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Le patron d’ElevenLabs revendique 600 millions de dollars de revenus annuels récurrents et une clientèle allant de Klarna à des gouvernements. Il défend des marges prêtes à s’éroder si la valeur client est prouvée et plaide pour la divulgation des agents IA lors des appels. Côté sécurité, l’entreprise affirme ne pas activer d’auto‑réplication d’agents et vérifier l’identité de chaque client, tout en préparant des bases pour une éventuelle introduction en bourse à une date non arrêtée.
ElevenLabs écarte l’auto‑réplication et vérifie chaque client
Mati Staniszewski affirme qu’ElevenLabs ne déploie pas de composants auto‑réplicants ni récurrents de l’intelligence des agents, et que sa technologie ne permet pas à des agents d’en créer d’autres. Il précise que chaque client passe par une vérification d’identité. Tout en qualifiant la cybersécurité de risque mondial, il indique que l’entreprise a mis des précautions en place. Sur le rythme des travaux des laboratoires avancés, il estime qu’un alignement existe pour trouver des mécanismes de régulation, sans trancher sur la publicité à donner ni sur l’ampleur de l’implication médiatique ou réglementaire. Il ajoute qu’ElevenLabs n’entraîne pas la partie texte ni l’« intelligence » au cœur du débat sur un ralentissement.
Revenus, mix entreprise et marges prêtes à baisser
Selon ElevenLabs, le chiffre d’affaires annuel récurrent atteint 600 millions de dollars, dont plus de 55 % proviennent de contrats avec des entreprises, tandis que la majorité des 45 % restants est générée par les PME, développeurs, bâtisseurs et créateurs. Mati Staniszewski souligne que l’affinage et la contrainte des modèles reposent sur la recherche, et précise que les économies réalisées sont répercutées sur les clients. Il dit être prêt à accepter une baisse des marges au cours des cinq prochaines années si la valeur est démontrée auprès des clients, tout en refusant de détailler les marges brutes actuelles. Concernant une introduction en bourse évoquée pour 2028, il explique que l’entreprise prépare les bases pour pouvoir la réaliser dans les prochaines années, en soulignant que la décision dépendra du moment et du lieu.
Déploiements : télécoms, administrations et cas de santé en Pologne
La couche vocale d’ElevenLabs équipe déjà des parcours de service client, comme chez Klarna pour 35 millions de clients aux États‑Unis, et est utilisée par Deutsche Telekom, Cisco et Adobe. Des administrations font aussi partie de la clientèle, y compris aux États‑Unis et en Europe. En Pologne, où 18 % des patients ne se présentent pas à leurs rendez‑vous dans le système public, un dispositif d’agents qui appellent et rappellent a été mis en place, avec des modèles optimisés sur la connaissance locale et une intégration respectant la résidence des données. Au‑delà des usages service client, la plateforme est aussi utilisée par des créateurs pour les livres audio, le doublage et la musique.
Frontières floues avec des clients et choix de modèles
Les frontières entre fournisseurs de modèles, plateformes et éditeurs d’applications deviennent plus floues, observe Mati Staniszewski, citant Anthropic, perçue initialement comme un acteur des modèles et devenue plateforme avec un éventail d’applications. Cette porosité s’illustre aussi par des cas de concurrence avec d’anciens clients, comme Decagon. ElevenLabs propose un choix de couches de raisonnement : pour des interactions informatives sans action, des modèles open source peuvent être privilégiés, tandis que pour des opérations financières incluant authentification, informations de transaction ou remboursement, Mati Staniszewski juge que les modèles avancés s’imposent. Il note par ailleurs que certains modèles open weight utilisés peuvent être chinois.
Ambition technique et méthode d’entraînement
Pour le PDG, des gains de qualité restent accessibles au niveau des modèles audio, même s’il anticipe un rétrécissement des écarts dans trois à cinq ans. ElevenLabs vise à faire passer à une IA conversationnelle un test de Turing, ce qui suppose de marier intelligence et intelligence émotionnelle, notamment la capacité à percevoir des émotions pour adapter le débit ou le volume, un jalon qu’il estime non encore atteint. Côté données, certains modèles ont été conçus avec des entreprises pour des cas d’usage spécifiques. L’accent a davantage porté sur l’annotation fine que sur le volume, avec des milliers de personnes mobilisées sur une base contractuelle pour baliser contenu, temporalité, prosodie et émotions, et le recours à des coachs vocaux pour affiner la détection des accents.
Informer l’appelant quand l’agent est une IA, avec choix proposé
Mati Staniszewski défend la divulgation, à ce stade, du recours à un agent IA lors d’un appel, relevant que les utilisateurs ne sont pas encore habitués et ne souhaitent pas se sentir trompés. Il propose d’offrir le choix quand l’attente pour un humain atteint, par exemple, 30 minutes ; selon lui, dans presque tous les cas, les clients optent pour l’agent et se disent surpris par la qualité. Il anticipe qu’à un horizon de cinq ans, chacun disposera de son propre agent et s’attendra à dialoguer avec un agent IA.
