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Pender Ventures

28 février 2024

IA générative et SaaS verticaux – une mise à jour

En mars 2023, j’ai écrit un article sur les répercussions potentielles de l’IA générative sur les logiciels en tant que service (SaaS) verticaux. Depuis lors, le monde de l’IA générative est demeuré en pleine effervescence à tous les niveaux, des puces aux modèles en passant par les intergiciels et les applications. Avec tous ces changements, j’ai pensé que le moment était bien choisi pour revenir prendre le pouls des activités dans ce domaine. J’ai organisé cet article en deux sections : dans la première, je présente certaines des tendances les plus notables qui touchent les applications et les entreprises et dans la deuxième, je tente de regrouper certaines des forces dynamiques stratégiques qui éperonnent présentement le marché.

IA générative pour SaaS verticaux : principales tendances 

1. Lentement mais sûrement, l’IA générative change notre façon de travailler 

Dans l’article de l’année dernière, j’ai avancé que les opérations internes d’une entreprise étaient sûrement la cible la plus aisée pour intégrer l’IA générative. Selon nos observations, à l’égard de notre portefeuille, de nos projets et de notre propre fonctionnement interne, cette prédiction s’est concrétisée, mais peut-être pas aussi vite que nous l’avions escompté. Prenons par exemple les ingénieurs logiciels, ceux-ci sont un vecteur clé pour la diffusion des copilotes IA, mais ce ne sont pas toutes les équipes d’ingénierie de nos sociétés en portefeuille qui les ont adoptés. L’adhésion aux outils de commercialisation primordialement d’IA (AI first, ou IA dominante) est également mixte. Dans le cas de ChatGPT, il s’agit de toute évidence d’un outil polyvalent pour la recherche, l’inspiration et la transformation des données. Personnellement toutefois, ChatGPT a pris la relève d’une petite portion de mes tâches seulement. Par contre, certains domaines d’automatisation interne en font plein usage, notamment le service à la clientèle. Néanmoins, pour que l’IA générative puisse « doubler le taux de croissance des revenus récurrents annuels (RRA) par employé », la technologie doit s’intégrer davantage aux produits que nous utilisons au travail. Et c’est justement là le sujet de notre article!

2. L’IA générative opère un changement de parcours pour les sociétés déjà sur le marché 

Injecter de l’IA générative dans ses produits existants n’est pas aussi simple qu’il en paraît. Quels éléments de la feuille de route seront supprimés? Comment former l’équipe en conséquence? L’exactitude et l’explicabilité répondront-elles aux attentes des clients? Dans bien des cas, l’immense valeur qui peut être débloquée pour la clientèle signifie que les entreprises n’ont d’autres choix que de remanier leurs priorités.

Au haut du marché, les sociétés déjà titulaires de SaaS verticaux ont prouvé leur agilité en adoptant rapidement l’IA générative. À l’instar de grands joueurs horizontaux, comme Adobe, Notion et Figma, les chefs de file verticaux comme Five9 (logiciel pour centre d’appels), Procore (technologie pour la construction) Clio (technologie juridique) et Epic (dossiers médicaux) ont mis à profit leurs grandes équipes d’ingénierie, leurs bases de données exclusives et un accès aux modèles A+ afin de rapidement intégrer l’IA générative à leurs produits. Il est encore trop tôt pour vraiment connaître les répercussions et le taux d’usage, mais du moins en ce qui concerne la première ronde de mise à niveau, les grands de l’industrie ont établi la cadence.  

Les entreprises en phase de démarrage se révèlent également plus souples. Parmi les façons de procéder, on constate que les entreprises détenant des bases de données bien fournies sont en mesure de lancer une expérience en copilote afin de créer de nouvelles formes d’accès et d’interaction. Par exemple :

  • MinuteBox, une société de dossiers d’entreprise, a lancé Second Chair, un outil alimenté par IA qui interagit avec ces dossiers.
  • Alexi, une autre société de technologie juridique canadienne, a lancé Arguments, un outil alimenté par un grand modèle de langage (LLM) pour la génération d’idées et de décisions qui s’appuie sur son principal moteur de référencement de cas.
  • Pathway Medical, un outil de ressources diagnostiques pour les médecins, a lancé co pilot pour permettre des interactions en bavardage.

