L'IA crée un nouveau type de startup : la licorne unipersonnelle

Modèle licorne à 1 membre

Une startup licorne est un terme utilisé pour désigner les startups valorisées à plus d'un milliard de dollars. Le terme « startup licorne » a été utilisé pour la première fois par Aileen Lee, cofondatrice du fonds d’investissement Cowboy Ventures, dans un article publié sur TechCrunch en 2013.

Aileen Lee a voulu utiliser le terme « licorne » pour décrire la nature du groupe de startups technologiques valorisées à plus d’un milliard de dollars et fondées aux États-Unis après 2003. Au moment de la publication, seules 39 entreprises avaient été identifiées comme répondant à ces critères. Actuellement, les startups licornes qui atteignent une valorisation de 1 milliard de dollars en 10 ans ne représentent que 0,07 % de toutes les startups.

La licorne est une créature mythique associée à la rareté. (Illustration : KT)

Par le passé, la création d’une startup licorne – une entreprise d’un milliard de dollars – nécessitait une équipe immense et talentueuse et des millions de dollars de capital-risque. Mais un grand changement est à venir grâce aux applications d’intelligence artificielle (IA).

Grâce aux progrès des systèmes d’agents d’IA, OpenAI permet aux fondateurs individuels de réaliser ce qui nécessitait auparavant les efforts collectifs d’une équipe de collaborateurs.

Le PDG d’OpenAI, Sam Altman, pense souvent au moment où un fondateur dirige une entreprise qui atteint une valorisation d’un milliard de dollars sans embaucher un seul employé.

« Mes amis et moi, PDG de la tech, parions qu'un jour, quelqu'un possédera une entreprise d'un milliard de dollars avec lui-même comme seul employé. Une chose qui était et est toujours inimaginable sans l'IA », a déclaré Sam Altman.

Il est facile de voir comment l’IA peut automatiser de nombreux processus qui nécessitaient auparavant davantage de travailleurs humains, a déclaré Alex Gurevich, directeur général de Javelin Venture Partners. L’avantage inhérent d’une startup par rapport à une entreprise traditionnelle est d’avancer plus vite, d’expérimenter plus vite et de prendre des décisions basées sur les données.

L'IA « partage » le travail

Les niveaux d'agent d'OpenAI classent les systèmes d'IA en fonction de leur autonomie et de leurs capacités de prise de décision. Au niveau de base (niveau 1-2), les agents effectuent des tâches restreintes : rédiger des e-mails, générer des extraits de code ou résumer des documents. Au niveau 3, ils gèrent des flux de travail en plusieurs étapes, comme l'optimisation des campagnes publicitaires ou la gestion des canaux de support client.

Aux niveaux 4-5, les agents d’IA évoluent vers des partenaires stratégiques, capables de superviser des départements ou même des organisations entières, en équilibrant les budgets, en négociant des contrats et en prenant des décisions à fort impact.

Bien que les outils d’IA actuels oscillent entre les niveaux 2 et 3, leur trajectoire est claire. On prévoit que d’ici 2028, 33 % des applications logicielles d’entreprise contiendront des agents d’IA, permettant de prendre 15 % des décisions de travail quotidiennes de manière autonome. Ces systèmes non seulement rationalisent le travail, mais compressent également les hiérarchies organisationnelles dans une interface unique.

Illustration : KT

AI devient co-fondateur

Autrefois, les grandes startups disposaient d'équipes spécialisées pour le codage, la conception, le marketing, les opérations... Mais aujourd'hui, un seul fondateur peut faire bien plus grâce au puissant support de l'IA.

Les agents cryptographiques peuvent être utilisés pour élaborer des plans d’affaires en très peu de temps. Un ingénieur full-stack, guidé par des programmeurs d'IA comme Github Co-Pilot, peut concevoir et déployer des prototypes fonctionnels à une vitesse sans précédent.

L’IA générative peut être utilisée pour créer du contenu instantané. Des outils comme MidJourney et Runway ML créent des publicités sur les réseaux sociaux, des vidéos UGC et des ressources de marque en quelques minutes.

Les flux de travail alimentés par de grands modèles linguistiques (LLM) peuvent gérer le support client, le référencement et le marketing par e-mail. Des plateformes comme Claude 3 ou Gemini Advanced élaborent des campagnes personnalisées, analysent les sentiments et répondent aux requêtes des utilisateurs.

Tendances de la révolution de l'IA

Les trois tendances clés qui domineront probablement la révolution de l’IA dans les startups sont :

Démocratisation de l’infrastructure de l’IA : les plateformes cloud (AWS, Google Cloud, Azure) et les modèles open source (DeepSeek R1, Llama 3, Mistral) ont réduit le coût du déploiement de l’IA.

Systèmes de raisonnement auto-améliorants : des modèles comme O1 d'OpenAI ou DeepSeek R1 permettent aux agents d'IA d'améliorer progressivement leurs performances en analysant les résultats passés et en ajustant les stratégies à l'aide d'une architecture Mix of Experts (MoE). Ces modèles interagiront sur des sous-ensembles spécialisés de leurs réseaux pour gérer efficacement des tâches complexes telles que les mathématiques avancées et le cryptage.

Collaboration des agents : les agents IA peuvent désormais déléguer des tâches entre eux. Un agent de codage peut créer une fonctionnalité, la transmettre à un agent de test pour l'assurance qualité, puis notifier un agent de déploiement pour la mettre en ligne, le tout sans surveillance humaine.

Avertissement sur les inconvénients

L’essor des licornes unipersonnelles soulève un certain nombre de questions à prendre en compte :

• Responsabilité : Qui est responsable lorsqu’un agent IA commet une erreur dans un outil de transcription médicale ou un algorithme d’embauche ?

• Discrimination : les agents formés sur des données biaisées feront-ils preuve de discrimination s’ils ne sont pas rigoureusement audités ?

• Déplacement : si l’IA permet aux fondateurs individuels de remplacer les PME traditionnelles, comment allons-nous recycler les travailleurs déplacés ?

Les cadres juridiques actuels n’ont pas encore suivi le développement rapide de l’IA. La loi européenne sur l’IA et le décret de l’ancien président américain Joe Biden sur l’intelligence artificielle (décret 14110) ont été des premières étapes, mais les normes mondiales pour l’IA doivent encore être codifiées.