Une idée de startup impopulaire à 1 milliard de dollars [YouTube]

• Les partenaires de Y Combinator analysent des cas de startups ayant réussi grâce à des secteurs impopulaires et à des idées à contre-courant dans un contexte d’intensification de la concurrence à l’ère de l’IA, et soulignent qu’il faut se concentrer sur la résolution de problèmes clients fondamentaux plutôt que de simplement suivre les tendances
• Dans le domaine de l’IA, les opportunités greenfield du début se raréfient, et de nombreuses startups sont déjà en concurrence dans chaque vertical, comme l’assurance ou la banque ; des insights différenciants et une approche à contre-courant deviennent donc indispensables
• DoorDash, Lyft/Uber, Coinbase, Flock Safety, OpenAI et SpaceX ont reçu à leur lancement des évaluations pessimistes et une couverture médiatique négative, mais ont grandi jusqu’à devenir des entreprises valant des dizaines de milliards de dollars en se concentrant sur des besoins clients profonds et en maintenant leur propre cap
• Les fondateurs qui réussissent découvrent l’adéquation produit-marché grâce à des échanges directs avec de vrais utilisateurs plutôt qu’aux tendances des médias comme X (Twitter) ou TechCrunch, et n’hésitent pas à faire évoluer radicalement leur business model et leur stratégie de distribution si nécessaire
• Comme pour Internet et les smartphones, après environ deux ans de ruée vers l’or sur une nouvelle plateforme technologique, les idées évidentes se saturent ; il faut ensuite découvrir des secrets plus profonds et poursuivre des idées auxquelles une seule personne sur dix adhère pour avoir une chance de réussir

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Intensification de la concurrence sur le marché des verticales IA

• Il y a encore un an, il était facile de trouver des idées de startups IA : les modèles progressaient à grands bonds et les verticales peu explorées étaient nombreuses, ce qui rendait la recherche d’idées par pivot plus aisée
• Aujourd’hui, plusieurs startups sont en concurrence dans chaque verticale, comme l’assurance ou la banque, et le rythme de l’innovation dans les modèles ralentit, ce qui rend des insights différenciants encore plus importants
• Il ne suffit plus de proposer une simple automatisation de workflow ; il faut se démarquer par un pari original et à contre-courant
• Comme à l’époque d’Internet et des smartphones, une nouvelle plateforme technologique connaît environ deux ans de ruée vers l’or avant l’épuisement des idées évidentes ; il faut ensuite aller chercher des secrets plus profondément enfouis

Risques et opportunités des idées non évidentes

• Une idée non évidente peut sembler neutre en théorie, mais en pratique elle paraît risquée et intimidante, avec la crainte d’y consacrer dix ans pour finir sans aucun résultat
• Des cadres de pensée acceptés sans esprit critique à partir des médias ou des conversations ambiantes peuvent perturber le jugement des fondateurs
• Un fondateur dans le marketing hésitait parce que « personne n’a construit une grande entreprise dans ce domaine », mais il a avancé en s’appuyant sur la nouvelle capacité qu’apporte l’IA et les réactions positives de vrais clients, et son entreprise est en croissance
  • L’accumulation d’échecs passés peut au contraire signifier qu’il n’y a pas de concurrence
  • Une réaction client du type « j’en ai besoin dès demain » est un signal d’adéquation produit-marché
• S’appuyer sur des signaux externes comme les réactions sur X (Twitter), celles de TechCrunch ou l’avis d’amis en soirée est risqué ; il faut se concentrer sur la réponse réelle du marché

