Ce que l'IA ne peut toujours pas remplacer

À première vue, l'intelligence artificielle et les startups sont un duo parfait. Un outil puissant pour une jeune entreprise, lui permettant d'accélérer ses processus, d'améliorer son efficacité opérationnelle et de découvrir des perspectives de marché ? Trop beau pour être vrai.

Et c'est le cas. L'IA va impacter le paysage des startups d'une manière que nous ne pouvons pas encore imaginer, en particulier en impactant les startups exclusivement logicielles.  

Les effets de l'IA se font déjà sentir dans d'autres domaines. J'ai récemment discuté avec un collègue qui affirmait que le conseil était un secteur en voie de disparition, les cabinets de conseil traditionnels comme McKinsey étant confrontés à des difficultés. de sérieux problèmes L'IA commence à offrir des services d'analyse rapides. Les plateformes technologiques ne sont pas non plus à l'abri : alors que les utilisateurs se tournent de plus en plus vers ChatGPT pour obtenir des réponses, l'avenir de Google est remis en question.

Alors que le monde des affaires connaît une transformation apparemment sans fin, une question se pose : que ne peut pas remplacer l'IA ? Et quel est son impact sur l'avenir des startups ?

Toutes les startups ne sont pas créées égales

Un point important à considérer lorsque l'on considère la manière dont l'IA façonnera le paysage des startups est la diversité de ces dernières. Sur un point, elles partagent toutes un point commun : chaque entreprise doit se défendre contre des obstacles. Elles peuvent en avoir un ou plusieurs, bons ou mauvais, mais elles en auront toujours. 

Dans le cas du SaaS B2B, les obstacles rencontrés concernent généralement la production de code et la distribution du produit. Il est assez rare que ces entreprises bénéficient d'effets de réseau, c'est-à-dire qu'elles gagnent en valeur avec le nombre d'utilisateurs. Leur offre principale repose sur le logiciel et le code.

Une chose est sûre : l’IA réduira le coût du code pour presque tout le monde. Cela aura un impact considérable sur la distribution SaaS B2B. Pourquoi ? Parce que l’IA permet à chaque client de créer sa propre solution, presque gratuitement. La dépendance du SaaS B2B au code, qui constitue l’un de ses mécanismes de défense, le rend vulnérable à l’IA, car cette technologie peut reproduire ce code de manière autonome.

À l'inverse, les entreprises à effet de réseau ne sont pas impactées de la même manière par l'IA. On peut peut-être copier Airbnb à un coût quasi nul, mais cela ne signifie pas pour autant qu'on puisse le supprimer. La principale différence réside dans le fait que Airbnb a de forts effets de réseau. À mesure que son réseau d'hôtes s'est développé, le nombre de voyageurs a également augmenté, et inversement. C'est un atout précieux qui contribue à protéger l'entreprise contre la duplication.  

De plus, l'IA présente un risque lorsqu'elle peut remplacer une activité physique d'une entreprise ou d'un particulier. La plupart du temps, la technologie a du mal à le faire. Ainsi, pour se protéger contre l'IA, il est judicieux de disposer d'opérations physiques. Par exemple, Uber dispose d'importantes opérations hors ligne qui soutiennent les activités de ses coursiers : vélos, bagages, marketing local, etc. 

Ce sont ces composants – les effets de réseau et une présence hors ligne – qui rendent une entreprise résistante aux avancées de l’IA.

Attention : marchandisation imminente

Les startups exclusivement logicielles sont plus vulnérables à l'automatisation que celles proposant des fonctionnalités hors ligne. En effet, l'essor des masters et de la robotique engendre des risques à long terme pour ces startups, sous forme de banalisation. 

L'IA permet à chacun de coder des solutions clients en quelques jours. Autrefois, il fallait des logiciels sur mesure pour créer des produits comme les chatbots ; ceux-ci peuvent de plus en plus être développés grâce aux API des LLM. Les ingénieurs hautement spécialisés étaient autrefois considérés comme essentiels à la création de logiciels ; aujourd'hui, cette intelligence est externalisée auprès des prestataires de LLM. 

