«L’intelligence artificielle est devenue tellement visible que nous recevons 200 à 300 CV par mois !» Dans l’open space parisien qui accueille la quarantaine de salariés de sa start-up, Alex Combessie ne cache pas son enthousiasme. Giskard, qu’il a cofondé en 2021, fait partie des réussites tricolores mises en avant dans l’IA générative. Avec une offre de valeur originale : en s’attaquant à la sécurisation des modèles, la pépite se veut un maillon incontournable de cette technologie de génération de textes, d’images et de vidéos. Popularisée par ChatGPT, l’interface de discussion de l’américain OpenAI lancée en novembre 2022, l’IA générative suscite depuis un engouement hors norme. Et alors que certains comparent son avènement à l’arrivée d’internet – quand d’autres font le parallèle avec celle du tableur ! –, la France se met à rêver d’un champion.
L’entreprise française la mieux engagée se nomme Mistral AI. Fondée à l’été 2023, elle se positionne sur la brique centrale des grands modèles de langage (LLM), qu’ils soient open source (Mistral 7B et Mixtral 8x7B) ou commerciaux (Mistral Large). Un segment que seule une poignée d’acteurs dans le monde investit, dont Meta, Google, OpenAI et les start-up américaine Anthropic et allemande Aleph Alpha. Car au-delà des talents, concevoir un LLM nécessite des investissements colossaux, pour la collecte des données et l’entraînement des modèles. Valorisé près de 2 milliards de dollars, selon Bloomberg, Mistral AI s’est hissé dans la cour des grands. «Sur Azure [le cloud de Microsoft, ndlr], les deux modèles les plus utilisés à travers le monde sont GPT-4 et Mistral Large», confie Philippe Limantour, chargé des sujets techs au sein de Microsoft France. Le modèle français est même davantage utilisé par les sociétés outre-Atlantique que par celles de l’Hexagone.
Mais l'écosystème français va bien au-delà de Mistral AI. Mardi 21 mai, jour où Emmannuel Macron annonce une rallonge de 400 millions d'euros investissements dans l'IA, une nouvelle pépite tricolore de l'IA générative fait une entrée fracassante en dévoilant en même temps que sa création une levée de fonds de 220 millions de dollars : The H Company, notamment fondée par des anciens de Google DeepMind, qui entend développer une nouvelle génération de modèles de langage, dits multimodaux. «Dans les couches basses [de la technologie, ndlr], la France a un vrai savoir-faire», observe Matthieu Baret, responsable du capital-risque chez Eurazeo, en référence à Mistral AI, The H Company mais aussi LightOn. Installée dans un espace de coworking à Paris, cette dernière propose, sur sa plateforme Paradigm, des outils pour faciliter la prise en main de l’IA générative. LightOn était ainsi saluée par le Medef lors d’un événement dédié et par Orange Business, qui en a fait son partenaire pour développer son offre destinée aux PME.
Une attractivité nouvelle
Des start-up ayant du mal à se financer tentent de séduire avec l’étiquette IA générative.
— Matthieu Baret, responsable du capital-risque chez Eurazeo
Viennent ensuite les start-up de la couche intermédiaire : celles qui prennent un LLM existant, puis investissent dans un lourd travail de «fine-tuning», pour le spécialiser sur des tâches ad hoc en l’entraînant sur de nouveaux jeux de données. Proposant ainsi une techno moins chère et spécialisée sur un métier : RH, juridique, marketing… Enfin, un foisonnement d’acteurs investit la couche applicative, en prenant des modèles existants pour leur trouver un cas d’usage.
«On les appelle les “GPT wrappers” [“emballages à GPT”, ndlr], ironise Matthieu Baret. Ce n’est pas forcément mauvais, mais il faut se demander comment ils vont réussir à se différencier des concurrents.»Dans son radar dévoilé sur VivaTech le 22 mai, Wavestone a recensé 194 sociétés françaises proposant au moins un produit contenant de l’IA générative, contre 146 en janvier… dont certaines avaient déjà disparu cinq mois plus tard. L’engouement suscité par la technologie a créé un effet d’aubaine. «Des start-up ayant du mal à se financer tentent de séduire avec l’étiquette IA générative», observe Matthieu Baret, pour qui il y a un tri à faire.