Une autre façon de procéder consiste à ajouter une option d’IA dominante par-dessus un système d’enregistrement existant :

  • Une de nos sociétés en portefeuille, soit Jane Software, a opéré une intégration avec Clinic Sites, un générateur de sites Web à base d’IA dominante qui est lié aux principaux outils de planification et d’administration de Jane destinés aux cliniques.
  • Une autre entreprise en portefeuille, cette fois Distiller SR, a lancé un outil d’extraction des données alimenté par LLM au sein de son produit d’examen des documents.
  • Mikata Health, meneur parmi les logiciels canadiens de gestion des cliniques, a lancé un produit scribe qui vient s’ajouter à son propre produit d’administration.
3. Les entreprises d’IA générative dominante arrivent à toute vitesse 

Tandis que les sociétés déjà sur le marché s’activent à transformer leurs feuilles de route, une vague d’entreprises SaaS verticales d’IA génératrice dominante déferle sur le marché et commencent à se tailler une place. Le monde de la technologie de la santé, un point de mire dans notre thèse de placement, propose une panoplie d’approches intéressantes :   

  • Offrir une fonctionnalité de premier ordre – Nabla et Abridge sont des sociétés en démarrage bien financées qui mettent au point des produits « scribe » qui s’intègrent à des systèmes de DME et d’administration des cliniques de plus grande envergure. Au Canada, Tali et Mutuo cheminent dans la même voie.  
  • Offrir toutes les fonctionnalités – Ambience et Fabric se déclarent toutes deux comme étant des « systèmes d’exploitation » qui intègrent des outils d’IA générative dans le cadre d’une variété d’interactions auprès des patients, de la prise en charge jusqu’aux suivis.  
  • Verticaliser une fonctionnalité qui fonctionne ailleurs – Hyro AI met au point des robots alimentés par IA pour le service à la clientèle dans le milieu médical.
  • Réimaginer une fonctionnalité de base – Untether Labs met au point un outil de planification du personnel alimenté principalement par l’IA.
  • Commencer à « vendre le travail (de l’anglais, sell the work) » – Dans le domaine des soins de santé, cette expression signifie de se lancer dans les activités de diagnostic et de traitement, une proposition passionnante mais compliquée. Parmi les exemples ici on retrouve AI Berry, pour le diagnostic des maladies mentales, Glass Health pour le diagnostic et la planification des rendez-vous et Cass, un robot conversationnel en santé mentale.   

Les entreprises d’IA générative dominante se taillent une place de choix dans d’autres structures verticales également : 

  • La technologique juridique est à ce titre un domaine en pleine effervescence. Spellbook est un joueur canadien important comme en témoigne la croissance par dix des recettes de son produit axé sur les contrats en 2023. Harvey AI figure parmi les chefs de file américains axés sur les collectes de fonds dans cette industrie.
  • Permit Flow est une société logicielle d’IA dominante et bien financée qui vise l’octroi de permis de construction.
  • Des entreprises comme Hypar et Maket offrent aux constructeurs et décorateurs intérieurs des outils d’IA générative.

IA générative pour SaaS verticaux : dynamiques concurrentielles 

En prenant un peu de recul par rapport aux sociétés et aux produits individuels, il est possible d’avoir un aperçu nuancé des principales forces concurrentielles en jeu dans le marché. Quelles stratégies se révéleront gagnantes pour sortir vainqueurs de la course à l’IA générative? Et quelles entreprises sont les mieux placées aujourd’hui pour réussir? Voici quelques pistes de réflexion. 

1. Les sociétés déjà établies jouissent de réels avantages 

À l’instar des applications horizontales et d’infrastructure, les sociétés SaaS verticales déjà bien établies profitent d’avantages importants dans l’intégration de l’IA générative. C’est du moins ce que les investisseurs de croissance affirment avec bonheur. Les produits de ces sociétés sont en fait des points de contrôle établis, c’est-à-dire des produits difficiles à remplacer qui profitent d’un taux de rotation inhéremment faible. Leurs clients figurent généralement parmi les retardataires sur le plan technologique, préférant acheter des produits plutôt que de les mettre au point. Les entreprises qui mènent la charge sur le marché possèdent des bases de données uniques, une connaissance exhaustive de leurs clients et un soutien à la clientèle de premier ordre. Bien que mon objectif de placement soit d’investir dans les sociétés dites perturbatrices, ces arguments s’avèrent tout de même convaincants jusqu’à un certain point. Les entreprises SaaS verticales les mieux gérées devraient en principe être en mesure de mettre l’IA générative à profit pour augmenter leur clientèle prisonnière et faire croître le RMPU au fur et à mesure que les logiciels effectuent une plus grande part des tâches humaines.   

