Mikhail Taver, Fondateur et Associé Gérant de Taver Capital Partners – Série d’entretiens

Mikhail Taver est un investisseur chevronné avec deux décennies d’expérience dans des postes de direction de haut niveau dans des groupes financiers et des entreprises industrielles éminentes, ainsi que dans les investissements et le conseil stratégique.

Mikhail a conclu avec succès plus de 250 transactions de fusions et acquisitions et de capital-investissement pour des acteurs majeurs du secteur industriel, et possède une expertise approfondie dans des domaines tels que les introductions en bourse, les rachats par emprunt, les investissements directs, le capital-investissement et les fusions et acquisitions. Ses entreprises d’investissement ont également couvert des industries lourdes comme l’extraction minière et la fabrication. En outre, Mikhail détient les désignations CFA, ACMA et CGMA.

En tant que fondateur et associé gérant de Taver Capital, un fonds de capital-risque international consacré à l’investissement dans des entreprises mondiales d’intelligence artificielle, Mikhail possède une compréhension approfondie du processus d’investissement dans les startups de technologie profonde et d’intelligence artificielle.

Vous étiez l’un des pionniers dans l’investissement dans l’IA lorsqu’il s’agissait encore d’un niche. Qu’est-ce qui vous a initialement attiré vers les technologies de l’IA, et comment votre perspective sur les investissements dans l’IA a-t-elle évolué depuis la création de Taver Capital ?

Lorsque j’ai choisi l’IA, je l’ai fait en considérant qu’il s’agissait d’un niche que je croyais avoir de bons prospects. Même si j’avais raison sur les prospects, nous avons vu comment l’IA a progressé à un rythme accéléré et est maintenant adoptée dans pratiquement toutes les industries, ce qui signifie que j’avais tort sur l’aspect niche. Maintenant, une technologie de masse, l’IA a évolué de manière significative depuis lors, et ainsi que ma perspective en tant qu’investisseur. 

Initialement, lorsque l’IA a attiré mon attention en tant que secteur d’investissement potentiel, j’ai réalisé que je devais passer d’un investisseur généraliste dans la technologie à un généraliste dans l’IA. Cela m’a conduit à être l’un des premiers investisseurs dans les technologies alimentées par l’IA. Maintenant, il est temps de faire une autre transition, de généraliste dans l’IA à la recherche du prochain niche prometteur au sein de l’IA. Selon moi, et compte tenu de mon expérience approfondie dans les industries lourdes, je crois que c’est l’IA industrielle. Ma perception du potentiel de l’IA n’a pas changé – j’ai toujours considéré l’IA comme un outil pour améliorer l’efficacité et transformer les entreprises. Cependant, lorsqu’il s’agit de la question de savoir où l’intégration de l’IA peut générer des rendements plus élevés, mon pari est qu’elle peut le faire dans les industries qui sont prêtes à être perturbées — la fabrication, l’extraction minière et d’autres secteurs que la plupart des investisseurs centrés sur l’IA ne regardent pas.

Pouvez-vous expliquer les opportunités et les défis que vous voyez dans l’IA industrielle ? Comment l’IA industrielle diffère-t-elle des autres applications de l’IA en termes de potentiel d’investissement ?

Je crois que l’IA peut apporter une nouvelle vie aux entreprises de ce secteur et stimuler leur croissance. Les industries traditionnelles comme la fabrication, l’énergie et l’extraction minière ont été lentes pendant des années, et l’IA a un grand potentiel pour changer cela.

Prenez par exemple l’extraction minière de minéraux. Aujourd’hui, les taux de découverte de cuivre, de nickel et de lithium sont à leurs niveaux les plus bas, malgré des dépenses de découverte à leur niveau le plus élevé. En raison de cela, le secteur minier présente un immense potentiel de perturbation. Cette croyance m’a conduit à investir dans Earth AI, une entreprise en Australie qui a développé une technologie d’exploration minière verticalement intégrée et aide les entreprises minières à trouver des dépôts plus rapidement, moins cher et, très importantly, de manière plus durable. 

Un autre cas est celui de l’entreprise israélienne Ception, qui met en œuvre des systèmes d’IA pour rendre les chantiers de construction et les usines industrielles plus productifs, durables et sûrs. Le modèle SaaS de MineCept utilise la technologie de cartographie 3D et de positionnement visuel de précision pour améliorer la sécurité et l’efficacité opérationnelle sur les sites de travail.