Auparavant, aucune entreprise ne pouvait se permettre de créer un site web basique avec une solution de paiement. Shopify a donc été créé. Il en va de même pour tous les CRM, comme Salesforce, car le logiciel a été créé pour combler une lacune du marché.

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L'IA démocratise l'accès aux connaissances spécialisées, à la technologie et aux compétences que ces startups utilisent pour développer leurs logiciels ; la technologie transforme leur compréhension unique en une marchandise et laisse ces startups avec une capacité réduite à dominer un marché. 

Le concept même de vente du SaaS B2B est en pleine mutation. Jusqu'à présent, le marché reposait sur la vente de code, mais ce produit perdra bientôt de sa valeur, car chacun peut le développer soi-même. Avec l'évolution des technologies, les startups spécialisées uniquement dans le logiciel risquent de se retrouver dans une situation précaire, car leurs compétences, leur expérience et leurs connaissances autrefois vantées se généralisent et deviennent largement accessibles.

Cela nous laisse un résultat très prometteur. Auparavant, le code était une contrainte pour les entreprises ; elles étaient limitées dans leurs possibilités d'écriture et de développement de produits. Aujourd'hui, grâce à l'IA, le code est abondant. Nous pouvons en tirer parti et revenir à l'essentiel : quels sont les points faibles des clients et comment les résoudre ? Et comment créer des barrières pour les entreprises, afin qu'elles ne soient pas éliminées par l'IA ?

Confieriez-vous vos clés à un robot ?

C’est là que les startups fondées sur quelque chose de tangible sont en mesure de se distinguer, car elles ne dépendent pas uniquement des logiciels et du code. 

Dwelly est une startup de ce type : son cœur de métier est la gestion de biens immobiliers, mettant en relation les clients avec des maisons et des appartements réels. Fortement ancrée dans le monde réel, elle s'occupe des clés, des portes et des fuites d'éviers. 

Le monde réel peut être complexe et problématique, contrairement au monde virtuel : on perd ses clés, on casse ses portes, on fuit dans les éviers. Mais c'est précisément cette complexité qui protège ce groupe de startups.

L'IA vous écrira volontiers du code Et un robot peut vous conduire en voiture. Mais aucun d'eux ne peut distribuer des clés ni réparer un évier qui fuit. Mon point de vue est que, tant que les robots ne pourront pas gérer de manière fiable des opérations aussi complexes, ces startups disposeront de leur propre barrière, une couche de protection qui ne peut être supprimée par automatisation.

Se défendre contre les perturbations

Cela ne signifie pas que nous pouvons exclure toute perturbation dans ce secteur ; il ne faut donc pas se laisser bercer par un faux sentiment de sécurité. Prenons l'exemple du secteur des VTC. Il aurait été autrefois inconcevable que des robots conduisent des voitures. Prenons maintenant San Francisco : la robotisation est déjà en train de tuer Uber et Lyft, tandis que la flotte autonome de Waymo les prive d'utilisateurs. 

Si le progrès technologique nous apprend quelque chose, c’est que nous ne pouvons pas prédire comment il va transformer les industries.

Notre secteur dispose pour l'instant d'une base solide grâce à l'automatisation et aux LLM, mais il est évident que des perturbations surviendront tôt ou tard. Pour atténuer ces effets et répondre aux besoins d'un environnement commercial en constante évolution, nous devons créer des barrières et sécuriser notre produit. Le modèle doit être fondamentalement défendable, quelle que soit la quantité de code libre généré par l'IA disponible : des effets de réseau de base et une présence hors ligne vous assureront d'être parmi les gagnants.

C'est un sujet qui me préoccupe beaucoup. Ce n'est pas une mince affaire, mais cela fait partie du métier de startup : rester réactif et flexible face au changement. Alors, comment dresser des barrières avant l'arrivée des perturbations ? Cela mériterait un autre article.