Alex Chenglin Wu, fondateur et PDG de DeepWisdom, vient de boucler un tour de table de 31 millions de dollars mené par Cathay Capital pour sa solution ATOMS. Cette levée intervient dans un contexte paradoxal : alors que 94% des entreprises industrielles françaises investissent dans l’IA, seules 2% estiment qu’elle générera un retour sur investissement significatif en 2024. Un écart abyssal entre adoption et performance économique qui interroge tout le modèle français de l’intelligence artificielle.
Le paradoxe français : investir sans rentabiliser
Les chiffres révèlent une situation schizophrénique. La France déverse des milliards dans l’IA – startups, infrastructures cloud, supercalculateurs, formations – mais peine dramatiquement à transformer ces investissements en valeur économique mesurable. Ce décalage massif entre moyens mobilisés et résultats obtenus soulève une question cruciale : pourquoi la France échoue-t-elle à monétiser l’IA ?
Pour Alex Chenglin Wu, le problème est avant tout structurel. « Les entreprises françaises restent bloquées au stade du pilote. Elles testent, expérimentent, mais ne passent jamais à l’échelle industrielle. Cette frilosité transforme l’IA en centre de coût plutôt qu’en générateur de revenus. »
Cette paralysie découle de plusieurs facteurs. Absence de culture du risque et de l’échec, cloisonnement entre recherche académique et applications business, réglementation perçue comme contraignante, et surtout, manque de compétences pour industrialiser les solutions au-delà des proof of concept. Les départements innovation multiplient les démonstrateurs spectaculaires qui ne débouchent jamais sur des produits commercialisables.
ATOMS : de l’idée au produit commercialisable en autonomie
Face à cette impasse, DeepWisdom propose une approche radicalement différente avec ATOMS, solution d’IA de nouvelle génération qui transforme automatiquement une demande en produit commercialisable à l’échelle mondiale. Basée sur des modèles open source, ATOMS affiche des résultats 45% supérieurs aux principaux outils propriétaires, pour un coût jusqu’à 80% inférieur.
« ATOMS ne se contente pas de générer du code ou des recommandations. Elle conçoit, lance et développe de manière autonome de véritables entreprises, pas seulement des opérations de dépôt », explique Wu. Cette capacité à automatiser l’ensemble du cycle – de l’idée initiale au go-to-market en passant par le développement produit – constitue une rupture majeure.
Concrètement, ATOMS analyse une demande client, identifie les besoins du marché, conçoit l’architecture technique, développe le produit, teste sa viabilité commerciale et déploie les outils marketing nécessaires au lancement. Cette intégration verticale élimine les frictions qui paralysent habituellement les projets d’IA : silos organisationnels, handovers multiples entre équipes, incompréhensions entre métiers et techniciens.
Un marché qui attend sa révolution
Les 31 millions de dollars levés par DeepWisdom témoignent de l’appétit des investisseurs pour des solutions qui résolvent enfin l’équation impossible de l’IA : performances élevées, coûts maîtrisés, et surtout, ROI démontrable. La confiance de Cathay Capital valide un modèle économique que beaucoup cherchent encore.
Pour la France et l’Europe, le message est clair : l’IA ne deviendra rentable que lorsqu’elle sortira des départements R&D pour irriguer massivement les opérations, avec des solutions pragmatiques, mesurables et industrialisables. Le temps des pilotes spectaculaires mais stériles doit laisser place à celui des déploiements modestes mais rentables.
« Avec ATOMS, nous prouvons qu’on peut obtenir des performances supérieures à GPT-4 ou Claude pour une fraction du coût. Cette démonstration devrait encourager les entreprises françaises à explorer davantage l’open source plutôt que de se précipiter sur les solutions américaines », plaide Wu.
Cette stratégie rejoint d’ailleurs les ambitions européennes de souveraineté numérique. En développant des capacités IA sur des bases open source, l’Europe peut échapper à la dépendance technologique vis-à-vis des géants américains tout en maîtrisant ses coûts.
