Start-up : Les 3 piliers d’une stratégie d’Intelligence Artificielle réussie

Stratégie Intelligence Artificielle

 

“L’intelligence artificielle se définit comme le contraire de la bêtise naturelle”, disait Woody Allen dans son style caractéristique. Au-delà du bon mot, c’est une mise en garde salutaire pour les entrepreneurs qui souhaitent – légitimement – faire le grand saut. L’étude « Boostez votre QIA : transformez votre entreprise grâce à l’IA » présentée au G20 des jeunes entrepreneurs (représenté en France par Citizen Entrepreneurs) à Berlin , montre que les entreprises les plus avancées sur le sujet ont vu leur valeur augmenter deux fois plus vite que les autres entreprises depuis 2013. Si l’IA s’impose donc comme un des grands leviers de croissance et de transformation des années à venir, elle demande une approche pleine de discernement, technologique bien sûr, mais également humaine et data-centrée. Ces 3 piliers constituent en effet la colonne vertébrale de toute stratégie de ceux qui souhaitent prendre l’IA à bras le corps.

1/ Technologies : Adopter une stratégie basée sur les plateformes

L’enjeu technologique principal pour les entrepreneurs concernant l’intelligence artificielle tient à la combinaison entre innovation interne et collaborations extérieures. Un certain nombre de plateformes affichent une avance considérable qu’il est souvent judicieux de mettre à profit dans un projet entrepreneurial :

  • Plateformes de talents : Des spécialistes tels que Gigster permettent d’accéder rapidement à l’état de l’art de l’IA en faisant travailler les meilleurs experts du secteur.
  • Plateformes de Machine Learning : Les géants du cloud, Amazon et Microsoft en tête, proposent des plateformes incontournables.
  • Assistants virtuels : Alexa, Home et Cortana, produits respectifs d’Amazon, Google et Microsoft sont très implantés et permettent aux jeunes entrepreneurs de venir greffer leurs services à une colonne vertébrale solide.

Si les plateformes GAFA sont incontournables (voir l’essai « L’Avenir de notre liberté » par J-H. Lorenzi et M. Berrebi), la technologie reste l’atout majeur de bon nombre de jeunes entreprises qui privilégient souvent les logiques de collaboration. Appear2media, jeune société allemande spécialisée dans la réalité augmentée, offre un bon exemple. La start-up propose une application destinée aux médias qui permet de visualiser en 3D des éléments imprimés sur papier. Au-delà de cette technologie propriétaire, elle s’est associée à Datanomiq, expert allemand de la datascience afin de traiter les données en temps réel. Une manière de contrôler toute la chaîne de valeur, du service initial aux données d’usages.

2/ Data : Capturer les données… et les partenaires !

Pour un entrepreneur, l’enjeu de la propriété des données est un casse-tête. Alors que l’accès aux données pertinentes est le carburant de l’intelligence artificielle, ces dernières sont bien souvent accaparées par les grandes plateformes. Cependant, entre automatisation de la collecte et mise en place de stratégies open-data avec des partenaires, les entrepreneurs ne sont pas démunis. Par ailleurs, Facebook et Twitter mettent à disposition leurs données clients anonymisées à travers des API.

BourseDesCredits et Malong sont deux exemples d’entreprises qui ont réussi à mettre en place une stratégie autour de la data :

  • BourseDesCredits, une jeune entreprise française, a adopté une logique de plateforme pour proposer des simulations de crédit. Le modèle est basé sur la génération et le traitement par IA de données consommateurs. Une solution construite en interne, avec le concours de data-scientists et d’experts des bases de données.
  • Dans un fonctionnement hybride, entre collecte automatisée et partenariat, Malong offre un exemple pertinent. L’entreprise chinoise développe une technologie de reconnaissance de produits qui utilise le deep learning. Elle permet de “scanner” les tendances vestimentaires dans le monde entier afin d’anticiper les besoins de production. Pour accéder aux données, Malong s’appuie à la fois sur des systèmes de collecte propres et sur un partenariat avec le China Textile Innovation Center

3/ Talents : Multiplier les connections avec les freelances et les universitaires

Le déficit de profils qualifiés dans le domaine de l’intelligence artificielle est bien souvent la première barrière pour les entreprises. Incapables de proposer les salaires en vigueur chez les géants du secteur, les jeunes entrepreneurs peuvent néanmoins s’appuyer sur un pool de travailleurs freelance en expansion constante et multiplier les liens avec le milieu universitaire. C’est le cas de Lyra, qui s’est associé au professeur Alan Pears, de l’université australienne RMIT pour construire son calculateur d’empreinte carbone en temps réel. Quant à LogoGrab, start-up spécialisée dans la reconnaissance d’image, elle s’est relocalisée à Dublin pour profiter de la concentration exceptionnelle de data scientists et développeurs freelance au sein de la capitale irlandaise.

Au-delà de la compétence centrale de la programmation, les sciences sociales et le management demandent également une adaptation. Faute de techniciens, les entrepreneurs doivent se former à l’utilisation de l’intelligence artificielle, en comprendre les tenants et les aboutissants et s’associer aux meilleurs dans des logiques d’écosystème et de collaboration hommes/machines incontournables. A ce titre, Stitch Fix a bien compris comment coupler compétences humaines et intelligence artificielle. La startup associe en effet de l’IA et des stylistes en chair et en os pour envoyer une sélection de vêtements bien choisis à ses clients qui peuvent ensuite les refuser ou les conserver…

Il est rare qu’une start-up combine technologie, data et talents de façon optimale en interne ; il est donc essentiel de s’ouvrir aux collaborations externes afin de réussir. L’IA. L’innovation collaborative n’est pas sans écueils, mais les opportunités de croissance exponentielle sont à saisir maintenant, alors que le marché est encore relativement immature mais déjà en croissance forte.