Comment obtenir un financement pour les startups d'IA

Après avoir travaillé avec plusieurs VC et startups, j'ai remarqué que les startups qui réussissent ont généralement les mêmes caractéristiques. C’est pourquoi j’ai décidé d’écrire un article qui pourrait aider les entrepreneurs à comprendre ce qui peut faire qu’un startup en IA attire l’investisseur. Comme toujours et plus particulièrement ici, les résultats détaillés ci-dessous sont issus de ma propre expérience.

Le principal défi des startups d’IA est de prouver aux investisseurs l’évolutivité de leur modèle commercial.

Au fil des ans, j’ai remarqué que certains produits grand public fonctionnant avec l’automatisation utilisaient aléatoirement / facilement le terme IA dans leur communication alors qu’ils utilisaient uniquement l’analyse de données pour automatiser des tâches à faible valeur ajoutée. Dans de tels cas, la technologie ne devient pas plus intelligente au fil du temps. Les dirigeants de projets d’IA qui recherchent des financements doivent être prêts à faire face aux difficultés techniques des investisseurs dès qu’ils mentionnent le terme…

Ces sociétés jettent souvent le mot algorithme en le liant à l'IA. Un seul algorithme qui conduit à certains résultats n'implique ni ne légitime l'existence d'IA.

La source

La plupart des startups d'intelligence artificielle que j'ai rencontrées ont dû faire beaucoup de recherche et développement avant même de pouvoir expédier un véritable produit d'IA.

Il est fréquent de voir des startups construire une V1 de leur produit sans réelle intelligence artificielle. Elles utilisent plutôt une combinaison d'algorithmes traditionnels et de tâches à propulsion humaine. Bien sûr, c’est une bonne idée de collecter des données et d’obtenir un réel retour des clients, mais cela est limité du point de vue du modèle commercial. Cependant, vous devrez développer une «vraie» AI V2 à un moment donné. Ce moment où vous passez réellement de V1 à V2 est vraiment délicat car cela pourrait avoir un impact sur votre structure et vos clients.

En effet, vous ne pouvez pas évoluer avec une stratégie «humain dans la boucle».

Bien entendu, l'objectif est d'améliorer l'exactitude de l'IA et de remplacer progressivement la plupart des personnes impliquées, mais la réalité est que la chronologie est hautement imprévisible et dépend clairement de facteurs externes.

À mon avis, un "bon" démarrage prêt à attirer des financements clôturera probablement un investissement en Serie A avec deux pilotes payés et des indications préliminaires indiquant que les clients sont prêts à payer une fois que le produit sera épuisé. Tandis que pour les investissements de la série B, ils auront souvent pensé que leur produit correspondait au marché, mais souffraient néanmoins d'une solution de mise au marché immature.

Une approche marketing et commerciale forte

Les investisseurs accordent beaucoup d’attention aux équipes, notamment diverses, qui peuvent relever tous les défis du démarrage et de la montée en puissance d’une entreprise d’IA. Construire une solution d'IA fantastique est une chose, mais trouver des moyens de la monétiser efficacement en est une autre. Le succès d’une start-up à l’échelle, la distribution, la communication et la vente comptent autant que la technologie.

Une bonne startup en IA comptera également sur l'expérience de professionnels des ventes et du marketing pour éduquer le marché grâce à une stratégie de contenu solide.

Les ventes et le marketing sont souvent négligés dans les startups de l'IA à forte technicité, pourtant indispensables à la réussite.

Il est impossible de sous-estimer la difficulté de vendre votre solution. La plupart du temps (en B2C), les gens n'ont aucune idée de ce qu'est l'IA et pourquoi ils devraient l'utiliser. De plus, lorsqu'il s'agit de vendre une solution d'IA à une grande entreprise, les décideurs ne se soucient pas vraiment de savoir s'il s'agit d'IA ou non. Au lieu de cela, ils sont beaucoup plus axés sur la valeur ajoutée de votre solution, sur la possibilité de l'industrialiser efficacement et sur la facilité de son implémentation et de son exécution.

Les investisseurs professionnels aiment également être témoins des premiers signaux indiquant qu’il existera un moyen efficace de distribuer le produit / la solution (ratio ACV / CAC à l’échelle).

