Assis à travers des centaines de startups lors des YC Demo Days, vous ne savez pas toujours si vous percevez réellement des modèles ou si votre cerveau, alors que le café lutte contre la monotonie, les invente dans une sorte de paréidolie pour les plans d’affaires. Cette année, cependant, le thème était assez évident : « L’IA peut faire ça, probablement ! Peut être. »

Certes, les modèles d’IA d’aujourd’hui sont plus performants que ceux d’hier et d’antan. Mais nous avons vu à maintes reprises comment ces systèmes se présentent bien mais tombent sous des exigences systématiques ou en tant qu’outils avec des résultats fiables et reproductibles.

Il est difficile de ne pas voir ce lot comme les précurseurs d’une vague à venir de shovelware alimentés par l’IA. Choisissez un cas d’utilisation, peaufinez un peu un modèle disponible (personne ne construit réellement le sien), choisissez de bons exemples de captures d’écran et boulonnez une interface utilisateur préfabriquée. Félicitations, vous êtes maintenant la toute première plate-forme de génération de contenu de médias sociaux IA pour les bars et restaurants indépendants au Moyen-Orient et en Afrique du Nord. Achetez quelques centaines d’avis cinq étoiles et vous êtes sur la bonne voie !

Maintenant, ce n’est pas que les restaurants du Caire et de Beyrouth ne pourraient pas utiliser un outil utile pour gagner du terrain en ligne et attirer de nouveaux clients. C’est qu’avoir l’IA, telle qu’elle existe actuellement, fait quelque chose pour vous, c’est un peu comme admettre que cela n’a pas d’importance.

La création d’un agent de conversation alimenté par l’IA qui répond au téléphone dans votre entreprise sonne bien lorsque vous le présentez comme un moyen de ne jamais perdre un client. Mais que pense le client lorsque l’entreprise qu’il appelle décide que l’IA est la réception qu’il mérite ? Personnellement, je raccrocherais et essayerais quelqu’un d’autre. Qu’en est-il d’un travailleur de métier qui reçoit une IA qui appelle pour prendre rendez-vous ? Même chose.

Réaliser qu’un e-mail qui vous est adressé a été trivialement « personnalisé » par l’IA, c’est comme se faire dire que nous ne pouvons pas prendre la peine de personnaliser nos e-mails, mais nous voulons que vous pensiez que nous le faisons. Ne vous sentiriez-vous pas trompé ? C’est une imposture systématique aux clients.

Si votre premier entretien avec une entreprise est avec un agent de conversation ou une personne lisant manifestement des indices générés à partir de la base de connaissances ou autre, vous sentez-vous comme une personne rejoignant une équipe ou une pièce dimensionnée pour l’installation ? Vous ne méritez même pas toute l’attention d’un humain qualifié.

Ce n’est pas nécessairement l’ambiance que j’ai eue de chaque startup AI dans ce lot YC, mais je l’ai certainement eue de quelques-unes d’entre elles. Voici une liste partielle (!) des entreprises « IA peut faire ça, probablement » que j’ai notées.

• Taper – Éditeur de documents basé sur l’IA.
• Iliade – Générer des ressources d’art de jeu.
• Lay-up – Créez des flux de travail entre les applications avec une seule commande de ligne, comme l’intégration d’une location.
• Noyau – Une orchestration d’intégration basée sur l’IA qui comprend « la vraie nature d’une entreprise ».
• Hadrius – Robot-conseiller en conformité avec la SEC.
• Speedybrand – Génération de contenu marketing pour les PME.
• Quazel – Apprentissage des langues avec un tuteur IA.
• Booth.ai – « Photographe » IA générative pour le e-commerce.
• Coucou – Outils comptables en langage naturel.
• Berri.ai – Création d’applications ChatGPT en tant que service.
• Sémantique – Des informations sur l’actualité financière « enrichies » par l’IA.
• Credal.ai – Interface de type ChatGPT pour les employés qui référence les documents de l’entreprise mais protège les secrets commerciaux
• Désembuage – Ajoutez un assistant de données AI à votre application.
• LinkgrepName – Suggère des éléments de la base de connaissances et ajoute au chat ou aux notes en direct dans le navigateur.
• Naviguer – Courriels de vente automatisés.
• Flux d’air – Automatisez les études de marché en fonction des avis et des commentaires.
• Tennr – Transformez la base de connaissances en un LLM personnalisé.
• Vent vrai – Processus de comptabilité et de finance alimentés par l’IA.
• Laboratoires de flair – Collectez des informations à partir des données d’appels et des e-mails du service client.
• Juste payé – Automatisez le paiement des factures, récupérez les trop-payés aux fournisseurs.
• Kyber – Automatisez les tâches du secteur de l’assurance, telles que répondre aux questions et souscrire.
• Méru – Plate-forme pour la formation de vos propres LLM.
• Même jour – Une IA qui appelle les travailleurs comme les plombiers et les couvreurs pour prendre rendez-vous.
• Zenfetch – Analysez les appels des clients en direct et faites ressortir les points de discussion.
• Synchronisé – IA pour analyser les emails des clients.
• Associer l’IA – Cours vidéo générés à l’aide de l’IA.
• Latent – Automatisation des dossiers de santé électroniques.
• Avocat – Réceptionniste AI pour répondre aux appels manqués dans les PME.

