McKinsey fait face au défi de l'IA, mais pas tout de suite

Navin Chaddha, directeur général de Mayfield, une société de capital-risque de la Silicon Valley fondée il y a 55 ans, mise gros sur le potentiel de l'IA pour transformer les secteurs à forte intensité de main-d'œuvre tels que le conseil, le droit et la comptabilité. Cet investisseur chevronné, qui a soutenu des succès tels que Lyft, Poshmark et HashiCorp, a récemment expliqué lors d'un événement TechCrunch StrictlyVC à Menlo Park pourquoi il pense que les « coéquipiers IA » peuvent créer une rentabilité similaire à celle des logiciels dans des domaines traditionnellement à forte intensité de main-d'œuvre. Il a également expliqué pourquoi les start-ups devraient cibler les marchés mal desservis plutôt que de concurrencer directement des géants tels qu'Accenture, tout en reconnaissant que perturber des secteurs fondés sur les relations et la confiance peut s'avérer plus difficile que ne le prévoit la Silicon Valley. Cette conversation a été modifiée pour des raisons de longueur et de clarté.

Vous affirmez que les cabinets d'avocats, les sociétés de conseil et les services comptables, qui représentent un marché total de 5 000 milliards de dollars, seront complètement réinventés par des entreprises axées sur l'IA et fonctionnant avec des marges similaires à celles des logiciels. Comment étayez-vous cette affirmation ? Quelles preuves avez-vous observées au-delà des présentations conceptuelles ?

L'un des avantages d'une entreprise qui existe depuis plus de 50 ans est d'avoir été témoin de toutes les grandes tendances, des ordinateurs centraux et mini-ordinateurs aux PC, en passant par Internet, les mobiles, le cloud, les réseaux sociaux et maintenant l'IA. Prenons l'exemple du concept d'e-business à la fin des années 90 : les magasins physiques ont réalisé qu'ils ne pouvaient pas survivre uniquement grâce à leurs locaux ; ils avaient besoin d'une présence numérique. Puis l'externalisation et la délocalisation sont devenues des tendances massives : il était impossible de créer une entreprise de services logiciels sans être présent en Inde ou sur un autre marché émergent. Le même changement s'est produit dans les chaînes d'approvisionnement et la fabrication avec l'essor de la Chine et de Taïwan. Alors, qu'est-ce qui définit cette nouvelle ère de l'IA ? L'IA est une force 100 fois supérieure, qui augmente les capacités humaines pour obtenir de meilleurs résultats. Je pense qu'elle va fondamentalement remodeler le monde des affaires.

L'IA prendra en charge de nombreuses tâches répétitives... et deux modèles de croissance émergeront. Le premier est la croissance organique. Le second est la croissance inorganique.

Pouvez-vous donner un exemple concret de la manière dont cela fonctionnera ?

Que peut réellement faire un LLM ou une IA ? Prenons l'exemple de la mise en œuvre de Salesforce. Qui veut faire ce travail manuel ? Un chef de projet humain pourrait définir les exigences : « Vous devez mettre en œuvre Salesforce. » Il s'agit d'un processus standardisé. Utilisez l'IA comme moteur principal pour l'exécuter, et ne faites appel à un humain que pour les tâches que l'IA ne peut pas gérer.

Du coup, en fonctionnant de cette manière, vous dépendez moins de la main-d'œuvre humaine et davantage de l'IA, et les clients ne paient que pour les ressources IA qu'ils utilisent réellement.

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La stratégie d'entrée sur le marché ne doit pas consister à défier de front des géants tels qu'Accenture, Infosys ou TCS. Il faut plutôt cibler la majorité mal desservie. Il existe 30 millions de petites entreprises aux États-Unis et 100 millions dans le monde qui n'ont pas les moyens de s'offrir les services de travailleurs du savoir traditionnels. Proposez-leur des solutions SaaS (Software-as-a-Service). Ces entreprises disent : « J'ai besoin d'une réceptionniste virtuelle, d'un assistant pour la planification, de quelqu'un pour créer mon site web... » L'IA peut être utilisée pour automatiser des tâches telles que la préparation des documents de financement de démarrage, l'intervention humaine étant réservée à la négociation. Ne rivalisez pas avec les Accenture de ce monde. Ciblez les marchés fragmentés où vous facturez à l'événement ou au résultat, et non à l'heure ou au mois.

