Levées de fonds : l’IA a capté un quart du capital-risque français en 2024

L’année 2024 aura confirmé le poids pris par l’intelligence artificielle dans le financement de l’innovation française. Alors que le marché du capital-risque a légèrement reculé dans son ensemble, les jeunes entreprises positionnées sur l’IA ont continué à attirer les investisseurs. Elles ont réuni environ 2 milliards d’euros, soit près d’un quart des sommes levées par les start-up françaises sur l’année.

Ce résultat ne signifie pas que toutes les entreprises utilisant un algorithme ont bénéficié du même engouement. Il traduit surtout une sélection plus forte des projets, avec une prime accordée aux sociétés capables de proposer une technologie identifiable, de recruter des profils spécialisés et de démontrer un marché. L’IA générative, qui produit notamment du texte, du code ou des images à partir de requêtes, concentre une grande part de l’attention.

L’IA devient le principal moteur des financements

Le bilan 2024 fait état de 7,8 milliards d’euros levés par les start-up en France, toutes catégories confondues. Ce total est en baisse de 7 % par rapport à 2023. Dans un environnement où les investisseurs se montrent plus attentifs aux dépenses, aux perspectives de chiffre d’affaires et à la durée de vie de la trésorerie, la progression de l’IA contraste avec le ralentissement général.

Les entreprises spécialisées dans ce domaine ont obtenu environ 2 milliards d’euros. Rapporté aux 7,8 milliards d’euros de l’ensemble du marché, ce montant représente un peu plus d’un quart. L’IA n’est donc plus seulement une fonctionnalité ajoutée à un logiciel ou un thème de communication : elle constitue, pour une partie des investisseurs, une catégorie d’investissement à part entière.

Cette dynamique recouvre des activités très différentes : création de modèles de langage, logiciels d’automatisation, outils de cybersécurité, analyse de données, applications métier ou infrastructures nécessaires à l’entraînement et au déploiement des modèles. Toutes ne présentent ni les mêmes besoins de financement ni le même niveau de risque.

Pourquoi l’intelligence artificielle attire autant les investisseurs

L’attrait de l’IA tient d’abord à l’étendue de ses usages potentiels. Les entreprises espèrent automatiser certaines tâches, assister leurs salariés, mieux exploiter leurs données ou développer de nouveaux services. Pour les fonds, cette promesse ouvre des marchés dans de nombreux secteurs, du logiciel professionnel à la cybersécurité, en passant par les services financiers, l’industrie ou la santé.

L’IA générative joue un rôle central dans cette accélération. Les grands modèles peuvent répondre à des questions, résumer des documents, générer du code, traduire ou produire des contenus. La technologie reste imparfaite et peut commettre des erreurs, mais elle a rendu visibles des capacités auparavant réservées à des équipes techniques. Cette démocratisation alimente les créations d’entreprises, mais aussi la compétition pour financer les plus ambitieuses d’entre elles.

Dans ce secteur, l’argent sert à plusieurs choses très concrètes : rémunérer des ingénieurs et chercheurs rares, acheter ou louer de la puissance de calcul, constituer des jeux de données, construire un produit et le commercialiser. Les besoins peuvent donc être élevés avant même que les revenus ne deviennent récurrents, particulièrement pour les entreprises qui développent leurs propres modèles.

Les investisseurs arbitrent ainsi entre deux paris. Le premier porte sur les éditeurs qui créent une technologie difficile à reproduire. Le second concerne les sociétés qui appliquent des modèles existants à un problème précis, par exemple dans une fonction métier. Les premières demandent souvent davantage de capitaux et s’inscrivent dans une concurrence mondiale. Les secondes peuvent aller plus vite vers les clients, mais doivent prouver que leur avantage ne se réduit pas à une simple interface.

Un nombre d’opérations en forte hausse, mais des données à lire avec méthode

Le bilan fait ressortir 239 opérations de financement dans l’IA en 2024, soit une hausse de 58 % en un an. Ce chiffre suggère que le dynamisme ne repose pas uniquement sur quelques très grandes transactions : davantage d’entreprises sont parvenues à trouver des financeurs.

Une prudence s’impose toutefois dans la lecture des décomptes. Les chiffres repris pour 2024 font aussi apparaître un total de 133 levées de fonds dans une présentation distincte. Sans périmètre détaillé, il est impossible de considérer ces deux nombres comme strictement comparables. L’un peut couvrir des types d’opérations ou des catégories d’entreprises différents de l’autre.

C’est une difficulté classique des baromètres du capital-risque. Selon les études, une opération peut être classée comme IA parce que l’entreprise développe un modèle, parce qu’elle vend un logiciel intégrant de l’IA, ou parce qu’elle utilise cette technologie dans son activité. Les périodes retenues, les devises, les montants non publiés et les tours de table internationaux peuvent également faire varier les résultats.

Une autre estimation sectorielle évoque près de 2,5 milliards d’euros pour les entreprises technologiques françaises et un ticket moyen de 250 millions d’euros. Là encore, ce résultat ne peut pas être additionné aux chiffres précédents : les populations d’entreprises et les méthodes de calcul ne sont pas précisées de la même manière. Pour le lecteur comme pour l’investisseur, la bonne question n’est donc pas seulement « combien ? », mais aussi « quelles entreprises et quelles opérations sont comptées ? ».

