Souhaitez-vous lancer une startup d’IA ? Stop. Continue. Keep doing

Il y a quelque temps, simplement mentionner le terme « IA » conduisait votre idée à être associée à des avancées massives et à une frénésie d’excitation.

Cependant, les choses ont changé. En plus de la diminution du financement des entreprises, une vague de déception a balayé l’industrie dans la mesure où de nombreuses entreprises se sont retrouvées incapables de tenir les promesses grandioses et les attentes qui avaient autrefois alimenté leurs ambitions

Pour ceux qui ont des projets tangibles — combinant à la fois une valeur technologique solide et un plan d’affaires viable — c’est une bonne nouvelle. À mesure que l’industrie évolue vers la praticité, les startups alimentées par l’IA peuvent toujours trouver un terrain fertile pour prospérer. Plus de secteurs adoptent des innovations liées à l’IA, donc des solutions robustes et évolutives qui livrent une valeur mesurable peuvent se tailler une niche attractive pour elles-mêmes.

Cela étant dit, si vous vous trouvez à la tête d’une startup d’IA, il est crucial de rester conscient des considérations clés qui peuvent faire ou défaire le succès de votre entreprise. Cela implique non seulement d’identifier les actions essentielles à prendre, mais également de reconnaître les pièges à éviter.

Stop.

Les entrepreneurs d’IA doivent soigneusement discerner où ne pas investir leur temps et leurs ressources.

Vous pourriez ressentir une forte tentation de développer vos propres modèles d’IA. D’après mon expérience, cela entraînera des pertes financières, car la construction de vos modèles en interne nécessite des sommes considérables de capital. Au lieu de cela, les investisseurs proposent une approche différente, qui rappelle chaque ruée vers l’or — historiquement, investir dans les pelles a été plus lucratif que la poursuite de l’or éloigné.

La même recommandation s’applique à la tentative de concurrencer les modèles d’IA établis comme ChatGPT, Gemini ou Claude. Le rythme rapide auquel la technologie d’IA progresse signifie que même les startups les plus innovantes peuvent être rapidement dépassées par des solutions existantes, et la construction d’une autre interface au-dessus des plateformes d’IA omniprésentes offre peu de différenciation.

En outre, vous pourriez avoir besoin de modifier votre stratégie de lancement. Si vous commencez votre lancement avec la phrase désormais omniprésente, « Nous sommes une startup d’IA », c’est un signal immédiat — cela équivaut à dire que vous avez créé un véhicule avec des roues. L’accent de votre lancement ne devrait pas être sur votre intégration d’IA, car tout le monde le fait. Par exemple, dans MediaTech, le premier marché majeur pour les applications d’IA, il n’y a pas de tâche liée aux médias ou à la génération de contenu que l’IA n’aborde pas encore.

Il est temps de perturber, et non de dupliquer.

Continue.

Dans un paysage dominé par les géants de la technologie, saisissez les opportunités de collaboration. Au lieu de réinventer la roue, les startups émergentes peuvent se concentrer sur l’utilisation des ressources des géants de la technologie pour résoudre des problèmes spécifiques. Le développement de ces modèles axés sur des niches peut aider les entrepreneurs d’IA aspirants à se tailler une arme concurrentielle et à atténuer le risque d’être dépassés par les plus grands acteurs, tout en exploitant l’infrastructure déjà en place.

Lorsque vous développez vos modèles d’IA adaptés à des secteurs verticaux spécifiques, mais pour des tâches nécessitant des ressources et une puissance computationnelles importantes, utilisez les modèles déjà construits par les géants de la technologie et combinez-les avec les vôtres. Cela se manifeste le plus vivement dans l’industrie MediaTech, où les LLM des grandes entreprises ont déjà résolu de nombreuses tâches industrielles liées au contenu et ont pris une part du marché.

