Les secteurs prometteurs repérés par Y Combinator : 10 axes innovants à explorer dans le domaine de l'IA
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Les secteurs prometteurs repérés par Y Combinator : 10 axes innovants à explorer dans le domaine de l'IA
L'intelligence artificielle (IA) transforme notre manière de travailler à un rythme sans précédent, et nous entrons dans un âge d'or de la création.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : Y Combinator
Traduction : TechFlow
L'âge d'or de la création
Il n'a jamais été aussi bon moment dans l'histoire pour être un créateur. Nous venons d'assister à une scène stupéfiante : un robot géant utilisant des « baguettes » pour attraper avec précision au milieu de l'air un gratte-ciel en chute libre. Ce n'est pas seulement un miracle technologique, mais aussi le symbole d'un bond prodigieux dans les capacités de construction. L'intelligence artificielle (IA) transforme notre manière de travailler à une vitesse sans précédent, et en particulier pour les créateurs, l'IA exerce un impact profond. On peut dire que nous entrons dans un âge d'or de la création, une opportunité rare de concevoir des choses capables de véritablement améliorer notre pays. Voici quelques directions innovantes que nous pensons particulièrement prometteuses à explorer durant cet âge d'or.
Logiciels pour administrations publiques
Auteur : Harj Taggar
Vendre des logiciels aux administrations publiques a toujours été considéré comme un domaine à forte barrière d'entrée, dont la plupart des entrepreneurs n'envisagent même pas de s'approcher. Pourtant, si vous parvenez à résoudre ce problème, la récompense peut être énorme. Par exemple, Palantir est l'une des rares startups ayant réussi à pénétrer ce marché, et sa capitalisation boursière atteint aujourd'hui 125 milliards de dollars.
Ce moment pourrait être particulièrement propice pour tenter l'aventure. Face à des déficits budgétaires persistants, les gouvernements sont fortement incités à réduire leurs dépenses et accroître leur efficacité. En parallèle, les progrès rapides de l'intelligence artificielle permettent d'automatiser de nombreuses tâches administratives qui coûtent chaque année des milliards de dollars aux administrations publiques.
En combinant ces deux facteurs, développer des logiciels basés sur l'IA pour automatiser les processus administratifs gouvernementaux peut non seulement réduire les coûts, mais aussi améliorer l'efficacité. En particulier, les grands modèles linguistiques (LLMs) excellent dans l'exécution de tâches administratives répétitives telles que le remplissage de formulaires, l'examen de demandes ou la synthèse de documents. En tant qu'utilisateurs des services publics, nous bénéficierions tous d'une meilleure efficacité, par exemple ne plus avoir à faire la queue pendant des heures au DMV.
Bien que le secteur public puisse sembler peu attirant pour entreprendre, si vous êtes prêt à creuser, nous serions très heureux d'entendre vos idées.
Technologies pour la sécurité publique
Auteur : Garry Tan
Tout le monde devrait se sentir en sécurité chez soi et dans la rue. C’est une garantie fondamentale qu’une société civilisée doit offrir à ses citoyens. Les startups s’engagent déjà dans ce domaine. Par exemple, Flock Safety (YC S17), grâce à ses caméras de lecture de plaques d'immatriculation, a aidé à résoudre 10 % des crimes signalés aux États-Unis, et vise à atteindre 25 % l'année prochaine. Par ailleurs, Abel Police (YC S24) a réduit le temps consacré par la police aux formalités écrites de plusieurs heures à quelques minutes, leur faisant gagner jusqu’à 25 % de temps quotidien pour des activités opérationnelles.
Les technologies pour la sécurité publique apportent déjà, et continueront d'apporter, des changements concrets. Si vous travaillez sur l’un des axes suivants, nous aimerions particulièrement vous entendre :
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Vision par ordinateur avancée : Développer des technologies reposant sur la vision par ordinateur capables d'identifier des comportements suspects ou des personnes nécessitant de l’aide dans un flux vidéo, tout en protégeant la vie privée.
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Technologies d’intervention d’urgence : Des solutions essentielles pour accélérer et mieux coordonner les interventions d’urgence. Si vous avez des idées pour faire arriver l’aide plus vite là où elle est nécessaire, nous souhaitons vous aider à les concrétiser.
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Outils de sécurité communautaire : Concevoir des outils facilitant l’interaction entre les communautés locales et les forces de l’ordre, par exemple des solutions permettant aux voisins de veiller les uns sur les autres et de rester informés de la situation sécuritaire.
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Technologies pour une application efficace de la loi : Des technologies permettant aux forces de l’ordre de travailler plus efficacement et plus justement, comme des systèmes de gestion de charge de travail ou des outils améliorant la précision des opérations.
Si votre startup est prête à rejoindre cette vague d’innovation, nous serions ravis d’échanger avec vous.
