Les investisseurs en capital-risque s’accordent sur un point : les startups en intelligence artificielle nécessitent une approche d’investissement différente des précédentes révolutions technologiques.
Selon Aileen Lee, fondatrice et associée directrice de Cowboy Ventures, les règles d’investissement ont considérablement évolué avec certaines entreprises d’IA passant de zéro à 100 millions de dollars de revenus en une seule année. Elle souligne que les investisseurs en série A ne recherchent pas seulement une croissance rapide du chiffre d’affaires, mais évaluent également des critères tels que la génération de données par la startup, la solidité de son avantage concurrentiel, les réalisations passées des fondateurs et la profondeur technique du produit.
Jon McNeill, co-fondateur et PDG de DVx Ventures, constate que même les startups qui atteignent rapidement 5 millions de dollars de revenus rencontrent des difficultés à obtenir un financement ultérieur. Il souligne que les investisseurs en série A appliquent désormais des normes rigoureuses aux startups de la phase d’amorçage, ce qui les oblige à se concentrer sur la capacité des startups à attirer et fidéliser les clients.
Steve Jang, fondateur et associé directeur de Kindred Ventures, ne partage pas l’opinion selon laquelle une stratégie de commercialisation forte est plus importante pour les investisseurs. Il estime qu’il est essentiel d’avoir à la fois une technologie solide et une excellente stratégie de vente et de marketing.
Les intervenants s’accordent sur le fait que malgré la pression pour une croissance rapide et un développement produit accéléré, l’industrie de l’IA en est encore à ses débuts. Il reste donc des opportunités pour les startups de dépasser les leaders perçus, qu’il s’agisse de sociétés établies depuis des décennies ou de nouveaux arrivants.
En résumé, les startups en IA doivent se concentrer sur la génération continue de nouvelles fonctionnalités et mises à jour pour rester compétitives dans un secteur en pleine évolution. L’importance de combiner une technologie de qualité avec une stratégie de commercialisation efficace est cruciale pour attirer des investisseurs et réussir dans le domaine de l’intelligence artificielle.