Valorisée autour de 20 milliards d’euros, ElevenLabs accélère dans la voix IA, entre grands comptes, gouvernements et concurrence venue de ses propres clients.
En bref
- ElevenLabs viserait 20 milliards d’euros de valorisation
- Plus de 55 % du revenu vient des entreprises
- La société assume des marges sous pression
Environ 20 milliards d’euros (22 Md$) de valorisation pour une société qui n’a que quatre ans, et un rythme de 552 millions d’euros (600 M$) d’ARR. Le signal est là. ElevenLabs n’est plus une jeune pousse prometteuse de la voix IA, c’est déjà un acteur qui compte dans la chaîne de valeur mobile, relation client et IA conversationnelle.
Une machine à revenus déjà très orientée entreprise
Chez ElevenLabs, plus de 55 % de l’activité relève désormais de l’enterprise. Le reste vient en bonne partie des PME, des développeurs, des builders et des créateurs. Ce mix dit beaucoup de la trajectoire de la société, qui vend à la fois aux grands comptes et aux usages plus diffus comme le doublage, les livres audio ou la musique.
Sur le terrain, les références sont lourdes. Klarna s’appuie sur sa technologie pour le support téléphonique de premier niveau auprès de 35 millions de clients américains. On retrouve aussi Deutsche Telekom, Cisco, Adobe, ainsi qu’un nombre croissant de gouvernements.
Le vrai pari, c’est la pile complète de l’agent vocal
Ce qui m’a frappé, c’est moins la voix elle-même que l’ambition derrière. Mati Staniszewski, cofondateur et CEO d’ElevenLabs, estime que l’écart de qualité entre modèles reste réel aujourd’hui, même s’il devrait se resserrer d’ici trois à cinq ans. Son cap, lui, est plus haut, réussir un équivalent du test de Turing pour l’IA conversationnelle, avec une couche d’intelligence émotionnelle capable de détecter le rythme, l’intention ou l’émotion de l’interlocuteur.
Et ça change la carte du marché. Decagon, qui a entraîné son produit vocal sur ElevenLabs, est aussi devenu un concurrent. Le dirigeant ne s’en cache pas, la frontière entre société de modèles, plateforme et application devient floue. Il cite d’ailleurs Anthropic, passé d’un rôle centré modèle à une logique de plateforme, puis d’usages plus larges.
Open-weight ou frontier, le choix dépend du risque métier
Bon, tout ne demande pas le même niveau de modèle. Pour un appel purement informatif, sans action critique, les modèles open source suffisent souvent, surtout quand la base de connaissance cadre bien l’expérience. En finance, c’est une autre histoire. Authentification, transaction, remboursement, là, l’erreur ne passe pas, et les modèles de pointe gardent l’avantage.
Avec les gouvernements, le sujet se complique encore. ElevenLabs explique adapter à chaque déploiement le couple modèles-voix selon les exigences locales, qu’il s’agisse d’un modèle open-weight, fermé ou affiné sur mesure. En Pologne, pour un cas d’usage santé, des agents vocaux rappellent les patients pour limiter les rendez-vous manqués, qui atteignent 18 %. En Brésil comme ailleurs, la résidence des données reste un point clé.
Transparence, marges et IPO, le discours reste très cadré
Sur la divulgation, Mati Staniszewski penche clairement pour la transparence aujourd’hui. Selon lui, les entreprises devraient dire quand un client parle à un agent IA, au moins tant que cet usage n’est pas devenu banal. Et visiblement, quand on laisse le choix entre 30 minutes d’attente pour un humain et un agent immédiat, les utilisateurs basculent souvent vers l’IA.
Côté économie, le message est net aussi. ElevenLabs accepte que ses marges se tendent si cela permet de prouver la valeur du produit et de gagner des parts de marché. La société dit aussi s’appuyer sur un gros travail d’annotation, avec des milliers de contractants et même des coachs vocaux pour mieux capter accents et émotions.
Enfin, sur une éventuelle IPO en 2028, le dirigeant reste évasif. Préparer le terrain, oui. Confirmer un calendrier, non. Même retenue sur la sécurité, avec une ligne simple, KYC pour chaque client et pas de technologie permettant à des agents d’en créer d’autres.
