Pourquoi les Startups AI Grand Public Manquent de Durabilité

Imaginez lancer une application révolutionnaire basée sur l’intelligence artificielle, qui séduit des millions d’utilisateurs en quelques mois, pour la voir ensuite reléguée aux oubliettes par l’arrivée d’un modèle plus puissant ouvert par un géant tech. C’est la réalité cruelle que vivent aujourd’hui de nombreuses startups dans le domaine de l’IA grand public. Trois ans après l’explosion de ChatGPT, le secteur reste dominé par les ventes aux entreprises, tandis que les produits destinés aux consommateurs peinent à trouver une pérennité.

Cette situation interpelle : pourquoi, malgré l’engouement massif pour les outils comme les grands modèles de langage, les applications spécialisées pour le grand public ne décollent-elles pas durablement ? Des investisseurs de renom ont récemment partagé leur analyse lors d’un événement dédié au venture capital.

Les Limites Actuelles des Startups AI Grand Public

Le boom de l’IA générative a débuté il y a maintenant trois années, marqué par l’arrivée tonitruante de technologies capables de créer du texte, des images, des vidéos ou de la musique sur simple demande. Pourtant, la monétisation reste majoritairement orientée vers le B2B. Les consommateurs adoptent volontiers les outils généralistes, mais les applications niches, censées transformer notre quotidien, disparaissent souvent aussi vite qu’elles sont apparues.

Chi-Hua Chien, cofondateur et managing partner chez Goodwater Capital, compare cette phase à l’époque des premières applications iPhone. Au lancement du smartphone d’Apple en 2008, des apps simples comme des lampes de poche ont connu un succès fulgurant, avant d’être intégrées nativement au système d’exploitation.

Cette analogie avec les débuts du mobile est parlante. Il a fallu plusieurs années pour que la plateforme se stabilise et permette l’émergence d’applications iconiques comme Uber ou Airbnb. Selon Chien, nous serions aujourd’hui à l’équivalent de la période 2009-2010 pour l’IA : sur le point de voir naître de véritables géants grand public.

Un Marché Encore Instable et Concurrentiel

L’instabilité technologique est l’un des principaux freins. Les progrès sont si rapides que les modèles open source ou ceux des grands acteurs écrasent rapidement les innovations des startups. Une application de génération vidéo peut être leader un trimestre, pour devenir obsolète le suivant face à un nouveau modèle plus performant et gratuit.

Elizabeth Weil, fondatrice et partner chez Scribble Ventures, décrit cette phase comme un awkward teenage middle ground – un adolescence maladroite où les produits ne sont ni assez matures ni assez différenciés pour s’imposer durablement.

• Avancées rapides des modèles open source qui démocratisent les fonctionnalités premium.
• Parité technologique atteinte par des acteurs comme Google Gemini face à ChatGPT.
• Difficulté à créer une moat défensive autour d’une application spécifique.
• Manque de stabilisation de la plateforme IA sous-jacente.

Ces éléments expliquent pourquoi tant de startups, malgré des levées de fonds impressionnantes, ne parviennent pas à convertir l’engouement initial en revenus récurrents.

Le Smartphone : Un Support Limité pour l’IA de Demain

Autre obstacle majeur : le smartphone lui-même. Chi-Hua Chien souligne que cet appareil, que nous consultons des centaines de fois par jour, ne capte qu’une infime partie de notre expérience visuelle et contextuelle – environ 3 à 5 %.

Pour exploiter pleinement les capacités de l’IA, il faudrait un dispositif plus ambient, capable de percevoir en continu notre environnement et nos besoins. Elizabeth Weil va plus loin en affirmant que dans cinq ans, nous ne construirons plus principalement pour l’iPhone tel que nous le connaissons.

Le marché fourmille déjà d’initiatives pour inventer le prochain form factor. Des projets ambitieux comme celui d’OpenAI avec Jony Ive visent un appareil sans écran, tandis que Meta mise sur des lunettes connectées ou des bracelets gestuels. Des startups tentent le pin, le pendentif ou la bague intelligente, souvent avec des résultats mitigés pour l’instant.

