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Apprendre.
  • M1 · toutes les matières15 matières : Préparation de données, API & sécurité, CI/CD, Docker, Merise, Dataviz, KNIME, ML appliqué : projet LoL, SQL & UML, SQL avancé, Machine Learning, Git, IA frugale & responsable, Qualité des données, MathématiquesAnnée
  • M2 · toutes les matières4 matières : Deep Learning, AI Act, Comex & Fundraising, Gouvernance & DataMeshAnnée
  • Deep LearningM2 · 4 modules · Réseaux de neurones, CNN, texte, modèles génératifs.Matière
  • Préparation de donnéesM1 · 3 modules · Nettoyer, transformer et fusionner des données avec Python.Matière
  • API & sécuritéM1 · 2 modules · Consommer, concevoir et sécuriser des API.Matière
  • CI/CDM1 · 1 module · Intégration et livraison continues.Matière
  • DockerM1 · 3 modules · Conteneurs, images, volumes, réseaux, Compose.Matière
  • MeriseM1 · 2 modules · Modéliser une base : MCD, MLD, MPD.Matière
  • DatavizM1 · 2 modules · Visualiser pour comprendre et décider.Matière
  • KNIMEM1 · 1 module · Explorer et nettoyer des données en workflow.Matière
  • ML appliqué : projet LoLM1 · 2 modules · Du besoin métier au POC de vision par ordinateur.Matière
  • SQL & UMLM1 · 3 modules · Modèles UML et requêtes SQL.Matière
  • SQL avancéM1 · 3 modules · Jointures, fenêtres, CTE, optimisation.Matière
  • Machine LearningM1 · 3 modules · Régression, classification, segmentation, projet.Matière

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Partie 4 · Le pitch deck (2/2)

Business model, traction, concurrence, business case, fundraising

Slide 6 · Business model : qui paie ? pour quoi ? combien ? à quelle fréquence ? quels coûts ? quelle marge ? Exemple : cabinet juridique · 300 €/mois · 3 600 €/an · coût direct 600 € · marge brute 3 000 €/an.

Slide 7 · Traction / validation : distingue ce qui est prouvé de ce qui reste une hypothèse.

ProuvéHypothèse
3 POC réalisés ; 20 entretiens clients ; 2 clients pilotes ; 500 utilisateurs test ; taux de conversion observé1 000 clients dans 3 ans ; prix de 300 €/mois ; 80 % de rétention ; CAC de 500 €

Phrase : « Nous n'avons pas encore validé X. Notre prochain test est Y. »

Slide 8 · Concurrence et avantage : le concurrent peut être une autre startup IA, un acteur historique, Excel, ou ne rien faire. Le client dit : « Mon système actuel fonctionne. Pourquoi paierais-je 500 €/mois pour le changer ? » Critères : prix, performance, distribution, données, intégration, expertise, vitesse.

Vérifie que tu as compris

Dans le business model d'exemple, 300 €/mois par cabinet donnent quel CA annuel par client ?

Slide 9 · Business case — « Une projection sans hypothèses = une opinion. »

Y1Y2Y3
Clients50200500
CA180 k€720 k€1,8 M€
Marge120 k€480 k€1,2 M€
Résultat-80 k€50 k€400 k€

Pourquoi ces chiffres ? Prix → nombre de clients → acquisition → coûts → marge.

Slide 10 · Fundraising — la vraie question n'est pas « combien ? » mais « que va permettre cet argent ? ». Exemple : 500 k€ répartis en 40 % produit / IA, 30 % commercial, 20 % équipe, 10 % juridique / infra, pour atteindre 100 clients · 500 k€ ARR · en 18 mois.

Vérifie que tu as compris

Dans le business case du cours, 50 clients à 300 €/mois pendant 12 mois donnent quel CA en Y1 ?

Vérifie que tu as compris

500 k€ levés : 40 % vont au produit / IA. Combien est-ce ?