L’avènement de l’intelligence artificielle générative a captivé un large public, allant des technologues avertis aux amateurs enthousiastes. De multiples rapports et guides détaillés ont été publiés pour dévoiler les méthodes permettant d’exploiter le potentiel de l’IA générative, souvent comparée à un événement aussi révolutionnaire pour notre époque que l’introduction de l’iPhone dans l’industrie de la téléphonie mobile.
Il convient de souligner que cette problématique ne se restreint pas à une simple question de façade, mais qu’elle s’est imposée comme un sujet central lors des délibérations au sein des conseils d’administration. Conscients de l’importance cruciale de la situation, les dirigeants et les experts en technologie éprouvent un sentiment d’urgence impérieux les poussant à embrasser cette transformation radicale afin de propulser la croissance de leur entreprise à un rythme soutenu.
Certains considèrent ce facteur « wow » comme des attentes exagérées à l’égard de l’IA et craignent de revoir la bulle Internet.
Parlons d’abord de Nvidia !
Au milieu de toute cette frénésie, une entreprise a récemment fait la une des journaux : il s’agit de Nvidia, le fabricant de puces. Nvidia est notamment le principal fournisseur de GPU (Graphics Processing Units), très demandé suite à l’essor du monde de l’IA. La disponibilité de ces GPU est cruciale pour créer des modèles d’IA nécessitant une puissance de calcul élevée.
Les performances exceptionnelles de l’action Nvidia témoignent de sa trajectoire de réussite, comme également souligné ci-dessous :
Source: Le fou hétéroclite
Son parcours de croissance est fonction des investissements croissants dans l’IA, ce qui constitue une bonne transition pour comparer le monde Dot AI (.ai) d’aujourd’hui au Dot Com (.com qui était au début de ce millénaire).
Le début de la comparaison
Cette comparaison « .ai » vs « .com » s’inspire d’une série d’événements, dont l’un est l’actualité d’un startup d’IA âgée d’un an qui serait devenue l’entreprise la plus rapide à obtenir le statut de licorne en Inde.
Un sentiment similaire flottait l’année dernière lorsque Mistral IA a levé 118 millions de dollars dans ce qui semble être le plus grand fonds d’amorçage d’Europe.
Notamment, les entreprises qui forment de grands modèles de langage ont besoin d’un financement important pour faire de grands progrès, étant donné que des entreprises comme OpenAI, Anthropic et d’autres ont également levé des milliards de dollars dans cette poursuite.
De telles nouvelles créent un émoi dans la communauté des investisseurs, en particulier lorsque l’IA est un secteur très recherché qui peut offrir aux investisseurs un retour sur investissement premium, c’est-à-dire des rendements générationnels.
HBR le souligne également en associant la thèse d’investissement à l’accent mis sur l’industrie plutôt qu’à l’accent sur l’idée : « Les investisseurs en capital-risque doivent obtenir un retour sur investissement constamment supérieur dans des entreprises intrinsèquement risquées. Le mythe veut qu’ils y parviennent en investissant dans de bonnes idées et de bons plans. En réalité, ils investissent dans de bonnes industries, c’est-à-dire des industries plus indulgentes sur le plan concurrentiel que le marché dans son ensemble. Et ils structurent leurs transactions de manière à minimiser leurs risques et à maximiser leurs rendements.
Une chose est claire : le monde semble binaire au milieu de la fièvre ChatGPT : GenAI et le reste du monde.
Bulle ou pas ?
Vient maintenant la grande question : est-ce une bulle ?
Considérez ces statistiques de FortuneBusinessInsights qui s’attendent à ce que le marché mondial de la GenAI augmente à un TCAC d’environ 40 % pour atteindre 967 milliards de dollars d’ici 2032.
Avec un tel potentiel, il existe également des rapports comparant cette bulle « .ai » à la bulle « .com ».
Discutons donc de la raison qui pousse le marché à considérer l’IA comme une autre bulle imminente.
Bien que l’IA soit une industrie recherchée, il faut se méfier des indicateurs avancés d’une bulle à venir. Les investissements spéculatifs, le manque d’expertise adéquate et l’absence de différenciateur ou d’innovation claire sont les premiers signes d’une bulle invitante.