J'ai remarqué que les équipes de démarrage homogènes, en particulier composées principalement de spécialistes de l'IA, sans expérience spécifique du secteur ou de démarrage, ont tendance à échouer plus souvent. Construire et développer une entreprise nécessite davantage que des compétences en informatique…

Problèmes réels

Avant de développer une solution d'intelligence artificielle, vous devez vous assurer que les futurs clients potentiels suscitent un vif intérêt et qu'ils sont validés. Vous devez vous assurer que votre solution résoudra un important problème pour un public / marché cible bien défini et suffisamment important.

Validation client: évalue la stabilité, la satisfaction et l'adoption d'un produit technologique avant son lancement et tout au long de sa maturité en tirant parti des clients réels qui utilisent les produits dans des environnements réels au fil du temps.

L'idée est de prouver que les clients peuvent valider que le produit a la possibilité de fournir un retour sur investissement suffisant pour qu'ils puissent l'essayer ou passer des produits SaaS concurrents, non alimentés par l'IA. Dans le contexte B2C, les gens verront-ils un avantage réel à adopter des solutions basées sur l'IA? La plupart du temps, les solutions d'IA coûtant plus cher que les solutions «traditionnelles», il est essentiel de justifier la différence de prix avec des avantages évidents pour le client.

Concentrez-vous sur les points douloureux et les cas d'utilisation où l'intelligence artificielle peut résoudre des problèmes auparavant non résolus ou s'attaquer aux problèmes existants 10 fois mieux

En général, ce n’est jamais bon signe quand une start-up se vante de l’aspect IA de sa solution alors que le problème qu’elle aide à résoudre n’est pas clair. Les investisseurs ont tendance à investir davantage dans les nouvelles entreprises susceptibles d’apporter des résultats concrets que dans davantage de projets scientifiques.

Vos clients s'attendent à ce que vous compreniez leur métier tout en maîtrisant parfaitement votre solution d'intelligence artificielle. Dans un contexte B2B, votre solution peut être intéressante du point de vue technologique, mais doit encore fournir des résultats opérationnels. Cela ne devrait pas ajouter de complexité aux processus existants, mais s'intégrer facilement à l'architecture des outils de votre client tout en maintenant des coûts de fonctionnement peu élevés.

Ne présumez pas que, du fait de son intelligence artificielle, les entreprises l’achèteront immédiatement.

Les investisseurs semblent apprécier le fait qu'une start-up applique l'IA à un domaine restreint. Résoudre des problèmes d’entreprise nécessite de dépasser les approches techniques étroites, mais aussi de se concentrer sur un domaine et une fonction spécifiques et de les posséder.

Êtes-vous en train de résoudre le bon problème?

La quantité de données nécessaire dépend de l'ampleur du problème. Je vous recommande d'identifier votre domaine avant de commencer à collecter des données. De plus, il est plus logique de développer une solution d'IA pour un problème commercial très précis dans un secteur donné. Cela aidera votre équipe de vente à se concentrer sur les principaux décideurs.

Produit et revenu

Malheureusement, amener les clients à s’engager dans un seul programme pilote n’est pas suffisant pour assurer la viabilité et l’extensibilité de votre entreprise.

  • La source de vos revenus est-elle durable?
  • Aimez-vous les revenus en cours?

En outre, la valeur ajoutée de votre solution d'intelligence artificielle doit être livrée aux clients sous forme de tableaux de bord et / ou d'informations exploitables avec lesquels ils peuvent interagir. L'ajout d'options de personnalisation au résultat de votre solution pourrait ne pas plaire davantage à vos clients ...

Du point de vue de l’investissement, les sociétés de capital-risque s’intéressent aux sociétés susceptibles de devenir un chef de file de la catégorie / du segment et de dominer leur marché.

Verrouillage

J'ai remarqué qu'une excellente approche de l'IA consiste à amener autant d'utilisateurs à contribuer avec leurs propres données au produit. Plus vous le ferez, moins ils risquent de se retourner car ils peuvent constater que le produit s'est amélioré et a été capable de s'adapter à chacune de leurs spécificités.

