Créer des entreprises d'IA prêtes pour le capital-risque : la durabilité comme avantage

Cet article de blog est basé sur une table ronde consacrée à la durabilité de l'IA et aux tendances en matière d'investissement, qui présente les points de vue de leaders du secteur lors d'une conférence sur l'IA. Nous avons utilisé des outils d'IA pour la transcription et pour améliorer la structure et la clarté du contenu.

Les investissements dans l'IA sont en pleine croissance. Alors que les grandes entreprises technologiques prévoient de dépenser plus de 300 milliards de dollars dans les infrastructures d'IA en 2025, les investisseurs ne se contentent plus de s'intéresser aux modèles puissants ou à la scalabilité rapide. Lors d'une table ronde récente, des leaders des secteurs de l'investissement, du climat et des infrastructures ont dépassé le battage médiatique pour discuter de ce que signifie réellement « l'IA durable » pour les fondateurs.

La réalité des investissements

L'animateur a commencé par un simple constat : en 2025, les grandes entreprises technologiques, notamment Amazon, Alphabet, Microsoft et Meta, investissent des ressources sans précédent dans les infrastructures d'IA. Le président Macron a récemment annoncé un investissement de 109 milliards d'euros. Mais comme l'explique Resa, associé général chez Partech Global, « ce que nous ne voulons pas, c'est que les gens continuent à dépenser 2 dollars pour en gagner 1 ou qu'ils se heurtent à un mur qui limitera leur croissance ».

Cette perspective reflète une compréhension plus large du fait que la durabilité englobe à la fois la responsabilité environnementale et la viabilité commerciale. Les jours des dépenses informatiques illimitées sont comptés, non seulement en raison des préoccupations environnementales, mais aussi parce que l'économie ne fonctionne tout simplement pas à long terme.

Le paradoxe de la durabilité dans les start-ups à forte croissance

Jean-Baptiste Rudelle, président du projet Galion et ancien fondateur de Criteo, a partagé une réflexion cruciale sur la contradiction apparente entre hypercroissance et durabilité. « Le but d'une start-up est de connaître une hypercroissance, mais comment maintenir cette hypercroissance tout en étant durable ? Il existe une sorte de tension mentale entre ces deux concepts. »

Son expérience chez Criteo, où les revenus ont doublé chaque année pendant sept années consécutives, lui a fourni un cadre pratique : lorsque vous doublez votre trafic et vos revenus, vous ne devez viser qu'une augmentation de 1,5 fois vos coûts d'infrastructure. Ce ratio garantit que votre courbe d'évolution crée un effet de levier plutôt que de le consommer.

Le coût de l'ignorance de ce principe est devenu évident lorsque Criteo a atteint un plafond d'environ 100 millions de dollars de chiffre d'affaires. L'entreprise a dû consacrer 18 mois à la reconstruction de sa plateforme à partir de zéro, toute l'équipe technique se concentrant uniquement sur l'amélioration de la durabilité, sans qu'aucun nouveau produit ne soit commercialisé. Comme l'a fait remarquer M. Rudelle, « c'était le prix à payer pour la durabilité à long terme ».

Briser les idées reçues

Anise, responsable de la durabilité chez Reva, a mis en évidence une idée fausse cruciale qui a façonné l'industrie technologique pendant des années : « Pendant longtemps, nous avons pensé que les entreprises technologiques et l'informatique en général ne faisaient pas partie du problème. Nous avions l'habitude de dire que ce sont les entreprises industrielles qui posent problème. »

Des données récentes remettent en question ce point de vue. Une étude réalisée en 2019 par le projet Shift a révélé que les technologies de l'information représentent 4 % des émissions mondiales, soit presque autant que les émissions de l'aviation. Sans action, ce chiffre pourrait atteindre 10 à 11 % des émissions mondiales. Même des entreprises comme Microsoft, qui ont annoncé des objectifs ambitieux en matière de neutralité carbone, ont vu leurs émissions augmenter de 50 % en raison de leurs activités dans le domaine de l'IA.

Cependant, tout n'est pas négatif. Les start-ups spécialisées dans l'IA peuvent également faire partie de la solution, avec des entreprises travaillant dans le domaine de la santé et utilisant l'IA pour optimiser les réseaux énergétiques, montrant ainsi comment la technologie peut répondre aux problèmes sociaux et environnementaux.

