Why the Next Hit AI Product Will Be Social

Sarah Tavel, associée chez Benchmark, partage ses réflexions sur les cycles de la technologie grand public, en particulier l'impact de l'IA. Elle s'inspire des vagues technologiques précédentes pour comprendre l'évolution actuelle. Elle établit un parallèle entre Google et ChatGPT. Google, à ses débuts, était une entreprise profondément technique, axée sur l'ingénierie distribuée et l'infrastructure. Au fur et à mesure que la technologie mûrissait, le focus s'est déplacé vers l'expérience produit. Facebook, bien que moins technique que Google, a surpassé MySpace et Friendster grâce à une meilleure performance. Plus tard, des entreprises comme Pinterest, Snap et Instagram ont été dirigées par des "génies du produit" plutôt que des fondateurs techniques. Aujourd'hui, ChatGPT, comme Google à son époque, est un produit fondé sur une technologie de pointe. Sarah le décrit comme une "boîte de texte" dont la magie opère en arrière-plan. Elle estime que nous sommes encore aux premiers stades de l'IA, où l'infrastructure sous-jacente doit encore se stabiliser pour permettre aux personnes ayant une forte intuition produit de créer des expériences utilisateur. Elle souligne que la DNA d'OpenAI, un laboratoire de recherche ayant créé un produit grand public majeur, est similaire à celle de Google. Investir dans la recherche à long terme menée par des doctorants, bien que risqué, peut s'avérer très rentable face à un nouveau paradigme technologique. Sarah, bien que se considérant comme une utilisatrice avancée de ces produits, trouve que leur utilisation est encore trop complexe. Elle critique le fait que des instructions personnalisées soient nécessaires pour obtenir les résultats souhaités, suggérant que les modèles devraient s'améliorer pour faciliter l'interaction. Elle ne considère pas ChatGPT comme un produit "mono-joueur" optimal et pense qu'une communauté de type UGC (Contenu Généré par les Utilisateurs) émergera, où les utilisateurs experts simplifieront l'utilisation de la technologie pour les autres. Elle approfondit la transition du fondateur technique au génie du produit. Au début d'un changement de paradigme, un fondateur technique est essentiel pour construire la technologie. Cependant, à mesure que l'infrastructure mûrit, le succès dépendra de la création du produit le plus engageant. Sarah pense qu'il manque actuellement des expériences de type "effet de réseau multijoueur" dans l'IA. Elle mentionne le concept de "recherche de statut" dans les produits sociaux, où les participants de la communauté sont incités à contribuer en cherchant à atteindre un certain statut (followers, vues, likes). Quant aux domaines prometteurs, elle évoque deux pistes. Premièrement, l'idée d'avoir des "amis IA". Elle se demande si une plateforme dominante émergera pour ces interactions personnelles, distincte des expériences axées sur la connaissance comme ChatGPT. Deuxièmement, elle observe que les utilisateurs se tournent vers des sites UGC existants comme Reddit pour trouver des "prompts" (instructions) efficaces. Elle y voit une opportunité pour une nouvelle plateforme UGC dédiée aux prompts, où les experts pourraient partager leurs créations et être suivis. Elle pense que de nombreuses idées de "bibliothèques de prompts" lancées trop tôt il y a deux ans pourraient trouver un second souffle aujourd'hui. L'objectif serait de démocratiser l'utilisation avancée de l'IA, car la plupart des gens utilisent ChatGPT comme un moteur de recherche, sans exploiter son plein potentiel. Elle raconte l'anecdote d'une réalisatrice de cinéma qui a créé différentes personnalités IA pour diverses facettes de sa vie (bien-être holistique, encouragement, feedback direct). Cela soulève la question de l'utilisation de multiples plateformes IA ou d'une plateforme dominante. Sarah pense qu'il y a de la place pour différentes "sous-personnalités" au sein d'une même plateforme de chat, mais aussi pour des plateformes distinctes pour différents "compartiments" de la vie (personnel vs professionnel). Elle utilise ChatGPT pour le travail, mais une autre IA pour des interactions plus personnelles. Elle critique l'implémentation actuelle des "Custom GPTs" par OpenAI, la qualifiant de "criminelle". Bien que l'équipe soit capable, le manque d'aspect social et de fonctionnalités de confiance est flagrant. Pour créer un produit