de préproduction. Durant cette phase, nous prenons principalement en compte l'équipe et le marché. »
L'efficacité est également cruciale. Akash Bajwa, d'Earlybird VC, souligne que l'IA transforme non seulement le produit, mais aussi l'entreprise elle-même : « J'aimerais voir une plus grande efficacité du capital dans les entreprises d'aujourd'hui, ce qui se traduit, par exemple, par le fait de ne pas embaucher trop tôt leur premier employé marketing. De nombreuses activités de marketing, de développement logiciel (SDR) et de développement commercial (BDR) qui seraient normalement confiées à cette personne peuvent désormais être gérées par un produit d'IA disponible sur le marché. »
Avec l'une des plus importantes introductions en bourse technologiques de ces dernières années, Snowflake est sans conteste l'une des startups data les plus performantes de la dernière décennie. L'entreprise sait parfaitement comment stimuler l'innovation sur les marchés à forte intensité de données. Aujourd'hui, elle accompagne des centaines de startups dans le monde entier grâce à son programme « Powered by Snowflake Startup ».
Ce rapport a été créé précisément dans cette perspective pratique : un guide pour les fondateurs qui souhaitent se développer à l'ère de l'IA et du cloud. Quiconque souhaite comprendre les facteurs clés de la réussite d'une entreprise d'IA trouvera des réponses concrètes dans « Startup 2025 : Créer une entreprise à l'ère de l'IA ».
businessinsider
