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Une acquisition inédite pour Thomson Reuters
À seulement 21 ans, alors qu'il était encore en formation pour devenir avocat au Royaume-Uni, le fondateur de Safe Sign Technologies a réussi un pari audacieux. Il a créé une entreprise de recherche en intelligence artificielle avec des experts issus de prestigieuses institutions telles que Cambridge, DeepMind, Harvard et le MIT. Ces chercheurs ont cru en sa vision au point de le suivre dans cette aventure entrepreneuriale.
En l'espace de 20 mois, Safe Sign Technologies a été rachetée par Thomson Reuters. Cet achat a marqué une première dans les 170 ans d'histoire de l'entreprise, puisqu'il s'agissait de la première acquisition d'une société avant qu'elle ne génère des revenus. Thomson Reuters a été attirée par la promesse scientifique de la startup.
Un parcours semé d'embûches
La route vers cet accord n'a pas été sans obstacles. Safe Sign Technologies avait réussi à publier des travaux plaçant son modèle parmi les meilleurs en matière de raisonnement juridique. De plus, elle avait réussi à former ce modèle avec un budget bien inférieur à celui des grands laboratoires. Cette approche rappelle celle de DeepSeek, une entreprise connue pour ses modèles performants et ses algorithmes innovants.
Malgré ces succès, convaincre les investisseurs s'est révélé ardu. Les discussions se concentraient souvent sur le produit et la traction commerciale, des aspects où la startup n'avait pas encore fait ses preuves. Face au scepticisme des investisseurs britanniques, le fondateur a dû se tourner vers les États-Unis pour lever la majorité des fonds nécessaires.
L'importance de la science dans l'innovation
Aujourd'hui, le fondateur de Safe Sign Technologies soutient d'autres entrepreneurs et reste convaincu que la science pure est cruciale, même si elle n'est pas immédiatement intégrée à un produit. Ce point de vue, souvent négligé par les investisseurs, est selon lui essentiel pour l'avenir.
L'essor des startups d'IA fondamentales
En 2026, les startups d'IA fondamentales ont levé environ 178 milliards de dollars, soulignant l'importance croissante de ce secteur. Cependant, une grande partie de ces fonds, environ 97%, a été captée par des acteurs déjà bien établis comme OpenAI, Anthropic et xAI. Cela laisse peu de place aux nouvelles entreprises pour se faire une place.
Pour les fondateurs de deep-tech qui débutent, cette concentration de capital peut donner l'impression que la course est déjà perdue. Pourtant, certains voient cela comme une opportunité de se démarquer en construisant sur des bases solides plutôt que de s'appuyer sur les géants existants.
Construire sur des fondations solides
Les entreprises qui se concentrent sur la couche applicative, sans posséder leur propre modèle, sont souvent à la merci des décisions tarifaires et d'accès des grandes entreprises. En revanche, celles qui se concentrent sur la couche fondamentale, où les défis scientifiques restent nombreux, ont un potentiel de durabilité bien plus élevé.
Les avancées dans l'efficacité de l'entraînement, l'architecture des modèles et le coût d'inférence sont des domaines où les progrès auront un impact durable. Ces innovations seront cruciales bien après que les solutions actuelles auront été dépassées.
Les questions clés pour les fondateurs
Lorsqu'il évalue des startups, le fondateur de Safe Sign Technologies pose des questions essentielles :
- L'équipe technique est-elle à la hauteur de celles de DeepMind ?
- Le problème abordé est-il fondamental ou simplement une amélioration d'un travail existant ?
- Le produit deviendra-t-il indispensable dans les prochaines années ?
Les entreprises qui réussissent à répondre à ces questions sont souvent celles qui, comme DeepMind et OpenAI, ont commencé sans produit évident mais ont fini par jouer un rôle majeur dans l'industrie.
L'avenir du deep-tech
Les fondateurs doivent se concentrer sur la création de solutions fondamentales, même si cela ne semble pas immédiatement finançable. Le marché du capital deep-tech est lent à réagir, mais ceux qui persistent dans cette voie seront ceux que le marché recherchera demain.
L'avenir de l'IA réside dans le deep-tech, et non dans des solutions superficielles. Les fondateurs qui s'attaquent aux problèmes fondamentaux aujourd'hui seront les leaders de demain.