Mistral AI et Poolside AI, symboles d’une course aux champions

Deux noms illustrent particulièrement l’attention portée aux entreprises capables de se positionner sur l’IA de pointe : Mistral AI et Poolside AI. Elles sont citées parmi les jeunes pousses qui incarnent l’attrait des modèles génératifs et des outils de programmation assistée par l’IA.

Le montant de 921 millions d’euros est associé à ces entreprises dans le bilan de l’année. La donnée disponible ne permet toutefois pas de ventiler ce total de manière fiable entre les deux sociétés. Ce qu’elle montre sans ambiguïté est l’ampleur des capitaux mobilisés autour de projets qui ambitionnent de rivaliser sur des marchés mondiaux.

Ces levées très visibles ont un effet d’entraînement. Elles renforcent l’intérêt pour l’écosystème français, facilitent parfois le recrutement et créent des débouchés pour des fournisseurs ou des start-up partenaires. Mais elles peuvent aussi accentuer l’écart avec les entreprises moins médiatisées, qui cherchent des financements plus modestes pour passer du prototype à la commercialisation.

La concentration est frappante : les dix plus grandes levées de fonds françaises de 2024 totalisent 2,3 milliards d’euros, soit près d’un tiers des 7,8 milliards recensés sur l’ensemble du marché. Une poignée d’opérations pèse donc lourd dans le bilan annuel.

Une bonne levée ne protège pas des difficultés

L’enthousiasme pour l’IA ne doit pas masquer la fragilité d’une partie du marché technologique. Lorsque les taux d’intérêt augmentent ou que l’environnement économique se dégrade, les investisseurs deviennent généralement plus exigeants. Ils privilégient les entreprises dont la croissance, le marché visé et les besoins de trésorerie sont mieux documentés.

Le cas de sociétés déjà établies, telles que Ynsect et Devialet, rappelle qu’une valorisation peut diminuer malgré une forte notoriété ou des financements antérieurs. Une valorisation correspond à l’estimation de la valeur d’une entreprise lors d’un tour de table. Elle dépend des attentes des investisseurs et peut évoluer fortement si les résultats commerciaux ne suivent pas les projections, si le coût du financement augmente ou si le marché devient plus concurrentiel.

Pour les start-up de l’IA, plusieurs risques se cumulent :

• le coût de l’infrastructure informatique, particulièrement élevé pour l’entraînement de grands modèles ;
• l’accès aux compétences, dans un marché mondial où les ingénieurs et chercheurs expérimentés sont très recherchés ;
• la dépendance éventuelle à quelques fournisseurs de modèles, de données ou de puissance de calcul ;
• la nécessité de démontrer des usages réellement utiles et acceptés par les entreprises comme par le public ;
• l’arrivée de règles plus précises sur la sécurité, les données et la transparence des systèmes.

La réglementation entre dans l’équation financière

La perspective d’un encadrement plus strict fait désormais partie des paramètres examinés par les investisseurs. L’Union européenne a fait entrer en vigueur son règlement sur l’intelligence artificielle, l’AI Act, le 1er août 2024. Ses obligations s’appliqueront progressivement, avec une approche fondée sur le niveau de risque des systèmes.

Pour les entreprises, la conformité peut représenter un coût, notamment lorsqu’il faut documenter le fonctionnement d’un système, organiser la gouvernance des données ou renforcer les contrôles humains. Mais elle peut aussi devenir un avantage commercial pour les acteurs capables de proposer des outils plus transparents et adaptés aux exigences européennes.

Le débat dépasse la seule technique. Daron Acemoglu, lauréat du Prix Nobel d’économie 2024, fait partie des économistes qui appellent à rester vigilants sur la manière dont ces technologies sont orientées et sur leurs effets sociaux. La question pour les financeurs comme pour les pouvoirs publics est celle de l’usage : l’IA crée-t-elle des gains de productivité et de nouveaux services au bénéfice du plus grand nombre, ou renforce-t-elle surtout la concentration économique et l’automatisation de tâches sans valeur ajoutée suffisante ?

Ce qu’il faut surveiller en 2025

Le millésime 2024 installe l’IA comme le thème dominant du financement technologique français, mais il ne préjuge pas de la trajectoire de chaque entreprise. Les prochains mois permettront de mesurer si les montants engagés se traduisent par des contrats, des produits robustes et des revenus durables.

Trois signaux seront particulièrement importants. D’abord, la capacité des start-up à convertir l’intérêt pour l’IA générative en usages professionnels réguliers. Ensuite, l’évolution du coût de la puissance de calcul et de l’accès aux composants, qui conditionne la marge des acteurs les plus techniques. Enfin, la façon dont les obligations réglementaires seront intégrées aux produits et aux processus de développement.

La France dispose en 2024 d’entreprises visibles, d’investisseurs actifs et d’un flux de financements significatif dans l’IA. Le véritable test ne sera pas seulement de reproduire un record de levées de fonds. Il consistera à faire émerger des entreprises capables de grandir dans la durée, de résister à la concurrence internationale et de proposer des outils dont l’utilité dépasse l’effet de nouveauté.