Manufacture américaine
Auteur : Jared Friedman
Au XIXᵉ siècle, la Grande-Bretagne est devenue la nation la plus riche du monde en se transformant en « fabrique du monde ». Les États-Unis ont reproduit ce succès au XXᵉ siècle. Toutefois, au cours des dernières décennies, les États-Unis ont progressivement abandonné ce rôle. La désindustrialisation a non seulement exacerbé les divisions sociales et politiques, mais a également placé le pays dans une position géopolitique instable.
Le retour de la fabrication aux États-Unis est aujourd’hui l’un des rares sujets bénéficiant d’un consensus bipartite. Elon Musk a montré, en construisant des gigafactories Tesla à Austin et dans le Nevada, que cet objectif était réalisable. Nous pensons que les progrès technologiques actuels offrent davantage d’opportunités à une nouvelle génération de créateurs pour imiter son succès.
De nouveaux systèmes robotiques basés sur l’apprentissage automatique (ML) permettent d’automatiser davantage de processus de production, réduisant ainsi l’avantage lié aux coûts salariaux qui poussait à délocaliser. De plus, des entreprises comme SpaceX et Tesla ont formé toute une génération d’ingénieurs sachant comment créer des entreprises américaines produisant des biens physiques selon un modèle de startup.
Nous avons déjà vu des exemples de réussite selon ce modèle. Par exemple, Astranis (W16) construit des satellites de télécommunications au cœur de San Francisco, sur un site autrefois utilisé pour construire des navires de guerre pour la marine américaine durant la Seconde Guerre mondiale. Gecko Robotics (W16), basée à Pittsburgh, ancien centre industriel américain, fabrique des robots destinés à l’inspection industrielle. Solugen (W17) produit des produits chimiques industriels dans une grande usine à Houston.
Stablecoins 2.0
Auteurs : Brad Flora et Harj Taggar
Au début de cette année, nous avons lancé un appel à candidatures pour attirer davantage de startups spécialisées dans les stablecoins. Depuis, le domaine des stablecoins n’a fait que progresser. Pendant longtemps, le principal défi des stablecoins était d’ordre réglementaire : plusieurs tentatives américaines de légiférer sur les stablecoins ont échoué. Mais désormais, les perspectives réglementaires aux États-Unis semblent bien plus favorables, et nous anticipons l’adoption prochaine d’une législation raisonnable.
Cette année, le volume des transactions de paiement en stablecoins a explosé, représentant désormais plus d’un cinquième du volume de paiements Mastercard. Près de 30 % des virements internationaux dans le monde transitent désormais par des stablecoins. Des institutions financières traditionnelles comme Visa proposent désormais aux banques des plateformes pour émettre leurs propres stablecoins. De plus, Stripe a récemment acquis pour un milliard de dollars la startup Bridge spécialisée dans les stablecoins, ce qui va inévitablement attirer davantage d’investisseurs et de capitaux vers ce secteur.
Par conséquent, c’est l’un des meilleurs moments pour fonder une startup dans le domaine des stablecoins. Nous sommes particulièrement intéressés par les projets suivants :
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Des services B2B facilitant la détention et la gestion des stablecoins.
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Des outils simples et faciles à utiliser pour les développeurs afin d’intégrer rapidement des fonctionnalités liées aux stablecoins.
Si vous explorez l’innovation autour des stablecoins, nous serions ravis d’échanger avec vous.
Grands modèles linguistiques pour la conception de puces (LLMs for chip design)
Auteur : Garry Tan
Chaque percée technologique en IA intensifie la demande de puces plus puissantes, nécessaires pour entraîner des modèles de plus grande taille. Dans cette course technologique, aucune nation ne souhaite être distancée. La conception et la fabrication de puces ne sont plus seulement des enjeux économiques, mais des questions vitales dans l’ère post-IA. Le modèle O1 d’OpenAI a montré que les grands modèles linguistiques (LLMs) dotés de capacités de raisonnement peuvent conduire à des avancées majeures dans les sciences et l’ingénierie. Nous sommes donc très intéressés par toute équipe utilisant les LLMs pour améliorer la conception des puces.
Nous portons une attention particulière aux équipes concentrées sur la conception de circuits intégrés spécifiques (ASIC) et de matrices de portes programmables (FPGA). Traditionnellement, la conception de systèmes numériques sur mesure impliquait des coûts élevés en développement, conception et tests, rendant la recherche-développement sur FPGA et ASIC coûteuse et difficile d’accès. Grâce aux grands modèles linguistiques, ces coûts diminuent fortement, rendant possibles davantage de calculs spécialisés.
Actuellement, la plupart des ordinateurs utilisent l’architecture de Von Neumann, qui traite programmes et données via une mémoire partagée unique, fonctionnant par un cycle séquentiel de lecture d'instructions et d’exécution. Cette architecture offre une grande flexibilité et facilite la reprogrammation du système. Toutefois, pour des tâches spécifiques (comme le minage de cryptomonnaies, la compression de données ou des tâches cryptographiques spécialisées), une optimisation conjointe de l’algorithme et du matériel peut augmenter la vitesse de calcul de 5 à 100 fois, tout en réduisant la consommation d’énergie de 10 à 100 fois.
