Dmitry Shevelenko : L'utilisation de l'IA grand public a plafonné, le chiffre d'affaires est une métrique plus fiable que le nombre d'utilisateurs, et l'écart entre les capacités de l'IA et le comportement des consommateurs freine la croissance | Big Technology

Points clés à retenir

• L’utilisation de l’IA grand public s’est stabilisée, indiquant un plateau potentiel dans la croissance du marché.
• Le revenu est considéré comme une métrique plus fiable que le nombre d’utilisateurs pour évaluer les entreprises technologiques.
• L’ARR de Perplexity a doublé, montrant un fort engagement des utilisateurs et une création de valeur.
• La curiosité humaine est cruciale pour maximiser le potentiel et l’innovation de l’IA.
• Les avancées de l’IA ne sont pas pleinement exploitées par les consommateurs, ce qui suggère un besoin d’amélioration de l’éducation.
• La nouveauté dans l’IA peut augmenter la sensibilisation mais ne pas maintenir l’engagement à long terme des utilisateurs.
• Les outils d’IA sont de plus en plus utilisés pour des tâches professionnelles, améliorant la productivité.
• L’écart entre les capacités de l’IA et le comportement des consommateurs constitue une barrière à la croissance.
• L’acquisition par Apple d’entreprises axées sur l’IA comme Perplexity pourrait renforcer le développement de ses produits.
• L’industrie de l’IA doit se concentrer sur l’éducation des utilisateurs sur les capacités actuelles.
• La précision de l’IA est essentielle pour une récupération d’informations et des fonctions de recherche efficaces.
• La croissance de l’industrie est freinée par un comportement des consommateurs qui ne s’adapte pas aux avancées de l’IA.
• La productivité économique de l’IA dépend de sources de données précises et de haute qualité.
• Les pics de nouveauté dans l’utilisation de l’IA peuvent conduire à une réduction de l’engagement soutenu.
• Le potentiel des outils d’IA est limité par le niveau de curiosité et d’agence humaine.

Introduction de l’invité

Dmitry Shevelenko est Directeur Général Commercial chez Perplexity, où il dirige tous les aspects de la croissance de l’entreprise et supervise le développement du moteur de réponse IA basé sur des sources Internet en temps réel. Auparavant, il a occupé des postes de direction en développement de produits et en développement commercial chez Meta, LinkedIn et Uber, où il a mené des stratégies de monétisation et des initiatives de partenariat dans les marchés grand public et entreprise. Shevelenko détient un BA en anthropologie de l’Université Columbia et intervient fréquemment lors de conférences majeures sur l’innovation en IA et la stratégie commerciale.

Pourquoi Apple devrait envisager d’acquérir Perplexity

• Apple fait face à des défis dans le développement de produits IA, rendant les acquisitions stratégiques.

• J’ai évidemment été très vocal en disant qu’Apple devrait acheter Perplexity… ces gars savent vraiment comment construire des produits IA.

  — Dmitry Shevelenko

• Acquérir Perplexity pourrait renforcer les capacités IA d’Apple.

• Le paysage concurrentiel de l’IA nécessite des mouvements stratégiques de la part des grandes entreprises technologiques.

• Les défis actuels d’Apple pourraient être atténués en intégrant l’expertise de Perplexity.

• L’approche innovante de Perplexity s’aligne avec le besoin d’Apple en solutions IA avancées.

• Des acquisitions stratégiques peuvent positionner Apple comme un leader dans le développement de produits IA.

• La synergie potentielle entre Apple et Perplexity pourrait entraîner des avancées significatives.

Le plateau dans l’utilisation des applications IA grand public

• L’utilisation de l’IA par les consommateurs est restée stable au cours des six derniers mois.

• Quand on regarde l’utilisation de l’IA grand public, quelque chose de très intéressant s’est produit… il y a une sorte de stabilisation qui commence fin 2025.

  — Dmitry Shevelenko

• Cette stabilisation indique un possible stagnation du marché.

