Les véritables défis auxquels sont confrontés les entrepreneurs de l'IA

Bien que l'intelligence artificielle connaît des avancées remarquables, la transformation de ces innovations techniques en entreprises "scalables" n'est pas si simple. Cette difficulté est encore plus marquée pour les startups deep tech qui développent des solutions d'intelligence artificielle à la fois puissantes et modulables, susceptibles d'être déployées dans de nombreusx secteurs d'activité. Dans cet article, nous explorons les défis auxquels sont confrontés les fondateurs de startups IA, en particulier dans la création d'entreprises deep tech.

Allan Ponnish et Dimitrios Adamos, fondateurs de Cogitat, une startup accompagnée par CDL-Paris

Cette vision clé s'est dégagée de la dernière session du CDL-Paris Artificial Intelligence Stream, qui s'est tenue en décembre 2024 à l'Arboretum, le plus grand campus en bois massif d'Europe, situé près de Paris. Des fondateurs, mentors et experts du monde entier se sont réunis pour aborder une question fondamentale :

“Nous savons que notre technologie d'IA fonctionne, mais qui va payer pour l'utiliser ?”

Le défi d'un trop grand nombre de possibilités

Pour de nombreuses startups IA, le défi n'est pas de prouver que leur technologie fonctionne, mais de trouver où l'appliquer en premier. Cette réflexion a constitué un fil conducteur lors de la dernière session de l'AI Stream du Creative Destruction Lab (CDL-Paris). Nos échanges avec l'équipe dirigeante, les mentors et les entrepreneurs participants ont mis en lumière les défis majeurs que rencontrent les entreprises d'intelligence artificielle au sein du programme.

A clear example comes from Cogitat, a company building foundation models capable of decoding human brainwaves using external EEG sensors. Their groundbreaking technology sits at the intersection of neuroscience and cutting-edge AI, opening up potential applications across multiple industries — from healthcare and defense to consumer technology.

Mais ce large éventail de possibilités crée également un risque critique : un manque de concentration.

« L'IA présente des technologies et des domaines d'application très différents et variés, mais il faut vraiment comprendre à quel marché il faut appliquer cette technologie en premier lieu. »

- Nicole Pereira, CDL-Paris AI Stream Lead

Cette tension stratégique, Allan Ponnish, cofondateur de Cogitat, la connaît bien : « Nous avons adressé un certain nombre de marchés dans le cadre du CDL - les soins de santé, la défense et les technologies grand public sont les trois grands domaines que nous avons explorés. Il nous faut maintenant déterminer quel est est le meilleur point de départ. »

Trouver le "marché idéal"

C'est là que le modèle du Creative Destruction Lab devient inestimable. Le programme invite les fondateurs à relever l'un des défis les plus difficiles de la commercialisation de l'IA : l'identification de leur marché "de tête de pont". Le premier cas d'utilisation dans le monde réel où la technologie peut créer de la valeur, attirer des clients et générer des revenus. 

“Ils disposent d'une technologie, mais ne savent pas encore qui va l'utiliser.” explique Thomas Astebro, professeur à HEC Paris et membre du CDL-Paris. Trouver l'adéquation produit-marché (le product-market fit) dans les startups utilisant l'IA ne consiste pas seulement à créer des fonctionnalités géniales, mais également à comprendre en profondeur les points de douleur des clients, les besoins des utilisateurs et les usages.

Trouver le bon filon : Transformer la technologie de l'IA en entreprise

« Quel est notre marché de tête de pont ? »

« Comment identifier le bon créneau ? »

« Comment savoir si nous avons trouvé le bon profil de client à cibler ? »

Nicole Pereira, qui apporte son expérience en tant que responsable du Stream IA pour le programme CDL-Paris, estime que tout - de la fixation des prix au marketing en passant par la conception des produits - dépend de la résolution de cette énigme. C'est là que de nombreux fondateurs de deep tech AI sont confrontés à leur plus grand défi : passer de la validation de la technologie à la commercialisation.

« Nous savons que notre technologie fonctionne dans de nombreux domaines, mais nous devons maintenant nous concentrer dans lesquels la déployer. »

- Allan Ponnish, Co-fondateur de Cogitat (CDL startup)

Ce processus ne se limite pas à la découverte des clients. Il s'agit de :

• Concevoir un produit que les clients achèteront vraiment
• Élaborer une stratégie go-to-market adaptée à ce premier créneau
• Tester les modèles d'entreprise et les hypothèses de tarification
• Aligner la stratégie de marketing sur les premiers utilisateurs
• Et surtout : rester concentré.

Sans cette clarté, même les modèles d'IA les plus puissants risquent de devenir des solutions technologiques à la recherche d'un problème.

Pourquoi le Creative Destruction Lab est-il important pour les fondateurs d'IA ?

Le stream IA du CDL-Paris existe précisément pour soutenir les fondateurs dans cette transition critique : du laboratoire au marché, de l'innovation au produit. Les mentors du CDL - y compris les anciens entrepreneurs, les scientifiques de l'IA, les investisseurs et les experts de l'industrie - aident les startups à affiner leur proposition de valeur, à tester leurs hypothèses de marché et à définir leur stratégie de commercialisation.

Le CDL étant une organisation à but non lucratif, sans honoraires ni prise de participation, son seul objectif est la réussite de l'entreprise. Pour les fondateurs d'IA qui naviguent entre des possibilités technologiques écrasantes, Creative Destruction Lab offre ce qui est souvent le plus difficile à trouver : une honnêteté brutale, une clarté stratégique et un réseau mondial d'experts prêts à les aider à déchiffrer le code.
 

Prochaine étape : Marseille

Le voyage continue : Fin avril 2025, l'AI Stream CDL-Paris convergera à Marseille au sein du centre TANGRAM, le nouveau hub d'innovation de CMA CGM, pour sa session finale. Là, les entreprises d'IA se tiendront aux côtés des startups des filières Climat, Espace et Informatique de nouvelle génération de CDL pour partager leurs progrès, démontrant non seulement le raffinement technologique, mais aussi la mise en œuvre dans le monde réel.

Parce qu'au-delà des algorithmes, l’intelligence artificielle incarne une ambition bien plus large : bâtir des entreprises ancrées dans le réel, conçues pour apporter des solutions à des problèmes concrets.