Mise en œuvre pratique

Guillaume, vice-président chargé de la promotion chez Upsun, a donné des exemples concrets de la manière dont la durabilité se traduit par une optimisation des activités. Lorsque leur plateforme a atteint un chiffre d'affaires annuel d'environ 40 millions de dollars, une équipe FinOps dédiée a réduit les factures liées au cloud de 40 % en seulement six mois en supprimant les services négligés et en optimisant l'allocation des ressources.

L'idée clé est que la durabilité ne consiste pas seulement à réduire l'empreinte carbone, mais aussi à optimiser les coûts et à garantir la pérennité des marges bénéficiaires. Cela implique notamment de suivre les dépenses cachées, telles que la bande passante entre les régions et les sauvegardes, qui peuvent représenter 20 à 25 % des factures liées au cloud.

Les outils et les indicateurs qui comptent

Pour les entreprises en phase de démarrage, la première étape n'est pas un calcul complexe du carbone, mais la prise de conscience que la durabilité n'est pas un fardeau, mais un avantage concurrentiel. Anise recommande de commencer par évaluer l'empreinte carbone afin de connaître l'origine des émissions et de permettre une optimisation ciblée.

Pour les applications spécifiques à l'IA, l'accent est mis sur l'efficacité des modèles. Rudelle a souligné la nature seuil de l'IA : « Si vous êtes en dessous d'un certain niveau de qualité, tout cela est inutile. Si vous êtes en dessous de 80 % de prévisibilité, vous pouvez tout jeter à la poubelle. »

Cela crée une pression pour augmenter les paramètres et la puissance de calcul, rendant les techniques d'optimisation cruciales pour des solutions efficaces. La compression des modèles peut donner des résultats spectaculaires, réduisant parfois la taille des modèles d'un facteur cinq avec seulement 1 % de perte de précision. La capacité à prédire les pics de trafic est également très importante, car le dimensionnement pour une charge maximale peut entraîner un doublement des exigences du système pour un gain minime.

La perspective d'investissement : au-delà du pitch deck

Interrogé sur l'intégration de la durabilité dans les présentations commerciales, Resa a proposé une perspective différente : « Ce n'est pas vraiment une question de pitch deck. Je voudrais retourner la question, car un pitch deck n'est qu'un instantané d'une histoire qu'ils veulent raconter à un moment donné. »

Le plus important est de comprendre que dépenser de l'argent pour résoudre les problèmes n'est pas durable. Les investisseurs veulent voir les fondateurs réfléchir à l'optimisation dès le début, planifier « la suite » au-delà de la taille du marché et des projections de croissance.

L'exemple des premiers défis rencontrés par Facebook avec ses centres de données illustre bien ce point. Lorsque la Californie a été confrontée à une pénurie d'électricité et d'eau pour ses nouveaux centres de données, Facebook a lancé l'Open Compute Project, qui a développé des serveurs plus efficaces et des centres de données utilisant la ventilation naturelle plutôt que la climatisation. Cette initiative n'était pas motivée par des préoccupations environnementales, mais par une nécessité pratique.

Tendances émergentes et opportunités futures

Plusieurs tendances sont en train de redéfinir l'approche des entreprises d'IA en matière de durabilité :

• Apprentissage fédéré : cette approche répartit la formation des modèles entre les appareils des utilisateurs plutôt que de la centraliser dans le cloud. Cela réduit la consommation de ressources tout en répondant aux préoccupations en matière de confidentialité, car les données n'ont pas besoin d'être centralisées pour la formation.
• Infrastructure intelligente : les entreprises exploitent l'IA pour optimiser la consommation d'électricité en fonction des conditions du réseau. En France, par exemple, l'intensité carbone varie considérablement entre 19 h et 1 h du matin ou selon les saisons. Des systèmes de répartition innovants permettent de redistribuer les charges de travail vers des régions disposant de sources d'électricité plus propres sans compromettre l'expérience utilisateur.
• Matériel alternatif : la dépendance actuelle aux GPU NVIDIA n'est pas viable à long terme. De nouvelles architectures, notamment les TPU et les NPU, font leur apparition et pourraient offrir une meilleure efficacité et réduire l'impact environnemental de la production de matériel.