Custom GPT social, elle suggère la possibilité de trouver et de suivre des créateurs de prompts, ainsi que d'instaurer la confiance en rendant visibles les documents personnalisés et les prompts utilisés. Un défi pour un réseau social de prompts serait le manque de nouveauté quotidienne. Sarah imagine une plateforme qui remplacerait ChatGPT pour certains usages, offrant un fil d'actualité où les utilisateurs partageraient leurs innovations. Cela permettrait d'éviter la réinvention constante de la roue. Abordant l'investissement en capital-risque dans un marché haussier comme celui de l'IA, Sarah explique que Benchmark privilégie avant tout l'équipe fondatrice et le potentiel illimité de l'entreprise. Ils ne sont pas toujours prêts à payer des prix élevés, mais si le potentiel est immense, ils s'associent et trouvent un moyen de faire fonctionner l'accord. Ses préférences en matière de fondateurs incluent ceux qui pensent aux effets de réseau et à la stratégie "zéro à un", qui voient l'entreprise comme un appel, une "affliction" qu'ils doivent résoudre, et qui sont des "machines à apprendre", sans ego, toujours en quête de ce qui est le mieux pour l'entreprise. Pour identifier ces qualités, Sarah pose beaucoup de questions. Si un fondateur est surpris par ses questions ou n'a pas déjà envisagé certains aspects, c'est un signal d'alarme. Les meilleurs fondateurs sont ceux qui ont déjà réfléchi à ces questions avant même qu'elle ne les pose. Elle revient sur les effets de réseau, un terme souvent utilisé à tort. Un véritable effet de réseau se manifeste par des signes précoces d'un "point de basculement" dans un segment très spécifique du marché. Elle donne l'exemple d'Aentio, une place de marché pour les créateurs YouTube et les marques. Grâce aux LLM, Aentio a pu automatiser des processus qui freinaient ce marché, créant une véritable liquidité et une forte attraction de la demande. Pour différencier un vrai d'un faux effet de réseau, elle observe si les "roues d'inertie" décrites par les fondateurs sont de véritables accélérateurs ou de simples mots sur une diapositive. La présence de frictions ou de ramifications non désirées est également un indicateur. Sarah espère que l'IA va relancer une vague d'applications grand public différenciées par les effets de réseau et le multijoueur, qui n'étaient pas possibles auparavant. Elle reconnaît que le grand public a été un défi ces dix dernières années. Elle pense que des entreprises "mono-joueur" excellentes émergeront, mais la "grande opportunité" résidera dans le multijoueur. Si cela ne se produit pas, ce serait dû à la force gravitationnelle des plateformes existantes (comme ChatGPT) et à leur capacité à retenir les utilisateurs grâce à la "mémoire" (connaissance de l'utilisateur). En dehors de l'IA, Sarah est une fervente partisane des stablecoins. Elle est au conseil d'administration de Chainalysis et croit au potentiel des cryptomonnaies. Elle explique que dans des pays comme l'Argentine, où l'accès aux dollars américains est difficile et coûteux, les stablecoins adossés au dollar américain peuvent débloquer l'économie mondiale en offrant un moyen d'échange international rapide, abordable et accessible 24h/24 et 7j/7. Cela crée une liquidité considérable et réduit la friction dans les transactions internationales, en contournant les intermédiaires et leurs frais. Les stablecoins comme Tether bénéficient d'effets de réseau grâce à leur liquidité sur les échanges. Concernant l'impact de l'IA sur le capital-risque dans cinq ans, Sarah imagine une transformation des processus de décision. Elle pense que les données d'entraînement personnelles, comme l'historique des décisions d'investissement et leurs résultats, pourront être utilisées par des LLM pour sonder et améliorer la réflexion des investisseurs. De même, l'IA pourrait aider à évaluer les talents et à suivre leurs mouvements à l'échelle mondiale, créant potentiellement un "score" pour les entreprises, à la manière de Rotten Tomatoes. Elle reconnaît le défi de l'utilisation des données d'entraînement passées dans un domaine comme le capital-risque, où le paysage change constamment. Cependant, elle croit que certains principes fondamentaux restent valides. L'IA ne donnera pas de réponses binaires, mais agira comme un outil pour sonder la pensée de l'investisseur, ce qui, elle l'espère, préservera leur rôle de "décideurs" finaux.