Comment mesurer la taille du marché de la Vertical AI

• Dans le capital-risque, considérer qu’un marché est « petit » est l’erreur la plus dangereuse, car elle fait manquer des opportunités d’investissement dans de grandes entreprises ; la pratique consistant à mesurer un marché à partir de données historiques est particulièrement inadaptée face à l’innovation de rupture
• L’ère de l’IA crée une nouvelle opportunité d’étendre à la fois le taux de pénétration et la taille des contrats (ACV) dans les marchés verticaux, et de bâtir des entreprises générationnelles qui n’existaient pas auparavant
• Sciences de la vie, immobilier, automobile, assurance et services à domicile sont cinq secteurs très adaptés à l’IA, avec plus de 10 milliards de dollars de capitalisation logicielle existante, et le potentiel de soutenir des entreprises de Vertical AI de plus de 5 milliards de dollars
• Le double ROI des applications de Vertical AI (réduction des coûts opérationnels et hausse du chiffre d’affaires) génère dès la première année d’adoption un retour sur investissement de 1 à 10x, créant une boucle de rétroaction positive qui force l’adoption technologique dans tout le secteur
• Grâce à l’expansion du marché par l’automatisation des services (400 milliards de dollars pour les TPA de l’assurance, 100 à 400 milliards pour les BPO/CRO en sciences de la vie) et à des stratégies d’extension de plateforme, il est possible d’augmenter fortement la taille des contrats et le taux de pénétration malgré un nombre de clients fixe

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Pourquoi les marchés verticaux ont-ils été à la traîne ?

• Parmi les entreprises B2B SaaS de plus de 5 milliards de dollars, seulement environ 19 % appartiennent à des marchés verticaux ; cette part devrait augmenter à l’ère de l’IA
• Pourquoi le logiciel horizontal a réussi
  • Les précédentes vagues technologiques se sont construites sur les bases de données, qui capturent efficacement les informations structurées et semi-structurées
  • Les entreprises disposant de grandes fonctions horizontales pouvaient organiser et analyser d’énormes volumes de données, avec un bon ROI et des problèmes à grande échelle
• Caractéristiques des marchés verticaux
  • Fragmentés : petites entreprises sans l’échelle de données des grands groupes
  • Données complexes : de grands marchés verticaux comme le juridique et la santé disposent de données complexes qui ne pouvaient pas être capturées efficacement par des bases de données. À comparer aux jeux de données propres des ventes, RH et IT qui ont permis à Salesforce, Workday et ServiceNow d’émerger
• En conséquence, par rapport à la taille totale de secteurs comme la santé et le juridique, la pénétration du logiciel est restée limitée et la valeur des contrats faible
• Si la vague technologique précédente reposait sur des bases de données structurées, celle-ci repose sur des workflows non structurés, et les petites entreprises comme les marchés verticaux en sont remplis

Point de départ pour mesurer la taille du marché

• Deux indicateurs de mesure
  • La création de valeur logicielle d’un marché existant : mesurer si un marché a historiquement été assez grand pour soutenir des entreprises logicielles de plus de 5 milliards de dollars
  • L’intensité en voix et en texte des workflows sectoriels (utilisée comme indicateur indirect de la préparation à l’IA)
• Extraction de toutes les entreprises logicielles B2B verticales de plus de 5 milliards de dollars, puis usage de Claude pour mesurer la « préparation à l’IA » des secteurs
• Les marchés de la santé et du juridique sont les deux plus évidents pour la création de valeur, mais ils comptent déjà des entreprises valant plusieurs milliards de dollars comme Abridge, Harvey et OpenEvidence
• Cinq marchés moins discutés dans la communauté IA, mais avec une forte préparation à l’IA et plus de 10 milliards de dollars de capitalisation logicielle existante

• Sciences de la vie (Life Sciences)

  • Entreprise historique de plus de 5 milliards : Veeva (46 milliards de dollars)
  • Préparation à l’IA : le traitement des documents réglementaires, la documentation des essais cliniques, les rapports de conformité et la communication avec les fournisseurs sont tous des workflows de gestion intensifs en texte, parfaits pour l’automatisation par l’IA
  • Exemples AI-native : Bluenote, Collate

