The Future of AI from a VC Perspective

Introduction au panel sur l'IA

Présentation des intervenants

• Tom Davis, partenaire chez Microsoft Startups, introduit le panel et remercie les participants.

• Heather Redmond se présente comme co-fondatrice et directrice générale de Flying Fish, une société d'investissement axée sur l'IA.

• Chris Picardo, partenaire chez Madrona, parle de l'historique de la société et de son approche d'investissement.

• Ryan Faber représente 72 Ventures, qui investit dans divers secteurs avec un accent particulier sur l'IA.

Tendances actuelles en IA

Perspectives des investisseurs

• Heather mentionne que 2024 commence bien avec un flux incroyable d'opportunités d'investissement en IA.

• Flying Fish investit principalement à un stade précoce dans des entreprises d'IA en Amérique du Nord et au Royaume-Uni.

• Chris souligne que Madrona a élargi son champ d'action tout en restant concentré sur les entreprises locales du Nord-Ouest Pacifique.

Approche sectorielle

• Chris évoque l'intersection entre l'IA et les sciences de la vie comme un domaine prometteur pour les investissements futurs.

• Ryan décrit comment 72 Ventures investit dans plusieurs domaines liés à l'IA, y compris la cybersécurité et les outils de développement.

Rôle de Microsoft dans le soutien aux startups

Soutien aux startups

• Tom explique que Microsoft ne fait pas directement d'investissements financiers mais offre une aide sous forme d'équité en nature pour soutenir les startups technologiques.

L'impact de l'IA sur les investissements

Évolution des perceptions sur l'IA

• Au début des années 2000, l'internet a suscité un engouement sans précédent, mais les discussions sur l'investissement dans les entreprises technologiques étaient limitées. Aujourd'hui, la situation pourrait être similaire pour l'IA.

• L'intervenant compare le développement de l'IA à celui du cloud computing plutôt qu'à celui de l'internet, soulignant que son impact variera selon les secteurs.

• En 2017, lors du lancement de leur entreprise axée sur l'IA, ils ont été perçus comme trop niche par des investisseurs institutionnels. Aujourd'hui, ces mêmes investisseurs considèrent que le sujet est devenu trop large et demandent une approche plus ciblée.

• La rapidité avec laquelle l'IA devient essentielle dans la communauté d'investissement est frappante; ce qui était autrefois considéré comme marginal est désormais incontournable.

Transformation industrielle par l'IA

• Les conseils d'administration cherchent activement à comprendre comment intégrer l'IA dans leurs opérations. L'intervenant souligne que contrairement à internet et aux ordinateurs, qui n'ont pas profondément affecté certaines industries, l'IA pourrait transformer radicalement ces secteurs.

• L’industrialisation a été un tournant majeur pour de nombreuses entreprises; aujourd'hui, une nouvelle révolution technologique se profile avec l’IA qui pourrait avoir un impact tout aussi significatif.

• Certaines parties fondamentales de notre économie n'ont pas encore été touchées par les avancées en IA. Lorsque cela se produira, il y aura une transformation majeure si les prévisions s'avèrent correctes.

Comparaison entre Internet et IA

• Bien qu'il soit prudent d'éviter d'exagérer le potentiel immédiat de l’IA en raison des cycles d'engouement passés, il existe des transformations fondamentales à prévoir dans divers secteurs économiques.

• Contrairement à internet dans les années 90 où la distribution était clé, on observe que certains outils basés sur IA pourraient offrir des solutions personnalisées adaptées aux besoins individuels.

• L’intervenant note que nous sommes encore au début du cycle actuel concernant l’IA; beaucoup reste à découvrir quant aux applications pratiques et utiles de cette technologie émergente.

Perspectives futures

• Le potentiel inexploité de ces outils pourrait mener à une sous-estimation continue de leurs capacités. Cependant, il reste difficile d'affirmer si ces technologies auront le même effet transformateur que celui observé avec internet.

L'impact de l'IA sur les entreprises et l'investissement

Évolution rapide des entreprises Internet

• Les entreprises Internet émergent et s'effondrent rapidement, avec une infrastructure et des outils d'application en évolution. Le retour sur investissement (ROI) pour les entreprises devient clair, comme le montre l'exemple de GitHub.

Productivité accrue grâce à l'IA

• L'utilisation de GitHub Copilot a montré une augmentation significative de la productivité des ingénieurs, estimée entre 50 et 100 fois. Cela contraste avec les débuts d'Internet où ces dynamiques n'étaient pas aussi évidentes.

Comparaison entre IA et électricité

• L'IA est souvent comparée à l'électricité, marquant un moment décisif dans son utilisation. Ce phénomène stimule la créativité et l'innovation au sein de l'écosystème des startups.

Naviguer dans un marché saturé

• En tant qu'investisseur, il est difficile de naviguer dans un marché où beaucoup d'entreprises AI sont éphémères. La plupart des sociétés présentées sur LinkedIn ne survivent pas longtemps.

