Isaac Souweine

mars 20, 2023

Modèle vertical SaaS : l’IA générative arrive 

L’IA générative file à toute allure, tellement qu’il est difficile de garder la cadence! Il s’agit d’une technologie incroyablement puissante qui innove et évolue à un rythme effarant au sein d’une chaîne de valeur complexe. Toutefois, malgré sa progression rapide, ses effets jusqu’à présent sur le modèle vertical SaaS, une zone d’intérêt importante pour Pender, se sont avérés minimes. Dans la présente discussion, mon objectif consiste à proposer des pistes de réflexion sur la façon dont les entreprises qui mettent au point des produits verticaux SaaS peuvent envisager l’IA générative ainsi que l’avenir de cette symbiose. Examinons le tout.   

Le modèle vertical des SaaS (logiciel en tant que service) expliqué  

Un logiciel en tant que service (SaaS, de l’anglais Software as a Service) dit « vertical » est un logiciel conçu pour une industrie particulière. Comme il est mis au point en fonction d’un regroupement précis de clients à la base, on pourrait l’envisager comme un logiciel conçu d’abord pour les clients. En revanche, un SaaS « horizontal » est un logiciel conçu pour résoudre un problème ou pour répondre aux besoins d’une plus grande variété de clients. La gestion de la relation client (GRC) peut être envisagée de façon horizontale, comme c’est le cas avec Salesforce ou HubSpot, ou de façon verticale, comme c’est le cas de Jane (GRC pour les soins paramédicaux) ou de Spark (GRC pour l’immobilier).

La première vague d’IA générative est horizontale

La première vague d’entreprises d’IA générative s’est révélée presque exclusivement horizontale. En puisant dans des modèles fondateurs puissants, ces entreprises ont réimaginé du tout au tout les principaux flux de travail dans la génération de textes et d’images. Voici quelques exemples de sociétés axées sur l’IA générative horizontale qui font présentement fureur : 

Si vous examinez la carte des marchés de l’IA générative, vous constaterez qu’il existe de nombreuses entreprises en démarrage qui conçoivent leurs produits en vue d’un usage horizontal général. Si vous faites un zoom arrière pour observer les entreprises horizontales mieux établies, comme Adobe, Notion, Canva et Slack, vous constaterez qu’elles vivent un branle-bas de combat pour intégrer l’IA générative à leurs produits actuels.

Bientôt près de chez vous, des entreprises d’IA générative axées sur le vertical

Alors, peut-on s’attendre à des entreprises d’IA générative aux ambitions verticales? Selon moi, la réponse est oui, et elles seront là très bientôt. Après tout, le concept du « client avant tout » des SaaS verticaux demeure tout aussi valide à l’heure de l’IA générative. Comme Sarah Guo, chef de file parmi les investisseuses d’IA, le conçoit :

Deux raisons expliquent pourquoi les produits orientés à la verticale n’ont pas été les premiers à faire leur apparition. D’abord, même si GPT4 peut réussir l’examen du barreau, les modèles fondateurs sont nécessaires, quoiqu’insuffisants, pour produire un SaaS vertical performant. Pour générer des schémas de grande qualité, comme un prospectus financier ou un mémoire juridique par exemple, les créateurs du produit doivent assembler des regroupements de données propres à un secteur d’activité afin d’affiner le résultat obtenu par les modèles fondateurs. Une fois assemblées, ces données doivent utiliser l’apprentissage par renforcement à l’aide d’une rétroaction humaine – la même technique qui a donné naissance à Chat GPT – afin que leurs applications se comportent conformément aux attentes des utilisateurs, c’est-à-dire qu’elles produisent des résultats constants de grande qualité sans éléments alarmants comme des hallucinations. 

