Les startups n’ont jamais été soumises à autant de pression pour croître rapidement. Pour y parvenir, nombre d’entre eux doivent attirer de grandes entreprises, les riches du monde informatique, comme clients. Mais comme vous le dira toute entreprise qui vend aux entreprises, il n’est pas facile de remporter de tels contrats.
L’une des erreurs majeures commises par la plupart des jeunes startups est de croire que leur technologie va pratiquement se vendre d’elle-même, explique Arsalan Tavakoli-Shiraji, co-fondateur et vice-président senior de l’ingénierie de terrain chez Databricks, qui aide les entreprises à stocker et à analyser d’énormes quantités de données.
Oui. La technologie doit bien fonctionner. Mais cela ne suffit pas, prévient-il. Databricks est aujourd’hui un géant de l’IA et du stockage de Big Data, évalué à 190 milliards de dollars, avec plus de 70 % des sociétés Fortune 500 comme clients. Mais il s’agissait autrefois d’une petite startup, et Tavakoli-Shiraji était chargé de l’aider à réaliser ses premiers gros contrats.
“Tout le monde, lorsqu’ils vendent à des entreprises ou à des startups… nous pensons que tout est question de technologie et de disposer de la meilleure technologie”, a déclaré Tavakoli-Shiraji aux participants à TechCrunch Disrupt la semaine dernière. Mais il a appris à ses dépens que « ce sont les personnes et les processus qui comptent le plus ».
Il se souvient avoir obtenu un rendez-vous avec un prospect au début, pour ensuite découvrir que c’était la même personne qui avait signé un méga-contrat avec son principal concurrent. “Il n’a aucun intérêt à m’écouter parce qu’il a parié sa carrière sur ce concurrent”, a déclaré Tavakoli-Shiraji. Il se souvient également que les premières transactions avaient échoué parce que la startup n’était pas préparée aux questions juridiques, contractuelles ou de sécurité. Il a offert ses conseils aux startups pour gagner de gros clients.
Vendre sous l’égide d’une plus grande entreprise technologique
Lorsque Databricks était jeune, elle a essayé, sans succès, de remporter un rendez-vous avec l’UBS, la grande banque suisse. Ensuite, il a conclu « un partenariat avec Microsoft », devenant ainsi un partenaire cloud Azure. Cela signifiait que les contrats de vente seraient couverts par les conditions de Microsoft.
Mais cela signifiait également que les commerciaux de Microsoft avaient effectivement réservé les réunions et plaidé en faveur du démarrage. « Tout d’un coup, cette rencontre n’a pas été difficile à obtenir », se souvient le fondateur. « Cela a été une énorme aubaine pour nous de pouvoir nous associer à quelqu’un qui disposait de cet accès et de cette distribution. »
Avec l’aide de l’équipe commerciale de Microsoft, « nous avons commencé à être attirés partout ». Cela a créé de nouveaux problèmes, comme les prospects souhaitant des fonctionnalités pour les pays dans lesquels Databricks ne s’était pas étendu, mais c’était de bons problèmes à avoir.
Aujourd’hui, Databricks est la grande entreprise qui travaille avec des startups, vendant leurs produits selon les propres conditions et configurations de cybersécurité de Databricks. Les exemples incluent Hightouch, qui fournit des outils de marketing et de données clients basés sur l’IA (Databricks y a également investi) ; Addepar, qui propose des outils de données pour les professionnels de l’investissement ; et Tecton, une startup d’apprentissage automatique que Databricks a ensuite acquise.
Lorsque vous vendez de l’IA, abordez les « quatre C »
Tavakoli-Shiraji regroupe les principales préoccupations et objections des entreprises en quatre catégories qu’il appelle les quatre C : contexte, choix, coût et contrôle. Le contexte signifie une IA qui peut être formée « comme si on embauchait un nouvel employé », dit-il, en apprenant la terminologie, les processus, les priorités de l’entreprise, etc.
Le choix est la liberté de changer de modèle d’IA plutôt que d’être lié à un seul fournisseur. Le coût consiste à contrôler le coût de fonctionnement du produit d’IA. Le contrôle implique les garanties qui régissent le comportement de l’IA et protègent les informations sensibles.
S’attaquer aux systèmes existants et coûteux avec lesquels les entreprises pensent être coincées
Tavakoli-Shiraji demande en plaisantant aux DSI quelle est leur position en matière d’IA sur une échelle de un à cinq. Un signifie que les employés ont simplement accès à ChatGPT, et un cinq signifie que l’entreprise a adopté de nouvelles capacités d’IA qui ont modifié ses processus métier.
« Et tout le monde adore choisir : ‘J’ai trois ans et je penche pour quatre.’ Mais 99 % de ceux à qui je parle appartiennent aux catégories un et deux. Les entreprises n’ont toujours pas trouvé comment déployer des agents d’IA de manière à créer de la valeur au-delà de permettre aux équipes d’ingénierie d’écrire du code. “Il faudra de très nombreuses années avant que les gens puissent réellement déployer correctement l’IA de manière très significative dans l’entreprise.”
Une grande opportunité pour les startups est d’apporter cette valeur en modernisant les systèmes existants coûteux. « Si vous allez dans une banque aujourd’hui, elle a encore [an IBM] AS/400 et mainframes”, a-t-il décrit. “Personne ne voulait y toucher parce que personne ne savait ce que faisait ce code.”
Mais aujourd’hui, les agents d’IA « peuvent intervenir, comprendre et réellement décomposer ce que fait ce code ». Cela, dit-il, ouvre la porte à des produits qui font tout, depuis l’ajout d’interfaces modernes pour ces anciens systèmes jusqu’à leur remplacement complet.
Tavakoli-Shiraji a également partagé ses prédictions sur l’avenir de l’adoption de l’IA en entreprise, ainsi qu’une anecdote sur ce qui s’est passé lorsque l’entreprise était jeune et qu’il a fait semblant d’être un avocat pour décrocher un contrat avec une grande entreprise. Voir l’entretien complet ci-dessous.
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