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Opportunités pour les start-ups de l'IA en 2025 *MIS À JOUR*

"Alors que tout le monde se démène pour mettre en œuvre le GPT-5, certaines personnes continuent de gagner de l'argent en vendant des boutons. La véritable opportunité de l'IA en 2025 n'est pas de réinventer la roue, mais de résoudre des problèmes réels sans brûler les budgets. Des niches sous-estimées : une personnalisation qui ne donne pas aux clients l'impression d'être dans Black Mirror, des assistants de santé qui distinguent un rhume d'une salle d'urgence, des analyses pour les PME qui détestent Excel. Le succès ? Non pas pour ceux qui possèdent l'IA la plus puissante, mais pour ceux qui la rendent accessible, utile et durable.

Guide semi-sérieux pour survivre à la ruée vers l'or de l'intelligence artificielle (alors que tout le monde prétend savoir ce qu'est réellement le GPT-5) *MAJORÉ*

L'IA entre dans sa phase adulte (même si elle se comporte encore parfois comme une adolescente qui donne des réponses au hasard). C'est là que les startups peuvent vraiment faire la différence, sans avoir à promettre de sauver le monde ou de prédire l'avenir que même Sam Altman ne connaît pas.

Les niches du marché dont personne ne vous parle (mais que vous devriez prendre en compte)

1. Une personnalisation qui ne fait pas peur : des plateformes qui transforment les données en expériences personnalisées, sans que les clients aient l'impression d'être dans un épisode de Black Mirror. Du commerce électronique qui comprend quand il ne faut PAS suggérer un produit, au contenu qui correspond vraiment aux goûts de l'utilisateur (et non à ce que l'algorithme pense qu'il devrait vouloir).

2. Assistants de santé virtuels avec un cœur ♥️

  • Gestion des rendez-vous sans le classique "nous vous rappelons" (oui, nous attendons toujours ce coup de fil de 2019)
  • Un triage virtuel qui fait la distinction entre "j'ai un rhume" et "j'ai besoin d'une salle d'urgence" (et qui ne suggère pas l'amputation pour un ongle incarné).
  • Des suivis qui n'ont pas l'air d'avoir été rédigés par un robot (même si, ironiquement, c'est le cas).

3. Création de contenu pour les humains Outils pour aider à créer du contenu avec une âme :

  • Des textes SEO qui n'ont pas l'air d'avoir été écrits par un robot (celui-ci l'est, et ça se voit)
  • Des posts qui ne font pas honte à vos petits-enfants (ceux qui lèvent déjà les yeux au ciel lorsque vous utilisez votre téléphone portable avec deux doigts).
  • Un texte qui convainc sans ressembler à un célèbre vendeur de tapis criant OFFRE SPÉCIALE !

4. Des maisons intelligentes (mais pas trop) Des systèmes qui facilitent la vie sans transformer votre maison en un HAL 9000 :

  • Ils apprennent vos habitudes (même les plus embarrassantes, comme regarder des émissions de téléréalité à 3 heures du matin).
  • Ils optimisent la consommation (et votre portefeuille de plus en plus vide)
  • Ils s'intègrent à tout (même à l'appareil intelligent que vous avez acheté en 2018 et que vous n'avez jamais configuré).

5. L'analytique pour les PME qui détestent Excel Des outils qui rendent les chiffres accessibles même à ceux qui ont fait des études secondaires classiques :

  • Des tableaux de bord qui ne nécessitent pas un doctorat en astrophysique quantique pour être compris
  • Des prédictions qui ressemblent à de la magie (mais qui relèvent de la science, grâce au modèle multimodal que même les développeurs ne comprennent pas)
  • Des informations que vous pouvez réellement utiliser (et non des graphiques colorés pour impressionner les investisseurs)

Stratégies pour ne pas échouer (ou du moins échouer avec style)

  • Trouvez un problème qui dérange vraiment quelqu'un ✅ (n'inventez pas des problèmes qui n'existent que dans votre pitch deck).
  • Commencer petit mais rêver grand ✅ (votre bureau dans le garage d'abord, Claude, Gemini et l'ascension de GPT ensuite).
  • Manipulez l'argent comme si c'était le vôtre (car tôt ou tard, ce sera le cas, lorsque les investisseurs cesseront de croire aux contes de fées). ✅
  • Constamment amélioré (mais sans envoyer de mises à jour à 3 heures du matin qui suppriment toutes les données de l'utilisateur). ✅

Des régions qui ne vous feront pas vivre sous un pont

  • Soins de santé (les gens tomberont toujours malades, malheureusement, mais attention aux règles de la loi européenne sur l'IA à partir du 2 février 2025)
  • EdTech (parce que l'apprentissage n'est jamais démodé et que les étudiants sont de moins en moins préparés)
  • Cybersécurité (parce que pendant que vous dormez, quelqu'un essaie de pirater votre machine à café connectée)

La vérité sur 2025Le succèsn'appartiendra pas à ceux qui disposent de l'IA la plus puissante, mais à ceux qui résolvent les problèmes réels sans elle :

  • Brûler les budgets des clients (parce que tout le monde n'a pas les milliards de Microsoft)
  • Promettre de réinventer la roue (alors qu'il suffit d'une mise à jour)
  • Utiliser "blockchain" et "metaverse" dans la même phrase (il s'agit d'un délit puni par la loi sur l'IA).