Il s'agit donc d'une tarification basée sur les résultats plutôt que sur le temps.

Exactement, elle est basée sur les résultats. Pensez à la facturation du cloud ou à l'électricité : vous payez ce que vous consommez. Si l'IA prend en charge 80 % du travail, elle peut générer des marges brutes de 80 % à 90 %. Les services fournis par des humains peuvent générer des marges de 30 à 40 %. Cela crée une marge mixte de 60 à 70 %, produisant un revenu net de 20 à 30 %. Et n'oubliez pas que la plupart des entreprises de services sont rentables. Ce n'est pas le cas de nombreuses entreprises technologiques, qui dépendent du capital-risque et du financement des marchés publics.

Vous avez récemment dirigé la série A pour une start-up de conseil en technologie IA appelée Gruve. Qu'avez-vous observé lors des premiers essais pilotes avec les clients ?

Cela démontre la combinaison d'une croissance inorganique et organique. Gruve a été fondée par des entrepreneurs prospères qui avaient déjà lancé deux entreprises de services générant chacune 500 millions de dollars de chiffre d'affaires, avec 50 à 100 millions de dollars de bénéfices. Cette fois-ci, ils ont mis à profit leur expertise en matière de sécurité. Ils ont acquis une société de services de sécurité gérés d'une valeur de 5 millions de dollars et ont décidé que toute leur croissance future serait tirée par l'IA. Ils ont fait passer le chiffre d'affaires de cette entreprise de 5 à 15 millions de dollars en seulement six mois, atteignant une marge brute de 80 % grâce à un modèle basé sur les résultats. Les clients, dont Cisco, adorent ce modèle. Au lieu de payer un forfait mensuel fixe de 10 000 dollars pour l'externalisation de la sécurité, ils ne paient rien à Gruve tant qu'aucun incident de sécurité n'est signalé et traité par Gruve.

Des entreprises comme McKinsey ne pourraient-elles pas simplement acquérir ces capacités d'IA ? Elles ont de grandes entreprises bien établies à protéger.

C'est là un dilemme classique pour les innovateurs. Lorsque les éditeurs de logiciels d'entreprise sous licence perpétuelle ont vu émerger le SaaS, ils ont hésité à adopter un modèle d'abonnement, car cela signifiait renoncer aux paiements initiaux importants et aux frais de maintenance annuels. L'innovation du modèle commercial était essentielle, et de nombreux acteurs historiques ont hésité. De même, McKinsey et Accenture sont préoccupés par le service à leurs grands clients existants, ce qui crée une opportunité. Je conseille aux fondateurs de servir les masses négligées, de développer une stratégie de commercialisation unique et de cibler les clients que ces géants ne peuvent pas servir efficacement.

Mais les acteurs historiques seront également contraints de se transformer. Les petites entreprises qui ne sont pas en concurrence avec eux aujourd'hui seront, croyez-moi, leurs concurrents dans une dizaine d'années. Ces grandes entreprises (McKinsey, BCG, Accenture, TCS, Infosys) sont toutes confrontées au dilemme de l'innovateur : quand vont-elles opérer la transition douloureuse vers un modèle d'IA basé sur les résultats ? En tant qu'entreprises cotées en bourse, passer d'un chiffre d'affaires prévisible à un chiffre d'affaires basé sur l'utilité est une perspective intimidante.

L'automne dernier, vous avez alloué 100 millions de dollars de votre dernier fonds spécifiquement à des « coéquipiers IA ». Qu'est-ce qui distingue un véritable coéquipier IA d'un simple outil IA ?