Dans les deux exemples ci-dessus, investir dans l’IA peut aider les entreprises à économiser des milliards de dollars en dépenses, ce qui a un impact positif sur la ligne de fond d’une entreprise. Cependant, l’application de l’IA aux industries lourdes est une entreprise assez coûteuse en capital, même pour les startups. Le financement de développement doit être calculé avec une marge et à long terme. Le profit peut venir par étapes ; par exemple, dans l’extraction minière, il peut ne pas y avoir de profit pendant longtemps, puis soudainement 20 millions de dollars, puis plus rien, et ainsi de suite. Cela doit être pris en compte. Puisqu’il s’agit d’un projet à long terme, le fondateur et l’équipe doivent avoir une vision stratégique, une approche et être prêts au fait que le résultat ne viendra pas vite.

Ayant dit cela, les investisseurs hésitent encore à investir dans l’IA industrielle pour plusieurs raisons. Tout d’abord, ils pensent que les investissements dans les technologies industrielles de pointe sont trop chronophages pour être rentables. Il faut environ 5 à 6 ans pour déterminer si un projet d’IA fonctionnera, ce qui rend certains investisseurs prudents. C’est vrai, et cela signifie que les investisseurs doivent être plus sélectifs lorsqu’ils choisissent un projet. 

Nous devons également considérer que l’industrie, en raison de sa taille, a traditionnellement été le terrain de jeu du capital-investissement. Les sociétés de capital-risque ont longtemps sauté par-dessus, et, par conséquent, ils ne savent pas grand-chose sur les industries lourdes et la façon de communiquer avec les fondateurs du secteur. Ayant de l’expérience dans l’investissement dans des secteurs tels que le SaaS, ils n’ont pas de compréhension des caractéristiques du secteur industriel, et, par conséquent, ont des attentes irréalistes. Il est donc important de plonger profondément dans le secteur industriel et d’apprendre à communiquer avec ses parties prenantes.

Taver Capital a réalisé plusieurs sorties réussies, notamment des acquisitions par des entreprises majeures comme Facebook (META ) et Mitek. Quels sont les facteurs clés que vous prenez en compte lorsqu’il s’agit d’investir dans une startup d’IA qui pourraient indiquer une sortie réussie à l’avenir ?

Tout d’abord, j’essaie de m’assurer que les fondateurs comprennent vraiment ce qu’ils font. Ce n’est pas seulement ce qu’ils disent, mais aussi ce qu’ils peuvent concrètement étayer avec des chiffres clés. Deuxièmement, je me fie à mon réseau pour évaluer positivement et cautionner de nouveaux prospects. Par ailleurs, lorsque des experts du secteur disent que quelque chose est sans sens, que c’est impossible ou que cela ne fonctionnera pas, je peux parfois considérer que c’est un bon signe. La même chose s’applique si, après que le produit a fait ses premiers pas, les insiders du secteur commencent à critiquer vivement la startup pour des raisons sans importance.

En plus de la diligence raisonnable sur l’équipe fondatrice, j’analyse si les startups ont un potentiel de croissance durable et de rendements à long terme. S’ils ne poursuivent que des profits immédiats dictés par les tendances du marché, je tends à passer, car il n’y a pas de valeur à long terme. Je privilégie les entreprises qui peuvent offrir une valeur durable dans le temps.

Je valorise également si les entreprises adhèrent à des pratiques commerciales conventionnelles et éprouvées. Les fondateurs doivent avoir une vision claire du marché et diriger l’entreprise de manière efficace, en gardant un œil sur les finances, les opérations et le moral des employés. Un modèle financier solide est essentiel pour assurer le succès et la croissance d’une startup, car il sert de guide pour atteindre la viabilité financière et rationaliser les activités de l’entreprise. Ensuite, je considère s’ils ont un plan d’action clair. Cela rendra le processus de prise de décision stratégique transparent et gérable. Un autre point est que je valorise le contenu par rapport à la forme. Dans les premières étapes d’une entreprise, la substance est souvent plus importante que le style. Même si avoir un produit visuellement attrayant peut certainement aider à attirer l’attention et générer de l’intérêt, c’est finalement la qualité du produit qui déterminera si une entreprise est couronnée de succès ou non. 

Taver Capital investit à l’échelle mondiale, en utilisant un réseau d’expertise locale. Comment gérez-vous les complexités de l’investissement dans des marchés diversifiés, et quel rôle l’expertise locale joue-t-elle dans vos décisions d’investissement ?

Depuis la classe de sixième, j’ai été dans un environnement très multiculturel, donc ce n’est pas difficile pour moi de me connecter avec les fondateurs, quel que soit leur emplacement, la différence de langue, etc. Je peux communiquer avec les gens et je ne vois pas de barrières pour trouver des startups. 

De plus, avoir des entreprises dans le portefeuille dans différents pays présente des avantages tangibles. Premièrement, il y a toujours quelqu’un à qui parler si vous ne pouvez pas dormir. Sérieusement, d’un point de vue commercial, la diversification est une garantie supplémentaire de sécurité. Je l’ai vu clairement pendant le Covid, lorsque certains pays se sont mis en veille, tandis que d’autres, au contraire, ont connu une certaine croissance et développement. Par exemple, aux États-Unis, il y avait un confinement strict, et en Australie, le travail était en pleine activité. C’était une expérience intéressante.

