6 novembre 2024
Il n’y a pas que les grandes entreprises ayant accès à de nombreuses données et ressources de calcul qui expérimentent l’intelligence artificielle (IA). Les petites entreprises, et même les entrepreneurs qui ne se sont pas encore lancés, adoptent des outils d’IA et trouvent des moyens inédits et intéressants d’intégrer cette technologie dans leurs modèles de gestion.
Cette année, Gusto a publié un rapport sur la création d’entreprises révélant que plus de 20 % des nouvelles entreprises utilisaient des technologies d’IA générative.1 L’IA générative aide les entrepreneurs à étendre leur portée avant le lancement, une phase pendant laquelle les ressources sont généralement limitées, imposant des limites de temps et de coût sur ce qu’ils peuvent accomplir.
L’entrepreneur Sean Ammirati en a l’habitude. En plus de son rôle de fondateur, il est professeur d’entrepreneuriat et donne des cours de MBA à l’université Carnegie Mellon. Chaque année, ses cours guident les étudiants dans le processus de développement d’une start-up.
Cette année, c’était différent. Ses étudiants avaient une nouvelle technologie dans leur arsenal : l’IA générative. Bien que certains enseignants rechignent à laisser les étudiants rechercher l’aide de ces applications, M. Ammirati l’encourage, reconnaissant les applications puissantes de l’IA générative pour les entrepreneurs.
« Ce qui est intéressant, c’est la vitesse à laquelle les étudiants ont pu progresser et gagner des clients en utilisant des produits relativement robustes en un semestre, par rapport à ce que j’ai connu au cours de mes 13 dernières années de cours », a déclaré M. Ammirati. « Ils font également des choses avec leurs produits qu’il était simplement impossible de faire auparavant.
Certaines de ces start-ups s’essaient à l’IA, mais pas en dilettantes, il s’agit plutôt de start-ups « IA natives » qui se servent de l’IA comme un véritable tremplin pour lancer leur activité.
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En 2023, M. Ammirati a participé au programme GenAI Fellows de Carnegie Mellon, une initiative du Center for Intelligent Business de l’université qui vise à créer un corpus de recherche pour améliorer la compréhension des applications métier de l’IA générative.
Ammirati a rédigé un article sur les applications de l’IA générative pour les entrepreneurs, qui explique comment les outils génératifs peuvent automatiser les tâches de routine et aider les entrepreneurs à se concentrer sur une réflexion stratégique de plus haut niveau. Il compare l’avènement de l’IA générative à celui des technologies cloud et mobiles, qui elles aussi ont redéfini l’entrepreneuriat.
Dans cet article, M. Ammirati soutient que cette technologie peut être bien plus qu’un simple assistant d’IA, une « cofondatrice », pouvant fournir des conseils et des informations. Ce ne sera jamais le décideur final, mais un partenaire utile qui pourra vous aider à trouver des idées, à les valider et à les déployer.
Depuis dix ans, les propriétaires de petites entreprises intègrent des outils d’IA à faible coût pour rationaliser les workflows et exécuter des fonctions de plus haut niveau qui seraient autrement hors de portée. La révolution déclenchée par la sortie de ChatGPT a accéléré cette tendance, permettant même aux entrepreneurs en phase de démarrage n’ayant pas encore un seul employé de remplir un plus large éventail de fonctions métier, à une cadence supérieure.
Comme son nom l’indique, l’un des cas d’utilisation les plus connus de l’IA générative, c’est la génération de contenu. C’est peut-être le moyen le plus simple pour les entrepreneurs d’étendre leur portée avant de recruter des employés pour effectuer ces tâches.
C’est dans les campagnes marketing que la valeur de l’IA est la plus évidente. L’IA peut utiliser le traitement automatique du langage naturel pour rédiger des publications attrayantes sur les réseaux sociaux, des articles de blog optimisés pour le référencement et des textes de sites d’e-commerce, permettant ainsi aux petites entreprises de maintenir une présence en ligne cohérente et professionnelle. Pour les campagnes de marketing par e-mail, l’IA peut créer des lignes d’objet convaincantes, des contenus attrayants et des appels à l’action efficaces pour augmenter les taux d’ouverture et les interactions des clients avec les e-mails.
Elle peut vous aider à rédiger des scripts pour des vidéos, des podcasts ou des webinaires, afin de rendre le marketing multimédia plus accessible aux fondateurs qui n’ont probablement pas cette expertise. Les descriptions des produits Amazon, la rédaction des annonces publicitaires et d’autres tâches fastidieuses peuvent être effectuées en une fraction du temps habituel.
Le marketing n’est pas la seule discipline concernée. Les plans d’affaires, les présentations aux investisseurs, les analyses concurrentielles, les descriptions de poste sur LinkedIn, les documents de politique générale, les supports de formation et d’intégration, la gestion de la relation client (CRM) et les FAQ sont autant de domaines qui peuvent bénéficier des solutions d’IA générative. Les chatbots alimentés par l’IA peuvent également donner un avantage aux start-ups en matière d’expérience client, représentant des économies significatives dans les phases initiales.
En rationalisant ces tâches, vous avez plus de temps à consacrer à des tâches cognitives de plus haut niveau, telles que la recherche et la prise de décision stratégique.
Bien entendu, l’IA générative peut également aider les utilisateurs dans leurs recherches.
L’une des principales difficultés de l’entrepreneuriat, c’est que vous n’êtes pas conscient des choses que vous ignorez. Un grand modèle de langage (LLM) peut être une excellente ressource pour poser des questions difficiles et exploratoires, des questions que l’on pourrait même être gêné de poser. En voici quelques exemples :
« Une réglementation européenne à venir aura-t-elle un impact sur la viabilité de mon offre de produits ? »
« Quel est le volume actuel du marché mondial des alternatives à mon produit ? »
Une mise en garde importante : les entrepreneurs doivent se rappeler que les LLM sont limités à bien des égards et que les hallucinations sont courantes. Pire encore, les LLM sont traditionnellement incapables d’expliquer comment ils sont arrivés à leurs conclusions.