Cas 1 : DoorDash — attaquer les zones suburbaines

• Après le lancement de l’iPhone, l’attention s’est d’abord portée sur des idées évidentes comme les apps photo telles qu’Instagram, mais les très grands succès ont en réalité été des idées moins évidentes comme Uber, DoorDash et Instacart
• Au moment de la sortie de l’iPhone, d’innombrables articles et publications sur les réseaux sociaux traitaient des activités possibles, mais presque personne n’avait anticipé une idée comme Uber
• DoorDash est entré sur un marché de la livraison de repas déjà très concurrentiel, où Postmates, Grubhub et Seamless étaient déjà bien établis
  • Le mobile avait servi de catalyseur pour les apps de livraison de repas, et au moment du lancement de DoorDash, le marché semblait déjà saturé
  • Chez Y Combinator, il y avait aussi Order Ahead, un service de retrait de repas qui paraissait alors viser un marché plus grand
• Au début, l’équipe allait directement dans les restaurants à Palo Alto pour proposer des partenariats de livraison, mais essuyait le plus souvent des refus, et il a fallu longtemps avant la première commande
  • Le premier client était un ami, puis les commandes ont commencé à arriver à raison d’environ une par heure
• Les premiers investisseurs étaient sceptiques, avec des réactions du type : « la concurrence est déjà trop forte » ou « à quoi bon, Grubhub et Seamless existent déjà ? »
• Le facteur différenciant découvert par les fondateurs était de viser les zones suburbaines
  • Grubhub et Seamless se concentraient sur Manhattan et les zones denses des grandes villes
  • DoorDash a vu que les banlieues avaient une forte demande de livraison mais n’étaient pas desservies
  • Les banlieues semblaient peu attractives pour les plateformes existantes en raison de la faible densité de restaurants, mais représentaient en réalité un immense marché
• Au départ, cette stratégie suburbainne ressemblait à « une mauvaise idée de façon évidente »
  • Les restaurants étaient dispersés, les distances de livraison longues, et on s’attendait à une mauvaise unit economics
• Mais dans la pratique, il y avait moins de concurrence et une forte demande dans les zones suburbaines, ce qui a permis une croissance rapide avant une expansion vers les zones urbaines
• Avec le recul, cela paraît évident, mais à l’époque il s’agissait d’un pari à contre-courant et apparemment risqué

Cas 2 : Lyft/Uber — zone grise de la légalité et utilité pour l’utilisateur

• Du pivot de Zimride vers Lyft

  • Lyft était à l’origine un service de covoiturage longue distance appelé Zimride
    • Chez Y Combinator, il y avait aussi un concurrent direct appelé Ridejoy, et la concurrence était rude
    • Les deux recrutaient leurs utilisateurs sur Craigslist : « Je vais à LA ce week-end en voiture, quelqu’un veut partager le trajet ? »
    • Le processus était complexe : longs échanges d’e-mails, coordination des horaires de rendez-vous, partage des frais d’essence, etc.
  • Zimride a changé de stratégie quand le taux d’adoption du smartphone a atteint 70 à 80 %
    • En se concentrant non plus sur les longues distances, mais sur les déplacements quotidiens de courte distance
    • En devenant un service utilisable au quotidien
    • C’était le premier moment où l’on exploitait une main-d’œuvre organisée autour du mobile
  • Uber a aussi commencé à la même époque avec un service de voitures avec chauffeur, mais avec une approche différente

• Questions de légalité et courage des fondateurs

  • Lors d’office hours avec les fondateurs de Ridejoy, quand le succès de Zimride (Lyft) a été évoqué, leur réaction a été : « ça semble poser un problème légal et ressembler à quelque chose d’illégal, donc on ne veut pas le faire »
    • Leur inquiétude n’était pas infondée
  • Les fondateurs de Lyft étaient terrifiés à l’idée de pouvoir finir en prison une semaine avant le lancement, mais ont décidé de lancer quand même
  • Si personne n’avait lancé Lyft ou Uber plus tôt, c’est en grande partie parce que c’était fondamentalement illégal et que les gens avaient peur d’aller en prison
  • Apoorva Mehta d’Instacart essayait au même moment quelque chose de similaire avec la livraison de courses, et le marché arrachait en quelque sorte ce service à ces startups

• Les utilisateurs finaux peuvent changer la réglementation

  • Il a été démontré que lorsque le consommateur final en tire un bénéfice écrasant, le monde finit par changer la loi
  • Beaucoup de grandes idées de startups se situent dans une zone grise juridique
    • Ce n’est ni totalement clair que ce soit légal, ni totalement clair que ce soit illégal ; il existe une part d’ambiguïté
  • OpenAI constitue un cas similaire : crawler l’ensemble du web sans autorisation
    • On peut l’argumenter au titre du fair use, ou y voir une violation massive du droit d’auteur
  • Le fait qu’une idée soit non évidente signifie non seulement qu’il existe une incertitude intellectuelle sur ses chances de réussite, mais aussi, plus subtilement, qu’elle « paraît un peu risquée » ou « suscite un malaise »
  • Les fondateurs vraiment exceptionnels reconnaissent au contraire ce ressenti comme un signal

• L’amélioration de la qualité de vie à San Francisco

  • Il est devenu évident dès les premiers mois après l’arrivée d’Uber X et de Lyft, en particulier à San Francisco
    • San Francisco était connue pour son très mauvais système de taxis et ses transports publics peu pratiques
    • C’était un service né d’un vrai besoin
  • La qualité de vie à San Francisco s’est améliorée de façon spectaculaire
    • Fini l’incertitude des taxis appelés qui une fois sur deux ne venaient pas
    • Le fait de pouvoir se déplacer librement a rendu la vie urbaine dix fois plus agréable
  • La leçon n’est pas de faire quelque chose d’illégal, mais de raisonner à partir des first principles pour trouver ce dont le marché et les gens ont réellement besoin

