Evaluer un business en IA. (épisode 5) 

Les données sont essentielles lorsqu'il s'agit d'évaluer une startup d'IA. Si une startup d'IA n'utilise rien d'autre que des données en open-source, d'autres personnes utilisant des algorithmes similaires arriveront à des conclusions similaires. En tant que tel, il deviendra très compliqué de protéger une position sur le marché si d'autres peuvent rapidement avoir accès à un ensemble de données similaire, encore plus si une startup d'IA s'appuie fortement sur des modèles pré-entraînés.

Cependant, si une entreprise dispose de données exclusives qui améliorent la précision et la vitesse d'un algorithme, elle renforcera son avantage concurrentiel à long terme. Une startup d'IA qui peut démontrer qu'elle dispose d'un ensemble unique de données propriétaires (par exemple, un ensemble unique de données de dossiers médicaux) qui aide à obtenir des résultats plus précis en utilisant l'IA devrait avoir plus de valeur qu'une startup utilisant des données publiques.
La manière dont une startup d'IA collecte les données en dira long aux investisseurs sur son ingéniosité entrepreneuriale. L'existence de boucles de rétroaction (feedback loops) dans le produit/service doit également être considérée comme un élément positif.
● Une startup d'IA doit être consciente des problèmes d'acquisition de données dus aux silos de données (souvent le cas dans le secteur de la santé), aux données fragmentées, et le manque de données doit être considéré comme un bon signe. Un silo de données est une collection d'informations dans une organisation qui est isolée et non accessible par d'autres parties de l'organisation.
Mind AI est un exemple intéressant de startup IA dans le domaine de la santé. Cette startup utilise la blockchain et la crypto-monnaie pour motiver des millions de membres du public à fournir des informations de toutes sortes, y compris des données de santé, à notre moteur de raisonnement, ce qui nous donne une énorme avance dans l'éducation de notre moteur par rapport au travail avec des ensembles de données existants.
● Données ouvertes : Des données qui peuvent être librement utilisées, partagées et construites par n'importe qui, n'importe où et dans n'importe quel but (par exemple, la plateforme ouverte des données publiques françaises).
● Données propriétaires : Les données qui sont détenues et contrôlées par un individu, une organisation ou un groupe.

Les investisseurs peuvent trouver un exemple parfait de stratégie de données propriétaires dans Mapillary. Depuis sa création, Mapillary a collecté plus d'un milliard d'images haute résolution de villes du monde entier. Avant d'être rachetée par Facebook, Mapillary s'était associée à la plateforme d'IA d'Amazon pour extraire des informations des images par vision par ordinateur (un sous-domaine de l'IA). Mapillary ne disposait pas d'une application d'IA très avancée ni d'une feuille de route très prometteuse pour tirer profit de ses données, ce qui aurait dû entraver sa capacité de croissance. Mais ses données et ses services pourraient s'avérer être un excellent complément à un écosystème plus large de logiciels d'IA, tel que Facebook.

Solutions : 

Les startups d'IA qui s'appuient uniquement sur les données ouvertes ne peuvent pas prétendre que leur force provient des données. Dans le même temps, les startups d'IA ne doivent pas tout miser sur les données propriétaires pour construire une position défensive sur le marché. Les données constituent rarement une barrière à l’entrée suffisamment solide.

Il ne faut pas non plus sous-estimer l'excellence de l'interface utilisateur.
Nous recommandons vivement aux investisseurs de prêter attention aux startups qui ont développé une UX qui s'adapte au type de données nécessaires pour améliorer les performances de l'algorithme.
Par exemple, si dans votre stratégie d'acquisition de données, vous avez besoin d'informations spécifiques sur l'utilisateur (âge, opinion, etc.) pour améliorer votre système de recommandation, vous pourriez vous assurer que ce champ est bien positionné sur votre site web. Enfin, les effets de verrouillage de l'utilisateur/des données jouent également un rôle crucial (plus les utilisateurs apportent leurs propres données au produit, moins ils sont susceptibles d'en changer).

Spotify est un exemple d'effets de verrouillage utilisant l'IA. Lorsqu'un utilisateur crée un grand nombre de listes de lecture grâce aux suggestions de l'IA, le temps investi est un coût irrécupérable car ces listes ne peuvent pas être transférées vers un autre fournisseur de musique. Plus vous écoutez en utilisant Spotify, plus ils vous connaissent et créent un système personnalisé que l'utilisateur ne peut pas transférer à un autre fournisseur de musique.

Enfin, les investisseurs doivent rechercher des équipes dotées d'une gestion agile des données qui leur permet de stocker, d'accéder et d'analyser efficacement les données. En plus d'une bonne gestion des données, les startups d'IA devraient utiliser la gestion agile des données pour fournir une livraison précoce et continue au client, des délais de livraison courts, des communications quotidiennes en face à face entre tous les membres de l'équipe, des approches simples de la conception qui minimisent le travail, et des évaluations régulières sur la façon dont une équipe peut devenir plus efficace.

La donnée n’étant pas une protection suffisante contre la concurrence, nous recommandons de mettre en place des mécaniques de croissance.

Des éléments tels que des partenariats uniques, une excellente stratégie de mise sur le marché et la bonne séduction de talents s'avéreront également essentiels. Ce sont des mécaniques à mettre en place rapidement comme avantage concurrentiel.

Il existe de nombreuses techniques d'acquisition de données, comme les partenariats avec des institutions riches en données, le travail manuel, le développement de side-project, la mise à contribution de l’utilisateur via une tactique, la licence pour les données de tiers, l'achat de données ou encore l'acquisition de business.

Ce sont des process et des mécaniques internes qui fonctionnent particulièrement bien et que nous mettons en place avec nos clients chez CatapulZ.