Comment réaliser une étude de marché sur les startups basées sur l'IA : guide étape par étape du fondateur

Voici un fait frappant : 90 % des données mondiales ont été créées au cours des deux dernières années seulement, et nous générons plus de 2,5 quintillions d'octets par jour.

Cette hausse remarquable fait Étude de marché sur les startups d'IA à la fois palpitant et complexe. Les outils d'études de marché basés sur l'IA ont révolutionné le processus. Ces outils analysent les données 100 fois plus rapidement que les méthodes traditionnelles qui peuvent prendre des semaines, voire des mois. Cela permet aux fondateurs de startups comme nous de mieux comprendre nos marchés.

Les chiffres racontent une histoire impressionnante. Le secteur mondial des études de marché représente 87,7 milliards de dollars et connaîtra une croissance supplémentaire de 15 milliards de dollars d'ici quatre ans. L'intelligence artificielle alimente cette expansion avec des résultats remarquables. Les entreprises qui utilisent l'IA pour l'analyse prédictive ont amélioré la précision de leurs décisions de 20 % et augmenté leur efficacité opérationnelle de 30 %.

Nous avons créé ce guide détaillé pour vous aider à comprendre le paysage des startups basées sur l'IA, à vérifier votre potentiel de marché et à mettre votre start-up sur la voie du succès. Examinons de plus près les étapes clés pour mener une étude de marché efficace pour votre start-up spécialisée dans l'IA.

Comprendre le paysage des startups dans le domaine de l'IA

Le marché de l'IA a connu une croissance incroyable, avec des investissements mondiaux atteignant 92 milliards de dollars de financement d'entreprises en 2022. Un tiers des organisations utilisent désormais IA générative dans au moins une fonction commerciale régulièrement.

État actuel du marché de l'IA

Les entreprises adoptent l'IA à un rythme sans précédent. Environ 40 % des organisations prévoient d'augmenter leurs investissements dans l'IA en raison des progrès réalisés dans le domaine de l'IA générative. Le marché affiche de solides performances dans trois domaines : le marketing et les ventes, le développement de produits et les opérations de service. En plus de cela, elle apporte de réels avantages : les entreprises utilisant l'IA constatent une baisse de 42 % des coûts et une augmentation de 59 % de leurs revenus.

Principaux segments des startups basées sur l'IA

Les startups basées sur l'IA se répartissent en trois catégories principales :

1. Principales entreprises d'IA: Ces startups développent une technologie de base qui stimule les processus de création et de déploiement de l'IA
2. Entreprises d'IA d'applications: Ils créent des outils qui aident les entreprises à effectuer des tâches spécifiques en utilisant l'IA dans différents secteurs
3. Entreprises d'IA spécifiques à un secteur: Ils utilisent l'IA pour résoudre des problèmes commerciaux particuliers dans des secteurs verticaux spécifiques

Les secteurs de la santé, de la finance et de la vente au détail sont en tête. Le secteur bancaire pourrait ajouter jusqu'à 5 % de valeur grâce à la mise en œuvre de l'IA. Les secteurs qui s'appuient largement sur le travail du savoir présentent un plus grand potentiel de disruption et de création de valeur.

Taille du marché et projections de croissance

Le marché mondial de l'IA s'élève à 196,63 milliards de dollars américains en 2023 et devrait croître à un fort TCAC de 36,6 % jusqu'en 2030. Le segment de l'IA générative pourrait apporter 15 700 milliards de dollars à l'économie mondiale d'ici 2030.

Les tendances régionales montrent que l'Amérique du Nord est en tête avec une part de marché de 30,9 %, grâce au solide écosystème d'IA des États-Unis. La région Asie-Pacifique représente 25,6 % du chiffre d'affaires mondial et présente un fort potentiel de croissance. Les startups spécialisées dans l'IA ont obtenu plus de 100 milliards de dollars de financement entre 2020 et 2023, ce qui témoigne de la forte confiance des investisseurs.

Le marché devrait atteindre 1 339,10 milliards de dollars d'ici 2030. Une meilleure puissance de calcul, une plus grande disponibilité des données et une transformation numérique rapide sont les moteurs de cette croissance. Le secteur de la santé se distingue et devrait gagner une part de marché de premier plan d'ici 2030.

Identification de votre marché cible

Le succès de votre start-up spécialisée dans l'IA commence par une image claire de votre marché cible. Une bonne étude de marché nous permet de connaître et de confirmer qui sont nos clients idéaux.

