Cet article (traduit de l'article original de Ben Dickson : https://bdtechtalks.com/2021/02/01/ai-startups-cbinsights/) fait partie de la série qui explorent le monde des entreprises de l’intelligence artificielle
Avec les géants de la technologie qui investissent des milliards de dollars dans des projets d’intelligence artificielle, il est difficile de voir comment les startups peuvent trouver leur place et créer des modèles d’affaires réussis basés sur l’IA. Bien que très concurrentiel, l’IA est aussi en évolution constante et à l’origine de changements fondamentaux dans de nombreux secteurs. Et cela crée un environnement propice pour le développement de pensée rapide et de startups se taillant une place bien avant que les grands acteurs n’arrivent.
La semaine dernière, la société d’analyse technologique CB Insights a publié une mise à jour sur l’état de sa liste des 100 startups IA les plus prometteuses de 2020 (au cas où vous ne le sauriez pas, CB Insight publie chaque année une liste des 100 startups IA les plus prometteuses). Sur la centaine de startups, quatre ont fait le bonheur de leur investisseur, dont trois entrées en bourse et une sortie en cours d’acquisition par Facebook.
Un examen plus approfondi de ces startups fournit quelques bons conseils sur les attributs nécessaires à la création d’une entreprise prospère sur des cas d’usage de l’IA. Et (sans) surprise, l’intelligence artificielle n’est qu’une petite partie, bien qu’importante, d’une stratégie réussie de gestion des produits. Voici quelques-uns des principales recettes de cuisines des startups IA qui ont réussi à valider leur modèle d’affaire.
Lemonade: L’IA qui complète une stratégie de produit réussie
Daniel Schrieber, CEO de Lemonade Inc. à l’évenement TC Disrupt 2018
Lemonade, une start-up insurtech fondée en 2015, a fait son introduction en bourse en juillet avec une valorisation de 1,7 milliard de dollars. Lemonade est une plateforme en ligne qui vise à résoudre certains des problèmes clés de l’industrie traditionnelle de l’assurance habitation. La société a été en mesure de développer son entreprise grâce à un design intelligent et une bonne stratégie de marketing. Le volet IA a été construit en plus de cela.
Le site Web et l’application mobile de l’entreprise sont très faciles à utiliser. Le processus d’achat d’assurance et de dépôt de réclamations auprès de l’application et du site Web passe par des assistants numériques et est beaucoup plus rapide que les services des compagnies d’assurance traditionnelles. Comme l’un des premiers challengeurs dans l’espace insurtech, Lemonade avait l’avantage sur d’autres entreprises similaires qui ont surgi ces dernières années, et il a été en mesure de voler rapidement beaucoup de clients qui étaient à la recherche d’un modèle différent des assurances traditionnelles, plus axé sur la technologie.
Le modèle d’affaires et le positionnement de Lemonade sont également intéressants. L’entreprise prend des frais fixes sur les primes, ce qui signifie que l’entreprise ne fait pas de profit en refusant des demandes de réglement. L’argent non utilisé est réalloué aux organismes de bienfaisance choisis par ses utilisateurs. L’entreprise affirme également qu’elle n’investit pas ses fonds dans des industries ou des entreprises fortement polluantes. Fondamentalement, Lemonade se positionne comme le bon samaritain dans une industrie historiquement épinglée sur ses missions d’investisseurs, selon les mots de l’entreprise, de « transformer l’assurance d’un mal nécessaire à un bien social. »
L’assurance dépend beaucoup des données, et les organismes établis ont plus d’un siècle de données qu’ils peuvent utiliser pour élaborer des modèles de risque et créer des polices d’assurance. Lemonade n’avait pas les données des agences traditionnelles, mais elle n’avait pas non plus leurs lourdeurs et politiques anciennes limitant l’interaction client. Lemondae a été en mesure de créer sa pile technologie en partant de zéro jusqu’à répondre aux nouveaux besoins en mettant en place un véritable usine d’IA.
En proposant une expérience complètement numérique, l’entreprise peut collecter beaucoup plus de données à partir de chaque interaction client, y compris les points de données que d’autres agences ne capturent pas. Cela permet à l’entreprise de créer des modèles d’apprentissage automatique qui non seulement prédisent le risque d’assurance avec une précision croissante au fil du temps, mais peuvent également créer des possibilités d’automatisation et de personnalisation qui étaient impossibles auparavant. La société dispose de deux chatbots IA: Maya vous aide à créer votre plan d’assurance en quelques minutes, et Jim gère le processus de réclamation. Selon l’entreprise, l’IA traite un tiers des cas et paie les réclamations en quelques minutes. Le reste des réclamations sont transférées à des agents humains. Les chatbots continuent de s’améliorer à mesure que l’entreprise recueille plus de données.