Fondamentalement, chaque nouvelle donnée étiquetée par un utilisateur augmente le verrouillage de ce client spécifique et augmente la valeur globale du produit. Votre solution / produit devient meilleur pendant et parce que le client l'utilise.

Les sociétés AIaaS sont différentes des sociétés SaaS. En effet, la nature de l'IA crée plusieurs différences avec les modèles commerciaux traditionnels. Le retour sur investissement de AIaaS dépend de nombreux facteurs tels que la quantité de données traitées, la durée et l'utilisation du produit. En conséquence, les investisseurs s’attendent à ce que ces éléments essentiels soient bien planifiés!

LES DONNÉES

Les données constituent peut-être l'aspect le plus important du démarrage d'une IA. En tant que tels, les investisseurs ont tendance à poser les questions suivantes:

- Comment vous sourcez les données?
- Quelle est votre stratégie de données?
- Comptez-vous sur les grandes entreprises pour vous fournir des données?

En ce qui concerne les données, j'ai réalisé que les deux méthodes pouvaient être intéressantes pour une startup, mais les investisseurs préféreraient toujours l'indépendance des données par rapport à…. Le simple fait que vous ayez construit un jeu de données unique est très apprécié et précieux pour un investisseur. Un ensemble de données unique est un véritable atout pour une startup.

En plus d'être uniques, vos ensembles de données doivent bien sûr être pertinents pour le défi à relever.

Un ensemble de données unique empêchera d’autres joueurs disposant de plus de ressources de collecter plus de données plus rapidement et d’améliorer en conséquence les performances de leurs algorithmes. Si vous venez juste de commencer, je vous recommande de trouver des moyens créatifs de créer et d’obtenir des ensembles de données significatifs; essayez de vous associer à des organisations uniques en échange de votre solution d'IA!

Il existe d'autres solutions, telles que des API, des bases de données open source ou privées, que vous pouvez acheter. Comme mentionné précédemment, pourquoi ne pas explorer le potentiel de partenariats mutuellement bénéfiques et de modèles commerciaux innovants (partage des revenus) permettant d'accéder à des données propriétaires difficiles d'accès.

Les investisseurs déterminent également si une entreprise utilise des données statiques ou en évolution rapide. Les algorithmes pour les données en mouvement rapide, telles que les images en temps réel traitées par une voiture autonome, sont souvent beaucoup plus complexes.

Une autre chose importante que j'ai remarquée lors de l'utilisation de VC est qu'il est important que le démarrage démontre une capacité à améliorer continuellement ses performances en fonction du caractère unique de ses données. C'est un avantage considérable lorsque votre startup peut démontrer sa capacité à traiter rapidement les données d'entraînement et à optimiser efficacement ses algorithmes, tandis que les systèmes deviennent plus robustes.

La plupart des investisseurs ont recours à des experts techniques et à des conseillers du secteur qui peuvent déterminer si le démarrage gère correctement l'architecture de données, la collecte, le stockage, l'analyse, etc.

La possibilité de créer et de tirer profit des boucles de rétroaction est également appréciée. En effet, l'intégration étroite des commentaires des utilisateurs dans le produit permet d'obtenir des performances de modèle supérieures et, plus largement, une meilleure expérience du produit.

Plus d'utilisateurs, plus de données, de meilleurs produits

Les investisseurs ont tendance à apprécier particulièrement le fait que l’expérience utilisateur s’adapte au type de données requis pour améliorer les performances de l’algorithme. Cette fonctionnalité est toujours un travail en cours pour la plupart des startups.

Ne vous concentrez pas sur la construction d’une infrastructure d’intelligence artificielle

Enfin, je recommande aux startups de ne pas se focaliser sur l'infrastructure d'IA… Je pense que cela restera un domaine dominé par des entreprises beaucoup plus grandes, telles que Google, Microsoft et Amazon. Si la solution existe déjà… vous bénéficieriez certainement davantage de la construction par-dessus.

Construire une startup de l'IA prend du temps et il est facile de perdre de vue votre client et certaines statistiques de l'entreprise qui sont essentielles pour attirer les VC.