Archives de catégorie : Données start-up

Uber dévoile ses chiffres pour l’IPO. Voici ce que j’ai appris…

Le S-1 de Uber vient d’être publié. J’ai sauté sur l’occasion pour analyse l’actionnariat de la startup, chose que j’avais aussi faite en aveugle en 2017. Voici les chiffres que j’ai trouvés (sous réserve d’erreurs liées à mon possible trop grand empressement…)


La table de capitalisation d’Uber – d’après le document publié le 12 avril 2019

Et voici, si vous n’avez pas le courage de lire mon post Quelle est la structure actionnariale d’Uber et d’Airbnb?, ce que j’avais cru comprendre en mars 2017:


La table de capitalisation d’Uber – Un exercice spéculatif avec très peu d’informations disponibles

L’âge des fondateurs de start-up – encore une fois!

L’âge des fondateurs de start-up est un sujet récurrent sur ce blog. Vous pouvez simplement le vérifier avec hashtag #age. Je viens de mettre à jour ma base de données de tables de capitalisation avec maintenant 500 entreprises « assez célèbres » pour lesquelles j’ai compilé beaucoup de données. Vous pouvez consulter ici la dernière mise à jour publique avec plus de 450 sociétés vers la mi-2018, Quelques réflexions sur les entrées en bourse en Europe, et une synthèse de 2017 avec 400 entreprises, Startups et Actionnariat.

Je viens d’analyser à nouveau l’âge de 850 fondateurs de ces 500 entreprises. Je pense que c’est intéressant. J’espère que vous serez d’accord … Je ne suis même pas sûr d’avoir besoin de faire beaucoup de commentaires. L’âge moyen est de 37 ans pour tous les domaines, 45 ans en biotechnologie, 37 ans en matériel (électronique, énergie, telecom et matériel informatique) et 32 ans pour le logiciel et l’Internet.

Les fascinantes analyses de Sebastian Quintero sur les start-up

Je viens de lire les analyses de données de Sebastian Quintero sur les start-ups sur son site web Towards Data Science. Merci à Martin H :-). J’ai vraiment été fasciné par sa façon originale de les aborder: le taux d’échec, les prévisions de valorisation, la durée entre deux tours de financement et sa définition (ou création?) des indice de concentration du capital ou score de cluster des investisseurs. Vous devriez les lire.

Bien sûr, cela me rappelle aussi toutes les analyses de données que j’ai effectuées au cours de ces dernières années. A voir en fin de post si vous le souhaitez.

En guise de mise en bouche sur le travail de Quintero, voici quelques liens et images extraits de son site…

Dissecting startup failure rates by stage (Disséquer les taux d’échec par étape)

Predicting a Startup Valuation with Data Science (Prédire la valorisation avec la science des données)

How much runway should you target between financing rounds? (Combien de temps cibler entre les tours de financement?)

Introducing the Capital Concentration Index™ (Présentation de l’Indice de concentration du capital – CCI/ICC)

où c est le pourcentage de capital détenu par la ième startup et N le nombre total de startups dans l’ensemble. En général, l’ICC est proche de zéro quand un secteur est composé d’un grand nombre de startups avec des niveaux de capital relativement égaux, et atteint un maximum de 10’000 lorsque le total du capital investi d’un secteur est concentré dans une seule entreprise. L’ICC augmente à la fois avec la diminution du nombre de startups dans le secteur et l’augmentation des disparités de capitalisation entre elles.

Introducing the Investor Cluster Score™ — a measure of the signal produced by a startup’s capitalization table (Présentation de l’Investor Cluster Score™ – une mesure du signal produit par le tableau de capitalisation d’une startup)

Quant à mes propres analyses voici quelques liens…

Mes articles arxiv:
– Are Biotechnology Startups Different? https://arxiv.org/abs/1805.12108
– Equity in Startups https://arxiv.org/abs/1711.00661
– Startups and Stanford University https://arxiv.org/abs/1711.00644

ou sur SSRN
– Age and Experience of High-tech Entrepreneurs http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2416888
– Serial Entrepreneurs: Are They Better? – A View from Stanford University Alumni http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2416888
– Start-Ups at EPFL. An Analysis of EPFL’s Spin-Offs and Its Entrepreneurial Ecosystems Over 30 Years https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3317131

2019, année des IPOs des licornes : Lyft marque-t-il le début de la fin?