La mise au point des produits verticaux nécessitera plus de temps, pour toutes les raisons déjà énumérées dans le gazouillis de Sarah Guo. Le produit, l’expérience de l’utilisateur (EU) et la commercialisation importent grandement. D’ailleurs, plus le client est particulier, plus ces facteurs se retrouvent à l’avant-scène. C’est pourquoi la qualité du produit et des équipes commerciales seront cruciales dans la mise en place de l’IA générative dans les SaaS verticaux. Les modèles fondateurs, rendus accessibles grâce à l’interface de programmation d’application (IPA), s’intègrent de plus en plus à la création logicielle, comme l’avaient fait avant eux les bases de données, le nuage et les mégadonnées. Les fondateurs devront créer des équipes solides composées de développeurs en IA appliquée afin d’opérer une symbiose avec les modèles – tout en évitant le piège qui consiste à faire la cour à des chercheurs chevronnés qui ne sont pas intéressés par la mise au point de produits. Toutefois, en ce qui concerne les SaaS verticaux, une connaissance approfondie du client et une expertise de commercialisation demeurent absolument essentielles.

Pour les entreprises avec SaaS verticaux, comment envisager l’IA générative?

La plupart des SaaS verticaux n’ont pas été mis au point en fonction d’une éventuelle intégration avec l’IA générative. Ces produits logiciels ciblés sur le client ont fait leur entrée sur le marché, au service de leurs utilisateurs. Ils nécessitent un entretien de leurs fonctionnalités et un trajet balisé à suivre pour l’avenir. En même temps, ces entreprises se retrouvent devant une occasion en or : un nouveau paradigme technique, particulièrement si l’on considère leur avantage sur le plan de la distribution. Elles doivent également user de prudence pour ne pas se faire « perturber » par de nouvelles arrivées qui ont recours à de toutes nouvelles approches.  

Voici quelques principes directeurs pour les entreprises de SaaS verticaux ciblés sur le client qui considèrent cette nouvelle technologie : 

1. La productivité interne est la façon d’en retirer un rendement dans l’immédiat.  

Les activités internes dans la mise en place d’entreprises de SaaS verticaux représentent un point de départ dans la mise à profit de l’IA générative, sans avoir à toucher au produit de base. Comment pourriez-vous utiliser cette technologie pour faire le compte-rendu des réunions et des appels avec les clients, créer des documents et des présentations à l’interne et produire des données analytiques internes? Les produits qui permettent de faire bouger les choses sur le plan de l’efficacité sont déjà sur le marché et valent la peine d’être considérés.   

2. La commercialisation pourrait s’avérer une autre façon rapide de réaliser un gain.  

L’IA générative opère un remodelage actif du marketing. Parmi les activités les plus mises à profit en ce moment, on retrouve le contenu marketing – une figure de proue pour accroître la demande des SaaS verticaux. Le marketing par courriel est également fort recherché, tout comme les images et les textes commerciaux. Le soutien à la clientèle représente également une occasion incommensurable. À l’instar de la productivité interne, il existe déjà des solutions qui pourraient s’intégrer à votre stratégie actuelle de commercialisation.     

3. En ce qui concerne le produit de base, pensez technologie d’abord, client ensuite.  

Les entreprises de SaaS verticaux commencent normalement par le client, mais l’IA générative consiste à repenser l’expérience logicielle en transformant les utilisateurs humains de créateurs, à promoteurs des systèmes IA, puis à éditeurs des résultats. Donc, pour bien tirer parti de cette technologie, les entreprises de SaaS verticaux doivent déterminer quelles parties de l’expérience logicielle pourraient être appelées à se transformer en fonction de ces capacités. Il suffit ensuite d’envisager comment ces modifications pourraient ajouter de la valeur pour les clients. Je parlerai plus longuement de ce point plus bas.

 Quels cas d’utilisation sont pertinents lorsque l’IA générative est appliquée aux SaaS verticaux?

