CO-FOUNDED WITH IA

La conférence « Cofounded with AI » a réuni trois participants Grégoire Véron, CEO chez Compagnon, Antoine Micaud, CEO chez Ucontrol.ai et Mélanie Rozencwajg, founder chez Data Think Lab.

Ces entrepreneurs IA-centric/IA-native ont pu partager leurs motivations à lancer une startup centrée sur l’IA, présenter des cas d’usage concrets d’implémentation, identifier les limites et les risques associés, et discuter des approches pour déployer l’IA aussi bien dans de petites structures agiles que dans des grandes entreprises plus structurées.

Les éléments clés

IA-Native, des atouts pour décupler sa puissance de marché !

  • L’indépendance financière et la réduction de la dépendance aux fonds d’investissement via le bootstrapping sont réelles,
  • le dirigeant a accès à des « super-pouvoirs » : accélération des processus, réduction des coûts et test rapide sur le marché,
  • les barrières d’entrée sont abolies : exemples d’intégration low-code / no-code (Shopify / Lovable…),
  • il est enfin possible de pénétrer des marchés en misant sur l’obsolescence d’anciennes technologies pourtant indispensables à l’époque : l’exemple d’entreprises utilisant des assets souvent longs à avoir été développés et très onéreux et qui n’ont plus de valeur ajoutée avec l’IA.

“Je voulais être totalement maître de mon destin. Je me suis dit, je ne lève pas d'argent, je veux être indépendant et pour cette raison-là, il faut trouver une autre manière de fonctionner.”

Grégoire Véron, CEO chez Compagnon

De la conception hardware aux contrats : l'IA en action au quotidien

  • Data Think Lab : copilote IA permettant l’analyse sémantique de retours clients, le pilotage des phases de business development et le coding via test and trial,
  • Compagnon (enceinte connectée pour enfants) : utilisation de ChatGPT de la conception hardware à la mise en place des garde-fous (contrôle parental, adaptativité),
  • exemple d’automatisation du frontend (interface utilisateur graphique) e-commerce avec Lovable : API Shopify sans designer,
  • le micro-management des prompts (requêtes faites à l’IA) permet de générer du code de qualité, de produire des posts LinkedIn ou de rédiger des contrats juridiques hyper-personnalisés.

Faut-il craindre les biais et les hallucinations de l’IA ?

  • L’IA peut générer des réponses inventées de façon crédible (les hallucinations) : nécessitant des points de contrôle fréquents,
  • biais liés aux sources : il faut rester vigilant quant à la dépendance à des sources communes (Wikipédia, grands modèles américains) et aux risques de désinformation,
  • l’épuisement et la surcharge cognitive liée à la rapidité et à la fréquence des interactions sont de vrais risques,
  • création d’inégalités : attention au fossé entre les utilisateurs agiles (capables de micro-manager l’IA) et les autres. Il y a un réel impact sur le recrutement et l’évolution des juniors,
  • la perte d’assets pour les acteurs établis, l’intensification de la concurrence et la pression à l’innovation permanente représentent de réels enjeux.

Réussir le déploiement de l'IA sans créer de "Shadow IT"

  • Danger de la « shadow IA » : l’usage non contrôlé des salariés sans l’approbation du service informatique peut avoir de graves impacts sur le RGPD et la souveraineté des données,
  • il est important de promouvoir les modèles européens (Mistral) pour maîtriser l’infrastructure et limiter l’exode de savoir-faire,
  • le portage de vision, la formation initiale, l’identification de cas d’usage par petits groupes ou le déploiement de GPT custom, sont autant de conditions à prendre en compte pour garantir une approche humaine,
  • il est nécessaire de contrôler la distribution de comptes ChatGPT pro pour éviter le gaspillage de ressources,
  • l’énorme potentiel en R&D permet le prototypage rapide par exemple et la passation de savoir via des bases de connaissances enrichies.

Quel sera le rôle du Manager d'IA dans l'économie de demain ?

  • On va passer d’une économie du savoir à une économie de l’allocation du temps et des ressources,
  • l’émergence du rôle de manager d’IA chargé d’orchestrer agents, workflows et données est en cours,
  • l’agentification des processus et la programmation assistée sont les prochaines étapes de la démocratisation de l’innovation.

Conclusion

Les intervenants ont convenu que l’IA, loin d’être un simple outil, transforme profondément la création et la gestion d’entreprises. L’IA-centric/IA-native permet d’accélérer les lancements, de réduire les coûts et d’ouvrir de nouveaux marchés. Elle nécessite un micro-management du prompt, une expertise accrue pour éviter les hallucinations et les biais, et une veille permanente. Pour les grandes entreprises, l’adoption réussie repose sur une gouvernance solide, le choix de modèles souverains, un déploiement progressif via des formations et des pilotes, et la montée en compétences des collaborateurs vers un rôle de manager d’IA.

Ce que le public a particulièrement retenu

  • L’approche très pragmatique et efficace de ces business.
  • Les visions concrètes sur l’IA de la part des intervenants.
  • Le retour d’expérience IA native et les fondamentaux à connaître.

Pour aller plus loin sur > l’IA comme co-fondateur

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Les comptes rendus ont été élaborés avec l’agent IA d’aide à la prise de notes Seedext, partenaire Tech Flow 2025