L’intelligence artificielle est l’une des technologies les plus prometteuses et les plus disruptives du XXIe siècle. Elle a le potentiel de transformer tous les secteurs d’activité, de la santé à la finance, en passant par l’éducation ou l’environnement. Mais pour développer des solutions innovantes et compétitives, les startups de l’IA ont besoin de financements adaptés à leurs besoins spécifiques. Or, l’Europe accuse un certain retard sur les États-Unis et la Chine, qui dominent le marché mondial de l’IA. Selon une étude de Roland Berger, les startups européennes de l’IA ont levé 4,9 milliards d’euros en 2022, soit 10 % du total mondial, contre 28,5 milliards pour les États-Unis et 23,2 milliards pour la Chine. L’Europe compte environ 2 500 startups de l’IA, soit 15 % du total mondial, contre 40 % pour les États-Unis et 30 % pour la Chine. Comment expliquer ce décalage ? Quelles sont les opportunités et les défis pour les startups européennes de l’IA ? Quelles sont les initiatives et les bonnes pratiques pour favoriser leur financement ? C’est le financement des startups de l’intelligence artificielle (IA) que nous allons voir dans cet article.
Le contexte sur l’explosion de l’IA
L’intelligence artificielle est la science et la technologie qui visent à créer des machines ou des systèmes capables de réaliser des tâches qui nécessitent normalement de l’intelligence humaine, comme la perception, le raisonnement, l’apprentissage, la décision, ou la créativité. Il existe plusieurs branches de l’IA, selon le degré d’autonomie, de complexité, ou de généricité des systèmes. Parmi les plus connues, on peut citer l’apprentissage automatique, qui consiste à faire apprendre aux machines à partir de données, sans programmation explicite ; l’apprentissage profond, qui utilise des réseaux de neurones artificiels capables de traiter des données complexes, comme les images, les sons, ou les textes ; ou l’IA générative, qui permet de créer de nouveaux contenus, comme des images, des sons, ou des textes, à partir de modèles statistiques. L’IA a connu une explosion ces dernières années, grâce à plusieurs facteurs.
Tout d’abord, la puissance de calcul a augmenté de façon exponentielle, grâce aux progrès des processeurs, des mémoires, ou des cartes graphiques.
Ensuite, la disponibilité des données a également explosé, grâce à la numérisation, à l’internet, ou aux objets connectés.
Enfin, les progrès des algorithmes ont permis de développer des modèles de plus en plus performants, précis, et robustes. L’IA a trouvé de nombreuses applications dans divers domaines, comme la reconnaissance vocale, qui permet de transcrire ou de comprendre la parole humaine ; la traduction automatique, qui permet de traduire un texte ou une parole d’une langue à une autre ; la génération de contenu, qui permet de créer du texte, des images, ou des sons à partir de données ou de consignes ; ou la détection d’anomalies, qui permet de repérer des comportements ou des situations inhabituels ou suspects.
Plusieurs startups de l’IA ont développé des solutions innovantes dans ces domaines, en se basant sur les dernières avancées technologiques. Par exemple, Speechmatics est une startup britannique qui propose un service de reconnaissance vocale basé sur l’apprentissage profond, capable de reconnaître plus de 30 langues avec une grande précision. Deepl est une startup allemande qui propose un service de traduction automatique basé sur l’apprentissage profond, capable de traduire plus de 20 langues avec une grande fluidité. Mistral AI est une startup française qui propose une plateforme d’IA générative basée sur l’apprentissage profond, capable de créer du texte, des images, ou des sons à partir de données ou de consignes. DataRobot est une startup américaine qui propose une plateforme d’automatisation de l’apprentissage automatique, capable de détecter des anomalies dans des données structurées ou non structurées.
Les grands innovations de l’IA
L’IA est un domaine en constante évolution, qui connaît des innovations majeures, tant sur le plan technique que sur le plan sociétal. Parmi les tendances actuelles et futures de l’IA, on peut citer l’IA hybride, l’IA explicable, l’IA augmentée, ou l’IA éthique.
L’IA hybride consiste à combiner l’IA symbolique, qui repose sur des règles logiques explicites, et l’IA connexionniste, qui repose sur des réseaux de neurones artificiels. L’objectif est de tirer parti des avantages de chaque approche, comme la capacité de raisonnement, de généralisation, ou d’interprétation.
L’IA explicable consiste à rendre les systèmes d’IA plus transparents, compréhensibles, et justifiables, en expliquant leurs fonctionnements, leurs décisions, ou leurs erreurs. L’objectif est de renforcer la confiance, la responsabilité, et la sécurité des systèmes.
L’IA augmentée consiste à utiliser l’IA pour améliorer les capacités, les performances, ou l’expérience des utilisateurs, en les assistant, en les conseillant, ou en les formant. L’objectif est de créer une synergie entre l’intelligence humaine et l’intelligence artificielle.
