Ce texte d’opinion a été rédigé par Maor Farid, fondateur et directeur général de Leo AI, au sujet des critères susceptibles de régir le financement des entreprises d’intelligence artificielle au cours de la prochaine période. Sa thèse principale est que parvenir rapidement à un million de dollars de revenus récurrents annuels ne constitue plus une preuve suffisante de la solidité d’une entreprise, après que des expériences précédentes ont montré que certains produits pouvaient attirer des clients avant d’échouer à les conserver.
De la croissance rapide à la valeur durable
Farid revient sur l’expérience de 2021, lorsque la mention de l’intelligence artificielle dans une présentation suffisait parfois à attirer des financements, tandis que les petites et moyennes entreprises se dépêchaient d’acheter de nouveaux produits. Il a toutefois observé que de nombreux produits proposaient des fonctionnalités traditionnelles agrémentées d’une couche superficielle d’intelligence artificielle, ou offraient une amélioration limitée dans le cadre de tâches non essentielles. Selon lui, une amélioration de 20 % d’une tâche dont l’activité ne dépend pas peut produire une bonne démonstration, mais ne garantit pas le renouvellement de l’abonnement.
À l’inverse, il estime que les opportunités les plus fortes apparaissent lorsque la technologie réduit un processus essentiel de plusieurs semaines à quelques minutes ou permet de réaliser des économies financières importantes. Pour développer Leo AI, Farid affirme que le fondateur de l’entreprise et son associé ont mené des entretiens avec plus de 900 ingénieurs en mécanique, des débutants aux vice-présidents, afin de comprendre les tâches qui leur prennent le plus de temps et pour lesquelles ils pourraient payer afin de le récupérer.
Trois éléments pour bâtir une entreprise plus défendable
- Un impact justifiant l’investissement : l’amélioration doit être suffisamment importante pour modifier la manière dont l’organisation travaille, et non simplement accélérer une tâche rarement utilisée.
- Une expertise sectorielle : les modèles avancés sont désormais une infrastructure accessible à presque toutes les entreprises par l’intermédiaire d’interfaces de programmation. Farid ne considère donc pas que l’accès à un bon modèle de langage constitue un avantage commercial suffisant. Selon lui, l’avantage réside dans la compréhension du secteur et dans la résolution de problèmes que les outils généralistes ne traitent pas.
- Un contexte appartenant au client : les entreprises industrielles détiennent des décennies de connaissances en ingénierie, présentes dans d’anciens plans ou chez des employés expérimentés, et ces connaissances ne figurent pas nécessairement dans les données d’entraînement des modèles de base. Il estime que le produit capable d’intégrer ces connaissances dans le flux de travail devient plus difficile à remplacer.
Qu’examineront les investisseurs ?
Farid s’attend à ce que les prochaines introductions en Bourse d’entreprises d’intelligence artificielle imposent un examen plus approfondi des modèles économiques. Selon son analyse, les investisseurs des marchés publics s’intéresseront au taux de rétention nette des revenus des clients, aux marges brutes et à la question de savoir si le coût du soutien aux opérations de déploiement diminue avec la croissance.
Ils se concentreront également sur l’augmentation des dépenses des clients après l’application initiale. Farid considère cette hausse comme l’indicateur le plus proche du fait que le produit a modifié la manière dont l’organisation travaille, car l’augmentation du budget signifie que le client a testé la valeur du produit et décidé d’y consacrer des dépenses supplémentaires. Il affirme que ce type de question revient déjà dans ses discussions de financement, après qu’il est devenu possible pour certains produits d’atteindre un million de dollars de revenus récurrents annuels en un an, sans que cela garantisse leur continuité l’année suivante.
Lecture de certi.news
La transformation décrite par cet article n’est pas une nouvelle norme comptable, mais une réorganisation des priorités : il s’agit de passer de la mesure de la vitesse d’acquisition des revenus à l’évaluation de la capacité du produit à s’ancrer dans les opérations du client et à générer des dépenses croissantes avec des marges durables. Cela concerne les fondateurs de start-up, en particulier ceux qui construisent de minces couches au-dessus de modèles de tiers, car une liste de clients ou des indicateurs de rétention insuffisants pourraient ne pas compenser l’absence de valeur opérationnelle claire.
Cette conclusion reste toutefois le point de vue d’un auteur lié à une start-up du secteur, et non celui d’une étude indépendante du marché. En outre, la source ne fournit pas de données comparatives ni de noms précis concernant les prochaines introductions en Bourse. Ses prévisions pour les douze à vingt-quatre prochains mois doivent donc encore être mises à l’épreuve dans la pratique. Selon son analyse, les capitaux se dirigeront davantage vers des entreprises combinant expertise sectorielle, améliorations importantes des activités essentielles et accès aux connaissances propres aux clients, même si leur croissance exige un déploiement manuel plus lent qu’un modèle en libre-service.