Enfer ou paradis ? Il suffit d’évoquer l’intelligence artificielle (IA) pour que les conversations s’enflamment. Les uns en dénoncent les dangers sur l’emploi et les risques en matière de désinformation, d’inégalités, de protection de la vie privée ou de manipulation mentale… Les autres entrevoient un nouvel Eldorado, plein de promesses, d’innovations et de progrès en tout genre. La mise en ligne de ChatGPT, fin 2022, n’a rien arrangé à l’affaire. L’intérêt du grand public pour cette IA dite générative (c’est-à-dire capable de créer du contenu – texte, images, sons ou vidéo – après avoir été entraînée sur d’immenses bases de données) n’a fait qu’exacerber l’opposition entre sceptiques et convaincus.
Loin des grands discours, les acteurs de ce que les experts appellent la «quatrième révolution industrielle» avancent leurs pions. Car cette nouvelle économie, entièrement construite autour de l’automatisation des données, offre aux start-up un terrain de jeu inédit pour relever les défis mondiaux de demain.
Dans le domaine de la santé, l’IA facilite déjà le diagnostic des patients grâce à l’analyse des données produites par imagerie médicale. Dans l’agriculture, elle aide les exploitants à anticiper l’apport en eau selon l’hydrométrie des parcelles. Dans la sécurité, elle est un outil précieux pour se préparer à d’éventuelles attaques terroristes… Les cas d’usage touchent tous les secteurs et, surtout, se développent à la vitesse de l’éclair, évoquant cette citation prémonitoire de Lénine : «Il y a des décennies où rien ne se passe, et il y a des semaines où des décennies se produisent.»
590 start-up françaises dans l’intelligence artificielle
Dans cette course futuriste un peu folle, les start-up françaises font bonne figure. D’après France Digitale, association regroupant investisseurs et entrepreneurs du secteur numérique, l’écosystème tricolore est en forte croissance et en excellente santé. «Nous comptons 590 start-up dans l’intelligence artificielle, 24% de plus en un an», constate Thomas Barreau, responsable des affaires réglementaires en IA chez France Digitale. La moitié d’entre elles sont déjà rentables ou le seront dans les trois prochaines années. Une sur quatre a levé des fonds et neuf ont réalisé des tours de table à plus de 100 millions d’euros (Alan, Contentsquare, Deepki, Descartes Underwriting, DiliTrust, Exotec, GoJob, Innovafeed et Leocare). «La France est en bonne position sur l’échiquier international, elle possède un vivier de pépites en devenir», poursuit Thomas Barreau, évoquant le succès grandissant de start-up comme Mistral (un ChatGPT à la française) ou Cardiologs (diagnostics cardiaques).
Pour conserver cette belle avance et éviter de se faire damer le pion par d’autres pays, Emmanuel Macron a d’ailleurs annoncé en juin, lors du salon VivaTech, un plan de soutien de 500 millions d’euros destiné à développer l’écosystème et financer 125 jeunes pousses innovantes.
D’importants besoins en temps et en capitaux
Une bonne nouvelle pour les start-up, qui sont nombreuses à intégrer cette nouvelle technologie à leur business. Schématiquement, le marché se partage en deux catégories : d’un côté, les entreprises «pure players», qui créent des modèles d’IA pour d’autres secteurs d’activité (comme LightOn, Himydata ou Magic LEMP) ; de l’autre, les start-up qui utilisent l’IA pour un domaine en particulier (santé, agriculture, retail, énergie…). Dans les deux cas, les projets sont longs à exécuter et gourmands en capitaux : il faut récupérer les données, en nourrir une batterie d’algorithmes pour les entraîner à une tâche précise (ce qu’on appelle le «machine learning» et/ou «deep learning») et enfin créer le logiciel final capable d’exécuter ladite tâche sans commettre «trop» d’erreurs.
«Il nous a fallu deux ans et demi pour lancer notre premier produit, BoneView, un logiciel qui automatise la lecture des radiographies traumatiques osseuses et facilite le travail des médecins, indique Christian Allouche, fondateur, avec Alexis Ducarouge, de Gleamer en 2017. Et nous avons dû lever des fonds à trois reprises, pour un montant global de 36 millions d’euros.»
Même patience pour Lydie Catalano, créatrice d’IA Medical en 2020, qui vient de lever 1,4 million d’euros auprès du fonds Klesia et de Bpifrance. Son chatbot Alix, une IA conversationnelle conçue pour accompagner les aidants de patients souffrant d’Alzheimer, s’appuie sur une base de données de 15.000 références. «Ce travail de récupération des données nous a pris neuf mois», explique l’ancienne professeure d’arts plastiques reconvertie en créatrice d’entreprise.
Aidée de trois ingénieurs informaticiens, dont son frère Alexandre, la jeune femme a été personnellement confrontée à la problématique dans sa vie personnelle. «Un aidant travaille environ huit heures par semaine, sans disposer de la moindre reconnaissance ni d’outils adaptés. Notre solution permet de trouver des aides financières, des aides à domiciles et donne des astuces sur la gestion du quotidien.»