• Immobilier (Real Estate)

  • Entreprises historiques de plus de 5 milliards : RealPage (acquise pour 10 milliards de dollars), CoStar (35 milliards), Zillow (17 milliards)
  • Préparation à l’IA : contrats, disclosures, communication avec les locataires, documentation de gestion d’actifs et traitement des locations sont des workflows intensifs en documents et en communication
  • Exemples AI-native : EliseAI, HouseWhisper

• Automobile (Automotive)

  • Entreprises historiques de plus de 5 milliards : CDK Global (7 milliards de dollars), Cox Automotive (plus de 9 milliards de dollars de chiffre d’affaires), Reynolds and Reynolds (non cotée)
  • Préparation à l’IA : planification des services, commande de pièces, communication client et opérations des concessions sont très intensives en workflows vocaux et textuels
  • Exemples AI-native : Mia, Toma

• Assurance (Insurance)

  • Entreprises historiques de plus de 5 milliards : Guidewire (21 milliards de dollars de capitalisation), CCC Information Services (6 milliards)
  • Préparation à l’IA : traitement des sinistres, documentation de souscription et appels de service client sont parfaits pour l’automatisation par l’IA
  • Exemples AI-native : Pace, Strala, Reserv

• Services à domicile (Home Services)

  • Entreprise historique de plus de 5 milliards : ServiceTitan (9 milliards de dollars)
  • Préparation à l’IA : planification, communication client, documentation de service et opérations terrain sont intensives en voix et en workflows
  • Exemples AI-native : Avoca, Netic, ProBook

Le double ROI des applications de Vertical AI

• Observation clé sur les entreprises d’applications IA les plus performantes : elles réduisent les coûts opérationnels tout en augmentant le chiffre d’affaires
• Cela génère 1 à 10x de ROI dès la première année d’adoption d’une application de Vertical AI
• Cas d’Assort Health
  • Vente d’agents vocaux IA aux prestataires de soins et aux cliniques
  • Dans le secteur de la santé, le taux moyen d’appels manqués d’une clinique est de 20 à 40 %, et Assort ramène ce chiffre quasiment à 0 %
  • Chaque appel manqué représente la perte d’un nouveau client potentiel (donc de chiffre d’affaires), qui peut appeler une autre clinique
  • Les grands cabinets dépensent des centaines de milliers, voire des millions de dollars en coûts de centre d’appels
  • Assort peut augmenter les leads entrants jusqu’à 20 % tout en économisant des centaines de milliers de dollars de dépenses
• Boucle de rétroaction positive
  • Lorsqu’une entreprise augmente soudainement ses leads entrants de 20 %, toutes les entreprises de la catégorie sont forcées d’adopter la technologie (ou de continuer à décrocher)
  • Comparer une entreprise AI-native de gestion de santé aux comparables publics des logiciels de prise de rendez-vous médicaux ou de centre d’appels n’a pas de sens
• Comme le ROI est extrêmement fort pour les cliniques médicales, on peut s’attendre à un taux de pénétration de 50 à 90 % ou plus sur les dix prochaines années dans ce secteur
• Cette dynamique de double ROI s’observe dans les startups de voice AI de secteurs intensifs en voix comme les banques communautaires, les assureurs, les services à domicile et les concessionnaires automobiles
• En tenant compte de la valeur économique créée par ces startups * du nombre de prospects, l’opportunité de marché est bien plus grande qu’elle n’en a l’air et se mesure en milliards de dollars
• Le débat Bill Gurley / Aswath Damodaran sur la taille du marché d’Uber
  • Damodaran partait d’une mauvaise hypothèse sur la taille du marché et sur le taux de pénétration
  • Gurley a été prouvé dans le vrai sur les deux points au cours de la dernière décennie
  • Les technologies de rupture, comme le mobile auparavant et l’IA aujourd’hui, ont le pouvoir d’étendre exponentiellement les marchés