L’entreprise pense qu’avec le temps, l’IA lui donnera un avantage compétitif sur les agences traditionnelles et lui permettra de fournir des plans beaucoup plus abordables à ses clients. Son financement de 480 millions de dollars avant son entrée en bourse et sa croissance après l’IPO montrent que les investisseurs sont eux aussi convaincus que ce plan peut fonctionner.
L’avance technologique de Limonade est sa plus grande protection en fait. D’autres startups qui souhaitent copier son modèle d’affaires n’ont pas ses données et ne peuvent pas créer des modèles d’IA aussi efficaces. L’entreprise a également créé un fossé protecteur contre les agences d’assurance traditionnelles, qui sont beaucoup plus lents à se positionner sur de nouveaux domaines. Le temps que la concurrence s’organise et soit enfin capable de créer leurs propres usines à IA, Limonade se sera déjà forgé une niche confortable dans ce marché.
Butterfly Network: Matériel spécialisé avec améliorations de l’IA
La sonde à ultrasons iQ de Butterfly Network
Butterfly Network sera cotée sur la Bourse de New York plus tard cette année après une fusion de 1,5 milliard de dollars avec Longview Capital.
Le produit de l’entreprise est Butterfly iQ, un appareil à ultrasons à sonde unique avec certification médicale qui se connecte à un smartphone et fonctionne avec une application mobile pour le contrôler. L’appareil ne coûte que $2 000, ce qui est beaucoup plus abordable que les autres appareils à ultrasons qu’on trouve habituellement dans les hôpitaux à des prix à cinq et six chiffres. La société vise à mettre l’imagerie ultrasonique de haute qualité à la disposition des communautés qui ne peuvent pas se permettre des appareils haut de gamme et d’apporter la numérisation portable à des endroits où les systèmes à ultrasons encombrants ne peuvent pas aller.
iQ utilise également l’intelligence artificielle pour faciliter des cas d’utilisation qui ne sont pas disponibles sur d’autres appareils à ultrasons. Par exemple, l’une des fonctionnalités IA d’iQ est un curseur dans l’application qui montre la qualité de l’image à l’utilisateur. Lorsque l’utilisateur déplace la sonde sur le corps du patient, le curseur se déplace pour montrer si l’appareil reçoit une bonne capture ou non. La fonctionnalité utilise un réseau neuronal artificiel qui a été formé sur des dizaines de milliers d’images pour faire la distinction entre les bonnes et les mauvaises images. Par exemple, les intervenants d’urgence ou les personnels de cliniques sans expertise en échographie peuvent utiliser l’appareil pour obtenir des images appropriées et les envoyer à des experts pour une analyse plus approfondie.
L’appareil et l’application sont livrés avec un tas de fonctionnalités de stockage et de partage de données en ligne qui facilitent l’utilisation des données dans un contexte plus large de soins de santé.
L’entreprise travaille également à l’ajout de nouvelles fonctionnalités alimentées par l’apprentissage automatique pour aider à la mesure et à l’analyse.
Donc, ici aussi, on voit que l’IA est une petite mais une partie importante de la chaine de valeur de l’entreprise. La plus grande valeur provient du matériel. Le petit appareil à ultrasons portable permet à Butterfly de se différencier des autres fabricants et de créer de la valeur pour les segments inexploités du marché. L’IA est la valeur ajoutée qui aide l’entreprise à se différentier sur les éléments logiciels utilisant le matériel. Étant donné que l’appareil utilise des smartphones grand public, il a également le potentiel d’ajouter de nouvelles fonctionnalités d’IA et d’améliorer continuellement les performances de son produit au fur et à mesure que le matériel des appareils mobiles s’améliore.
Le seul risque qu’on peut entrevoir dans les affaires d’IA de Butterfly est la possibilité de stratégies similaires par des noms familiers tels que Philips et Siemens. Si ces géants de la technologie de la santé décident d’entrer dans l’industrie des ultrasons portatifs, Butterfly Network devra trouver quelque chose pour protéger ses produits contre les copieurs. Une solution possible serait pour Butterfly de mettre au point un plan de protection de la vie privée favorisant le recueille des données échographiques à partir d’appareils iQ, ceci afin d’améliorer les performances de ses modèles d’IA. Mais ce ne sera pas très facile, étant donné la nature sensible des données de santé et les lois en vigueur.
C3.ai: L’entreprise AI peut fonctionner si vous avez la réputation
site web de C3.ai
C3.ai, une autre des startups IA à succès mentionnées par CB Insights, est un fournisseur de logiciels d’IA d’entreprise. La valeur de C3.ai, avant son introduction en bourse, était estimée à 4 milliards de dollars, mais dès les premiers jours des échanges boursiers, sa capitalisation a grimpé en flèche au-dessus de 13 milliards de dollars.