Cas 3 : Coinbase — un choix contre-intuitif et anti-émotionnel dans les cryptomonnaies

• Orientation de la communauté crypto à ses débuts

  • Coinbase opérait dans une zone grise de légalité, mais avec une approche différente d’Uber/Lyft
  • Les cryptomonnaies étaient trop mal comprises pour être clairement considérées comme légales
  • Coinbase ne pouvait pas adopter l’approche « on lance d’abord et on verra après » d’Uber, car il lui fallait obtenir des partenaires bancaires pour réellement lancer le service

• L’approche à contre-courant de Brian Armstrong

  • Les premiers cas d’usage du bitcoin étaient portés par les cypherpunks
    • Des libertariens radicaux
    • Opposés au système bancaire centralisé
    • Souhaitant des identités totalement anonymes
  • Le bitcoin des débuts était bien plus proche de Silk Road qu’aujourd’hui
  • Brian Armstrong a choisi une approche à contre-courant exactement opposée
    • Entre 2010 et 2012, la plupart des gens sérieusement intéressés par le bitcoin étaient des cypherpunks
    • Leur position : « au diable l’État, au diable la loi, liberté radicale grâce au bitcoin »
  • Brian Armstrong, lui, traitait avec des banques et coopérait avec les régulateurs
    • C’était son pari contre-intuitif

• Le travail supplémentaire quand le marché n’en veut pas

  • Il a jugé qu’il valait la peine d’assumer tout ce travail supplémentaire, à un moment où il n’était même pas certain que le marché le souhaite
  • Les cypherpunks et Silk Road voulaient clairement des cryptomonnaies et des paiements anonymes
  • Mais on ne savait pas si le grand public en voudrait
  • Par conséquent, parler aux banques, nouer des partenariats et respecter les règles KYC (Know Your Customer) et AML (lutte contre le blanchiment) ne semblait pas particulièrement utile à l’époque
    • On n’a de raison de faire cela que si l’on croit qu’un jour le grand public voudra échanger des cryptomonnaies

• L’opposition virulente du marché existant

  • Des choses comme le KYC rendaient en réalité le produit moins bon
    • Obliger les utilisateurs à passer par le KYC augmentait fortement la friction
  • C’était l’exact opposé de ce que voulait le marché à l’époque
    • Le marché d’alors (les cypherpunks) était violemment en colère contre l’approche de Brian et de Coinbase vis-à-vis des cryptomonnaies
  • Vous entendrez que « cela ne marchera jamais »
  • Quand le marché est totalement nouveau et encore à ses débuts, ce qui est considéré comme « évident » est souvent en réalité manifestement faux
    • Cela peut en être une version très profonde

• Le piège du TAM

  • Quand Coinbase a démarré, le marché total adressable du bitcoin n’était pas de plusieurs centaines de milliards de dollars, mais de l’ordre de quelques dizaines à quelques centaines de millions
  • Même chose pour Flock Safety : en multipliant le nombre de groupes de voisinage par l’ACV, le TAM atteignait au maximum environ 50 à 60 millions de dollars par an
  • Conseil du point de vue VC : ne pas utiliser le TAM comme une simple checklist
    • C’est utile comme indicateur, mais ni les investisseurs ni les fondateurs ne devraient éliminer une opportunité uniquement sur cette base
  • Plus vous avez de règles d’investissement, plus vous multipliez les façons de vous priver vous-même d’opportunités de gagner beaucoup d’argent dans le venture

Cas 4 : Flock Safety — vente aux collectivités locales et hardware

• Un point de départ issu d’une expérience personnelle

  • Flock Safety propose un système de caméras de lecture automatique de plaques d’immatriculation pour la sécurité des communautés locales
  • Son fondateur, Garrett Langley, venait d’Atlanta et avait déjà connu une sortie réussie, mais cette fois, il s’agissait de hardware
  • Expérience personnelle de sa partenaire (Diana) : à Noe Valley, à San Francisco, toutes les voitures de la rue ont été cambriolées en une seule fois
    • Une organisation professionnelle avait opéré avec la précision d’une opération militaire
    • Les caméras Nest avaient tout enregistré, mais la police a répondu : « Sans plaque d’immatriculation, on ne peut rien faire »
    • Cette expérience a rendu très simple une décision d’investissement fondée sur les first principles dans Flock Safety

