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L'impact des outils d'IA sur la productivité d'un VC à Singapour
Marc Palet, un investisseur en capital-risque basé à Singapour, a trouvé une manière innovante d'améliorer sa productivité grâce à l'intelligence artificielle. En utilisant des outils tels que Claude et Lovable, il parvient à automatiser ses flux de travail, ce qui lui permet de rencontrer plus de fondateurs et de découvrir de meilleures opportunités pour son entreprise. À seulement 26 ans, Palet a déjà investi dans plus de 12 entreprises d'IA depuis le début de sa carrière dans le capital-risque.
Un parcours atypique vers le capital-risque
Marc Palet a découvert le monde du capital-risque en dirigeant une entreprise de mode en ligne pendant ses études à Barcelone. Lors d'un programme d'échange à Hong Kong, il a eu l'occasion de se constituer un réseau et de découvrir une société de capital-risque investissant dans des secteurs tels que la fintech, la blockchain et l'IA. Ces domaines l'intéressaient particulièrement, ce qui l'a conduit à rester avec cette société après l'obtention de son diplôme. Il a passé trois ans à Hong Kong avant de s'installer à Singapour pour diriger les investissements de l'entreprise dans la région Asie-Pacifique.
L'usage stratégique des outils d'IA
Bien que Marc Palet ait automatisé de nombreux processus, il n'a pas pour autant remplacé ses abonnements logiciels par l'IA. En réalité, il dépense plus de 120 $ par mois pour des outils comme Claude, ChatGPT, n8n, et d'autres API de transcription. Il est même prêt à investir davantage si cela peut accroître sa productivité.
Optimisation des réunions avec les fondateurs
En 2023, Marc Palet a commencé à utiliser ChatGPT, mais c'est l'intégration d'outils de codage comme Claude Code, Cursor, et Replit qui a véritablement transformé sa manière de travailler. Une des premières solutions qu'il a développées est un système qui résume automatiquement ses réunions avec les fondateurs. Grâce à Fireflies, les réunions sont enregistrées, et au lieu de passer du temps à écouter et à rédiger des notes, il reçoit un résumé structuré qui couvre les problèmes de l'entreprise, les solutions proposées, le marché, et d'autres informations essentielles capturées lors de la due diligence.
Création d'une base de connaissances personnelle
Marc Palet a souvent été confronté au problème d'oublier des informations intéressantes lues sur LinkedIn ou X lorsqu'il n'était pas à son ordinateur. Pour remédier à cela, il a créé des dépôts sur NotebookLM où il peut copier et coller des informations qu'il souhaite retenir. Lorsqu'il rédige un article de blog, il peut interroger ce dépôt pour récupérer toutes les données nécessaires.
Vers un cerveau d'entreprise automatisé
Inspiré par Andrej Karpathy, membre fondateur d'OpenAI, Marc Palet a entrepris de construire une base de connaissances qui s'auto-alimente et se met à jour automatiquement. Utilisant Claude Code, il a développé un système qui extrait des informations de Gmail, Slack, des services de transcription d'appels, des newsletters, des podcasts YouTube, et d'autres sources où il reçoit des mises à jour sur les entreprises de son portefeuille.
L'IA, un atout plus puissant qu'un stagiaire
Un des flux de travail mis en place par Marc Palet génère automatiquement des rapports trimestriels pour les partenaires limités, résumant tout ce qui s'est passé dans le portefeuille pendant la période de reporting. Un autre flux aide à la vérification en rassemblant des informations de toutes les entreprises du portefeuille. Ces tâches, autrefois chronophages, sont désormais automatisées, libérant du temps précieux pour un fonds de capital-risque de petite taille.
Les agents de publication de Marc Palet sur LinkedIn ont considérablement augmenté sa production de contenu, passant d'un article approfondi tous les deux mois à un tous les trois semaines. Chaque publication génère plus de flux d'affaires, et le temps gagné sur les tâches opérationnelles lui permet de consacrer davantage de temps aux réunions en personne. Pour lui, l'IA est bien plus efficace que de former un stagiaire qui ne reste que quelques mois. L'IA exécute les tâches exactement comme il le souhaite, prouvant que l'association de l'IA et de son expertise est plus puissante que celle d'un stagiaire.