Lyft est la première Licorne à avoir publié son document S-1, son intention d’aller en bourse (IPO). Est-ce une bonne ou une mauvaise nouvelle? Lyft est impressionnant: deux fondateurs alors âgés de 22 et 23 ans qui ont co-fondé leur start-up il ya 12 ans ont réalisé un chiffre d’affaires de plus de 2 milliards de dollars avec un peu moins de 5 000 employés en 2018. C’est la bonne partie. La moins bonne nouvelle est que cela a pris plus de 5 milliards de dollars d’investissement et la raison en est simple: Lyft a perdu 900 millions de dollars en 2018 et plus de 600 millions de dollars en 2017 et 2016. Cela représente une perte cumulée supérieure à 2 milliards de dollars. Je suppose que les pertes ont été assez élevées les années précédentes. Vous pouvez regarder le tebleau de capitalisation que j’ai construit à partir du S-1:

J’ai lu récemment un article de Tim O’Reilly intitulé Le problème fondamental de la stratégie de croissance préférée de la Silicon Valley (The fundamental problem with Silicon Valley’s favorite growth strategy). O’Reilly a des doutes quant à Reid Hoffman et Chris Yeh prétendant que le « Blitzscaling » serait le secret du succès des entreprises technologiques d’aujourd’hui : « Imaginons un moment un monde dans lequel Uber et Lyft n’auraient pas été en mesure de collecter des milliards de dollars dans une course pour prendre le contrôle du marché en ligne. Comment ce marché aurait-il pu évoluer différemment ? » J’ai les mêmes doutes quant à cette stratégie folle, mais à qui suis-je pour le dire ?…

Les start-up expliquées à ma fille par Guillene Ribière

Les start-up expliquées à ma fille par Guillene Ribière est un excellent petit ouvrage (118 pages) qui démystifie le monde des start-up tout en faisant une description précise, honnête et … amusante par les images que l’auteur utilise. Comme le titre l’indique chacun devrait l’offrir à sa fille ou à son fils d’ailleurs. Mais comme je constate régulièrement que la proportion des jeunes filles entrepreneurs est de l’ordre de 10% à 20% de cette population assez unique, l’effort doit sans doute être redoublé pour nos filles.

L’ouvrage est à la fois riche en données et en conseils. Je n’en donnerai dans ce premier post que quelques exemples. Comme la fille de l’auteur se plaint du trop grand soutien donné aux start-up, Guillene Ribière donne des chiffres: sans doute 2000 startup créées par an en France (environ 300 en Suisse pour la comparaison). Le soutien public moyen serait de 130000 euros (répartis en 50000 de financement, 48000 de soutien par pôle emploi et 30000 en accompagnement – page 8). J’ai calculé grâce à elles que les 150 meilleures startup génèrent individuellement environ 15 millions d’euros de chiffre d’affaire annuel [Page 9].

Quant aux investisseurs, ils doivent aimer le risque car selon elle, sur 10 start-up 5 meurent, 4 survivent et une réussit très bien (page 11). A titre de comparaison Josh Lerner indiquait en 2002 [1] qu’une entrée en bourse rapportait en moyenne 2.95x l’investissement initial en 4.2 années, une acquisition 1.4x la mise en 3.7 années, qu’un investissement sur 6 (16%) était une petite totale, et que 45% des investissements était une perte. Si on retire les 9% les plus performants on passe d’un gain de 19% à une perte… Cela me parait cohérent!

Les conseils de Guillene Ribière sont tout aussi éclairants:

Lélia: Qu’est-ce qui donne à penser à cette équipe qu’elle va réussir? Elle a une chance sur deux de déposer le bilan selon les statistiques.
Estelle: Parfois rien du tout! Ils y croient, c’est tout. Et c’est un des puissants facteurs de réussite. Cette envie profonde est une baguette magique pour start-up.
[Page 12] L’auteur a aussi le don pour expliquer le « marché » et le « besoin client » avec une simplicité lumineuse!

A suivre mais surtout à lire!

[1] Josh Lerner When Bureaucrats Meet Entrepreneurs: the Design of Effective ‘Public Venture Capital’ Programnes. The Economic Journal, 112 (February), F73±F84.Royal Economic Society 2002

Startup Suisses : des analyses nouvelles, sans véritable surprise…

Un nouveau et intéressant rapport sur les startup suisses vien d’être publié par Startupticker, le Swiss Startup Radar.

