Des ânes, pas des licornes | Vers la science des données

Yariv Adan, associé commandité, aventure de points de suspension

Il n’y a jamais eu de meilleur moment pour devenir ingénieur en IA. Si vous combinez des compétences techniques avec un sens de la conception de produits et un sens aigu de l’automatisation, vous aurez peut-être même créé une application très utile lors d’un hackathon d’un week-end. Alors, est-il temps de lancer des projets de capital-risque ? La sagesse commune veut que si vous parvenez à trouver une lacune sur le marché, à offrir une valeur réelle et à expédier rapidement, vous avez la recette d’une startup financée par du capital-risque. Vous regardez probablement d’innombrables pairs faire exactement cela. Mais avant de vous lancer dans la chasse à une licorne valant un milliard de dollars, vous devez vous demander : feriez-vous mieux de garder des ânes ?

et les startups changent. Pas progressivement, mais fondamentalement. Au cours de l’année écoulée, nous avons rencontré équipe après équipe qui faisaient tout ce qu’il fallait : avancer rapidement, créer des produits utiles, cibler les véritables problèmes des clients et offrir une réelle valeur ajoutée. Et pourtant, nous en avons laissé passer beaucoup. Non pas parce que les équipes étaient faibles, mais parce que les fossés qui protégeaient leur valeur se sont fondamentalement érodés.

La règle la plus fondamentale de l’entreprise n’a pas changé : une entreprise a besoin de différenciation et de fossés défendables pour maintenir une réussite à grande échelle. Mais ce qui constitue un fossé défendable a radicalement changé, la barre étant désormais bien plus haute. Si votre entreprise ne dispose pas d’un véritable fossé, qu’il s’agisse de données exclusives ou d’une expertise unique capable de résister à une armée d’agents IA hautement qualifiés, elle sera inévitablement confrontée à des perturbations dans la zone de destruction de la marchandisation.

Il y a deux ans, nous avons inventé le terme Magie marchandisée pour décrire l’avenir, nous avons vu l’IA peindre. La technologie et les produits deviennent véritablement magiques, libérant des capacités auparavant impossibles, mais ils sont presque entièrement banalisés par des modèles pionniers. Nous restons optimistes quant à la partie « magique » : elle introduit une opportunité économique massive en libérant une valeur qui était auparavant inaccessible. Mais le risque de marchandisation est réel et perturbateur, rendant des zones entières impossibles à investir.

Dans cet article, nous souhaitons analyser cette dynamique de marchandisation : pourquoi la licorne est encore plus difficile à chasser dans le paysage actuel. Mais nous voulons aussi suggérer qu’une nouvelle créature, ou plutôt très familière, est sur le point d’émerger : les troupeaux d’ânes.

La marchandisation dans toutes les directions

L’IA dévore les logiciels et les services, mais dans le même temps, les aspects économiques unitaires de la création de valeur changent radicalement. Le coût, l’expertise, le temps et les ressources globales nécessaires pour mettre un produit sur le marché diminuent considérablement. Cela change tout, et la marchandisation s’engouffre de toutes parts.

L’utilisateur en tant que constructeur. Il existe une nouvelle classe d’applications remplaçant les logiciels précédemment achetés : les applications éphémères. Qu’il s’agisse d’une simple invite créant un artefact, d’une session Claude Code ou d’une combinaison de compétences, d’outils et de plugins, les utilisateurs peuvent désormais créer n’importe quelle application qu’ils peuvent imaginer. Tout ingénieur expérimenté sait que créer le module le plus complexe pour un seul utilisateur unique est une tâche triviale ; la complexité et l’expertise traditionnelles n’interviennent qu’en les rendant modulaires, génériques, évolutives et maintenables. Un seul créateur d’utilisateurs est un redoutable concurrent d’une entreprise SaaS dans son ensemble lorsqu’il s’agit de créer exactement l’application dont elle a besoin à un moment donné. Cela s’étend également aux équipes, et au-delà à la mémoire organisationnelle.

L’explosion des concurrents. À mesure que les agents de codage s’améliorent et atteignent le niveau d’ingénieurs humains professionnels à un coût et une complexité de gestion bien inférieurs, la barrière à l’entrée pour devenir une entreprise SaaS diminue considérablement, conduisant à des concurrents de plusieurs ordres de grandeur supplémentaires. Le résultat est une foule à tous les niveaux, et nous le voyons déjà dans notre flux de transactions. Chaque cas d’utilisation est désormais attaqué par de nombreuses startups, chacune partant d’une petite tête de pont où elle bénéficie d’un avantage injuste, dans l’espoir de se développer et de conquérir le marché. Mais lorsqu’ils relèvent la tête, ils voient des têtes de pont tout autour d’eux, sans distinction claire. Ces sociétés peuvent apporter une réelle valeur ajoutée, certaines peuvent même être rentables, mais elles n’ont aucun sens en tant qu’entreprises financées par du capital-risque.