• Stack technologique et produit initial

  • Un matériel avec une caméra montée sur un Raspberry Pi, complété par un panneau solaire
  • Capable d’exécuter de la computer vision en edge basée sur ImageNet
  • Le moment où la technologie solaire était devenue assez avancée pour fonctionner indéfiniment
  • Début des ventes à des groupes de voisinage et des HOA (associations de propriétaires) à Piedmont et dans la métropole d’Atlanta

• Les trois éléments que les VC détestent

  • Le hardware : les VC détestent le hardware
  • Un petit marché : en multipliant le nombre de groupes de voisinage par l’ACV, le TAM plafonnait à 50 à 60 millions de dollars par an
  • Basé à Atlanta, Géorgie : pas dans la Silicon Valley
  • Ces trois éléments rendaient le projet fondamentalement impossible à financer

• Pivot du business model et croissance

  • Au départ, l’entreprise vendait à des groupes de voisinage, mais la croissance était lente et le chiffre d’affaires a plafonné autour de 600 000 dollars par mois
  • Pivot du business model : passage à une vente directe aux commissariats et aux municipalités
    • La nécessité est apparue en partant à rebours des objectifs de croissance
    • Il était impossible d’obtenir suffisamment de croissance en ne vendant qu’aux groupes de voisinage
    • Cela semblait impossible au départ, mais c’était faisable
  • Dans des cas réels, la solution a contribué à résoudre des crimes graves, y compris l’arrestation de ravisseurs
    • Les crimes résolus ont été relayés au journal télévisé du soir, ce qui a lancé le bouche-à-oreille
    • Lorsqu’un crime était résolu dans une ville, le chef de la police d’une ville voisine demandait : « C’est quoi ce truc ? Il m’en faut immédiatement »
  • Mise en place d’une équipe média : fournir aux présentateurs télé des informations indiquant que Flock Safety avait aidé à résoudre un crime, ainsi que des images B-roll
    • L’effet viral a permis une diffusion rapide

• Résultats actuels

  • L’entreprise a désormais atteint une valorisation de 7,5 milliards de dollars
  • Son chiffre d’affaires annuel dépasse largement 60 millions de dollars
  • Elle contribue à résoudre 10 % de l’ensemble des crimes signalés aux États-Unis (un chiffre étonnant)
  • La technologie de base est presque la même qu’au Demo Day, mais le business model a pivoté à plusieurs reprises
  • L’entreprise vend toujours aux groupes de voisinage, mais la vente officielle aux commissariats est le moteur clé de la croissance

• Une leçon généralisable

  • Quand on a une idée de startup et qu’on parle à plusieurs VC, on reçoit énormément de feedback
  • Si Garrett avait parlé à plusieurs VC, on lui aurait dit : « ce n’est pas finançable par le capital-risque, c’est de la vente aux collectivités locales, du hardware, il faudrait faire du B2B SaaS »
  • Le fait d’entrer sur un marché que tout le monde trouvait trop étrange, donc avec très peu de concurrence, a été une bonne chose
  • Quand on se concentre sur les clients et sur un vrai besoin, cela devient évident
  • On ne peut pas l’apprendre via des blogs, X ou ChatGPT ; il faut essayer beaucoup de choses en pratique
  • Chaque histoire est très différente, mais Garrett et l’équipe de Flock se distinguent par une pensée fondée sur les first principles
    • Qu’est-ce qu’il faut construire ?
    • Comment acquérir les clients ?
    • Quel doit être le business model ?

Le modèle Forward Deployed Engineer et Giga ML

• L’essor du Forward Deployed Engineer

  • C’est récemment devenu le playbook par défaut des startups
  • Il s’agit de transformer le schéma et la logique métier du client dans son propre schéma et sa propre logique
  • C’est essentiellement un travail de conseil
  • Les entreprises qui ont adopté ce modèle affichent des taux de croissance agressifs
  • Mais si ce modèle est devenu le playbook par défaut le plus enraciné, cela ouvre une opportunité d’approche contre-intuitive

• L’IA Forward Deployed Engineer de Giga ML

  • Giga ML a construit son propre AI Forward Deployed Engineer en utilisant la génération de code au lieu de FD humains
  • Les FD humains prennent encore plusieurs semaines (ce qui reste rapide comparé au conseil enterprise historique)
  • Un AI FD peut être terminé en quelques minutes
  • C’est une raison majeure pour laquelle l’entreprise peut conclure des deals plus vite que ses concurrents
  • En réalité, ce n’est même pas du FD, c’est le produit lui-même
    • Le client saisit ses spécifications et reçoit immédiatement le produit
  • C’est un exemple de pari contre-intuitif qui change complètement la donne et peut produire de très gros résultats

Les fondateurs de SF (science-fiction) et les grandes idées « impossibles »