La génération de texte et d’images englobe des catégories très vastes. Par exemple, même l’encodage logiciel se trouve sur l’éventail de « l’écriture », c’est pourquoi des produits comme github copilot sont tellement transformationnels. En gardant cette grande portée à l’esprit, voici quelques zones qui pourraient intéresser les créateurs de SaaS verticaux qui considèrent d’intégrer l’IA générative à leurs produits :  

1. Remplir des formulaires – une grande partie de l’écriture logicielle consiste à remplir des formulaires. Remplacer ce travail parfois laborieux pour les utilisateurs humains devrait s’avérer bienvenue, et une qui appartient déjà au domaine du très possible. D’ailleurs, les entreprises logicielles qui offrent un soutien aux entreprises sur le plan de la sécurité et de la conformité sont déjà montés à bord de ce train.

2. Compte-rendu – Les grands modèles langagiers ne servent pas seulement à produire de nouveaux textes, mais ils servent également à résumer considérablement l’information pour offrir des sommaires brefs, faciles à digérer. Des entreprises entières sont présentement conçues en s’appuyant sur cette habileté, qui pourrait devenir pertinente dans certains flux de travail de SaaS.  

3. Interactions humain-ordinateur – les grands modèles langagiers ont une excellente compréhension des textes humains. Cette aptitude permet une nouvelle modalité où les utilisateurs peuvent passer des menus et des entrées explicites à un langage naturel. Christoph Janz, un investisseur dans les SaaS verticaux, offre une excellente description de ce phénomène ici.  

Si vous cherchez à en savoir davantage sur ces thèmes, cet article qui porte sur l’utilisation de l’IA générative dans la technologie financière propose plusieurs perspectives intéressantes.

IA générative et SaaS verticaux : caractéristiques qui intéressent Pender Ventures

Si vous êtes une entreprise de SaaS verticaux ciblés sur les clients, nous sommes à la recherche d’une bonne réponse de votre part en ce qui a trait à l’IA générative et son intégration dans vos opérations internes et éventuellement, dans vos produits de base. Nous souhaitons également voir que vous avez envisagé comment ces technologies pourraient modifier la dynamique concurrentielle dans votre secteur d’activité. Il est possible que l’IA générative puisse ne pas avoir de répercussions sur votre produit à court terme, soit, mais assurez-vous que cette conclusion n’est pas le fruit de perspectives trop étroites. En revanche, si votre réponse s’articule un peu comme « nous n’y avons pas du tout pensé », les alarmes se mettront à sonner de notre côté. 

Nos questions, en ce qui a trait à la prochaine vague de SaaS verticaux ciblés sur l’IA générative, porteront principalement sur l’avantage concurrentiel. Sur ce point, un groupe de données uniques et un groupe d’utilisateurs particuliers en mesure de perfectionner vos modèles se révéleront des avantages évidents. Toutefois, un plus sur le plan des données ne suffit pas; il importe aussi d’avoir l’avantage durable du premier arrivé, un meilleur produit, une meilleure EU ou des connaissances exclusives du domaine. En d’autres mots, les façons traditionnelles d’en arriver à ses fins demeurent tout aussi valides dans le domaine de l’IA générative.

L’IA générative aura-t-elle des répercussions importantes sur les SaaS verticaux?

Oui, elle aura d’énormes répercussions sur eux. Comme le souligne Thomas Tunguz, un important investisseur dans l’arène des SaaS, en ce qui a trait aux entreprises déjà en jeu, « l’apprentissage automatique deviendra une caractéristique requise dans la plupart des flux de travail des SaaS ». En portant notre regard plus loin dans l’avenir, les nouvelles entreprises en démarrage dotées d’une approche ciblée sur l’IA générative se propulseront au-devant des joueurs établis dans certains secteurs d’activité. Nous ici à Pender Ventures avons très hâte de participer à cette évolution. Nous nous intéressons particulièrement aux entreprises qui ont recours à l’IA générative dans leur technologie sanitaire : un problème épineux si l’on considère le niveau d’exactitude requis dans ce domaine. Donc, si vous cherchez à intégrer l’IA générative à vos SaaS verticaux, donnez-nous un coup de fil!