On y voit une information assez nouvelle, le nombre de startup créées par an, environ 300,

et leur faible croissance…

Des témoignages intéressants également:

Est-ce à cause des conditions-cadres, comme on le dit souvent? (Page 48)
Non, le cadre réglementaire et fiscal de la Suisse est de premier ordre. Mais j’identifie deux lacunes. D’abord, il manque de structures destinées aux entrepreneurs qui ne font de la haute technologie. Ensuite, nous ciblons essentiellement les jeunes alors que des personnes d’autres classes d’âges aussi lancent des entreprises.

Les moyens financiers mis à part, quelles sont les autres différences entre les deux écosystèmes? (Page 57)
En Suisse, j’observe un focus sur ce qu’on appelle le taux de survie. Les startups sont soutenues si elles disposent de garanties – par exemple sous forme de brevets – et si elles sont prudentes. C’est pourquoi 8 startups de l’EPF de Zurich sur 10 sont encore actives cinq ans après leur création. En Israël, par contre, on accorde davantage d’attention à l’impact économique. Ce qui compte, c’est la perspective de croissance et la création d’emplois.

Les investisseurs sont davantage conscients du fait que financer des startups peut entraîner des pertes. C’est flagrant dans le capital d’amorçage. En Suisse, on présente des projets avec des plans d’affaires détaillés, des présentations PowerPoint et des projections de ventes jusqu’en 2023. En Israël, cette paperasserie a largement disparu. Les Business Angels et professionnels du capital-risque admettent qu’il ne peut y avoir de sécurité absolue.

Dans un article de Techcrunch, 30 European startup CEOs call for better stock option policies, on y parle aussi des lacunes dans les conditions cadres en Suisse:

avec les recommandations suivantes:
1- Créer un système de stock-options ouvert au plus grand nombre de jeunes entreprises et d’employés, offrant un traitement favorable en termes de réglementation et de fiscalité. Concevoir un modèle basé sur les modèles existants au Royaume-Uni, en Estonie ou en France pour éviter toute fragmentation et complexité supplémentaires.
2- Autoriser les startup à émettre des stock-options sans droits de vote, afin d’éviter d’avoir à consulter un grand nombre d’actionnaires minoritaires.
3- Reporter l’imposition des employés au moment de la vente des actions lorsque les employés reçoivent un avantage en espèces pour la première fois.
4- Autoriser les startups à émettre des stock-options sur la base d’une «évaluation de la juste valeur du marché» (Fair market value), ce qui dissipe les incertitudes fiscales
5- Appliquer des taux d’imposition sur la base du gain en capital (ou mieux) pour la vente d’actions des employés.
6- Réduire ou supprimer les impôts sur les sociétés associés à l’utilisation de stock-options.

Google a 20 ans

Google a été incorporé en Californie le 4 septembre 1998, alors la société a juste 20 ans aujourd’hui. La technologie est plus ancienne, elle s’appelait BackRub initialement (en 1996) et était un site web interne à l’université de Stanford, google.stanford.edu et en septembre 1997, google.com a été enregistré comme un site web indépendant. Vous pouvez voir ci-dessous quelques images historiques

et les différents logos

Il y a eu beaucoup de livres sur Google, dont quelques très bons. J’ai blogué sur la plupart d’entre eux, Work Rules! il y a quelques semaines, In The Plex au milieu de 2015, How Google Works à la fin de 2014, Dogfight au début de 2014, I’m Feeling Lucky en 2012 et en effet, j’ai beaucoup blogué sur la société comme vous pouvez le voir sur le tag Google.

Si Fairchild fut la startup emblématique de la Silicon Valley, fondée dans les années 50, elle a été suivie par Intel dans les années 60, Apple dans les années 70, les années 80 ont vu Cisco et Sun Microsystems, et Google symbolise les années 90 (Yahoo pourrait bientôt être oubliée). Facebook appartient aux années 2000, la décennie 2010 est encore ouverte je pense. Mais les leçons tirées des années de Google sont uniques. La technologie, le produit, la croissance de la startup, les équipes viennent changer notre regard sur les business pour le meilleur et parfois le moins bon…

Work Rules! de Laszlo Bock (partie IV) – Les Managers

Google a été toujours célèbre pour son défi de l’autorité. Bock va plus loin.