Barrières à l'entrée réduites

• La création de solutions verticales est devenue plus accessible, permettant même aux non-techniciens d'élaborer des applications AI qui semblent crédibles. Cela augmente la concurrence dans divers secteurs.

Importance de résoudre des problèmes réels

• Les entreprises doivent se concentrer sur la résolution de problèmes clients concrets pour réussir. La technologie facilite cette tâche, mais cela signifie également que d'autres peuvent faire pareillement.

Investissement thématique global

• L'approche d'investissement est très thématique, nécessitant une recherche approfondie avant toute interaction avec les fondateurs. Cela permet d’identifier les problèmes importants à résoudre selon chaque région géographique.

Relations industrielles spécifiques par région

Avantages et défis de l'investissement en IA

Les défis d'investir dans l'IA

• L'intervenant souligne la difficulté d'avoir un avantage de premier arrivé dans le domaine de l'IA, où il est crucial de connaître les astuces qui fonctionnent.

• Il mentionne que malgré l'excitation autour des investissements en IA, le marché évolue rapidement, rendant difficile la définition des avantages concurrentiels.

Opportunités d'infrastructure pour l'IA

• L'accent est mis sur la nécessité croissante d'infrastructures et d'outils pour les développeurs d'IA, ce qui représente une opportunité d'investissement.

• Les entreprises cherchent à déployer l'IA plus facilement, soulevant des questions sur comment simplifier ou sécuriser ce processus.

Importance de l'expertise sectorielle

• La discussion se concentre sur la qualité des équipes et leur expertise sectorielle différenciée comme critères clés pour les investisseurs.

• Un avantage en matière de données est essentiel, même si cela ne doit pas être considéré comme un "moat" traditionnel.

Exécution commerciale et objectifs clients

• L'intervenant insiste sur le fait que la technologie doit servir un objectif commercial clair plutôt que d'être utilisée pour elle-même.

• Les barrières à l'adoption de l'IA sont nombreuses, y compris des préoccupations émotionnelles et réglementaires qui compliquent le cycle de vente.

Cas concret : Spiffy AI

• Ryan présente Spiffy AI comme une entreprise prometteuse dans son portefeuille, spécialisée dans la personnalisation des expériences client grâce à son expertise en IA.

L'impact des modèles de langage sur l'investissement

Introduction aux modèles de langage

• Les modèles de langage sont présentés comme une solution moderne pour résoudre des problèmes liés à la vitesse, au prix, au risque et à la couverture, plutôt que comme une simple technologie d'IA.

• Bien que l'entreprise discutée ne soit pas qualifiée d'entreprise d'IA, elle ne pourrait pas exister sans l'utilisation de l'IA.

Investissements dans les entreprises de modèles

• L'intervenant souligne qu'ils n'ont pas investi dans des entreprises qui construisent leurs propres modèles personnalisés, préférant se concentrer sur d'autres domaines.

• La tendance actuelle suggère qu'il n'y aura que quelques grands acteurs dans le domaine des modèles de langage en raison des coûts élevés et du besoin en GPU.

Exemples d'investissements réussis

• L'intervenante partage son expérience avec le secteur de la transition énergétique et son intersection avec l'IA, un domaine très attractif pour les investisseurs.

• Elle mentionne avoir réalisé plusieurs investissements dans ce secteur, notamment une entreprise utilisant l'apprentissage par renforcement pour traiter les eaux usées et potables.

Innovations dans le traitement de l'eau

• Une entreprise stealth utilise des techniques avancées pour améliorer le traitement de l'eau tout en réduisant les dépenses énergétiques.

• Ces scientifiques motivés par des enjeux environnementaux cherchent à rendre le traitement de l'eau plus efficace face aux nombreux défis actuels.

Perspectives futures et questions ouvertes

• L'intervenante évoque comment l'IA pourrait transformer divers secteurs industriels jusqu'alors inaccessibles.

• Un participant pose une question sur la distinction entre technologies fondamentales et technologies accessoires lors des décisions d'investissement.

Discussion sur les technologies de langage et l'architecture AI

Évaluation des outils et des entreprises

• Les entreprises qui se concentrent sur le prototypage d'outils, comme celles dans le domaine des "rappers", sont souvent efficaces mais ne passent pas l'écran initial d'évaluation.

• LangChain est mentionné comme un exemple de "rapper" qui a bien réussi, soulignant la nécessité d'expérimenter rapidement avant de passer à la production.

Architecture Transformer et avenir

• Il est suggéré que considérer les Transformers comme l'architecture finale serait une erreur significative pour ceux qui réfléchissent à l'intelligence artificielle.

• L'avenir pourrait impliquer des investissements dans des architectures nouvelles ou améliorées, plutôt que simplement dans le développement de nouveaux modèles Transformer.

Importance de l'expertise sectorielle

• La définition du terme "rapper" peut varier ; certaines entreprises utilisent des modèles existants tout en apportant une valeur ajoutée grâce à leur expertise sectorielle.

• Un exemple concret est Lexion, une entreprise investie dans le secteur juridique, qui utilise une technologie sophistiquée sans construire un modèle depuis zéro.

Réflexions finales sur les principes d'investissement