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AI / ML Startup
Levée moyenne: 5M€ - 20M€•Valorisation: 20-50x revenues•Timeline: 2-4 mois
L'IA est le secteur le plus compétitif en 2024. Les VCs cherchent des moats technologiques forts, des équipes ML world-class, et des use cases avec un ROI démontrable.
🎯 Défis spécifiques AI / ML Startup
Data Moat
Sans data propriétaire ou flywheel d'amélioration, les VCs voient un risque de commoditization.
Talent ML
L'équipe ML doit avoir des credentials solides (publications, FAANG, PhD).
Unit Economics AI
Les coûts de compute et d'inférence doivent être viables à l'échelle.
📊 Métriques Clés à Présenter
| Métrique | Benchmark | Priorité |
|---|---|---|
| Model Performance | SOTA ou proche sur les benchmarks | Critique |
| Data Moat | Flywheel d'amélioration continue | Critique |
| Inference Cost | Marge brute > 60% | Critique |
| Time-to-Value | < 4 semaines pour POC | Important |
| Model Improvement Rate | Logs d'amélioration mesurables | Important |
| API Latency | < 100ms pour temps réel | Bonus |
📑 Recommandations par Slide
Technology & Moat
- •Expliquez votre avantage technique (architecture, data)
- •Montrez les benchmarks vs SOTA et concurrents
- •Présentez la roadmap d'amélioration du modèle
Team
- •Mettez en avant les publications et credentials ML
- •Listez les expériences FAANG/DeepMind/OpenAI
- •Montrez les advisors techniques de renom
Unit Economics
- •Détaillez le coût d'inférence par requête
- •Montrez la marge brute après compute
- •Projetez l'optimisation des coûts avec l'échelle
🚀 Startups de Référence
Mistral AI€450M
LLM européen, $2B valuation en 6 mois
Hugging Face$395M
ML platform, 500K+ modèles
Jasper$125M
AI writing, $1.5B valuation
💰 VCs Spécialisés
Sequoia Capital
AI infrastructure & apps
OpenAIScale AIHugging Face
Greylock
Enterprise AI
Abnormal SecurityCodaRoblox
a16z
Foundation models & AI apps
Character.aiMistralGlean
⚠️ Erreurs Fréquentes à Éviter
- ✗Dire "on utilise l'IA" sans expliquer le moat technique
- ✗Ne pas avoir de ML engineers avec credentials dans l'équipe
- ✗Ignorer les coûts de compute dans les projections financières
- ✗Sous-estimer le risque de commoditization par les géants
- ✗Ne pas montrer comment le modèle s'améliore avec plus de données
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