Automatisation des services pour étendre le marché

• Une autre variable à prendre en compte dans la mesure de la taille du marché de la Vertical AI est l’opportunité de capter des revenus de services ou de main-d’œuvre
• Là où l’IA a le plus réussi, c’est dans l’automatisation des workflows fondés sur le texte et la voix, ce qui correspond à de nombreux services externalisés
  • Il s’agit d’un travail routinier à faible valeur ajoutée, bien adapté à l’automatisation par l’IA
• Exemples de dépenses de services presque inimaginablement élevées que l’IA peut capter dans les marchés verticaux au cours des dix prochaines années
  • Dépenses des third-party administrators (TPA) dans l’assurance : plus de 400 milliards de dollars par an
  • Dépenses BPO/CRO en sciences de la vie : estimées à 100 à 400 milliards de dollars par an
• L’écart entre dépenses de services et dépenses logicielles
  • Veeva est le plus grand fournisseur logiciel des sciences de la vie et génère environ 3 milliards de dollars de chiffre d’affaires
  • Guidewire et CCC sont les deux plus grands fournisseurs logiciels de l’assurance et totalisent environ 2,2 milliards de dollars de chiffre d’affaires annuel
  • Ce sont d’excellents business, mais 100 fois plus petits que l’opportunité liée au travail externalisé
• Se contenter de chercher sur Google les « comparables publics des éditeurs de logiciels d’assurance » ne suffit plus aujourd’hui
• On ne sait pas avec certitude si l’IA captera une part significative des revenus des services externalisés, mais l’intérêt de cette mesure de marché est que si l’IA en capte une part significative, la création de valeur sera énorme

Les meilleures entreprises se développent via la plateforme

• Les meilleures entreprises augmentent la taille des contrats via la plateforme
• Le cas célèbre de Toast dans le logiciel vertical
  • En possédant le système POS, l’entreprise possède la donnée la plus importante pour les restaurateurs : les commandes
  • Elle s’est ensuite étendue pour automatiser les workflows les plus importants autour de ces nouvelles données automatisées (système de gestion des commandes, commande en ligne)
  • Puis elle s’est encore développée pour devenir le system of record du restaurant (plus de 140 000 sites aujourd’hui)
• Les meilleures entreprises de Vertical AI font de même
  • Elles automatisent des workflows et obtiennent l’accès aux données les plus importantes pour un segment de clients donné
  • Elles utilisent ensuite ces données pour automatiser les workflows critiques autour de ces données
  • Elles étendent leurs capacités au cours des dix prochaines années pour finir par concurrencer le system of record de leurs clients

Résumé : trois voies pour augmenter la taille des contrats et le taux de pénétration malgré une base clients fixe

• Offrir un double ROI de réduction des coûts et de hausse du chiffre d’affaires, créant une opportunité difficile à refuser
• Après le wedge initial, étendre la plateforme autour des nouvelles données automatisées pour accroître les dépenses
• Pénétrer les dépenses des marchés de services — qui se chiffrent en centaines de milliards de dollars dans des secteurs comme l’assurance, les sciences de la vie, la santé et le juridique
• En raison de ces voies d’expansion, on peut s’attendre à voir émerger de nouveaux marchés capables de produire des entreprises de plus de 5 milliards de dollars ainsi que davantage d’entreprises IA valorisées à plus de 5 milliards dans les marchés existants

Conclusion

• La Vertical AI comporte des défis
  • Une évaluation réaliste reste importante pour les investisseurs comme pour les fondateurs
  • Il n’est pas facile de protéger la valeur marginale de ce ROI, surtout dans un contexte très concurrentiel
  • Dans de nombreux marchés, il existe un moment de ruée où l’enjeu est de capturer le plus vite possible les coûts de changement du plus grand nombre de clients
• Mais la valeur d’une entreprise dérive de la valeur qu’elle peut offrir à ses clients, et une telle création de valeur est sans précédent
• Si vous construisez une entreprise dans l’un de ces marchés qui semblent « petits », vous voyez peut-être une opportunité que les autres ont manquée