Reste que l’écosystème en ébullition crée une attractivité nouvelle. «On constate un réel changement, avec l’installation en France d’entreprises américaines de l’IA, comme Poolside et Jasper, des investisseurs que je croise une fois par trimestre alors qu’ils ne mettaient pas les pieds à Paris il y a trois ans, d’autres qui y ouvrent des bureaux», décrit Matthieu Rouif, le cofondateur de Photoroom, l’un des succès français dans la génération d’images, qui a conquis des clients comme Netflix et Warner Bros.
Un état de l’art très prometteur en France
Photoroom est l’une des trois ou quatre start-up dans le monde ayant développé leur propre modèle d’images…
— Matthieu Rouif, cofondateur de Photoroom
La start-up compte parmi ses investisseurs le ponte de l’IA Yann Le Cun et deux des trois cofondateurs français de Hugging Face – autre symbole de la réussite tricolore, mais dont le siège est aux États-Unis. Elle affiche des ambitions proches de celles de Mistral AI, «être un leader mondial depuis Paris et remplacer Adobe», confie Matthieu Rouif. Et de s’enthousiasmer : «Les modèles de Mistral sont reconnus mondialement, ceux de Meta sont développés à Paris et Photoroom est l’une des trois ou quatre start-up dans le monde ayant développé leur propre modèle d’images… L’état de l’art de la techno en France est très prometteur.»
Comme le rappelle Patrick Pérez, le directeur du laboratoire de recherche en IA générative Kyutai fondé par Xavier Niel (Iliad), Rodolphe Saadé (CMA CGM) et Eric Schmidt (l’ex-patron de Google), «cet écosystème parisien n’est pas sorti de nulle part». Depuis des années, les talents français en mathématiques et en informatique sont prisés des big techs américaines. Que ce soit à Paris, où elles ont toutes ouvert leur labo d’IA, ou en Californie. De quoi forger les entrepreneurs d’aujourd’hui. Parmi les fondateurs de Mistral AI, Guillaume Lample et Timothée Lacroix, des anciens de Meta, ont participé aux recherches sur son modèle de langage Llama, tandis qu’Arthur Mensch, le troisième cofondateur, a passé trois ans chez DeepMind, le labo d’IA de Google.
«Cette nouvelle génération, formée dans la Silicon Valley, n’a pas peur d’entreprendre ni de se planter, parle bien anglais et a acquis les codes de la com et du marketing américains», fait valoir Chadi Hantouche, directeur associé de Wavestone. Selon lui, la bonne dynamique de la France vient aussi «d’un écosystème d’innovation mature, où l’agilité des start-up est plébiscitée, y compris par les institutions françaises». L’investissement de l’État dans la french tech a porté ses fruits. «La start-up Dust [qui propose des outils pour faciliter la création d’assistants intelligents, ndlr] est un pur produit de l’évolution de cet écosystème puisque ses fondateurs combinent un ancien d’OpenAI et un ancien de la pépite d’assurance santé Alan», observe Zoé Mohl, la directrice d’investissement de Balderton Capital.
Difficultés d’accès au financement
Mais les freins demeurent, avec des montants levés toujours supérieurs aux États-Unis. «Des chèques de 300 à 500 millions d’euros, on ne sait toujours pas faire en Europe», reconnaît Matthieu Baret, d’Eurazeo, qui figure parmi les petits investisseurs de The H Compagny et Mistral AI, parti se financer dès le début aux États-Unis. D’après une étude de l’association France Hub IA, l’accès au financement reste le premier défi des entreprises de l’IA générative, suivi de la réglementation (l’impact de l’AI Act européen est encore flou), puis de l’accès à la puissance de calcul. «Pour utiliser le supercalculateur Jean Zay du Genci [Grand équipement national de calcul intensif, ndlr], ou l’européen EuroHPC, les start-up doivent se mettre sur liste d’attente», regrette Caroline Chopinaud, la directrice générale de France Hub IA.