Des applications de l'IA dans tous les secteurs de l'économie française
Le désir d’apporter des solutions concrètes se retrouve dans l’activité de nombreuses start-up. «L’intelligence artificielle est un levier technologique qui se met au service des autres secteurs, avec des bénéfices et des avantages indéniables», souligne Thomas Barreau, de France Digitale. Glimps a ainsi créé un outil capable de détecter les virus informatiques et d’analyser les cybermenaces pesant sur les armées ou les hôpitaux. Golem.ai simplifie l’analyse de documents complexes tels que les bilans financiers ou les appels d’offres, tout en s’engageant à ne pas collecter de donnée personnelle. Kayrros, de son côté, a mis au point une technologie permettant de surveiller l’évolution de la déforestation et d’analyser les risques climatiques. Impossible de faire l’inventaire de tous les champs d’application de l’IA tant ils sont nombreux, et variés.
Toutes les solutions ont cependant un point commun : faire gagner du temps aux utilisateurs, afin qu’ils se concentrent sur des tâches plus valorisantes. «Notre logiciel, destiné aux restaurateurs, fonctionne sur le principe de la prédiction : il permet d’anticiper le taux d’occupation, les commandes d’ingrédients et le nombre de plats à préparer sur 1 à 15 jours», explique Misba Chaudhary, cofondatrice de Fullsoon avec son frère Hassan et sa sœur Tayeba. «Nos clients gagnent jusqu’à vingt heures de travail par mois et réalisent environ 1.000 euros d’économies mensuelles grâce à la réduction du gaspillage alimentaire», estime la jeune dirigeante.
Selon la medtech Gleamer, l’automatisation de la lecture des radios permet aux professionnels de la santé de gagner 30% de temps sur la durée d’un examen. «Dans les services d’urgence, c’est un vrai plus, souligne Christian Allouche. Cette deuxième lecture radio diminue d’un tiers les risques d’erreur des diagnostics.» Et les logiciels de la start-up sont également à même d’aider les médecins à détecter de potentielles infections ou des cancers en formation.
D'importantes perspectives de marché
Avec de tels bénéfices – et ce n’est qu’un début ! –, les perspectives de développement de l’IA sont évidemment immenses. Et les décollages s’avèrent rapides pour les entreprises qui ont réussi à établir l’existence de leur marché : «Nous totalisons 100.000 utilisateurs protégés avec notre solution de détection de malwares, aussi bien dans des banques, des entreprises de défense, des collectivités que chez de gros prestataires comme Sopra Steria, Thales ou Capgemini», détaille Frédéric Grelot, cofondateur de Glimps en 2019. Cet ingénieur de formation va d’ailleurs s’expatrier à Toronto en septembre pour créer un bureau canadien et exporter son logiciel de cybersécurité.
Gleamer, qui équipe 700 sites en France et à l’étranger et travaille pour dix hôpitaux publics en région parisienne, espère de son côté quadrupler le nombre de structures clientes d’ici à 2026. «Sur notre marché, les ventes croisées sont fréquentes : 30% de nos clients utilisent au moins deux de nos solutions», indique Christian Allouche qui compte, lui aussi, exporter ses solutions vers les Etats-Unis, un des plus gros marchés, avec la Chine, pour l’intelligence artificielle. En Europe, l’«Artificial Intelligence Act», adopté au Parlement en juin et destiné à protéger les utilisateurs des formes les plus intrusives d’intelligence artificielle, ne devrait entrer en vigueur qu’en 2026. Les Frenchies ont une carte à jouer.
Les prédictions de Chat GPT
Les réponses de ChatGPT sont à prendre avec des pincettes car les données sur lesquelles s'appuie le chatbot s'arrêtent à la fin de 2021. Nous lui avons tout de même demandé quels étaient, selon lui, les secteurs les plus prometteurs pour le développement de l'IA. Sa réponse :
Biotechnologies
l’IA est utilisée pour analyser de vastes ensembles de données génétiques, permettant des avancées dans la découverte de médicaments, la personnalisation des traitements et la recherche en génomique. Elle facilite également la conception de nouvelles molécules et la modélisation de protéines pour accélérer la recherche médicale.
Défense
l’IA est utilisée pour améliorer la sécurité et la défense nationale. Elle permet l'analyse des données de renseignement, la détection des menaces, la prévention des attaques cybernétiques et l'assistance aux opérations militaires en fournissant des informations en temps réel.
Santé
l'IA offre de nombreuses possibilités dans le domaine de la santé, notamment en permettant un diagnostic médical plus précis et rapide, la détection précoce de maladies, la personnalisation des traitements, la gestion des dossiers médicaux et la robotique chirurgicale. Elle peut contribuer à améliorer l'efficacité des soins de santé et à sauver des vies.
Agritech
L'IA est utilisée dans l'agriculture pour optimiser la gestion des cultures, prévoir les rendements, détecter les maladies des plantes, et réduire l'utilisation d'intrants chimiques grâce à des techniques de précision agricole. Elle peut également aider à optimiser l'irrigation, la fertilisation et la gestion des ressources naturelles.
Transition écologique
L'IA joue un rôle crucial dans la transition vers une économie plus durable. Elle est utilisée pour la modélisation climatique, la prédiction des catastrophes naturelles, l'optimisation de la consommation énergétique, la gestion intelligente des réseaux électriques, et la promotion de solutions d'énergie renouvelable.
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