La réalité économique

Malgré le discours convaincant sur la durabilité, Jean-Baptiste Rudelle a présenté une perspective économique qui donne à réfléchir : « Pour être tout à fait honnête, à court terme, la dure réalité est qu'il y a très peu d'avantages commerciaux à essayer d'être une start-up à faible émission de carbone. »

Aujourd'hui, la principale motivation reste largement liée à la réputation, le pouvoir de la marque influençant le recrutement de talents et l'attraction de clients. Cependant, cela pourrait changer de manière significative avec l'introduction d'une tarification significative du carbone. « Ce qui permettrait vraiment de résoudre ce problème à long terme, ce serait une taxe carbone. Si une taxe carbone vraiment sérieuse était mise en place, les entreprises auraient alors une réelle incitation à se décarboniser. »

L'argument de la productivité

La table ronde a abordé un argument économique crucial : le rôle de l'IA dans le financement de la transition écologique grâce aux gains de productivité. Si les améliorations de la productivité liées aux nouvelles technologies mettent souvent des années à se concrétiser dans les statistiques économiques, leur impact potentiel sur le codage et le développement de logiciels pourrait être transformateur.

Comme l'explique M. Rudelle, « le domaine dans lequel la productivité sera la plus spectaculaire en termes de gains à court terme sera celui de l'écriture de code ». Si le coût de l'écriture de code tend vers zéro, les entreprises pourront développer des logiciels personnalisés adaptés à leurs besoins spécifiques, plutôt que de s'appuyer sur des produits SaaS génériques, ce qui pourrait se traduire par des gains de productivité significatifs.

Pressions réglementaires et commerciales

Le paysage réglementaire impose des exigences de durabilité en aval. Selon Anise, 87 % des entreprises en phase de série C ont réalisé des évaluations de leur empreinte carbone. « À partir de la série B, les investisseurs imposent une stratégie climatique », a-t-elle noté, en partie en raison de réglementations telles que le SFDR (Sustainable Finance Disclosure Regulation).

Il ne s'agit pas seulement de conformité réglementaire, mais aussi de gestion des risques. Comme l'a fait remarquer l'un des participants à la table ronde, « le capital-risque est l'autre nom du capital-risque, et la durabilité est un cadre de gestion des risques ».

Principaux enseignements pour les start-ups spécialisées dans l'IA

Les recommandations finales du panel fournissent une feuille de route claire :

1. Agissez dès maintenant : il est toujours moins coûteux de mettre en œuvre des pratiques durables dès le début que de réparer les problèmes plus tard. Des études actuarielles suggèrent que les effets du changement climatique pourraient réduire le PIB mondial de 50 % d'ici 2070-2090.
2. Intégrer l'IA dans la solution : plutôt que de considérer l'IA comme un simple problème de consommation de ressources, concentrez-vous sur la manière dont elle peut améliorer l'efficacité et résoudre les défis environnementaux.
3. Sortez des sentiers battus : ne vous fiez pas aux approches traditionnelles en matière de mise à l'échelle. Le passage à l'IA nécessite de repenser la manière dont les applications sont conçues et les solutions déployées, tout comme les technologies cloud ont imposé des changements architecturaux.
4. Tirez parti de l'expertise : n'essayez pas de résoudre seul le problème de l'optimisation des infrastructures. Collaborez avec des spécialistes et tirez parti de l'écosystème croissant des start-ups et des outils axés sur la durabilité.

Perspectives

Le débat sur la durabilité de l'IA ne se limite pas à la responsabilité environnementale ; il s'agit de créer des entreprises capables de se développer efficacement et de survivre aux pressions du marché à long terme. Alors que les coûts d'infrastructure continuent d'augmenter et que les exigences réglementaires se renforcent, les entreprises qui intègrent dès le départ une réflexion sur la durabilité bénéficieront d'un avantage concurrentiel significatif.

Le message des investisseurs est clair : ne vous contentez pas de montrer ce que vous construisez et à quelle vitesse vous pouvez vous développer, mais expliquez comment vous comptez maintenir cette croissance de manière efficace. Dans un monde où il n'est plus possible de consacrer des ressources illimitées à la résolution des problèmes, l'optimisation devient un facteur clé de différenciation.

Pour les start-ups spécialisées dans l'IA, la durabilité n'est pas une contrainte, mais une opportunité de créer des entreprises plus résilientes, plus efficaces et, au final, plus prospères. Les entreprises qui reconnaîtront rapidement cette évolution seront celles qui attireront les bons soutiens et créeront une valeur durable dans le paysage en pleine mutation de l'IA.