Perplexity est un exemple extraordinaire de cela. L’entreprise révolutionne l’industrie des moteurs de recherche en exploitant le pouvoir de modèles comme GPT d’OpenAI, puis en construisant ses propres LLM sur le dessus. Cela montre le grand potentiel des relations symbiotiques entre les startups prometteuses et les géants de la technologie, un modèle de collaboration qui aide les entreprises émergentes à être plus compétitives et favorise un progrès plus rapide dans les innovations liées à l’IA.

D’autres cas de réussite incluent Jasper, un copilote de marque alimenté par l’IA qui aide les créateurs à booster leurs activités marketing et à optimiser leur contenu, et Filmustage, une solution de pointe et très spécialisée qui aide les cinéastes à réduire les coûts de préproduction et à rendre le processus plus efficace.

Exploitez la puissance pour des solutions ciblées.

Keep doing.

Un autre conseil est de continuer à exploiter l’agrégation de divers modèles et de permettre une intégration transparente avec des modèles externes. Cela améliorera la précision et la pertinence. De plus, en normalisant vos interfaces, vous pouvez créer un produit universel qui se connecte instantanément à la meilleure solution disponible.

Rappelez-vous que l’IA est une industrie très rapide, et qu’il y a beaucoup de choses que nous ne savons pas. Restez adaptable pour maintenir un avantage concurrentiel et faciliter l’évolutivité. Les tendances de l’IA évoluent rapidement, donc être capable de pivoter rapidement et de changer de vitesse en fonction de ce dont le marché a besoin peut faire la différence entre rester en affaires et grandir ou devenir obsolète.

Restez agile, adaptez-vous plus rapidement.

Réflexions finales : Intégrer l’IA dans le monde physique

Nous investissons dans des produits, et non seulement dans la technologie. Mettez donc en avant la valeur de votre startup. Un produit doit résoudre un problème ou améliorer une tâche de manière significative. Les investisseurs soutiennent la valeur d’une entreprise lorsqu’ils voient un véritable problème, des clients identifiés et leur volonté de payer. La façon dont le problème est résolu est la quatrième question de l’investisseur — seulement après que les préoccupations principales aient été abordées.

Les secteurs d’IA les plus prometteurs sont actuellement mediatech (comme mentionné précédemment), healthtech (avec la recherche, les avancées diagnostiques et le soutien aux médecins) et B2B SaaS (étant donné l’adoption de l’IA à plus de 60 % au travail). Ces secteurs ne promettent pas seulement un impact et une croissance rapides, mais offrent également des voies lucratives pour la génération de revenus, ce qui les rend cibles idéales pour les entreprises et les investissements.

Enfin, alors que nous réfléchissons à l’avenir, nous devons discuter de l’intégration éventuelle de l’IA dans le monde physique. Considérez la trajectoire de ChatGPT — quels progrès attendent-ils lorsqu’il fusionne avec la cognition d’un robot ? Quels progrès révolutionnaires attendent dans la technologie de vision numérique ?

Aujourd’hui, lorsque vous lancez une nouvelle plateforme ou un nouvel outil d’IA, imaginez son application pratique dans le monde physique. Demain, efforcez-vous d’intégrer ces innovations de manière transparente dans le tissu de notre environnement physique — qu’il s’agisse des circuits du cerveau d’un robot, de l’objectif d’une caméra vidéo ou des oreilles d’un microphone. Cette intégration progressive sera une avancée majeure dans le parcours de l’IA et comblera le fossé entre le monde numérique et le monde physique.

Une fois que l’IA devient de plus en plus interactive avec notre environnement physique, il est également important de considérer les aspects éthiques et de sécurité, car cela nous aide à exploiter ces innovations pour le mieux de l’humanité.

En fin de compte, on espère que nous passerons de l’hystérie de masse et de phrases comme « L’IA asservira l’humanité et la détruira » à « L’IA est excellente pour gérer nos tâches pratiques, et nous ne lui déléguons pas la responsabilité de la survie de l’humanité ».