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En faisant un panorama des startups françaises (réalisé par Serena Capital premier fonds européen
dédié au Big Data et à l’IA dans les initiatives privées autour de l’IA) qui sont « data-driven »
1 avec
des briques d’intelligence artificielle, il apparaît qu’il n’y a pas vraiment de secteur leader.
En effet, le marché adressé par l’intelligence artificielle est très fragmenté, même si environ un tiers
regroupe trois secteurs clefs :
x Le logiciel : surtout des logiciels B2B qui vendent à de grandes entreprises, qui ont les data
sets suffisants pour pouvoir faire tourner des modèles et qui ont besoin de valoriser cette
donnée dans tous leurs processus
x La fintech/regtech/insurtech : pour fournir des services à plus forte valeur ajoutée, les startups
se servent de l’intelligence artificielle pour le support client (les chatbots), l’offre produit (plus
personnalisée), prévenir la fraude, etc.
x Le marketing : la tendance est à la forte personnalisation des produits, et une forte attention
portée à ce qui est dit sur un produit sur les réseaux sociaux ou alors la détection de tendances.
Pour les 2/3 restants, de nombreux verticaux sont adressés : la santé, l’éducation, les ressources
humaines, le transport, la sécurité, les smart cities/smart homes, l’agriculture, etc.
Le développement d’une thématique régionale sur l’Intelligence Artificielle est particulièrement
pertinent, en ce qu’elle touche de multiples secteurs et entreprises : l’exemple régional de
l’Occitanie.
La région Occitanie, via ses différentes structures d’accompagnement (DIRECCTE, IRT, pôles de
compétitivité) soutient une démarche novatrice qui croise ses filières d’excellence avec les nouvelles
opportunités qui s’ouvrent comme l’intelligence artificielle, le traitement des données massives et
l’internet des objets (détails en ANNEXE 2).
La région comprend des acteurs industriels de premier plan (Continental, Airbus, Sigfox), tous grands
pourvoyeurs de données massives et qui ont engagé une démarche forte en IA (projet ambitieux de
collecte massive de données à bord des véhicules chez Continental, maintenance prédictive chez
Airbus avec une « académie des analytics », pour former les talents internes. Par ailleurs, la présence
du Centre national de recherches météorologiques, du principal centre de recherche INRA dans le
domaine de l'analyse des données agricoles et de l'intelligence artificielle permettent également
d’ouvrir l’IA à d’autres secteurs comme la météo ou l’agriculture et de renforcer cet écosystème
régional.
Cette région voit ainsi dans la transformation numérique et la valorisation de ces données des
opportunités stratégiques qui méritent d’être traitées de concert, afin créer un effet d’entraînement. Le
développement des activités en lien avec l’IA, notamment avec de la formation interne, doit permettre
une forte structuration de l’écosystème régional.
1 Source : étude 2016 deal flow data de Serena Capital (https://blog.serenacapital.com/data-driven-startups-deal-flow-isrising-e1ce3d1d1908#.s86n92tze)
En faisant un panorama des startups françaises (réalisé par Serena Capital premier fonds européen
dédié au Big Data et à l’IA dans les initiatives privées autour de l’IA) qui sont « data-driven »
1 avec
des briques d’intelligence artificielle, il apparaît qu’il n’y a pas vraiment de secteur leader.
En effet, le marché adressé par l’intelligence artificielle est très fragmenté, même si environ un tiers
regroupe trois secteurs clefs :
x Le logiciel : surtout des logiciels B2B qui vendent à de grandes entreprises, qui ont les data
sets suffisants pour pouvoir faire tourner des modèles et qui ont besoin de valoriser cette
donnée dans tous leurs processus
x La fintech/regtech/insurtech : pour fournir des services à plus forte valeur ajoutée, les startups
se servent de l’intelligence artificielle pour le support client (les chatbots), l’offre produit (plus
personnalisée), prévenir la fraude, etc.
x Le marketing : la tendance est à la forte personnalisation des produits, et une forte attention
portée à ce qui est dit sur un produit sur les réseaux sociaux ou alors la détection de tendances.
Pour les 2/3 restants, de nombreux verticaux sont adressés : la santé, l’éducation, les ressources
humaines, le transport, la sécurité, les smart cities/smart homes, l’agriculture, etc.
Le développement d’une thématique régionale sur l’Intelligence Artificielle est particulièrement
pertinent, en ce qu’elle touche de multiples secteurs et entreprises : l’exemple régional de
l’Occitanie.
La région Occitanie, via ses différentes structures d’accompagnement (DIRECCTE, IRT, pôles de
compétitivité) soutient une démarche novatrice qui croise ses filières d’excellence avec les nouvelles
opportunités qui s’ouvrent comme l’intelligence artificielle, le traitement des données massives et
l’internet des objets (détails en ANNEXE 2).
La région comprend des acteurs industriels de premier plan (Continental, Airbus, Sigfox), tous grands
pourvoyeurs de données massives et qui ont engagé une démarche forte en IA (projet ambitieux de
collecte massive de données à bord des véhicules chez Continental, maintenance prédictive chez
Airbus avec une « académie des analytics », pour former les talents internes. Par ailleurs, la présence
du Centre national de recherches météorologiques, du principal centre de recherche INRA dans le
domaine de l'analyse des données agricoles et de l'intelligence artificielle permettent également
d’ouvrir l’IA à d’autres secteurs comme la météo ou l’agriculture et de renforcer cet écosystème
régional.
Cette région voit ainsi dans la transformation numérique et la valorisation de ces données des
opportunités stratégiques qui méritent d’être traitées de concert, afin créer un effet d’entraînement. Le
développement des activités en lien avec l’IA, notamment avec de la formation interne, doit permettre
une forte structuration de l’écosystème régional.
1 Source : étude 2016 deal flow data de Serena Capital (https://blog.serenacapital.com/data-driven-startups-deal-flow-isrising-e1ce3d1d1908#.s86n92tze)