C3.ai logiciel aide les entreprises à construire des modèles d’IA et à utiliser leurs données pour la maintenance prédictive, une meilleure gestion des stocks, la détection des fraudes, la gestion de l’énergie et d’autres améliorations opérationnelles qui peuvent réduire les coûts et augmenter la productivité. C3.ai n’est pas un fournisseur de services cloud, mais son logiciel est compatible avec la plupart des principaux fournisseurs de cloud tels que Microsoft Azure, Amazon Web Services, Google Cloud et IBM Cloud.
Dans des circonstances normales, la stratégie de C3.ai serait considérée comme risquée. D’un point de vue technique, C3.ai n’a pas de différenciateur clé. L’entreprise fournit des services qui peuvent facilement être répliqués par une autre entreprise qui dispose des bonnes ressources, y compris les services cloud qui intègrent son logiciel. Et depuis sa création en 2009, l’entreprise a changé son nom à deux reprises de C3 Energy à C3 IoT, puis à C3.ai, ce qui semble un peu opportuniste.
Ce qui rend C3.ai différent, cependant, c’est son fondateur Thomas Siebel, un milliardaire et un entrepreneur bien connu et respecté. Le succès de C3.ai ne repose pas sur beaucoup de petits clients, mais sur la création d’effets d’entraînement dans différents secteurs en acquérant de gros clients. À cet égard, avoir une personne à bord qui a la réputation et l’expérience de Siebel peut faire une grande différence. À l’heure actuelle, les clients de C3.ai comprennent le fabricant de machines Caterpillar, la société de services pétroliers et gaziers Baker Hughes et la société énergétique Engie, tous grands noms de leurs industries respectives. Fait intéressant, 36 % de son chiffre d’affaires en 2020 provenait de Baker Hughes et Engie.
Par conséquent, bien que C3.ai fournit de très bons outils de développement de l’IA, le succès de l’entreprise peut être largement attribué non pas à ses capacités d’IA uniques, mais à sa stratégie d’acquisition et de fidélisation de ses clients. Je ne sais pas si cela aurait été possible sans avoir quelqu’un à la tête de l’entreprise qui a des liens solides sur différents marchés et la réputation de fournir d’excellents produits.
Mapillary: La valeur des données
Jan Erik Solem, CEO de Mapillary à l’évènement RAAIS 2017
La dernière société qui vaut la peine d’être examinée dans la liste de CB Insights est Mapillary, acquise par Facebook en Juin pour un montant non divulgué. Mapillary a lancé en 2013 pour créer un ensemble massif de données d’images du niveau de la rue, rivalisant avec le service Street View de Google.
Depuis sa fondation, Mapillary a collecté plus d’un milliard d’images haute résolution dans des villes du monde entier. Avant d’être racheté par Facebook, Mapillary s’était associé à la plateforme d’IA d’Amazon pour extraire des informations à partir d’images par vision informatique.
Mapillary n’avait pas d’application d’IA super-avancée ou une feuille de route très prometteuse pour faire un profit sur ses données. Mais ses données et services pouvaient s’avérer être un excellent ajout à un écosystème plus vaste de logiciels d’IA, comme celui de Facebook. Il existe de nombreuses façons dont Facebook peut tirer profit des données de Mapillary, pour rappel Facebook fait son business en accumulant toujours plus d’information sur ses utilisateurs. Pour l’instant, nous savons qu’il intégrera les données et les applications de Mapillary dans la réalité augmentée de Facebook et sa plateforme Marketplace. Et il existe de nombreuses autres utilisations que l’unité de recherche sur l’IA de Facebook peut avoir en tête pour un accès exclusif à ce grand ensemble de données d’images de rue étiquetées.
Par conséquent, Ben ne voit pas tout à fait Mapillary comme une réussite de l’IA, mais son acquisition met en évidence la valeur des données dans l’industrie de l’IA. Les grandes entreprises technologiques sont souvent à la recherche de moyens d’obtenir des données exclusives pour affiner leurs modèles d’IA et prendre un avantage sur leurs concurrents. Et ils sont plus que disposés à prendre un raccourci en achetant les données d’une autre entreprise et peut-être toute l’entreprise avec elle.
Le nommage trompeur de « start-up IA »
Ben pense que « startup IA » est un mauvais nom parce qu’il est appliqué à de trop nombreuses entreprises inclues dans la liste CB Insights et parce qu’il met trop l’accent sur le côté IA et trop peu sur les autres aspects cruciaux de l’entreprise.
Les entreprises qui réussissent commencent par s’attaquer à un problème négligé ou mal résolu grâce à une stratégie de produit solide. Cela leur donne le taux de pénétration minimum du marché nécessaire pour établir leur modèle d’affaires et recueillir des données pour obtenir des informations, orienter leur produit dans la bonne direction et former des modèles d’apprentissage automatique. Enfin, ils utilisent l’IA comme facteur de différenciation pour consolider leur position et maintenir l’avantage sur leurs concurrents.
Quelle que soit leur avancée, les algorithmes d’IA ne font pas à eux seuls une start-up réussie ni une stratégie d’entreprise.