Les Startups d’IA Générative Attirent des Milliards de Dollars

Alors que l’engouement pour l’intelligence artificielle générative ne cesse de croître, les investisseurs en capital-risque continuent de miser gros sur les startups de ce secteur prometteur. Au premier semestre 2024, pas moins de 225 jeunes pousses ont levé un total de 12,3 milliards de dollars selon les données de Crunchbase. Un chiffre impressionnant qui devrait permettre d’égaler, voire de dépasser, les 21,8 milliards investis sur l’ensemble de l’année précédente.

Des tours de table massifs pour les startups en early stage

Parmi les grandes gagnantes de cette ruée vers l’or de l’IA générative, on retrouve sans surprise les startups en early stage. xAI, fondée par Elon Musk, a ainsi levé pas moins de 6 milliards de dollars en mai dernier. De son côté, la chinoise Moonshot AI a récolté 1 milliard en février, tandis que Mistral AI (502,6 millions en juin), Glean (203,2 millions en février) et Cognition (175 millions en avril) ont également tiré leur épingle du jeu.

Les investisseurs semblent parier sur les grosses startups qu’ils considèrent comme ayant de fortes chances de succès, tout en laissant celles dont ils sont moins sûrs dépérir aux stades précoces.

– Chris Metinko, analyste chez Crunchbase

Des défis de taille pour les startups d’IA générative

Malgré ces levées de fonds massives, l’avenir de nombreuses startups d’IA générative – même les mieux financées – reste incertain. Plusieurs obstacles de taille se dressent en effet sur leur chemin :

  • Défis juridiques : les modèles d’IA sont souvent entraînés sur des données protégées par le droit d’auteur. Si certaines startups invoquent le « fair use », il n’est pas certain que les tribunaux trancheront en leur faveur.
  • Accès aux données d’entraînement : alors que le web s’épuise en données de qualité et que de plus en plus de créateurs bloquent le scraping, obtenir des données devient plus difficile et coûteux. Selon une analyse, le marché des données d’entraînement pour l’IA devrait passer de 2,5 à 30 milliards de dollars d’ici 10 ans.
  • Coût d’entraînement des modèles : entraîner des modèles d’IA à grande échelle représente un investissement initial substantiel. GPT-4 d’OpenAI aurait ainsi coûté 78 millions de dollars, et Google Gemini 191 millions.

Une rentabilité encore lointaine

Sans surprise étant donné ces défis, peu de startups d’IA générative sont aujourd’hui rentables – pas même les mastodontes comme OpenAI et Anthropic. Malgré un chiffre d’affaires estimé à 3,4 milliards de dollars, OpenAI pourrait ainsi perdre jusqu’à 5 milliards cette année selon The Information.

Les investisseurs semblent miser sur le long terme, en particulier les géants de la tech comme Google, Amazon ou Nvidia qui voient dans l’IA générative un pari stratégique. Mais si les startups du secteur ne parviennent pas à surmonter les défis existentiels auxquels elles font face, l’éclatement de la bulle n’est pas à exclure…

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