L’IA éthique consiste à intégrer des principes, des normes, ou des valeurs dans la conception, le développement, ou l’utilisation des systèmes d’IA, comme le respect de la vie privée, de la dignité, ou de la diversité. L’objectif est de garantir que l’IA soit au service du bien commun et des droits humains.
Plusieurs startups de l’IA ont adopté ou anticipé ces innovations, en se positionnant comme des acteurs responsables et visionnaires.
Par exemple, Hybrid AI est une startup française qui propose une plateforme d’IA hybride, qui combine des règles logiques et des réseaux de neurones pour résoudre des problèmes complexes, comme la planification, l’optimisation, ou la recommandation. Fiddler Labs est une startup américaine qui propose une plateforme d’IA explicable, qui fournit des explications visuelles et interactives sur le fonctionnement, la performance, ou l’impact des modèles d’IA. Cognixion est une startup canadienne qui propose une solution d’IA augmentée, qui permet aux personnes atteintes de troubles de la communication de s’exprimer grâce à une interface cerveau-ordinateur, qui traduit les signaux neuronaux en parole. Sherpa AI est une startup espagnole qui propose une solution d’IA éthique, qui intègre des principes de respect de la vie privée, de transparence, ou de non-discrimination dans la conception et l’utilisation des systèmes d’IA.
Quelques sociétés IA qui ont levé des fonds et les sources
Les startups de l’IA ont besoin de financements adaptés à leurs besoins spécifiques, qui peuvent varier selon le stade de développement, le domaine d’application, ou le modèle économique. Il existe plusieurs sources de financement possibles pour les startups de l’IA, qui présentent des avantages et des inconvénients.
Les fonds d’investissement sont des acteurs privés qui investissent dans les startups de l’IA en échange d’une participation au capital. Ils peuvent apporter des montants importants, ainsi qu’un accompagnement stratégique et un réseau de partenaires. Mais ils sont aussi très sélectifs, et exigent des startups de l’IA qu’elles démontrent un potentiel de marché, une traction, une différenciation, et une scalabilité.
Les subventions publiques sont des aides financières accordées par les pouvoirs publics aux startups de l’IA, sans contrepartie financière. Elles peuvent apporter un soutien financier non dilutif, ainsi qu’une reconnaissance et une crédibilité. Mais elles sont aussi très compétitives, et exigent des startups de l’IA qu’elles respectent des critères d’éligibilité, des délais, et des obligations de reporting.
Les concours sont des événements organisés par des acteurs publics ou privés, qui récompensent les startups de l’IA les plus innovantes ou les plus prometteuses. Ils peuvent apporter une visibilité, une notoriété, et des opportunités de partenariat. Mais ils sont aussi très aléatoires, et exigent des startups de l’IA qu’elles se préparent, qu’elles se démarquent, et qu’elles pitchent efficacement.
Le crowdfunding est une méthode de financement participatif, qui permet aux startups de l’IA de collecter des fonds auprès d’un large public, via des plateformes en ligne. Il peut apporter une validation du marché, une fidélisation des clients, et une viralité. Mais il est aussi très incertain, et exige des startups de l’IA qu’elles proposent une offre attractive, qu’elles communiquent, et qu’elles livrent.
Plusieurs startups de l’IA ont réussi à lever des fonds auprès de ces sources, en se basant sur leur valeur ajoutée, leur vision, ou leur impact. Par exemple, Hugging Face est une startup française qui propose une plateforme d’IA générative, qui permet de créer des modèles de langage naturel à la pointe de la recherche. Elle a levé 40 millions de dollars en 2021 auprès de fonds d’investissement, comme Lux Capital ou A.Capital. Snips est une startup française qui propose une plateforme d’IA vocale, qui permet de créer des assistants vocaux respectueux de la vie privée. Elle a bénéficié de subventions publiques, comme le programme Horizon 2020 de l’Union européenne. Dataiku est une startup française qui propose une plateforme d’IA collaborative, qui permet de créer des projets d’IA à grande échelle. Elle a remporté le concours Data Intelligence organisé par Bpifrance en 2015. Ulule est une startup française qui propose une plateforme de crowdfunding, qui permet de financer des projets créatifs, solidaires, ou innovants. Elle utilise l’IA pour optimiser ses campagnes de financement, en analysant les données des porteurs de projet et des contributeurs.
Source : CB Insights
Les prochains challenges des entreprises IA
Les startups de l’IA ne sont pas à l’abri des difficultés, qui peuvent compromettre leur croissance, leur survie, ou leur impact. Elles doivent faire face à plusieurs défis, qui requièrent de la créativité, de la résilience, ou de la flexibilité.
La concurrence est un défi majeur pour les startups de l’IA, qui doivent se différencier des acteurs établis, comme les géants du numérique, ou des nouveaux entrants, comme les autres startups. Pour se démarquer, les startups de l’IA peuvent opter pour la spécialisation, en se concentrant sur un segment de marché, un domaine d’application, ou une technologie spécifique. Elles peuvent aussi opter pour la coopération, en nouant des partenariats, des alliances, ou des acquisitions avec d’autres acteurs.
