Qu'est-il arrivé à Inflection AI ? L'histoire d'un pivot de 1,5 milliard de dollars

Pendant un court instant, Inflection AI semblait inarrêtable. L'entreprise disposait d'un financement de 1,5 milliard de dollars et d'une équipe de fondateurs de rêve, dont Reid Hoffman de LinkedIn et Mustafa Suleyman de DeepMind. Leur objectif était immense : créer la meilleure IA personnelle au monde. Et leur chatbot, Pi, était en train de conquérir des millions de personnes.

Puis, début 2024, l'histoire a pris un tournant radical. Les cofondateurs et la plupart de l'équipe sont soudainement partis chez Microsoft dans le cadre d'un accord qui ressemblait plus à une acquisition de talents qu'à un rachat. Leur projet ambitieux a dû trouver une toute nouvelle direction.

Alors, que s'est-il réellement passé ? Voici l'histoire d'Inflection AI, un examen approfondi des raisons pour lesquelles sa mission initiale a échoué et des leçons cruciales que vous pouvez en tirer pour la stratégie d'IA de votre propre entreprise, surtout si vous n'avez pas des milliards de dollars à dépenser.

Qu'est-ce qu'Inflection AI ?

Inflection AI a été lancée en 2022 avec un objectif à la fois simple et follement ambitieux : créer une « intelligence personnelle », ou Pi en abrégé. Les fondateurs étaient de véritables sommités de la Silicon Valley. Mustafa Suleyman a cofondé le laboratoire d'IA DeepMind (qu'il a ensuite vendu à Google), Karén Simonyan était une chercheuse vedette en IA du même laboratoire, et Reid Hoffman a cofondé LinkedIn et est l'un des investisseurs les plus connectés du monde de la tech.

Leur produit principal, Pi, n'était pas un simple clone de ChatGPT conçu pour accomplir des tâches. Il a été conçu pour des conversations empathiques, encourageantes et émotionnellement intelligentes. Voyez-le moins comme un assistant pour rédiger des e-mails et plus comme une oreille attentive avec qui vous pourriez discuter de votre journée.

Cette vision a attiré des fonds considérables. L'entreprise a levé plus de 1,5 milliard de dollars auprès de poids lourds comme Microsoft, NVIDIA, Bill Gates et Eric Schmidt. Le message n'aurait pas pu être plus clair : l'industrie attendait des choses énormes d'Inflection AI et de son chatbot unique.

L'ascension de Pi : une IA personnelle d'un nouveau genre

Pendant un certain temps, tout semblait se dérouler exactement comme prévu. Le chatbot Pi a été lancé et a rapidement rassemblé des millions d'utilisateurs qui se sont vraiment attachés à sa personnalité unique. Son principal différenciateur était son accent mis sur le « QE » (quotient émotionnel) plutôt que sur le « QI » pur. Alors que tous les autres modèles se livraient une course pour être le plus intelligent, Pi essayait d'être le plus bienveillant et le plus encourageant.

Il ne s'agissait pas seulement d'un gadget marketing. Il était alimenté par une technologie impressionnante, y compris leur modèle maison Inflection-2.5. L'entreprise affirmait qu'il pouvait rivaliser avec les leaders de l'industrie comme GPT-4, mais qu'il nécessitait beaucoup moins de puissance de calcul pour son entraînement, un avantage énorme dans le monde incroyablement gourmand en ressources de l'IA.

Inflection AI ressemblait à une histoire de réussite exemplaire en devenir. Elle avait l'argent, le talent et un produit que les gens semblaient vraiment aimer. C'était un point lumineux dans le nouvel espace de l'IA grand public, ce qui a rendu son changement de cap soudain d'autant plus surprenant.

Le retour à la réalité : quand le rêve de l'IA grand public s'est heurté au monde réel

En coulisses, les fondateurs se heurtaient à une dure réalité. Le rêve de construire un géant autonome de l'IA grand public se heurtait à la brutalité économique de la concurrence frontale avec les géants de la tech.

Le coût exorbitant de la course à l'armement de l'IA

Le cœur du problème était l'argent. Beaucoup d'argent. Construire et entraîner des grands modèles de langage de premier plan est ridiculement cher. Selon une interview de Bloomberg, les fondateurs ont estimé qu'ils auraient besoin de lever « 2 milliards de dollars supplémentaires simplement pour financer leurs ambitions jusqu'en 2024 », avec des milliards de plus nécessaires juste après.