Définissez votre client idéal

Un profil client idéal (ICP) aide à organiser nos efforts de vente et de marketing auprès du bon public. Votre ICP indique quelles entreprises tirent le meilleur parti de notre solution d'IA. Vous devez réfléchir à ces aspects clés lors de l'élaboration d'un ICP :

• Taille de l'entreprise et seuils de chiffre d'affaires
• Secteur d'activité et type d'entreprise
• Présence géographique
• Complexité organisationnelle
• Niveau de maturité technique

Les recherches prouvent que les entreprises dont les PIC sont bien conçus obtiennent de meilleurs résultats commerciaux dans de nombreux domaines. Nous devons continuer à mettre à jour notre ICP pour rester en phase avec l'évolution des conditions du marché et de l'orientation commerciale.

Cartographier les cas d'utilisation

Les meilleurs cas d'utilisation originaux de l'IA devraient présenter une valeur élevée avec une faible complexité. Voici ce qu'il faut rechercher lors de la cartographie des applications potentielles :

1. Concentrez-vous sur les priorités opérationnelles
2. Identifiez les domaines riches en données
3. Garantir le parrainage des dirigeants
4. Arrangez-vous avec des indicateurs commerciaux

Pour ne citer qu'un exemple, la segmentation de la clientèle par IA a donné des résultats remarquables : les entreprises utilisant Segmentation pilotée par l'IA font état de réductions de coûts de 42 % et d'augmentations de revenus de 59 %. L'analyse prédictive permet également de prévoir les comportements et les priorités futurs des clients, ce qui conduit à un meilleur ciblage.

Confirmer les besoins du marché

Validation du marché prouve l'intérêt du client avant d'engager des ressources dans le développement. Ce processus nous aide à :

• Observez le comportement réel des utilisateurs au lieu de vous fier à des affirmations hypothétiques
• Tester les hypothèses par le biais d'expériences numériques et physiques
• Mesurez les résultats réels à l'aide d'une analyse des données de dernière minute
• Définissez les priorités en fonction des informations analytiques

Des études montrent que les entreprises qui utilisent des solutions basées sur l'IA prennent des décisions 20 % plus précises. Malgré cela, votre solution doit répondre à ces questions clés avant le développement :

• Quels problèmes spécifiques des clients résolvent-ils ?
• Existe-t-il des produits similaires sur le marché ?
• Les clients paieront-ils pour la solution ?
• Est-ce financièrement viable ?

Analyse de la concurrence du marché de l'IA

Le succès des startups basées sur l'IA dépend de la compréhension du paysage concurrentiel. De nouvelles données révèlent que les startups de l'IA ont obtenu un record de 46,4 % du total financement par capital-risque en 2024, pour atteindre 209 milliards de dollars américains.

Faites des recherches sur les solutions d'IA existantes

Le marché de l'IA compte trois principaux types de concurrents :

1. Géants de la technologie: Google, Microsoft et IBM dominent avec leurs solutions d'IA détaillées. La plateforme Watson d'IBM génère 61,90 milliards de dollars par an. Google fournit des services avancés qui incluent l'analyse vidéo, la reconnaissance vocale et le traitement multilingue.
2. Entreprises spécialisées dans l'IA: DataRobot et H2O.ai se concentrent sur des niches spécifiques. DataRobot guide les solutions d'apprentissage automatique automatisées. H2O.ai se distingue en matière d'analyse prédictive basée sur le cloud.
3. Startups émergentes: Scale AI et Databricks apportent des solutions innovantes à des problèmes complexes. L'expertise de Scale AI réside dans l'étiquetage des données pour les modèles d'apprentissage automatique, ce qui est définitivement essentiel pour le développement de l'IA.

Schémas de financement des études

Le financement des startups dans le domaine de l'IA connaît une croissance remarquable. Le capital-risque mondial pour les startups spécialisées dans l'IA a atteint 131,50 milliards de dollars américains en 2024, soit une augmentation de 52 % par rapport à l'année dernière. L'Amérique du Nord est en tête avec près d'un tiers des transactions et 60 % de la valeur des investissements en capital-risque.