Les Promesses d’Applications Indépendantes du Hardware

Tous les espoirs ne reposent pas sur de nouveaux gadgets. Certains cas d’usage pourraient s’imposer directement sur nos smartphones actuels. Chi-Hua Chien évoque ainsi l’idée d’un conseiller financier personnel IA, ultra-personnalisé et adapté aux besoins spécifiques de chaque utilisateur.

Elizabeth Weil, de son côté, parie sur un tuteur toujours actif, capable d’accompagner l’apprentissage de manière continue et individualisée. Ces applications pourraient devenir ubiquitaires sans nécessiter de révolution hardware.

• Conseiller financier IA : analyse des dépenses, conseils d’investissement personnalisés, alertes en temps réel.
• Tuteur éducatif permanent : adaptation au rythme de l’apprenant, explications contextuelles, exercices sur mesure.
• Assistant santé et bien-être : suivi des habitudes, recommandations nutritionnelles, détection précoce de problèmes.

Ces idées montrent que l’innovation peut aussi venir du logiciel, en exploitant mieux les données déjà disponibles sur nos appareils.

Les Pièges des Nouveaux Réseaux Sociaux IA

Parmi les tendances actuelles, les réseaux sociaux entièrement basés sur l’IA suscitent un scepticisme marqué chez ces investisseurs. Plusieurs startups en stealth mode développent des plateformes où des milliers de bots interagissent avec le contenu de l’utilisateur.

Chi-Hua Chien y voit un risque fondamental : transformer l’expérience sociale en un jeu solo. L’attrait des réseaux traditionnels réside justement dans l’interaction avec de vrais humains.

Cette critique met en lumière un défi plus large : l’IA doit compléter l’expérience humaine plutôt que la remplacer artificiellement. Les applications qui réussiront seront probablement celles qui facilitent des interactions authentiques ou qui apportent une valeur indiscutable dans des domaines précis.

Perspectives pour les Investisseurs et Entrepreneurs

Malgré ces défis, l’optimisme reste de mise. Les venture capitalists comme Chien et Weil perçoivent les signes d’une maturation imminente. La parité entre les grands modèles, la multiplication des expérimentations hardware et l’émergence de cas d’usage concrets annoncent une nouvelle vague.

Pour les entrepreneurs, la leçon est claire : il faut viser la différenciation durable plutôt que l’effet wow temporaire. Construire autour d’une donnée propriétaire, d’une expertise verticale ou d’une intégration hardware-software unique pourrait constituer une barrière à l’entrée efficace.

Ce tableau résume bien la transition en cours. Les startups qui sauront naviguer cette période de turbulence pourraient devenir les leaders de demain.

Conclusion : Vers une Maturité Inévitable

Le chemin vers des produits IA grand public durables est semé d’embûches, mais les signaux d’une accélération sont là. Comme pour le mobile il y a quinze ans, il faut accepter une phase d’expérimentation chaotique avant l’émergence de standards et de leaders incontestés.

Les investisseurs restent attentifs, prêts à soutenir les projets qui démontrent une vision à long terme plutôt qu’un simple effet de mode. Pour les consommateurs, cela signifie que les véritables révolutions IA dans notre quotidien ne sont peut-être qu’à quelques années.

En attendant, la prudence des venture capitalists rappelle une vérité essentielle : l’innovation technologique ne suffit pas. Il faut aussi une exécution impeccable, une compréhension profonde des besoins humains et, souvent, un peu de patience pour laisser la plateforme murir.

Le secteur de l’IA grand public est en pleine adolescence. Bientôt, il entrera dans l’âge adulte – et changera probablement notre rapport au numérique de manière irréversible.

Steven Soarez

Passionné et dévoué, j'explore sans cesse les nouvelles frontières de l'information et de la technologie. Pour explorer les options de sponsoring, contactez-nous.

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