La réalité est que même si la même chose se produit partout, cela se produit à des moments différents. Par conséquent, en diversifiant votre portefeuille, vous atténuez les risques géopolitiques et économiques locaux.

De quelle manière prévoyez-vous que l’IA va remodeler les paysages économiques, en particulier dans les secteurs industriels ?

Il y aura de la croissance et de l’amélioration. Ce qui est important, c’est que cette croissance sera plus durable — c’est-à-dire qu’elle sera plus propre et plus respectueuse de l’environnement. Prenons par exemple l’entreprise du portefeuille de Taver Capital, Earth AI, que j’ai mentionnée plus tôt. Son approche technologique pour cibler, tester et vérifier les découvertes nécessaires aux révolutions des véhicules électriques et des énergies renouvelables représente une avancée majeure pour l’industrie, car elle aide à trouver des dépôts vierges dans des zones inexplorées à une fraction du coût habituel. Ceci est important aujourd’hui parce qu’il y a une course pour les métaux critiques pour alimenter la transition énergétique renouvelable. Le nombre de nouvelles découvertes a diminué de 73% au cours de la dernière décennie, et le développement de dépôts anciens se produit souvent de manière peu respectueuse de l’environnement. 

La découverte basée sur l’IA est également importante à un moment où des minéraux essentiels à l’énergie propre comme le cuivre et le nickel font face à des pénuries, malgré des investissements importants dans l’exploration. Earth AI se distingue en identifiant des perspectives de minéraux de nickel, de cuivre, de zinc et de vanadium plus de 100 fois plus rapidement et de manière plus efficiente que les méthodes traditionnelles.

Ensuite, regardons l’Industrie 4.0. Il s’agit d’une tendance d’automatisation et d’échange de données dans les technologies de fabrication, et englobe l’intégration de technologies numériques telles que l’Internet des objets, l’IA, le cloud computing et l’analyse de données dans les processus industriels. L’Industrie 4.0 est visible dans la création d’usines intelligentes plus interconnectées, plus efficaces et capables de prise de décision autonome. 

En réponse à de nombreuses préoccupations concernant la réduction des emplois, je ne pense pas que cela conduira à une augmentation du chômage. Nous avons déjà traversé trois révolutions industrielles. À mon avis, l’humanité devient simplement plus productive.

Quelles sont les qualités ou les métriques principales que vous recherchez dans les startups d’IA lorsqu’il s’agit d’investissement ? Y a-t-il des innovations ou des caractéristiques d’équipe spécifiques qui vous attirent ?

L’important est que les fondateurs aient déjà prouvé qu’ils peuvent travailler ensemble et ont démontré leur compétence pour le faire, ce qui est généralement assez évident. Si les fondateurs sont de la famille, je considère cela comme un drapeau rouge, car si il y a des problèmes avec l’un, il y aura des problèmes avec les deux, ce qui double les risques. 

De plus, l’équipe fondatrice devrait avoir une large gamme de connaissances. Cela ne signifie pas nécessairement un diplôme. Même si il est important que le fondateur ait une éducation supérieure, elle n’a pas besoin d’être dans le domaine spécifique dans lequel la startup opère. Cela facilite la pensée créative et donne aux fondateurs la capacité de voir le grand tableau tout en étant capable de se plonger dans les détails. 

Avoir cette double capacité donne à l’équipe fondatrice une vision claire et distincte du marché qu’elle poursuit et une compréhension intuitive des besoins de ses clients. En parlant des clients, je valorise les fondateurs qui peuvent écouter leurs commentaires et les prendre en compte. En fait, pas seulement des clients, mais en général, cela nécessite beaucoup de courage pour écouter ouvertement l’opinion de quelqu’un d’autre. Donc c’est un autre aspect que je considère fortement. 

Enfin, comme je l’ai mentionné plus tôt, j’examine de près le modèle financier d’une startup avant de prendre toute décision, car je crois qu’il est essentiel d’avoir une base solide pour une croissance durable et une scalabilité. 

L’IA continue d’évoluer, quels domaines émergents au sein de l’IA vous enthousiasment le plus ? Y a-t-il des tendances ou des technologies particulières que vous croyez seront cruciales au cours de la prochaine décennie ?