2. Les sociétés en démarrage poussent comme des champignons

Au cours des deux derniers mois, des sociétés de capital-risque de marque ont annoncé un financement de 300 millions de dollars pour diverses versions d’IA générative jumelée à la documentation dans les soins de santé. Aucun doute, il y en a sûrement plus que ça, car il faut également mentionner les acteurs régionaux, à financement d’amorçage, autofinancés et bien d’autres. On constate la présence de courses tout aussi endiablées du côté d’autres structures verticales; le tempo ne semble pas prêt de ralentir non plus. Les activités de démarrage et de capital-risque ne garantissent toutefois pas une transformation de l’industrie. À la lumière des avantages dont jouissent les sociétés en démarrage, notamment sur le plan de la vitesse de transformation et de la concentration, en plus des perturbations engendrées par l’IA sur les plateformes, il nous semble plutôt prudent d’admettre qu’au moins quelques-unes des solutions d’IA dominante d’aujourd’hui réussiront à utiliser leur technologie pour créer des systèmes difficiles à remplacer qui les placeront au haut de la pyramide des SaaS verticaux.  

3. L’innovation au palier des données sera cruciale

Pour les sociétés perturbatrices d’IA générative dominante, l’innovation au palier des données sera cruciale pour créer des avantages concurrentiels. Sans des bases de données uniques et des modèles formulés sur mesure, il est facile pour les sociétés déjà établies ou d’autres concurrents de copier les nouveaux arrivés. En revanche, les sociétés en démarrage qui combinent le talent, les données et la conception pour créer leur propre modèle réalisent en fait quelque chose de difficile, d’onéreux et de beaucoup plus difficile à émuler. Il s’agit par ailleurs d’éléments qui ne sont pas à la portée des grands fournisseurs de modèles horizontaux. À cet égard, ce n’est pas le fruit du hasard si Abridge, la société en démarrage en documentation clinique la mieux financée dont nous avons parlé plus haut, « entend utiliser le produit de son dernier tour de financement pour engager du personnel, puis acquérir et former des modèles d’IA médicaux sur mesure. » Pour en savoir davantage au sujet des avantages concurrentiels offerts par les données pour l’IA générative et les SaaS verticaux, consulter cet article.    

4. L’IA non dominante (AI-Second ou IA secondaire) peut également s’avérer une excellente stratégie 

Après 15 ans, la pénétration du marché par les SaaS verticaux basés sur les nuages demeure encore embryonnaire. Cela signifie que plusieurs types d’utilisation verticale n’ont pas encore été numérisés de façon moderne. Nous le voyons fréquemment dans les sociétés que nous examinons dans le cadre de nos recherches pour notre portefeuille. La plupart des sociétés que nous rencontrons n’ont pas embarqué dans le train de l’IA générative dominante, elles sont plutôt montées à bord de celui axé sur les SaaS verticaux classiques ou suivent un mode d’emploi traditionnel, identifiant les problèmes des clients et leur offrant des solutions à l’aide de logiciels modernes. Et cela tombe parfaitement sous le sens. Les entreprises d’IA secondaire devraient en effet envisager l’IA générative comme toute autre entreprise déjà sur le marché, en gagnant avec leur proposition de valeur fondamentale tout en cherchant des moyens d’injecter la technologie dans leurs opérations ou leurs produits là où cela a du sens.   

Conclusion 

Au cours de la dernière année, l’IA générative a poursuivi sa course effrénée pour figurer au haut de la pyramide logicielle. Comme l’infonuage ou le cellulaire, les systèmes logiciels auront accès à un tout nouvel ensemble de capacités grâce à l’IA générative. Les sociétés devront donc mettre à profit ces capacités pour offrir une pleine valeur à leurs utilisateurs.

Bien que l’IA générative transforme la donne, l’enjeu plus général pour les sociétés en démarrage et pour celles déjà établies demeurera le même : attirer le meilleur personnel, encourager un milieu de travail favorable, écouter les clients et offrir de la valeur. Que l’IA soit dominante ou secondaire, il reste difficile de mettre au point et de vendre un logiciel remarquable, mais les équipes talentueuses arriveront à le faire. Et pour nous en tant qu’investisseurs, l’objectif consiste à trouver ces formidables équipes avec lesquelles travailler.   

Liste de lecture (en anglais)

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