La régulation est un autre défi pour les startups de l’IA, qui doivent se conformer aux normes, aux lois, ou aux règlements en vigueur ou à venir, qui peuvent limiter ou encadrer leur activité. Pour se conformer, les startups de l’IA peuvent opter pour la prévention, en intégrant dès le départ des principes éthiques, juridiques, ou sociaux dans leur conception. Elles peuvent aussi opter pour la participation, en contribuant à l’élaboration, à la consultation, ou à l’évaluation des cadres réglementaires.
La rentabilité est un autre défi pour les startups de l’IA, qui doivent générer des revenus, des bénéfices, ou des retours sur investissement, qui peuvent être difficiles à atteindre ou à mesurer. Pour se rentabiliser, les startups de l’IA peuvent opter pour la diversification, en proposant plusieurs sources de revenus, comme la vente, la location, ou la publicité. Elles peuvent aussi opter pour la monétisation, en valorisant leurs données, leurs modèles, ou leurs services.
La pérennité est un autre défi pour les startups de l’IA, qui doivent assurer leur continuité, leur évolution, ou leur transformation, qui peuvent être menacées par des changements technologiques, économiques, ou sociétaux. Pour se pérenniser, les startups de l’IA peuvent opter pour l’adaptation, en se remettant en question, en se réinventant, ou en se pivotant. Elles peuvent aussi opter pour la consolidation, en renforçant leur position, leur réputation, ou leur impact.
Plusieurs startups de l’IA ont su faire face à ces défis, en se basant sur leur agilité, leur audace, ou leur vision. Par exemple, Shift Technology est une startup française qui propose une solution d’IA pour la détection de la fraude à l’assurance. Elle a su se différencier de la concurrence en se spécialisant sur ce marché, et en coopérant avec des acteurs majeurs, comme AXA ou Generali. Elle a aussi su se conformer à la régulation en respectant les normes de protection des données personnelles, et en participant à des initiatives de normalisation, comme l’ISO. Elle a aussi su se rentabiliser en diversifiant ses sources de revenus, comme la vente de licences, le partage de commissions, ou la prestation de services. Elle a aussi su se pérenniser en s’adaptant aux évolutions technologiques, comme l’utilisation du cloud, ou aux évolutions du marché, comme l’entrée sur de nouveaux segments, comme la santé ou l’automobile.
Darktrace est une startup britannique qui propose une solution d’IA pour la cybersécurité, qui permet de détecter et de neutraliser les menaces informatiques. Elle a su se démarquer de la concurrence en se basant sur une technologie unique, inspirée du système immunitaire humain, qui apprend en continu le comportement normal du réseau, et qui réagit en temps réel aux anomalies. Elle a aussi su se conformer à la régulation en intégrant des principes d’IA explicable, qui permettent de comprendre et de justifier les actions du système, et en contribuant à des projets de recherche, comme le programme CyberSec4Europe. Elle a aussi su se rentabiliser en monétisant ses données, ses modèles, ou ses services, auprès de plus de 5 000 clients dans le monde, dont des entreprises, des administrations, ou des organisations. Elle a aussi su se pérenniser en consolidant sa position, sa réputation, ou son impact, en étant valorisée à plus de 2 milliards de dollars, en remportant de nombreux prix, ou en participant à des événements prestigieux, comme le Forum économique mondial.
Source : Microsoft Designer "Vers une Europe IA"
Le financement des startups de l’intelligence artificielle (IA)
Dans cet article, nous avons vu que le financement des startups de l’IA est un enjeu stratégique pour l’Europe, qui cherche à rattraper son retard sur les États-Unis et la Chine dans ce domaine. Nous avons vu que l’IA est une technologie en pleine explosion, qui offre de nombreuses opportunités et innovations dans divers domaines d’application. Nous avons vu que les startups de l’IA ont accès à plusieurs sources de financement, qui présentent des avantages et des inconvénients. Nous avons vu que les startups de l’IA doivent faire face à plusieurs défis, qui requièrent de la créativité, de la résilience, ou de la flexibilité. Ce sujet est d’une grande importance et d’un grand intérêt pour les lecteurs, qu’ils soient entrepreneurs, investisseurs, décideurs, ou simples curieux. Il permet de mieux comprendre les enjeux, les opportunités, et les défis de l’écosystème de l’IA en Europe, et de s’inspirer des exemples de réussite ou de résilience des startups de l’IA.
Pour conclure, nous pouvons proposer quelques perspectives ou recommandations pour les startups de l’IA ou pour les acteurs du financement. Pour les startups de l’IA, nous recommandons de se différencier, de se conformer, de se rentabiliser, et de se pérenniser, en se basant sur leur valeur ajoutée, leur vision, ou leur impact. Pour les acteurs du financement, nous recommandons de soutenir, d’accompagner, de valoriser, et de fédérer les startups de l’IA, en se basant sur leur potentiel, leur performance, ou leur contribution. Ainsi, nous espérons que l’Europe pourra devenir un acteur majeur de l’IA, au service du bien commun et des droits humains.