Je regarderais non seulement au-delà de l’IA industrielle, mais au-delà de l’IA en général. Il y a tellement de développements qui se déroulent actuellement dans l’industrie qu’il est utile de garder l’esprit ouvert pour voir quels aspects ont besoin de soutien ou sont des terres fertiles pour l’émergence de nouvelles idées. Par exemple, je considérerais des aspects tels que l’efficacité énergétique dans la formation de modèles, qui est un grand sujet en ce moment. Il y a beaucoup de discussions sur la façon dont les grandes entreprises de technologie sont confrontées à des émissions en hausse en raison de leurs initiatives d’IA, et font face à beaucoup de critiques pour cela. C’est un exemple d’un segment au sein de l’IA qui pourrait utiliser de nouvelles idées et des solutions fraîches. 

Un autre domaine qui semble être une grande tendance est la sécurité et l’éthique. Par exemple, certaines fonctionnalités Apple (AAPL ) ne sont pas disponibles en Europe en raison des exigences DMA. Je crois également que le secteur DefenceTech va croître, et cela va stimuler le développement des industries civiles. Cependant, ces deux sont étroitement liés, car il y a beaucoup de considérations éthiques qui doivent être prises en compte concernant la mise en œuvre de l’IA dans les programmes gouvernementaux.

Sur la base de votre expérience étendue, quels conseils donneriez-vous aux entrepreneurs qui souhaitent se lancer dans l’espace de l’IA ? Quels pièges courants devraient-ils éviter ?

Ne vous concentrez pas uniquement sur l’IA. Il est préférable de s’engager dans des secteurs où vous souhaitez faire des affaires, que ce soit dans l’industrie pétrolière, l’édition de livres, la fonderie d’acier ou autre chose. L’IA n’est qu’un outil ; il n’y a pas besoin de poursuivre l’IA pour elle-même. L’intelligence artificielle devrait simplement servir de technologie pour améliorer l’efficacité de votre entreprise.

Étant donné votre investissement dans Earth AI, pouvez-vous discuter du rôle que l’IA peut jouer dans les efforts de durabilité, en particulier dans des secteurs comme les énergies propres et l’exploration minière ?

L’IA peut contribuer à ces secteurs de plusieurs manières : gestion des ressources optimisée, maintenance prédictive, surveillance environnementale, exploration minière améliorée, etc. 

Dans l’ensemble, la capacité de l’IA à traiter et analyser les données à grande échelle permet une prise de décision plus intelligente et des efficacités opérationnelles, fournissant des méthodes d’exploration et d’extraction plus efficientes et plus respectueuses de l’environnement.

Par exemple, comme je l’ai déjà mentionné, Earth AI découvre de nouvelles réserves plus efficacement, et fore pour prouver les dépôts plus rapidement que les explorateurs et les foreurs traditionnels peuvent le faire. Elle utilise un matériel de forage propriétaire doté du système de boue à faible perturbation et du système de logistique mobile, réduisant considérablement l’impact environnemental des opérations.

Comment voyez-vous les réglementations actuelles et à venir affectant les investissements dans l’IA ? Quelles sont les choses dont les startups d’IA devraient être conscientes pour naviguer efficacement dans ces paysages réglementaires ?

La tendance générale est que la réglementation aux États-Unis et en Europe devient plus stricte. C’est parce que l’IA et les technologies connexes se développent très rapidement, nécessitant une surveillance réglementaire. Ce processus se déroule dans tous les secteurs ; par conséquent, chaque industrie est réglementée d’une manière ou d’une autre. La différence réside dans le fait que les entreprises dans les secteurs traditionnels comme la construction et l’automobile sont habituées à la réglementation, tandis que l’IA n’est qu’au début de ce chemin.

Je pense que cela a ses mérites, car cela rend le marché plus organisé et systématique. Cependant, aujourd’hui, la formulation des réglementations existantes ou proposées laisse encore beaucoup d’espace pour l’interprétation, ce qui suscite des inquiétudes. Certainement, il est nécessaire d’étudier soigneusement les règles et d’observer leur application, mais la possibilité de jugements subjectifs sur les startups d’IA et les décisions subséquentes sur lesquelles d’entre elles devraient être soumises à une réglementation plus stricte est un signe inquiétant, et qui pourrait avoir des conséquences involontaires. 

Cela pourrait conduire à un déplacement du développement de l’IA vers des pays qui emploient des approches différentes ou plus sophistiquées, comme la Chine. D’un autre côté, les pays sans réglementation gouvernementale excessive et ceux qui encouragent les idées innovantes attireront les développeurs. 

Ce que je peux conseiller aux startups, c’est de surveiller la législation actuelle dans différents pays, et peut-être de considérer les pays où la réglementation est moins stricte ou mieux adaptée à votre industrie, et également, d’opérer dans des industries critiques où il y aura toujours une certaine marge de manœuvre, surtout si vous prévoyez d’opérer aux États-Unis.

Merci pour vos réponses détaillées, les lecteurs qui souhaitent en savoir plus devraient visiter Taver Capital.