La véritable innovation consistera à faire de l'IA :

  • Accessible (même à ceux qui ne savent pas ce qu'est un transformateur ou ce que signifie GPT-5o, qui n'arrivera de toute façon pas avant la fin de 2025)
  • Utile (utile dans le monde réel, pas seulement dans le pitch deck avec des graphiques de croissance exponentielle)
  • Durable (à la fois pour la planète et pour le compte en banque, car les coûts de formation ne cessent d'augmenter)
  • Respecter les nouvelles règles (car à partir de 2025, les interdictions prévues par la loi européenne sur l'IA deviendront une réalité, et les sanctions pourront atteindre 15 millions d'euros)

N'oubliez pas que pendant que tout le monde se démène pour mettre en œuvre Claude 3.7 Sonnet ou GPT-o3, il y a encore des gens qui gagnent de l'argent en vendant des boutons. Parfois, la technologie la plus simple est celle qui fonctionne le mieux.

Ressources pour la croissance des entreprises

9 novembre 2025

Guide complet des logiciels de veille stratégique pour les PME

60 % des PME italiennes admettent avoir des lacunes importantes en matière de formation aux données, 29 % n'ont même pas de chiffre dédié - alors que le marché italien de la BI explose de 36,79 milliards de dollars à 69,45 milliards de dollars d'ici 2034 (taux de croissance annuel moyen de 8,56 %). Le problème n'est pas la technologie mais l'approche : les PME se noient dans des données éparpillées entre CRM, ERP, feuilles Excel sans les transformer en décisions. C'est aussi vrai pour celles qui partent de zéro que pour celles qui veulent optimiser. Les critères de choix qui comptent : facilité d'utilisation par glisser-déposer sans des mois de formation, évolutivité qui grandit avec vous, intégration native avec les systèmes existants, coût total de possession (mise en œuvre + formation + maintenance) par rapport au prix de la licence seule. Feuille de route en 4 étapes - objectifs SMART mesurables (réduire le taux de désabonnement de 15 % en 6 mois), cartographie des sources de données propres (garbage in=garbage out), formation de l'équipe à la culture des données, projet pilote avec boucle de rétroaction continue. L'IA change tout : de la BI descriptive (ce qui s'est passé) à l'analyse augmentée qui découvre des modèles cachés, prédictive qui estime la demande future, prescriptive qui suggère des actions concrètes. Electe démocratise ce pouvoir pour les PME.
9 novembre 2025

Système de refroidissement de Google DeepMind AI : comment l'intelligence artificielle révolutionne l'efficacité énergétique des centres de données

Google DeepMind atteint -40% d'énergie de refroidissement dans les centres de données (mais seulement -4% de consommation totale, car le refroidissement représente 10% du total) - une précision de 99,6% avec 0,4% d'erreur sur PUE 1,1 via un apprentissage profond à 5 couches, 50 nœuds, 19 variables d'entrée sur 184 435 échantillons d'entraînement (2 ans de données). Confirmé dans 3 installations : Singapour (premier déploiement en 2016), Eemshaven, Council Bluffs (investissement de 5 milliards de dollars). PUE Google 1,09 contre 1,56-1,58 en moyenne dans l'industrie. Model Predictive Control prédit la température/pression de l'heure suivante en gérant simultanément les charges informatiques, les conditions météorologiques et l'état de l'équipement. Sécurité garantie : vérification à deux niveaux, les opérateurs peuvent toujours désactiver l'IA. Limites critiques : aucune vérification indépendante par des cabinets d'audit ou des laboratoires nationaux, chaque centre de données nécessite un modèle personnalisé (8 ans sans commercialisation). La mise en œuvre, d'une durée de 6 à 18 mois, nécessite une équipe pluridisciplinaire (science des données, chauffage, ventilation et climatisation, gestion des installations). Applicable au-delà des centres de données : installations industrielles, hôpitaux, centres commerciaux, bureaux d'entreprise. 2024-2025 : Google passe au refroidissement liquide direct pour le TPU v5p, indiquant les limites pratiques de l'optimisation de l'IA.
9 novembre 2025

Pourquoi les mathématiques sont difficiles (même si vous êtes une IA)

Les modèles linguistiques ne savent pas comment mémoriser des résultats par multiplication comme nous mémorisons pi, mais cela ne fait pas d'eux des mathématiciens. Le problème est structurel : ils apprennent par similarité statistique, et non par compréhension algorithmique. Même les nouveaux "modèles de raisonnement" tels que o1 échouent sur des tâches triviales : il compte correctement le "r" dans "fraise" après quelques secondes de traitement, mais se trompe lorsqu'il doit écrire un paragraphe dans lequel la deuxième lettre de chaque phrase constitue un mot. La version premium à 200 $/mois prend quatre minutes pour résoudre ce qu'un enfant fait instantanément. DeepSeek et Mistral en 2025 se trompent encore de lettres. La solution émergente ? Une approche hybride : les modèles les plus intelligents ont compris quand appeler une vraie calculatrice au lieu de faire le calcul eux-mêmes. Changement de paradigme : l'IA ne doit pas savoir tout faire, mais orchestrer les bons outils. Paradoxe final : GPT-4 peut vous expliquer brillamment la théorie des limites, mais se trompe dans des multiplications qu'une calculatrice de poche résout toujours correctement. Pour l'enseignement des mathématiques, ils sont excellents - ils expliquent avec une patience infinie, adaptent les exemples, décomposent les raisonnements complexes. Pour des calculs précis ? Faites confiance à la calculatrice, pas à l'intelligence artificielle.