Chez Google, nous avons toujours eu un profond scepticisme sur le sujet du management. C’est exactement ce que pensent les ingénieurs: les managers sont une couche dilbérienne qui, au mieux, protège les personnes qui effectuent le travail réel des personnes encore plus mal informées, plus haut dans l’organigramme. Mais notre recherche sur le projet Oxyygen, que nous aborderons en profondeur au chapitre 8, a montré que les gestionnaires font beaucoup de bonnes choses. Il s’avère que nous ne sommes pas sceptiques quant aux gestionnaires en soi. Au contraire, nous sommes profondément méfiants à l’égard du pouvoir et de la façon dont les managers en ont historiquement abusé. [Page 118]

Acton qui a dit « Le pouvoir corrompt; Le pouvoir absolu corrompt absolument » écrivat aussi: Les grands hommes sont presque toujours de mauvais hommes, même quand ils exercent juste de l’influence et non l’autorité: encore plus quand vous surchargez la tendance ou la certitude de la corruption par l’autorité, il n’y a pas pire hérésie que le détenteur de celle-ci. C’est le moment où … la fin apprend ou justifie les moyens. [Pages 119-20]

La conviction était si profonde qu’en 2002, Larry et Sergey ont éliminé tous les postes de managers dans l’entreprise. À l’époque, nous avions plus de trois cents ingénieurs, et toute personne qui était manager fut libérée de ses responsabilités de gestion. Au lieu de cela, tous les ingénieurs de l’entreprise relevaient de Wayne Rosing. Ce fut une expérience de courte durée. Wayne fut assiégé de demandes d’approbation de dépenses et d’aide pour résoudre les conflits interpersonnels, et dans les six semaines, les managers furent réintégrés. [Page 190]

Pourtant le Projet Oxygen a d’abord tenté de prouver que les managers n’avaient pas d’importance et a fini par démontrer que les bons managers étaient cruciaux. [Page 188]. Je vais vous laisser lire le chapitre 8 et voici les 8 règles de l’étude [Page 195]:
1- Etre un bon coach.
2- Renforcer l’équipe et ne pas faire de microgestion.
3- Exprimer son intérêt / sa préoccupation pour le succès des membres de l’équipe et leur bien-être personnel.
4- Etre très productif / axé sur les résultats.
5- Etre un bon communicateur – écouter et partager des informations.
6- Aider l’équipe à développer sa carrière.
7- Avoir une vision / stratégie claire pour l’équipe.
8- Avoir des compétences techniques importantes qui aident à conseiller l’équipe.

Je ne peux pas terminer ce nouveau post sans mentionner un lien donné par Laszlo Bock sur l’histoire de la Silicon Valley (en anglais): « Histoires préférées de la Silicon Valley », Bits (blog), New York Times, 5 février 2013.


Robert Noyce, à droite, a créé une atmosphère d’ouverture et de prise de risque chez Fairchild Semiconductor. Crédit Wayne Miller / Magnum Photos

Work Rules! de Laszlo Bock (partie III) – les femmes et la reconnaissance du travail

L’écart entre les sexes est devenu un problème beaucoup plus visible en 2018 et Bock ne fait pas exception (même si son livre est plus ancien). Mais avant de mentionner ce qu’il en dit, voici deux références récentes et très intéressantes:
– Le NewYorker vient de publier un article sur l’écart entre les sexes au travail et en particulier à la BBC: Comment les femmes de la BBC travaillent vers l’égalité des salaires (en anglais).
– France Culture raconte l’histoire de Margaret Hamilton, programmatrice de logiciels sur le projet Appolo: Margaret Hamilton, la femme qui a fait atterrir l’Homme sur la Lune.


Margaret Hamilton durant le programme Apollo.• Crédits : NASA

Et maintenant Bock: Dans une étude menée par Maura Belliveau de la Long Island University [1], 184 gestionnaires ont été invités à attribuer des augmentations de salaire à un groupe d’employés. Les augmentations s’alignent bien avec les évaluations de performance. Ensuite, on leur a dit que la situation financière de l’entreprise signifiait que les fonds étaient limités, mais ils avaient reçu le même montant de fonds à allouer. Cette fois-ci, les hommes ont reçu 71% de l’augmentation des fonds, comparativement à 29% pour les femmes, même si les hommes et les femmes avaient la même répartition des notes. Les gestionnaires – des deux sexes – avaient donné plus aux hommes parce qu’ils supposaient que les femmes seraient apaisées par l’explication de la performance de l’entreprise, mais que les hommes ne le seraient pas. Ils ont mis plus d’argent pour les hommes afin d’éviter ce qu’ils craignaient être une conversation difficile. [Page 170]

[1] « Engendering Inequity? Comment les comptes sociaux créent et n’expliquent pas simplement les résultats salariaux défavorables pour les femmes » Organisation Science 23 no 4 (2012) 1154-1174 publié en ligne le 28 septembre 2011, https://pubsonline.informs.org/doi/abs/10.1287/orsc. 1110.0691