Heureusement, grâce aux récentes avancées en matière d’algorithmes de machine learning (ML), les LLM optimisés par la génération augmentée de récupération (RAG) peuvent extraire des informations en temps réel sur Internet, et les utilisateurs peuvent en vérifier les sources pour en confirmer la véracité.
Il peut être judicieux de considérer les outils alimentés par l’IA comme d’excellentes sources de réflexion et d’informations exploratoires qui vous mettront sur la voie, plutôt que des outils qui vous donneront des réponses définitives ou des recommandations juridiquement valables. Même si ces outils ne sont pas précis à 100 %, ils peuvent aider les fondateurs à voir les problèmes sous un nouvel angle, ou les orienter vers une voie de recherche critique qu’ils n'auraient peut-être pas explorée autrement.
Les fondateurs peuvent poser des questions complexes, comme nous l’avons vu précédemment, et les LLM peuvent fournir du contexte et permettre aux fondateurs de poser de meilleures questions à des spécialistes humains, comme des avocats, des experts en conformité ou des ingénieurs de la chaîne d’approvisionnement.
« Il ne s’agit pas de se contenter de demander à un LLM de vous donner des conseils juridiques puis de poursuivre sans réfléchir », explique M. Ammirati. « Mais si l’IA pouvait prendre un projet de dix heures et le boucler en une, cela représenterait une valeur ajoutée significative pour l’entrepreneur. »
Pour M. Ammirati, l’opportunité la plus intéressante à l’heure actuelle ne réside pas nécessairement dans les modèles de fondation eux-mêmes, mais dans les applications créées sur la base de LLM. Certains pourraient dédaigneusement qualifier ces applications de « wrappers LLM », les considérant comme des LLM reconditionnés, qu’aucune nouvelle capacité notable ne vient améliorer.
Mais les applications peuvent être dédiées à des tâches d’entreprise spécifiques, s’appuyant sur des prompts ou des modèles prédéfinis qui guident le modèle pour produire des sorties plus pertinentes, répondant à des besoins spécifiques. Cela implique souvent l’application de connaissances du domaine.
Ces outils peuvent offrir des interfaces de programmation d’applications (API) simplifiées et des interfaces intuitives. Ainsi, les développeurs peuvent intégrer plus facilement des fonctions LLM dans des applications existantes sans avoir à gérer de configurations complexes : gestion des appels d’API, gestion des jetons ou configuration des paramètres.
Ne cherchez pas plus loin que le rapport de la société de capital-risque Sequoia Capital, publié en octobre 2024, pour confirmer la valeur des applications basées sur des LLM :
« Il y a deux ans, de nombreuses entreprises de la couche applicative étaient tournées en dérision et qualifiées de "simples wrappers construits sur GPT-3". Aujourd’hui, ces wrappers s’avèrent être l’une des seules méthodes fiables pour créer une valeur durable. Les "wrappers" ont évolué pour devenir des "architectures cognitives". »2
M. Ammirati a cofondé une start-up en phase de démarrage dont l’objectif était de proposer un outil de ce type aux entrepreneurs et autres innovateurs.
« J’ai beaucoup travaillé aux côtés d’entreprises dans le cadre du Corporate Startup Lab que je dirigeais à l’université Carnegie Mellon, et je me suis rendu compte que beaucoup de ces groupes de R&D essayaient également de capitaliser sur leurs inventions. »
Growth Signals est un outil destiné aux dirigeants et aux chercheurs qui souhaitent déterminer comment appliquer au mieux les ressources de recherche et développement (R&D). Il utilise l’IA pour analyser le paysage concurrentiel, rédige des synthèses technologiques, guide les sessions de brainstorming et peut même utiliser des agents pour explorer les dernières actualités et les recherches nouvellement publiées.
« Il vous aide à traduire les signaux du marché et les signaux technologiques en concepts méritant d’être explorés. Il vous permet ensuite de gérer et d’affiner ces concepts et d’en effectuer une validation précoce. »
L’innovation ne se limite pas à proposer de nouvelles idées : il s’agit de les proposer en premier. Et si un outil pouvait aider les innovateurs à y parvenir plus rapidement, peut-être que les ressources investies dans ce que l’on appelle un « wrapper LLM » seraient de l’argent bien dépensé.
M. Ammirati cite deux autres start-ups : Cove et Glean qui évoluent dans cet espace. Elles visent toutes deux à pousser l’expérience utilisateur au-delà du chatbot dont nous avons l’habitude lorsque nous interagissons avec des LLM. Au lieu de robots, elles utilisent l’IA pour offrir un espace de travail visuel multidimensionnel conçu sur mesure pour les fonctions courantes de l’entreprise.
C’est une période intéressante pour gérer une petite entreprise. Alors que les entrepreneurs et les innovateurs recherchent les meilleurs outils d’IA pour optimiser les workflows, automatiser les tâches répétitives, faciliter les recherches et gérer les projets et d’autres opérations métier, nous pouvons nous attendre à un afflux de nouveaux produits de type « picks and shovels ». Ces outils donneront aux entrepreneurs l’élan nécessaire pour entrer sur le marché et devenir rentables plus rapidement.
Notes de bas de page
1 « 2024 New Business Formation Report: Entrepreneurship continues to surge as new technologies open the door for a more diverse set of founders », 2 avril 2024.
2 « Generative AI’s Act o1 », Sequoia Capital, 9 octobre 2024.
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