Voici un schéma fourni par Taner Sadikoglu, illustrant la différence entre les flux de données d’un système FPGA optimisé et ceux d’un processeur classique.
Compte tenu des gains en performance d’ordre de grandeur permis par les FPGA et ASIC, l’utilisation des LLMs pour optimiser ce processus pourrait produire des résultats extrêmement valorisables, créant ainsi d’importantes opportunités commerciales pour les startups.
Fintech 2.0
Auteur : Dalton Caldwell
Les deux dernières années ont été difficiles pour les startups fintech. L'effondrement de Silicon Valley Bank a conduit les régulateurs à durcir les restrictions sur les nouvelles startups, et les investisseurs se sont retirés massivement de ce secteur. Cependant, nous croyons que cette situation est sur le point de changer, et que c’est maintenant le meilleur moment pour créer une startup fintech.
Dans le passé, la partie la plus difficile consistait à conclure des accords avec des banques ou d'autres partenaires réglementés. Aujourd'hui, avec l'émergence de fournisseurs de services comme Stripe et la montée en puissance de nouvelles technologies comme les stablecoins, ce processus devient de plus en plus simple.
Le développement rapide des outils d'IA transformera inévitablement le secteur financier. Pour les jeunes startups dépourvues des systèmes traditionnels hérités du passé, cette transformation représente un avantage structurel leur permettant de construire rapidement les produits financiers mondiaux de demain.
Nous pensons qu’il s’agit du moment idéal pour créer une nouvelle génération de fintechs sur la base des infrastructures existantes. Nous espérons voir des idées innovantes dans les domaines de l’assurance, de la banque d’investissement, de la gestion de patrimoine et des paiements internationaux.
Nouvelles entreprises spatiales (New space companies)
Auteurs : Jared Friedman et Dalton Caldwell
Le coût d’accès à l’espace baisse rapidement : depuis le premier lancement de SpaceX en 2006, il a chuté de plus de 10 fois. Aujourd’hui, une startup peut construire et lancer un satellite avec uniquement un financement de démarrage.
A mesure que l'accès à l'espace devient aussi courant, routinier et peu coûteux que l'aviation commerciale, le transport maritime ou le fret, de nombreuses nouvelles opportunités commerciales vont se débloquer. Combien de kilogrammes de charge utile pensez-vous pouvoir envoyer dans l'espace aujourd'hui ? Et dans un an ? Dans cinq ans ? Dans dix ans ?
Même si créer une entreprise spatiale semble ambitieux, cela n’est pas nécessairement plus difficile que de créer une entreprise logicielle. YC a déjà financé plusieurs entreprises spatiales, dont Astranis, Relativity Space et Stoke entre autres, dont le taux de réussite est potentiellement supérieur à celui d’autres secteurs.
Outils d'ingénierie assistés par IA (AI-aided engineering tools)
Auteur : Diana Hu
Les outils d'ingénierie pour le monde physique ont peu évolué depuis des décennies. Les logiciels CAD/CAM utilisés par les ingénieurs mécaniciens, les outils EDA pour les ingénieurs électroniciens, ou encore les outils CFD pour les ingénieurs aérospatiaux – tous reposent encore sur des solveurs numériques complexes et des simulations physiques. Ces outils sont non seulement coûteux en ressources de calcul, mais exigent aussi des connaissances pointues, parfois même un doctorat, pour être utilisés efficacement.
Nous croyons que la nouvelle génération d'outils pilotés par l'IA va transformer radicalement cette situation.
En intégrant aux nouveaux modèles d'IA des capacités de raisonnement mathématique et physique, nous pouvons aider les ingénieurs à concevoir et construire des systèmes physiques – avions, bâtiments, circuits, puces, satellites, etc. – plus rapidement et avec une qualité supérieure.
Nous espérons que des fondateurs développeront des outils d'ingénierie assistés par IA pour impulser ce changement, devenant ainsi les moteurs de la nouvelle génération de CAO (conception assistée par ordinateur).
Un million d'emplois 2.0 (One million jobs 2.0)
Auteur : Dalton Caldwell
Nous souhaitons financer des startups capables de créer un million d'emplois destinés aux humains, et qui ne reposent pas sur l'IA pour les remplacer.
Dans l'histoire, chaque grande révolution technologique a transformé la nature du travail. Autrefois, beaucoup étaient agriculteurs, mais avec la mécanisation, la main-d’œuvre agricole a fortement diminué. De même, des métiers comme opérateur d'ascenseur ou dactylo ont progressivement disparu.
Pourtant, les mutations technologiques créent souvent de nouveaux emplois offrant de meilleures conditions et une plus grande valeur ajoutée pour l'humain. Dans ce nouveau monde piloté par l'IA, ces emplois pourraient consister à donner à davantage de personnes les outils pour gérer leur propre activité locale, ou à gagner leur vie en offrant des services, en ligne ou hors ligne, à d'autres.
Beaucoup de futurologues de l'IA restent incertains quant à la forme future du travail. Nous souhaitons financer des fondateurs capables de répondre à cette question.
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