Bock mentionne une autre étude à la page 137 sur les diplômés de Carnegie Mellon qui est aussi mentionnée dans l’article de New Yorker: « Comme l’expliquent l’économiste Linda Babcock et l’écrivaine Sara Laschever, dans leur livre « Women Do not Ask », les femmes négocient statistiquement moins que les hommes des salaires plus élevés et d’autres avantages. À l’Université Carnegie Mellon, par exemple, quatre-vingt-treize pour cent des étudiantes de MBA ont accepté une offre salariale initiale, tandis que seulement quarante-trois pour cent des hommes l’ont fait. Les femmes subissent de lourdes pertes pour leur tendance à éviter la négociation. On estime qu’au cours de sa carrière, une femme perd en moyenne entre un demi-million et un million et demi de dollars. » De plus « Même lorsque les femmes arrivent à la table de négociation, elles réussissent souvent mal. Dans «What Works: Gender Equality by Design», l’économiste comportementale Iris Bohnet examine les données d’un groupe de demandeurs d’emploi suédois, parmi lesquels les femmes ont fini avec des salaires inférieurs à ceux de leurs homologues masculins tout aussi qualifiés. «Non seulement les employeurs ont-ils répondu aux demandes déjà plus faibles des femmes avec des contre-offres plus aggressives, mais ils ont répondu moins positivement lorsque les femmes ont essayé de s’auto-promouvoir», écrit-elle. «Il s’avère que les femmes ne peuvent même pas utiliser les mêmes stratégies de promotion que les hommes.» Quand les femmes agissent plus comme des hommes, suggère-t-elle, elles sont souvent punies pour cela. Penchez-vous, et vous pourriez être repoussé encore plus loin. »

Work Rules! de Laszlo Bock (partie II) – les GLAT

Dans Work Rules!, Bock mentionne brièvement les GLAT (Google Labs Aptitude Tests) qui étaient également mentionnés dans le Google Story de David Vise. Mais il dit rapidement qu’ils ont peut-être été surexploités et parfois une perte de temps et de ressources. Mais permettez-moi de me référer à sa page 73:

Cette page commence par l’image ci-dessus qui peut également être trouvée sur le blog de Google: Attention: nous freinons pour la théorie des nombres. Il n’est jamais trop tard pour résoudre des problèmes de mathématiques … Si vous l’aviez résolu à ce moment-là, vous auriez eu alors accès au problème suivant:

le second problème:
f(1)=7182818284 
f(2)=8182845904 
f(3)=8747135266 
f(4)=7427466391 
 f(5)= __________

Encore une fois, n’hésitez pas à essayer… vous trouverez les réponses ici. Bock ajoute simplement ceci: Le résultat? Nous avons embauché exactement zéro personne.

Cela vous aidera peut-être:

2.71828182845904523536028747135266249
7757247093699959574966967627724076630
3535475945713821785251664274274663919
3200305992181741359662904357290033429
5260595630738132328627943490763233829
8807531952510190115738341879307021540
8914993488416750924476146066808226480
0168477411853742345442437107539077744
9920695517027618386062613313845830007
5204493382656029760673711320070932870
9127443747047230696977209310141692836
8190255151086574637721112523897844250
5695369677078544996996794686445490598
7931636889230098793127736178215424999
2295763514822082698951936680331825288
6939849646510582093923982948879332036
2509443117301238197068416140397019837
6793206832823764648042953118023287825
>0981945581530175671736133206981125099

ainsi que cela

x = 1
2.71828182845904523536028747135266249
7757247093699959574966967627724076630
3535475945713821785251664274274663919

x = 2
2.71828182845904523536028747135266249
7757247093699959574966967627724076630
3535475945713821785251664274274663919

x = 3
2.71828182845904523536028747135266249
7757247093699959574966967627724076630
3535475945713821785251664274274663919

x = 4
2.71828182845904523536028747135266249
7757247093699959574966967627724076630
3535475945713821785251664274274663919

x = 5
2.71828182845904523536028747135266249
7757247093699959574966967627724076630
3535475945713821785251664274274663919
3200305992181741359662904357290033429
5260595630738132328627943490763233829
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8914993488416750924476146066808226480
0168477411853742345442437107539077744
9920695517027618386062613313845830007
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9127443747047230696977209310141692836
8190255151086574637721112523897844250
5695369677078544996996794686445490598
7931636889230098793127736178215424999
2295763514822082698951936680331825288
6939849646510582093923982948879332036
2509443117301238197068416140397019837
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0981945581530175671736133206981125099