Même avec leur énorme trésorerie, ce n'était tout simplement pas suffisant pour être compétitif sur le long terme. Ils étaient face à des géants comme Google et Microsoft, qui disposaient d'environ « 100 milliards de dollars de liquidités ». Ces entreprises pouvaient se permettre d'offrir leurs services d'IA gratuitement ou à très bas prix juste pour gagner des parts de marché. C'était une course à l'armement qu'aucune startup, aussi bien financée soit-elle, ne pouvait gagner. Comme l'a dit Suleyman lui-même, les modèles qu'ils construisaient risquaient de devenir « fondamentalement une marchandise ».

L'« acqui-embauche » par Microsoft

Face à cette bataille difficile, les fondateurs ont pris une décision pragmatique. En mars 2024, Microsoft a annoncé l'embauche de Suleyman, Simonyan et de la quasi-totalité des 70 membres de l'équipe d'Inflection. Suleyman a été nommé PDG d'une nouvelle division, Microsoft AI, le plaçant à la tête de tous ses produits d'IA grand public, y compris Copilot.

Il ne s'agissait pas d'une acquisition pure et simple, qui aurait attiré beaucoup d'attention indésirable de la part des régulateurs. Au lieu de cela, Microsoft a essentiellement embauché toute l'équipe. Selon The Information, Microsoft a payé à Inflection une redevance de licence de 620 millions de dollars pour utiliser ses modèles et 30 millions de dollars supplémentaires pour s'assurer qu'Inflection ne poursuivrait pas en justice pour le débauchage de son personnel. Les investisseurs ont obtenu un retour sur investissement décent, et Microsoft a mis la main sur l'une des meilleures équipes d'IA de la planète sans les complications d'une fusion complète.

La leçon pour votre entreprise

La saga d'Inflection envoie un message assez direct à toutes les autres entreprises : essayer de construire vos propres modèles d'IA fondamentaux à partir de zéro est une bataille perdue d'avance. Vous ne pouvez tout simplement pas dépenser plus que Google ou Microsoft.

La véritable opportunité ne réside pas dans la création du prochain GPT, mais dans l'application de l'incroyable IA d'aujourd'hui pour résoudre des problèmes commerciaux spécifiques et concrets. Au lieu d'essayer de construire le moteur, vous devriez vous concentrer sur la construction de la voiture. C'est là que les outils axés sur l'application, et non sur l'invention, entrent en jeu. Une plateforme comme eesel AI, par exemple, n'essaie pas d'être un chatbot généraliste. Elle se connecte aux outils que vous utilisez déjà pour le support client et la connaissance interne afin d'automatiser le travail réel.

Inflection AI aujourd'hui : une nouvelle vie dans le monde de l'entreprise

La petite équipe restante chez Inflection AI a complètement changé de cap, s'éloignant du chatbot Pi. L'entreprise a officiellement pivoté vers un modèle interentreprises (B2B), avec un nouveau PDG, Sean White, à sa tête.

Au lieu de créer un produit grand public, Inflection est désormais une entreprise « API-first ». Elle octroie des licences pour ses puissants modèles à d'autres entreprises, qui peuvent ensuite utiliser cette technologie pour créer leurs propres outils alimentés par l'IA. En bref, ils vendent le moteur qu'ils avaient initialement conçu pour leur propre voiture.

Ce que ce pivot signifie pour l'IA d'entreprise

Ce pivot met en évidence une tendance plus large sur le marché de l'IA. Quelques entreprises géantes et laboratoires bien financés (comme le nouveau Inflection AI) construisent les modèles fondamentaux massifs. Le travail de tous les autres est de trouver des moyens intelligents de les utiliser.

Mais une API brute n'est qu'un point de départ. Elle est puissante, certes, mais la transformer en un outil commercial utile demande énormément de travail de développement, de temps et d'argent. Vous devez créer des intégrations, concevoir des flux de travail, créer des interfaces utilisateur, puis gérer l'ensemble du système.