Les investisseurs, en général, sont attentifs à un processus de diligence solide, comprenant, mais sans s’y limiter, l’évaluation du modèle commercial, les subtilités financières et juridiques, la demande du marché et l’analyse, qui constituent une étape cruciale dans l’évaluation de l’opportunité d’investissement.
En outre, les politiques de gouvernance solides, l’adéquation produit-marché pertinente et la viabilité de la proposition concernant la faisabilité, l’évolutivité et le potentiel d’obtention de rendements plus élevés sont quelques-uns des facteurs clés qui déterminent les décisions de l’investisseur. De plus, la capacité de génération de revenus, la compréhension de l’ensemble du marché adressable, les barrières à l’entrée, le fossé commercial et la stratégie de croissance indiquent également un signal vert.
Les offres de nouveauté et de pointe comme celle de l’IA sont considérées comme une opportunité en or pour des retours sur investissement substantiels.
De nombreux investissements tournent mal, mais pourquoi ?
Cependant, choisir les bons investissements est une tâche difficile. Discutons de quelques-uns statistiques qui décrivent ces risques :
- ~75 % des entreprises ne parviennent même pas à équilibrer leurs investissements
- Dans le contexte de technologies disruptives telles que l’IA, les rapports suggèrent que ces startups présentent un taux d’échec plus élevé en raison des risques inhérents.
CNN rapporte également que « certains investisseurs et acteurs du secteur craignent que la frénésie du financement ne se transforme en bulle, avec de l’argent jeté sur des entreprises qui n’ont ni bénéfices, ni produit innovant, ni expertise adéquate ».
Voyons ce que les investisseurs regardent généralement. Il est courant parmi les investisseurs que le succès de l’entreprise dépend en grande partie de la résilience, de l’intégrité et de la capacité des fondateurs à concrétiser leurs idées innovantes. Certains facteurs prennent en compte la robustesse du concept commercial lui-même et sa capacité à résoudre les problèmes des clients.
En plus de ces attributs, divers facteurs psychologiques tels que la confiance dans la capacité des fondateurs (qui pourrait être évaluée selon qu’ils sont des fondateurs pour la première fois ou s’ils ont déjà réussi dans le passé), ou la réceptivité du fondateur à inclure des points de vue à contre-courant fournissent également un ensemble supplémentaire d’indicateurs (bien que non quantitatifs) à intégrer.
Cependant, les experts humains, les investisseurs dans ce cas, ne peuvent prendre en compte que des facteurs limités à la fois pour prendre la décision la plus efficace. C’est là que la puissance de l’informatique, autrement dit des machines, entre en jeu, aidant les investisseurs à prendre des décisions fondées sur des données.
Hier et aujourd’hui du monde du capital-risque
En raison de la nature intrinsèquement à haut risque et à fort impact du secteur du capital-risque, l’IA pourrait être utilisée pour augmenter l’intuition du capital-risque, ce qui repose davantage sur une analyse quantitative provenant de points de données historiques. Ces modèles évaluent la viabilité de la proposition et prédire la probabilité de succès d’un investissement
Bienvenue dans l’investissement moderne basé sur les données.
Citation Gartner:
« L’expérience de pitch traditionnelle va considérablement changer d’ici 2025 et les PDG du secteur technologique devront faire face aux investisseurs avec des modèles et des simulations basés sur l’IA, car les pitch decks et les données financières traditionnelles seront insuffisants. »
Créer des outils d’IA pour évaluer les opportunités attrayantes en matière d’IA semble être une utilisation efficace de la technologie parmi les multiples utilisations attrayantes de l’IA. Il est légitime de s’attendre à ce que la communauté des investisseurs bénéficie de tels outils quantifiés qui permettent de prendre des décisions d’investissement éclairées, sauvant ainsi le secteur d’une nouvelle bulle.
Vidhi Chugh est un stratège en IA et un leader de la transformation numérique travaillant à l’intersection des produits, des sciences et de l’ingénierie pour créer des systèmes d’apprentissage automatique évolutifs. Elle est une leader de l’innovation primée, une auteure et une conférencière internationale. Elle a pour mission de démocratiser l’apprentissage automatique et de briser le jargon pour que chacun fasse partie de cette transformation.