Les principales tendances en matière de financement sont les suivantes :

• Distribution régionale: Les États-Unis sont en tête du financement mondial de l'IA, avec 7 des 10 principales sociétés d'investissement dans l'IA basées dans ce pays.
• Investissements d'entreprise: Intel, Alphabet et Microsoft investissent activement dans des start-up spécialisées dans l'IA.
• Orientation sectorielle: Healthcare AI a reçu 5,60 milliards de dollars d'investissements. Les solutions Fintech AI devraient atteindre 70,10 milliards de dollars américains d'ici 2033.

Les fondateurs de nouvelles start-up spécialisées dans l'IA doivent savoir que les méga-transactions de plus d'un milliard de dollars façonnent les tendances actuelles en matière de financement. Mais toutes ces transactions importantes, sauf une, montrent que les entreprises axées sur l'IA ont gagné une part plus importante de la valeur des investissements en capital-risque en 2024 par rapport aux années précédentes.

Validation de la faisabilité technique

La validation technique est la pierre angulaire de toute start-up d'IA réussie. Des études récentes montrent que l'IA prend des décisions grâce à des algorithmes qui suivent des règles ou examinent de grandes quantités de données pour identifier des modèles.

Évaluez les capacités de l'IA

Une approche systématique permet d'évaluer les capacités de l'IA et garantit des performances fiables. L'apprentissage automatique se compose de plusieurs couches, ce qui le rend plus complexe que l'informatique traditionnelle basée sur des règles. L'évaluation appropriée nécessite :

• Les modèles d'IA nécessitent des tests approfondis en termes de performances
• Les données de formation doivent correspondre aux environnements opérationnels
• L'architecture du modèle doit capturer les principales caractéristiques opérationnelles

Les recherches montrent que 40 % des utilisateurs de l'IA déclarent que leurs pratiques en matière de données sont peu ou moyennement sophistiquées. Les startups peuvent surmonter ce défi en se concentrant sur des évaluations de qualité qui mesurent la précision des prévisions de leur modèle par rapport à des données de test étiquetées.

Vérifier les exigences en matière de données

La qualité des données affecte directement les performances des modèles d'IA. Les analyses du secteur montrent que les ensembles de données de formation sont à la base de tout modèle d'IA et qu'ils finissent par dicter la précision des résultats. Les principaux facteurs sont les suivants :

1. Volume et qualité des données: Les faibles volumes de données limitent la précision des prévisions. Les projets ont besoin de données de formation suffisantes pour affiner les résultats et éliminer les biais.
2. Exigences en matière d'infrastructure: Les systèmes d'IA ont besoin de solutions fiables de stockage et de gestion des données capables de gérer de grands volumes tout en préservant la qualité des données et un accès rapide.
3. Conformité réglementaire: le RGPD et la législation sur la confidentialité limitent le partage des données et les capacités de prise de décision automatisées. Les entreprises ont répondu : 70 % ont confirmé avoir créé de nouveaux rôles spécifiquement pour gérer la conformité au RGPD.
4. Ressources techniques: La formation aux modèles d'IA nécessite une puissance de calcul importante. Les organisations doivent s'assurer que la portée de leur projet correspond aux ressources disponibles. Les fonctionnalités du cloud deviennent nécessaires car l'élasticité et les services des environnements cloud permettent à ces technologies d'exister.

Les startups peuvent mieux se positionner pour réussir sur le plan technique en réfléchissant soigneusement à ces exigences. Une bonne validation des données garantit que les ensembles de données répondent aux normes prédéfinies et aux exigences du projet, ce qui conduit à des modèles plus performants.

Conclusion

Les études de marché constituent l'épine dorsale de toute start-up d'IA prospère. Notre analyse détaillée montre que le marché de l'IA présente d'incroyables opportunités pour les entreprises de toutes tailles. Le marché devrait atteindre 1 339,10 milliards de dollars américains d'ici 2030.

Votre succès dépendra de trois éléments clés. Une image claire de votre marché cible vous aidera à concevoir votre solution en fonction des besoins réels des clients. Une image complète de vos concurrents révélera les opportunités inexploitées du marché. La validation technique garantira que votre solution d'IA apporte une réelle valeur tout en répondant aux besoins en matière de données et d'infrastructure.

Une étude de marché efficace doit aller plus loin qu'une simple analyse. Votre start-up prospérera si vous surveillez régulièrement les marchés, si vous validez vos hypothèses et si vous vous adaptez rapidement aux besoins des clients. Ces informations, combinées à une approche bien définie, vous permettront de créer une start-up basée sur l'IA qui répond aux demandes du marché et crée une valeur durable.