Jusqu’à il y a environ 30 secondes, j’avais en fait ajouté des réflexions sur les entreprises à ces descriptions brèves et probablement insuffisantes. Mais j’ai réalisé que la liste risquait de devenir une litanie de plaintes (pour ne pas dire trop longue). Personne n’aime lire quelqu’un qui se contente de tirer sur des idées à gauche et à droite, en particulier lorsque bon nombre de ces idées sont travaillées d’arrache-pied par des personnes pour lesquelles elles sont importantes. C’est facile de critiquer. Si facile que quelqu’un dans le lot d’été peut essayer de l’automatiser !

Mais je vous mets au défi de regarder cette liste et de ne pas vous poser de questions sur certaines des entrées : est-ce que ce vraiment ce qu’il faut? Cela ne nécessitera-t-il pas beaucoup de surveillance? Cela n’introduit-il pas une responsabilité ou ne diminue-t-il pas la transparence ? Quelqu’un a-t-il demandé aux clients s’ils voulaient cela ? Qui vérifie et audite les résultats – une autre IA ? Qui est déplacé par ces outils ? Qui forme les gens sur eux?

Pratiquement toutes les entreprises qui ont présenté ont déclaré qu’elles étaient entrées en service quelques semaines plus tôt et qu’elles étaient miraculeusement déjà à un ARR sain. Mais quelques semaines suffisent à peine pour installer un outil d’automatisation majeur et lire la documentation, sans parler d’évaluer ses performances et s’il vaut le prix. Je ne peux même pas imaginer que la moitié d’entre eux aient été utilisés, vraiment utilisés, par un client potentiel.

Un exemple que je ne peux m’empêcher de partager : une entreprise d’imagerie de marketing génératif dans sa diapositive avait l’invite suivante pour que le système fonctionne avec : Notre ketchup classique est fabriqué uniquement à partir de tomates rouges mûres sucrées et juteuses pour le goût épais et riche caractéristique du ketchup préféré de l’Amérique. La copie de l’IA : KETCHUP DOUX ET JUICY POUR TOUS ! Si j’étais un spécialiste du marketing chez Heinz et que c’était dans la démo qu’on m’a donnée, je me lèverais, les remercierais pour leur temps et ouvrirais la porte.

Certaines des entreprises ont admis qu’elles avaient pivoté à mi-parcours du programme et ont écrit leur première ligne de code pour cette nouvelle application tout récemment. Bien sûr, nous devons tenir compte de la nature aventureuse et libre des startups en démarrage, cela fait partie du plaisir et de l’excitation de l’espace. Mais ces entreprises vous semblent-elles vraiment « innovantes » ? Ils semblent plutôt être de grands fans d’innovation, se faufilant dans sa chambre et essayant ses vêtements. (« Mignon… ici, vous l’essayez, fintech. »)

Je sais que je sous-estime la quantité de travail qu’il faut même pour créer le service SaaS B2B le plus superficiel alimenté par l’IA, mais beaucoup d’entre eux ressemblent à nos anciens hackathons où quelqu’un rendrait une API disponible et tout le monde essaierait de le chausser dans à l’application la plus réaliste, en espérant obtenir cette carte-cadeau de 1 000 $ de SAP ou autre. Il y a de la joie dans le processus de création, mais les résultats ne se suffisent pas vraiment à eux-mêmes.

J’aurai probablement tort quand l’une de ces entreprises deviendra licorne et que tout le monde se moquera de l’écrivain fr.techtribune.net qui en doutait. Mais je ne peux pas me débarrasser de l’inquiétude que j’ai ressentie en entendant fondateur après fondateur dire avec une telle conviction que leur IA pourrait faire quelque chose de mieux, alors que je soupçonne que cette conviction a été cultivée sous de faux prétextes.