• Comprendre les tendances des utilisateurs est crucial pour prévoir la croissance future.

• La stabilisation suggère que l’intérêt des consommateurs pourrait diminuer.

• Les entreprises doivent innover pour raviver l’engagement des consommateurs.

• Le plateau pourrait refléter un point de saturation dans l’offre actuelle d’IA.

• Les stratégies de marché doivent s’adapter à cette nouvelle phase d’utilisation de l’IA par les consommateurs.

Croissance financière de Perplexity et engagement des utilisateurs

• L’ARR de Perplexity a considérablement augmenté, indiquant une forte valeur pour les utilisateurs.

• Nous avons commencé l’année avec moins de 250 millions d’ARR et récemment, Arif a partagé que, il y a un mois, nous avons dépassé 500 millions d’ARR, ce qui montre clairement que nous créons de la valeur pour nos utilisateurs.

  — Dmitry Shevelenko

• Les jalons financiers reflètent la performance de l’entreprise et l’engagement des utilisateurs.

• La croissance de l’ARR témoigne du succès de Perplexity sur le marché concurrentiel de l’IA.

• Un engagement utilisateur fort est un facteur clé du succès financier de Perplexity.

• L’augmentation de l’ARR met en évidence la capacité de l’entreprise à créer de la valeur.

• La croissance de Perplexity est un témoignage de sa stratégie commerciale efficace.

• Comprendre l’ARR est crucial pour évaluer le succès des entreprises technologiques.

Le rôle de l’IA dans l’amélioration de la productivité

• Les utilisateurs exploitent Perplexity pour des tâches professionnelles, favorisant une adoption au-delà de l’IA grand public.

• Les gens utilisent en fait Perplexity pour des tâches liées au travail et à la connaissance… c’était leur arme secrète pour être plus productifs.

  — Dmitry Shevelenko

• Les outils d’IA sont intégrés dans les flux de travail professionnels, augmentant la productivité.

• Les applications pratiques de Perplexity renforcent son rôle dans la productivité.

• Les cas d’utilisation liés au travail étendent la portée des outils d’IA.

• Les gains de productivité sont un avantage majeur de l’adoption de l’IA.

• L’intégration de l’IA dans les tâches professionnelles montre sa polyvalence et son utilité.

• Comprendre comment l’IA améliore la productivité est vital pour son adoption.

Revenus versus métriques d’utilisateurs dans l’évaluation des technologies

• Le revenu est une métrique plus honnête que le nombre d’utilisateurs actifs mensuels pour évaluer la valeur.

• Je pense que le revenu est une métrique beaucoup plus honnête que, vous savez, le chiffre d’affaires des MAUs, qui peut inclure beaucoup de hype et d’activités exploratoires, mais qui ne sont pas aussi étroitement liés à la valeur.

  — Dmitry Shevelenko

• Le revenu donne une image plus claire de la santé financière d’une entreprise.

• Les métriques d’utilisateurs peuvent être trompeuses en raison du battage médiatique et des activités exploratoires.

• L’évaluation des entreprises technologiques doit se concentrer sur la performance financière.

• Le revenu reflète la valeur réelle fournie aux utilisateurs.

• Comprendre la différence entre revenu et métriques d’utilisateurs est crucial.

• Les métriques financières offrent une évaluation plus fiable du succès d’une entreprise.

Le décalage entre capacités de l’IA et comportement des consommateurs

• Le comportement des consommateurs ne s’est pas encore pleinement adapté aux capacités de l’IA, ce qui entraîne une stagnation de la croissance.

• Je pense qu’il y a certains cas d’utilisation qui ont devancé la curiosité des gens… mais leur comportement n’a pas changé.

  — Dmitry Shevelenko

• L’écart entre les outils d’IA et l’adoption par les consommateurs constitue une barrière à la croissance.

• L’adaptation comportementale est nécessaire pour réaliser le plein potentiel de l’IA.