Le secteur regorge de mots à la mode : copilotes, outils, agents, coéquipiers. La thèse de Mayfield est qu'un coéquipier IA est un compagnon numérique qui collabore avec un humain vers des objectifs communs afin d'obtenir de meilleurs résultats. Il peut être basé sur des technologies d'agent ou de copilote, mais il se manifeste sous la forme d'un rôle spécifique : un coéquipier RH, un coéquipier ingénieur commercial. L'objectif n'est pas le remplacement, mais le partenariat et la collaboration.

Lorsque les gens ont commencé à parler de coéquipiers et d'assistants IA, cela semblait innovant. Mais alors que les pertes d'emplois s'accumulent, cette terminologie pourrait-elle paraître insensible ? La Silicon Valley a-t-elle un problème de communication ?

Vous avez tout à fait raison, et nous ne devons pas enjoliver la situation. Nous devons l'aborder directement. Oui, il y aura des suppressions d'emplois. Mais les humains sont adaptables ; nous sommes les jockeys, et l'IA est le cheval. Nous allons nous réinventer. L'objectif immédiat est la réduction des coûts, mais nous apprendrons à élargir les marchés et à augmenter les revenus. Ce schéma se répète à chaque vague technologique. Lorsque Microsoft Word est arrivé, les gens pensaient que les assistants de direction étaient obsolètes. Excel menaçait les comptables. Uber et Lyft étaient censés faire disparaître les chauffeurs de taxi. Au lieu de cela, ces marchés se sont développés.

Mon point de vue est similaire à celui des marchés émergents comme l'Inde, la Chine et l'Afrique, qui ont sauté l'étape des lignes fixes pour passer directement à la téléphonie mobile. L'IA effectuera des tâches sur les marchés où la main-d'œuvre humaine n'est pas disponible ou abordable pour servir les clients. À long terme, je suis extrêmement optimiste. À court terme, il y aura des difficultés, mais on n'a rien sans rien.

En ce qui concerne le codage, il y a eu récemment une acquisition dans le domaine du « vibe-coding » : une entreprise israélienne créée il y a six mois, comptant 250 000 utilisateurs mensuels et générant 200 000 dollars de revenus mensuels, a été rachetée par Wix pour 80 millions de dollars en espèces. Cette évaluation vous semble-t-elle raisonnable ?

Honnêtement, dans le contexte actuel de l'IA, les mathématiques traditionnelles ne s'appliquent souvent pas. C'est imprévisible. Je suis surpris qu'une entreprise avec 2,4 millions de dollars de revenus annuels récurrents se soit vendue pour seulement 80 millions de dollars. Je m'attendais plutôt à 800 millions ! [Rires.] Sur ce marché, c'est difficile à savoir. C'est un marché dynamique.

Comment investir de manière rationnelle dans un tel marché ?

C'est là que l'expérience d'investisseurs chevronnés devient la recette secrète. Ce n'est pas une science pure, c'est un art. C'est la règle des 10 000 heures : plus vous pratiquez, plus vous vous améliorez. Les entreprises qui existent depuis 50 ou 60 ans ont connu toutes sortes de bulles.

La règle numéro un est d'avoir sa propre étoile polaire. Restez discipliné et évitez le FOMO (fear of missing out, ou peur de passer à côté) : la peur de passer à côté est réservée aux suiveurs. Si vous avez votre propre stratégie et que vous agissez sans crainte, vous réussirez. N'oubliez pas, pour les investisseurs en capital-risque parmi vous, que nous sommes dans le secteur de la gestion financière. Il ne s'agit pas de collectionner des logos, mais de transformer de petites sommes de capital en sommes plus importantes.

Au cours de cette phase du cycle, une richesse considérable sera créée. Mais je pense que 80 % des participants perdront de l'argent parce qu'ils ne comprennent pas vraiment ce qu'ils font.