• Le cas d'OpenAI

  • Lorsque Sam Altman, issu de Y Combinator, a lancé OpenAI, même la faisabilité de l'IA restait incertaine
    • Au début, cela ressemblait surtout à un projet expérimental de chercheurs
    • Publication d'articles, solveur de Rubik's Cube, IA pour le jeu Dota, et divers projets annexes
    • Rien n'indiquait clairement comment tout cela allait s'unifier pour devenir l'OpenAI d'aujourd'hui
  • Au moment du lancement, l'entreprise a reçu une couverture médiatique majoritairement négative
    • Seuls quelques optimistes de la tech ont réagi positivement
    • Dans le monde académique et chez les chercheurs en IA d'autres entreprises, les réactions étaient pour la plupart extrêmement négatives
    • Critiques du type : « Il est absurde de penser que des gens de 20 à 30 ans peuvent créer une AGI »
    • Réactions du type : « Nous faisons de la recherche là-dessus depuis 50 ans ; s'il y avait une méthode, nous l'aurions déjà trouvée »
    • Le fait de « ne pas publier d'articles » constituait un point majeur de critique
  • Des critiques affirmaient qu'investir des millions de dollars en coûts GPU dans les scaling laws ne produisait pas davantage d'articles
    • Les articles constituent un mauvais objectif d'optimisation (paperclip optimization)
    • Les véritables builders s'optimisent pour des résultats au service des clients et des utilisateurs
  • Le maintien du cap a conduit au succès actuel

• Le cas de SpaceX

  • Elon Musk était le cinquième milliardaire à lancer une entreprise de vols spatiaux
    • Les quatre milliardaires précédents avaient déjà échoué
    • Les médias se moquaient : « Encore un milliardaire qui gaspille sa fortune dans des fusées »
  • Le concept de fusée réutilisable était considéré comme une idée blasphématoire
    • Lorsqu'il a demandé conseil à des ingénieurs en astronautique, la réponse a été : « C'est impossible »
  • Pendant plusieurs années, il y a eu de nombreux essais de lancement ratés
    • Chaque explosion de fusée entraînait une nouvelle vague de couverture médiatique négative
  • Dans les deux cas (OpenAI et SpaceX), les fondateurs ont dû rester fidèles à leurs convictions alors que, pendant longtemps, la plupart des gens les considéraient comme stupides ou fous

• Un aimant pour 1 personne sur 10

  • 9 personnes sur 10 peuvent vous dire que vous êtes stupide ou fou, mais 1 personne sur 10 peut adhérer à votre conviction
  • Si une idée contrarienne finit par être reconnue comme juste, c'est parce qu'elle sert d'aimant attirant toutes les personnes qui pensent de la même manière

Comment juger la réalité

• Il faut réexaminer comment savoir ce qui est vrai et juste dans le monde
• Réexaminer toutes les sources d'information et vérifier d'où elles viennent
• Si cela vient des utilisateurs, de l'expérience personnelle, de l'expérience de personnes avec qui vous avez parlé directement, cela constitue une bonne base vérifiable de réalité
• Scroller sans fin sur X, ou écouter ce que disent des célébrités (y compris, honnêtement, les intervenants de cette discussion), ce n'est au fond que N=1
  • Ce qui compte, ce sont les personnes qui ont le problème précis qui vous intéresse
  • Votre capacité à le résoudre
  • Votre capacité à attirer toutes les autres personnes qui veulent résoudre ce problème

Conseil clé : se concentrer sur les problèmes des clients

• N'essayez pas de faire quelque chose d'illégal ; trouvez ce que les humains veulent et dont ils ont désespérément besoin
• Ensuite, le reste se résout de lui-même
• Si vous vous concentrez vraiment sur les problèmes des gens et sur le degré de gravité de ces problèmes, le reste se débloque naturellement
  • Vous trouverez le business model
  • Vous trouverez la distribution
• On ne peut pas comprendre ce genre de choses assis devant son ordinateur comme un oracle
  • Il faut réellement sortir de chez soi
  • Il faut parler aux clients
• Pourquoi la définition d'objectifs chez Y Combinator est utile
  • Déterminer ce qu'il faut faire en remontant depuis les objectifs de croissance

Le piège de ce qui est populaire

• Si vous ne voulez faire que ce qui est populaire, vous finirez accroché à des idées dérivées et évidentes avec 5, 10 ou 100 concurrents
• C'est bien pour le n°1 et le n°2, mais du n°3 au n°98, la startup est condamnée

[yeobi222]

Le point de vue sur la législation semble dangereux
Ce n’est pas totalement faux, mais