Startups françaises de la GenAI : écosystème en développement cherche clients

Pour sa troisième édition, le "Radar des startups françaises IA Générative 2025" de Wavestone offre un aperçu de l'écosystème français de l'intelligence artificielle générative à la mi-2025 avec 190 startups identifiées dans huit secteurs d'activité *.

L'étude dresse un profil type de ces acteurs : jeune (76 % ont été créées après 2019), petite (71 % emploient moins de 20 personnes) et en quête de clients (66 % des startups déclarent un chiffre d'affaires 2024 inférieur à 500 000 €)

Une tendance marquante est la diversification des offres et la spécialisation des startups françaises qui se positionnent sur des niches spécifiques, privilégiant les solutions locales et souveraines. Un choix opportuniste dans un contexte où les entreprises européennes manifestent un intérêt pour des alternatives aux logiciels et services, quasi exclusivement américains.

Que trouve-t-on dans leurs catalogues ? Des offres qui se concentrent sur l'optimisation de l'efficacité et de la performance, l'automatisation des tâches, la génération de contenu et le support client. Les attentes des clients évoluent vers une approche plus pragmatique, axée sur le retour sur investissement (ROI) et la démonstration concrète de la valeur des outils d'IA générative mais aussi la sécurité des données (conformité RGPD) et la scalabilité des solutions.

Selon les données compilées par le cabinet, le marché mondial de l'IA générative est estimé à 63 milliards $ en 2025, avec une prévision de croissance de 75 % pour cette année. Les projections indiquent qu'il pourrait atteindre 356 milliards $ d'ici 2030.

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Les huit catégories principales du "Radar" Wavestone

Modèles de fondation : Cette catégorie regroupe les startups qui développent des modèles pré-entraînés pour aider les entreprises à adapter leur code à diverses tâches. Elles facilitent la création d'applications, la construction de modèles et l'automatisation des tâches répétitives. On y trouve par exemple EXXA, Mistral AI, Automi AI et LightOn.

Design et Création : Ces startups emploient l'IA générative pour stimuler la créativité visuelle, offrant des solutions de génération de designs, illustrations et éléments visuels personnalisables. Elles intègrent également des fonctionnalités pour anticiper les préférences esthétiques des utilisateurs. Des acteurs comme Lasqo, Pimento, Arcads AI et Veeton en font partie.

Relation Client : Les entreprises de cette catégorie travaillent à l'amélioration de l'engagement client via l'analyse de conversation, le retour client, l'automatisation des tâches, et le support conversationnel et décisionnel. Certains outils intègrent l'analyse émotionnelle. Muchbetter.ai, Stonly, Fullwhere et Batvoice sont des exemples.

Performance et Productivité : Ces startups visent l'optimisation des processus métiers pour accroître l'efficacité et la productivité. Elles proposent des outils d'automatisation des tâches répétitives ou à faible valeur ajoutée, grâce à des modèles génératifs. Parmi elles figurent Seedext, Predictice, Dokey et BEYABLE.

Vente et Prospection : Cette catégorie se concentre sur l'hyper-personnalisation des approches et recommandations, ainsi que sur l'optimisation du contenu des produits (multilingue, descriptions détaillées). Alcmeon, Mirakl, Scal-IA et Sparkneo sont des entreprises de ce segment.

Gestion de la Connaissance : Ces startups oeuvrent à l'amélioration de la diffusion des savoirs en entreprise par des chatbots, des plateformes d'intelligence collective, et des outils de recherche intégrés. Elles se focalisent aussi sur la structuration et la valorisation des données. On retrouve Outmind, Stellia, Cleyrop et KAI.

Santé : Les acteurs de cette catégorie développent des outils d'analyse de données médicales pour accélérer la découverte de traitements, personnaliser les soins et améliorer la prise de décision médicale. IKTOS, Nabla Copilot, AALIA.TECH et Milvue sont des exemples notables.

Cybersécurité : Ces startups assistent les entreprises dans le renforcement de la sécurité de leur flux de développement d'IA, en prévenant les risques liés aux LLM (robustesse, fiabilité, sécurisation, fuites de données, requêtes illégales). Qevlar AI, SUZAN AI et Mithril Security sont actives dans ce domaine.