C'est pourquoi la couche applicative est si importante. Une plateforme comme eesel AI fait tout ce travail pénible pour vous. Elle vous fournit les intégrations prédéfinies, le moteur d'automatisation et la configuration facile à utiliser qui transforme un modèle d'IA puissant en un outil pratique que vous pouvez mettre en service en quelques minutes, et non en quelques mois.

Tarifs d'Inflection AI

Depuis son passage à un modèle axé sur les entreprises, Inflection AI n'affiche plus de tarification publique pour son API. Si vous souhaitez utiliser leurs modèles, vous devez contacter leur équipe de vente.

C'est une stratégie assez standard pour les logiciels d'entreprise haut de gamme, mais elle a ses inconvénients. Cela signifie généralement que vous devrez passer par de longs appels commerciaux, des démonstrations obligatoires et des négociations de contrats sur mesure. Cela crée beaucoup d'incertitude quant au coût final et constitue un obstacle majeur pour les entreprises qui veulent simplement essayer quelque chose rapidement.

La leçon pour l'IA d'entreprise : l'intégration plutôt que l'invention

L'histoire d'Inflection AI n'est pas vraiment un échec ; c'est une leçon stratégique enveloppée dans une histoire spectaculaire. La stratégie d'IA la plus intelligente pour la quasi-totalité des entreprises aujourd'hui est de se concentrer sur l'application pratique, et non sur la recherche fondamentale. N'essayez pas de construire une IA, achetez une application d'IA qui résout un problème réel que vous rencontrez.

Voici ce que vous devriez rechercher dans une solution d'IA moderne :

• Rapidité de lancement : Oubliez les projets qui mettent des mois à voir le jour. Vous voulez une solution que vous pouvez configurer vous-même, et rapidement. eesel AI, par exemple, dispose d'intégrations en un clic avec des services d'assistance comme Zendesk et des bases de connaissances comme Confluence qui vous permettent d'être opérationnel en quelques minutes seulement.

• Contrôle total : Évitez les IA « boîte noire » où vous n'avez aucune idée de ce qu'elles font. Vous avez besoin d'un contrôle précis sur ce qui est automatisé et ce qui ne l'est pas. Recherchez un moteur de flux de travail personnalisable, comme celui d'eesel AI, qui vous permet de décider exactement quels tickets de support l'IA doit traiter et ce qu'elle est autorisée à faire.

• Intégration profonde : La meilleure IA apprend à partir des données spécifiques de votre entreprise. Une plateforme solide doit s'entraîner sur vos anciens tickets de support, vos documents internes et vos articles du centre d'aide pour fournir des réponses qui correspondent réellement à votre marque et sont pertinentes pour vos clients.

• Un déploiement en toute confiance : Vous ne devriez jamais avoir à lancer une IA en espérant que tout se passe bien. Un mode de simulation puissant est indispensable. Avec eesel AI, vous pouvez tester votre configuration sur des milliers de vos anciens tickets pour voir exactement comment elle se comportera et quel sera votre taux d'automatisation avant même qu'elle ne parle à un seul client.

Inflection AI : d'une mise en garde à une leçon stratégique

Le parcours d'Inflection AI est un chapitre fascinant de l'histoire en cours de l'intelligence artificielle. Il a débuté avec un talent incroyable, une montagne d'argent et un rêve immense, mais il a finalement prouvé à quel point il est difficile pour quiconque de rivaliser avec les géants de la tech au niveau fondamental.

Mais ce n'est pas seulement une mise en garde ; c'est une leçon stratégique. L'avenir de l'IA pour votre entreprise ne consiste pas à essayer de construire le prochain ChatGPT. Il s'agit d'appliquer intelligemment la puissance de ces modèles pour améliorer les outils et les flux de travail que vous utilisez déjà tous les jours.

Cette vidéo traite de l'annonce du départ du PDG et de l'équipe d'Inflection AI chez Microsoft, qui constitue le pivot central décrit dans cet article de blog.

Au lieu d'essayer de construire une centrale d'IA à partir de zéro, commencez par appliquer l'IA là où elle peut faire la plus grande différence. Découvrez comment un outil comme eesel AI peut vous aider à automatiser votre support de première ligne et à rassembler toutes vos connaissances internes en quelques minutes.