• Les entreprises doivent traiter ce décalage pour favoriser l’adoption de l’IA.

• Comprendre le comportement des consommateurs est clé pour une intégration efficace de l’IA.

• La croissance de l’industrie est freinée par cet écart comportemental.

• Combler ce fossé nécessite une éducation ciblée et de l’innovation.

Le surplomb des capacités dans l’industrie de l’IA

• Il existe un surplomb de capacités où les avancées ne sont pas pleinement exploitées par les consommateurs.

• Une partie de ce que l’industrie doit faire est d’éduquer les utilisateurs sur ce qui est possible maintenant… les gens les utilisent encore d’une manière très, vous savez, Web 1.0.

  — Dmitry Shevelenko

• L’éducation des utilisateurs sur les capacités de l’IA est essentielle pour l’adoption.

• Le surplomb met en évidence un obstacle majeur à l’engagement des consommateurs.

• Les avancées en IA nécessitent une communication efficace avec les utilisateurs.

• L’industrie doit se concentrer sur la démonstration du potentiel de l’IA.

• Comprendre le surplomb des capacités est crucial pour la planification stratégique.

• Aborder cette question peut libérer le plein potentiel de l’IA pour les utilisateurs.

La curiosité humaine comme contrainte du potentiel de l’IA

• La principale contrainte pour maximiser le potentiel de l’IA est la curiosité humaine.

• L’ingrédient unique à exploiter tout cela sera la curiosité et l’agence humaine.

  — Dmitry Shevelenko

• La curiosité stimule l’innovation et l’utilisation efficace des technologies IA.

• L’agence humaine est essentielle pour tirer parti des avancées de l’IA.

• Encourager la curiosité peut améliorer l’adoption et l’innovation en IA.

• Comprendre le rôle de la curiosité est vital pour maximiser le potentiel de l’IA.

• La contrainte souligne l’importance des facteurs humains dans l’adoption technologique.

• Favoriser la curiosité peut conduire à une intégration plus efficace de l’IA.

L’impact de la nouveauté sur l’engagement des utilisateurs en IA

• Les pics de nouveauté dans l’IA augmentent la sensibilisation mais réduisent souvent l’engagement soutenu.

• Je pense que les pics de nouveauté sont géniaux parce qu’ils augmentent la sensibilisation générale et attirent les gens, puis ils doivent découvrir leurs propres cas d’utilisation habituels… on peut voir maintenant qu’il y a aussi une réduction.

  — Dmitry Shevelenko

• La nouveauté peut attirer les utilisateurs mais ne pas maintenir l’engagement à long terme.

• La sensibilisation est cruciale, mais l’utilisation habituelle est nécessaire pour la rétention.

• Comprendre l’impact de la nouveauté est clé pour les stratégies d’engagement utilisateur.

• L’engagement soutenu nécessite plus qu’un intérêt initial.

• Les entreprises doivent se concentrer sur la création de valeur durable au-delà de la nouveauté.

• La nature transitoire de la nouveauté met en évidence les défis de la fidélisation des utilisateurs.

L’importance de la précision dans les applications IA

• La précision en IA est essentielle pour une recherche efficace et la récupération d’informations.

• En fin de compte, nous voyons la valeur dans les aspects les plus économiquement productifs de l’IA… il faut avoir une recherche de classe mondiale pour que tout ce que vous faites avec l’IA soit basé sur les sources les plus à jour, de la plus haute qualité.

  — Dmitry Shevelenko

• Des données précises sont critiques pour la performance de l’IA et la confiance des utilisateurs.

• Des fonctions de recherche efficaces dépendent de sources de données de haute qualité.

• La valeur de l’IA est liée à sa capacité à fournir des informations précises.

• Comprendre l’importance de la précision est crucial pour le développement de l’IA.

• Les entreprises doivent prioriser la qualité des données pour améliorer les applications IA.

• La précision est un élément fondamental du succès de l’intégration de l’IA.

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