Il faut pousser les entreprises à essayer d’autres modèles que GPT.
— Caroline Chopinaud, directrice générale de France Hub IA
Les big techs américaines sont donc des partenaires incontournables, y compris pour la diffusion des modèles sur leur cloud, comme le rappellent les accords signés par Mistral AI avec Microsoft et AWS. Mais à quel point vont-elles jouer le jeu de la concurrence ? «Il y a un risque de verrouillage du marché car beaucoup d’entreprises ont le réflexe d’aller vers les offres packagées de Microsoft et OpenAI, alerte Caroline Chopinaud. Il faut les pousser à essayer d’autres modèles que GPT.» Surtout vu leur force de frappe, Microsoft s’étant par exemple engagé à investir 10 milliards de dollars dans OpenAI.
«L’intensité capitalistique donne un avantage aux acteurs américains, mais la construction des champions va encore mettre des années et d’autres facteurs vont jouer, comme l’efficacité opérationnelle des outils et le retour sur investissement des clients», estime Matthieu Heslouin, le directeur numérique de Bpifrance. L’appel à projets pour l’accélération des usages de l’IA générative dans l’économie, lancé en avril par le gouvernement français, vise justement à rapprocher les développeurs d’outils des entreprises utilisatrices. Pour donner un coup de pouce à l’écosystème. Et s’assurer que le reste de l’économie bénéficie des gains offerts par la techno.
«L’intrication entre entreprises, start-up et recherche est devenue forte», constate Patrick Pérez, directeur du laboratoire de recherche Kyutai
Pourquoi avoir quitté Valeo et l’industrie pour prendre la tête du laboratoire privé de recherche Kyutai ?
C’est une aventure enthousiasmante ! L’ambition est de créer à Paris une équipe avec des moyens et des ressources permettant de faire de la recherche sur de grands modèles et leurs utilisations. Les start-up sont des endroits où il se passe des choses innovantes, mais avec Kyutai, la vocation est de faire uniquement de la recherche. Nos axes de travail comprennent l’étude de la fluidité des interactions avec les modèles, la capacité et les compétences des modèles, leur fiabilité, la portabilité et l’adaptation aux besoins particuliers, la sécurité des données et du modèle.
Autant de questions sur lesquelles les entreprises s’interrogent...
Bien sûr. Elles sont cruciales pour passer des promesses à la réalité du terrain. Ce qui est nouveau, avec la montée en puissance de l’IA, c’est que le temps qui sépare les avancées de la recherche et leurs applications dans l’industrie est quasiment nul. L’intrication entre les entreprises, les start-up et la recherche sur ce sujet est devenue forte. Avec des temps aussi courts, s’assurer que tout est suffisamment mature est un véritable défi. Ce n’est pas toujours le cas. La recherche doit être réactive et flexible, ce qui n’est pas sa caractéristique première. Il faut aller vite sans abandonner le temps long.
À quoi la recherche en IA doit-elle s’attaquer dans les prochaines années ?
L’IA n’a pas débuté avec l’IA générative, et toute l’IA n’est pas que générative. Si l’on réfléchit vraiment en termes d’intelligence, même si cette terminologie est complexe à définir, beaucoup de capacités et de compétences qui y sont rattachées usuellement ne sont pas présentes dans les modèles. La recherche s’attelle à doter les IA génératives – mais pas seulement elles – de capacités à raisonner, à planifier et à s’adapter. Les IA sont incapables d’interagir de façon fine et profonde avec le monde environnant, à commencer par les humains et les êtres vivants. Il reste énormément de défis à relever.
Léna Corot et Marion Garreau
