Photoroom : l’application française de retouche photo valorisée à 500 millions de dollars

La start-up basée à Paris a levé 43 millions de dollars (39,6 millions d’euros) lors de son tour de financement de série B et a annoncé un nouveau modèle fondamental plus performant que les autres modèles d’IA pour générer des images.

Un article de Rashi Shrivastava pour Forbes US – traduit par Lisa Deleforterie

En 2018, Matthieu Rouif, chef de produit chez GoPro, s’est heurté à un mur. Il devait créer des visuels pour la dernière application de montage vidéo du fabricant de caméras et son designer était en congé. Frustré, il a passé l’après-midi à travailler sur Photoshop. Au même moment, de l’autre côté du couloir, l’équipe d’IA commençait à automatiser certains paramètres de l’édition photo dans le cadre d’une recherche interne.

Une idée a germé : « Je me suis dit que tous ceux qui retouchaient des photos sur leur smartphone devaient profiter de cette nouvelle technologie », raconte-t-il.

Cette expérience a incité M. Rouif à quitter GoPro et à créer Photoroom, une start-up qui propose un logiciel de retouche photo basé sur l’IA. Les 30 millions d’utilisateurs actifs de la startup vont des fabricants de bijoux au Kenya aux revendeurs de mode sur Poshmark, en passant par les restaurateurs sur DoorDash et Wolt. M. Rouif a déclaré à Forbesque depuis sa création en 2019, ses utilisateurs ont modifié plus de 5 milliards d’images avec Photoroom. Ils utilisent l’application pour améliorer leurs photos de produits en ajoutant des arrière-plans générés par l’IA, en améliorant la résolution de leur photo et en créant des photos de produits à partir de zéro grâce au générateur texte-image de l’IA.

« Ce que nous avons réalisé, c’est qu’il ne s’agit pas d’un problème de chef de produit chez GoPro. C’est un problème qui concerne un demi-milliard de personnes. Des personnes qui ont besoin d’une bonne photographie pour vendre », a déclaré M. Rouif, qui a vendu sa dernière start-up à GoPro en 2016.

Un nouveau tour de table qui suscite l’enthousiasme

Photoroom a annoncé mardi qu’elle avait levé 43 millions de dollars en financement de série B pour une valorisation de 500 millions de dollars. La société de capital-risque londonienne Balderton Capital et Aglaé Ventures, une société d’investissement soutenue par le PDG de LVMH Bernard Arnault et sa famille, ont mené le tour de table, avec la participation de Y Combinator. Ce nouveau tour de table porte le financement total de Photoroom à 64 millions de dollars. Avec plus de 150 millions de téléchargements d’applications et un modèle commercial basé sur l’abonnement, la start-up parisienne a franchi la barre des 50 millions de dollars de revenus annuels récurrents (ARR), selon M. Rouif.

Photoroom a également attiré l’attention de marques telles que Netflix, Lionsgate et Warner Bros, qui ont utilisé l’interface de programmation (API) de la start-up pour promouvoir des films et des émissions comme Barbie et Black Mirror. En octobre 2023, Photoroom s’est associée à Republic Records, la maison de disques appartenant à Universal Music Group, pour créer un générateur de selfie personnalisé de l’album 1989 de Taylor Swift, que des millions de fans ont utilisé pour créer une pochette d’album avec leur propre visage.

Photoroom a commencé à faire parler d’elle en 2020, l’année même où elle a été acceptée par Y Combinator. Pendant la pandémie, les entrepreneurs se sont empressés de produire des catalogues en ligne de leurs produits et, faute d’accès à des photographes et à des studios de photographie professionnels, ils se sont tournés vers des outils de retouche photo tels que Photoroom. Avant que les outils d’IA générative ne se généralisent, les outils les plus populaires de la startup étaient un outil de suppression de l’arrière-plan, un outil appelé « retouche magique », qui supprimait les éléments indésirables d’une photo, ainsi qu’une fonction permettant d’estomper les arrière-plans en deux secondes. Lorsque des outils d’IA plus avancés sont devenus disponibles en 2023, la start-up a élargi son offre pour inclure des arrière-plans entièrement générés par l’IA, où les utilisateurs pouvaient créer des visuels d’arrière-plan à partir de zéro grâce à des invites textuelles – aujourd’hui la fonction la plus utilisée de Photoroom.

À cette fin, la start-up française a également lancé son propre modèle de base, Photoroom Instant Diffusion, dont la vitesse a augmenté de 40 % et qui est plus rapide pour générer des images et des arrière-plans que d’autres modèles d’IA texte-image, selon l’entreprise. (Midjourney prend 30 secondes et Dall-e 15 secondes, alors que Photoroom n’a besoin que d’une seconde pour générer une image à partir de zéro, comme l’explique M. Rouif). Le modèle est entraîné sur une base de données de millions d’images, certaines provenant de fournisseurs d’images et d’autres achetées directement à des artistes. Il est capable de créer des images plus rapidement grâce à une « architecture personnalisée » qui permet d’effectuer plus de calculs dans un certain laps de temps et qui est optimisée pour les derniers GPU Nvidia, selon Eliot Andres, cofondateur et directeur de la technologie.

« Le principal facteur de différenciation de ce modèle est la vitesse. Nos utilisateurs veulent gagner du temps, ils ont une vie bien remplie, ils ont des entreprises et nous leur permettons de générer des arrière-plans et des images extrêmement rapidement », déclare M. Andres.

Le duo, présenté l’un à l’autre par d’anciens collègues, a souligné avoir d’abord été confronté à des défis techniques en essayant d’améliorer la qualité et la précision de son modèle d’IA. « La plupart du temps, les chefs d’entreprise ne souhaitent pas que les détails de leur produit soient modifiés lors de l’édition. Ils veulent seulement que l’arrière-plan soit actualisé », explique M. Andres. « Mais il arrivait que l’IA ne parvienne pas à différencier correctement le premier plan de l’arrière-plan et finisse par modifier de petits détails de l’objet lui-même. »

« Les gens étaient déçus parce que les produits ne correspondaient pas. Nous avons donc travaillé d’arrache-pied pour améliorer le niveau », a déclaré M. Andres. « Le plus difficile a été de conserver les contours de l’objet. »

M. Rouif a déclaré qu’il prévoyait d’utiliser le nouveau financement pour améliorer la technologie en investissant dans davantage de GPU et de données pour entraîner le modèle d’IA, ainsi que pour agrandir son équipe de 60 personnes.

« Notre mission est de rendre le niveau de qualité des photos Nike et LVMH accessibles à tout le monde », a déclaré M. Rouif.