La déferlante provoquée par l'arrivée du programme ChatGPT a mis un coup de projecteur sur l'intelligence artificielle dite générative et encore renforcé l'appétit des investisseurs qui ne veulent pas rater le train. « D'un seul coup, les investisseurs parlent tous de la façon dont ChatGPT pourrait éliminer des millions d'emplois, transformer des industries et fondamentalement changer la façon dont nous apprenons, nous consommons et nous prenons des décisions », explique Wayne Hu, associé au sein de la société de capital investissement SignalFire. L'intelligence artificielle (IA) est présente dans nos vies depuis des décennies, mais le lancement en novembre du robot conversationnel de la start-up OpenAI a marqué un tournant dans sa perception par le grand public. Vedette du moment, l'IA générative dont ChatGPT est un exemple, permet de créer, en s'appuyant sur une importante quantité de données, des contenus originaux. Elle propose une interface à l'utilisateur qui pose des questions ou fait des demandes pour obtenir texte, musique, image ou code. « De temps à autre, un univers arrive et provoque une explosion de nouvelles entreprises. On a vu ça avec internet, puis avec le mobile. L'IA pourrait être la prochaine plateforme », estime Shernaz Daver, associée gérante au sein de la société de capital-risque Khosla Ventures. Depuis un an, le temps s'est couvert pour nombre de start-up technologiques, avec la hausse des taux d'intérêt et le ralentissement de l'économie. « Certaines catégories subissent une contraction de leur valorisation et des sources de financement », observe Shernaz Daver, « mais pas l'IA générative. » « Les valorisations de sociétés d'IA générative ont décollé », abonde Wayne Hu, qui souligne qu'OpenAI est désormais évaluée à 29 milliards de dollars, « alors qu'on estime qu'elle a perdu 500 millions de dollars » l'an dernier. « Avant ChatGPT, je devais parfois expliquer aux investisseurs ce qu'était l'IA générative et pourquoi c'était important », se souvient Sarah Nagy, fondatrice de Seek AI, start-up qui permet à des non-spécialistes d'extraire des données techniques d'une base grâce à des requêtes en langage courant. « Cela nous a beaucoup aidé. » Seek AI a reçu cinq offres différentes pour sa première levée de fonds, plus qu'elle n'en attendait, et a levé 7,5 millions de dollars mi-janvier. Les investisseurs ne sont pas les seuls à s'agglutiner autour de l'IA générative. « La demande des clients a beaucoup augmenté », raconte Sarah Nagy. « C'en est même difficile de tenir le rythme, parce qu'on est encore une petite société. » L'entrepreneuse veut faire croître son équipe et, selon Shernaz Daver, alors que la tendance est au dégraissage dans la nouvelle économie en général, « on embauche » actuellement dans l'IA générative. Ces dernières semaines, ce sont surtout les géants cotés du secteur qui ont fait parler d'eux, en premier lieu Microsoft, partenaire et investisseur d'OpenAI, suivi par Google, qui lui court derrière. Mais dans leur ombre, une galaxie de jeunes pousses multiplient les cas d'utilisation de l'IA. Parmi les autres exemples récents de tours de table (financement), le Californien Kognitos, qui vise à automatiser des tâches administratives, et la plateforme d'accompagnement pour designers Poly. Outre les investisseurs classiques, les ogres de la tech sont à l'affût, à l'instar de Google, qui vient d'investir 300 millions de dollars pour acquérir 10% seulement du nouveau venu Anthropic et son chatbot Claude. « Souvenez-vous de l'explosion au début d'internet ou de l'ouverture de l'App Store » d'Apple, lance Wayne Hu. « La ruée vers l'or pourrait être bien supérieure pour l'AI parce que vous n'avez plus besoin d'un diplôme en informatique de Stanford. » « N'importe quel développeur peut bâtir quelque chose de fantastique en s'appuyant sur ChatGPT ou d'autres modèles », s'enthousiasme le dénicheur de jeunes sociétés en devenir, pour qui « cette vague (…) pourrait être équivalente à la révolution industrielle ». Wayne Hu prévient néanmoins qu'un tri va progressivement se faire, car, nourri des mêmes données, les logiciels risquent de converger avec le temps et « la valeur ajoutée viendra de ceux qui auront leurs propres modèles et des sources différentes ».
