Les capitalistes d’investissement semblent avoir trouvé leur prochaine grande opportunité d’investissement : utiliser l’intelligence artificielle (IA) pour améliorer les marges des entreprises de services traditionnelles. Cette stratégie consiste à acquérir des entreprises de services matures, à mettre en œuvre l’IA pour automatiser les tâches, puis à utiliser les flux de trésorerie améliorés pour acquérir d’autres entreprises. Le fonds d’investissement General Catalyst (GC) est à la pointe de ce mouvement, avec 1,5 milliard de dollars dédiés à cette stratégie qu’il appelle « création ». Cette approche vise à incuber des entreprises de logiciels nativement IA dans des secteurs spécifiques, puis à les utiliser comme véhicules d’acquisition pour acheter des entreprises établies et leurs clients dans les mêmes secteurs.
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L’approche de General Catalyst
General Catalyst a investi dans sept industries, allant des services juridiques à la gestion de l’informatique, avec des plans pour s’étendre à jusqu’à 20 secteurs. Selon Marc Bhargava, qui dirige les efforts liés à cette stratégie, « les services représentent 16 000 milliards de dollars de chiffre d’affaires par an dans le monde, contre seulement 1 000 milliards de dollars pour les logiciels ». L’attrait de l’investissement dans les logiciels réside dans leurs marges plus élevées, qui peuvent atteindre 70 % à 90 % de marge brute. Si l’on peut automatiser les entreprises de services, même si c’est seulement pour 30 % à 50 % des tâches, les mathématiques deviennent irrésistibles. L’entreprise Titan MSP, l’une des sociétés du portefeuille de General Catalyst, a démontré qu’elle pouvait automatiser 38 % des tâches typiques des fournisseurs de services gérés grâce à des outils IA développés avec le soutien de GC.
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Les défis de l’implémentation de l’IA
Cependant, des signes avant-coureurs suggèrent que cette transformation de l’industrie des services pourrait être plus compliquée que prévu. Une récente étude menée par des chercheurs du Stanford Social Media Lab et de BetterUp Labs a révélé que 40 % des employés à temps plein ont dû assumer plus de travail en raison du « workslop » – un travail généré par l’IA qui semble poli mais manque de substance, créant ainsi plus de travail (et de maux de tête) pour les collègues. Cette tendance a un impact sur les organisations, les employés estimant qu’ils passent en moyenne près de deux heures à traiter chaque instance de workslop. Selon les auteurs de l’étude, cela représente une « taxe invisible » de 186 dollars par mois et par personne, ce qui pourrait coûter jusqu’à 9 millions de dollars par an pour une organisation de 10 000 travailleurs.
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Les perspectives d’avenir
Malgré ces défis, les capitalistes d’investissement semblent convaincus que l’IA peut révolutionner les entreprises de services. Marc Bhargava estime que les échecs d’implémentation de l’IA valident en fait l’approche de General Catalyst, car ils montrent à quel point il est difficile d’appliquer la technologie IA aux entreprises. La complexité de l’IA et la nécessité de spécialistes pour la mettre en œuvre de manière efficace sont les principaux défis à relever. Cependant, avec la poursuite des investissements dans l’IA et l’amélioration des modèles, il est probable que de plus en plus d’industries soient touchées par cette tendance. Les entreprises qui réussiront à combiner l’IA avec une expertise sectorielle pour construire des entreprises solides pourraient être celles qui profiteront le plus de cette nouvelle vague d’innovation.