Aujourd’hui, nous en sommes au stade où l’intelligence artificielle (IA) générative a l’étoffe des héros de la technologie du futur.
Chaque année, des centaines de nouvelles start-ups se précipitent sur le marché pour développer des modèles d’apprentissage, des applications basées sur l’IA, des outils pour interagir avec elle et l’infrastructure pour gérer…

Souvent, les nouvelles tendances technologiques deviennent des bulles bien avant qu’elles ne deviennent réellement commercialisables. Toutefois, l’essor de l’IA générative s’accompagne de progrès réels sur les marchés et sur l’activité des entreprises. Des modèles tels que la diffusion stable ou ChatGPT battent des records historiques en matière de croissance du nombre d’utilisateurs, et plusieurs applications basées sur l’IA ont atteint un chiffre d’affaires annuel de 100 millions USD moins d’un an après leur lancement. Il est temps de reconnaître que l’intelligence artificielle est déjà plusieurs fois en avance sur les humains dans certaines tâches. La question est de savoir qui récoltera les plus gros bénéfices et qui sera propriétaire de l’avenir…

Au cours de l’année écoulée, nous avons rencontré des dizaines de fondateurs et de PDG de start-ups dans ce domaine, ainsi que des PDG de grandes entreprises travaillant directement avec l’IA générative. Nous avons vu que la majeure partie des revenus provient des fournisseurs de services d’infrastructure.
Dans le même temps, les entreprises qui développent des applications augmentent très rapidement leurs revenus, mais elles doivent aussi lutter pour fidéliser les utilisateurs.
D’autre part, la plupart des fournisseurs d’IA, bien qu’ils soient des facteurs clés de l’existence de ce marché, n’ont pas encore atteint un succès commercial significatif.

En d’autres termes, les entreprises qui créent le plus de valeur, c’est-à-dire celles qui forment des modèles d’IA générative et les appliquent à de nouvelles applications, n’ont pas conquis une part importante du marché en termes de revenus. Et il est encore difficile de prévoir ce qui se passera ensuite. Essayons de décomposer la pile de l’IA générative et de comprendre quelles parties de celle-ci seront réellement demandées et pourront être développées, ainsi que les bénéficiaires potentiels de ce processus.

Paquet technologique de haut niveau : infrastructure, modèles et applications
Pour comprendre comment se dessine le marché de l’IA générative, il faut d’abord définir ce à quoi ressemble la pile qui la compose aujourd’hui. Nous le voyons comme suit :
Cette composition peut être divisée en trois couches :

1. Applications qui intègrent des modèles d’IA générative dans un produit centré sur l’utilisateur, soit en utilisant leurs propres pipelines de modèles (“applications complexes”), soit en s’appuyant sur des API de tiers.
2. Les modèles qui “alimentent” les produits d’IA disponibles sous forme d’API propriétaires ou de “morceaux” de solutions à code source ouvert, qui, à leur tour, nécessitent également un hébergement.
3. Les fournisseurs d’infrastructure (c’est-à-dire les plateformes en Cloud et les vendeurs de matériel) qui fournissent des ressources pour l’entraînement des modèles d’IA générative et la transmission de leurs résultats.

La première vague d’applications d’IA générative connaît une croissance extraordinaire, mais elle est confrontée à des problèmes de rétention et de différenciation.
Dans le passé (lors des premiers cycles technologiques), on partait du principe que pour créer une grande entreprise indépendante, il fallait “posséder” l’utilisateur final. Qu’il s’agisse de consommateurs individuels ou de clients B2B. Pour les utilisateurs ordinaires, on aimerait penser que les plus grandes entreprises d’IA générative investiront principalement dans les applications destinées aux utilisateurs finaux plutôt que sur le marché interentreprises, mais ce n’est pas encore clair.

Oui, la croissance des applications d’IA générative a été stupéfiante, influencée par leur nouveauté et la diversité des cas d’utilisation. Toutefois, nous pouvons certainement identifier trois catégories de produits dont le chiffre d’affaires annuel dépasse les 100 millions USD : la génération d’images, la rédaction de textes et l’écriture de codes.

Cependant, la croissance seule ne suffit pas à créer des entreprises de logiciels durables et pérennes. Il est essentiel que la croissance soit également rentable, c’est-à-dire que les utilisateurs et les clients génèrent immédiatement un revenu suite à leur inscription (marge brute élevée) et restent longtemps (rétention élevée). En l’absence d’une forte différenciation technique, les applications B2B et B2C créent une valeur à long terme pour les clients en augmentant leur portée, en stockant des informations intermédiaires ou en créant des flux de travail de plus en plus complexes.

Alors que nous assistons actuellement sur l’IA à une concentration sur le “point d’entrée dans l’entonnoir du marketing”, les stratégies actuelles d’engagement des clients peuvent-elles être modifiées ?
Nous constatons que l’efficacité des abonnements payants et les taux de fidélisation des clients commencent à décliner. De nombreuses applications sont en danger, car elles reposent souvent sur des modèles d’IA sous-jacents similaires et manquent de certaines fonctionnalités que les concurrents auraient du mal à reproduire.

Il reste à savoir si la vente d’applications aux utilisateurs finaux est le seul, voire le meilleur moyen de créer une entreprise durable fondée sur l’IA générative. Idéalement, les marges devraient augmenter à mesure que la concurrence s’intensifie et que l’efficacité des modèles linguistiques utilisée s’accroît. La rétention devrait également augmenter à mesure que les “touristes AI” quittent le marché (il s’agit d’une comparaison entre les touristes de court séjour et les résidents permanents en guise de métaphore sur la pérennité des entreprises). Nous pensons que les programmes intégrés verticalement ont un avantage en termes de différenciation, mais seul le temps nous le dira.

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