Les entreprises et les startups ont toujours été un jeu de chiffres, de succès et d’échecs. Mais lorsque les ratios changent de plusieurs ordres de grandeur, avec beaucoup plus d’entreprises, de fondateurs individuels et de petites équipes qui utilisent tous les mêmes outils, les anciennes règles s’effondrent. Vous vous retrouvez avec beaucoup plus d’échecs que de succès, au point que le modèle VC lui-même cesse de fonctionner.

« Tout est une question de distribution » ou est-ce le cas ?

Un argument que nous entendons souvent est que dans un monde où les logiciels sont une marchandise, tout est une question de distribution : allez vite, captez ces premiers clients et vous gagnez. Malheureusement, la marchandisation et l’IA réécrivent également les règles de mise sur le marché et de distribution.

Il y a d’abord le problème de l’encombrement. Si vous pouvez agir rapidement, prototyper rapidement un MVP et signer un pilote, le tout en quatre semaines avec deux personnes, vos nombreux concurrents le peuvent aussi.

Deuxièmement, non seulement l’IA débloque des applications éphémères et hyperpersonnalisées, mais l’intégration de logiciels traditionnels est également devenue beaucoup plus facile, plus rapide et moins chère. Les produits SaaS traditionnels sont génériques et nécessitent des projets d’intégration complexes et coûteux, ce qui constitue une source majeure de pérennité et d’avantage en tant que premier arrivé. Dans le nouveau monde, où ces intégrations peuvent être automatisées ou régénérées à la volée, ces fossés disparaissent rapidement. À mesure que les effets de verrouillage s’affaiblissent et que le client n’a plus à se soucier autant du support et de la compatibilité futurs, il peut se concentrer sur ce dont il a besoin maintenant et sur qui le fait le mieux, en particulier sur des marchés hautement marchandisés et compétitifs.

En conséquence, nous nous attendons à ce que des agents d’IA pour l’achat de logiciels émergent pour remplacer les anciennes méthodes dirigées par l’homme. Ces agents pourraient soumissionner et tester en temps réel les capacités requises, menaçant de rendre la marque, la distribution et l’avantage du premier arrivé largement hors de propos. Les principes économiques sont clairs : lorsque les coûts de changement approchent de zéro, la fidélité suit.

Enfin, les Big Tech progressent dans la hiérarchie et dans les secteurs verticaux. Considérez comment les fournisseurs de modèles pionniers et les propriétaires de plateformes, qui pensent au courrier électronique, au chat et aux documents dans l’entreprise, ou au mobile, à la recherche et aux réseaux sociaux pour les consommateurs, peuvent désormais créer eux-mêmes des cas d’utilisation verticaux, plus rapidement et mieux que jamais. Google ajoute des fonctionnalités d’IA directement dans Workspace, Microsoft intègre Copilot dans Office, Apple intègre l’intelligence dans iOS. Ces géants s’installent sur un territoire qui appartenait autrefois aux startups, tirant parti d’avantages de distribution que les startups ne peuvent tout simplement pas égaler. La capacité de se développer à une vitesse beaucoup plus élevée s’applique autant aux Big Tech qu’à une startup composée de deux personnes, et les Big Tech commencent avec un milliard d’utilisateurs.

C’est la nouvelle réalité du marché des logiciels et des services, alors que l’intelligence utile devient une marchandise.

Des ânes, pas des licornes

Est-ce la fin de l’entrepreneuriat, n’y a-t-il pas de voie à suivre pour de petites équipes fortes, capables de créer rapidement de la valeur sur des marchés mal desservis ? Loin de là.

Il existe clairement une énorme opportunité pour de nouvelles licornes, mais avec une barre plus haute. C’est l’opportunité sur laquelle nous nous concentrons en tant que société de capital-risque. Mais nous pensons également que les superpuissances et la rapidité de l’IA ont ouvert une autre voie aux entrepreneurs, une voie qui ne nécessite pas du tout de capital-risque.

Et si, au lieu de courir après une seule licorne insaisissable, vous utilisiez des agents et le faible coût de développement pour automatiser et faire évoluer la création d’entreprises génératrices de valeur ? Un fondateur solo peut-il constituer à grande échelle un troupeau d’ânes générateurs de revenus passifs ?

Pensez à ce à quoi cela ressemble dans la pratique. Vous automatisez l’idéation et les études de marché pour générer, prioriser et élaguer un pipeline d’idées. Vous automatisez la recherche et les entretiens avec les utilisateurs, la sensibilisation des clients, la génération d’hypothèses, le prototypage, l’expérimentation et l’analyse. Vous démarrez ces entreprises, les gérez en parallèle, tuez les perdants, doublez la mise sur les gagnants et vous adaptez si nécessaire.

Imaginez un fondateur dirigeant simultanément quinze micro-entreprises, chacune servant un créneau étroit ciblant un segment de marché mal desservi auquel il a accès : l’une automatisant les rapports de conformité pour les petites entreprises européennes de technologie financière, une autre générant du matériel de formation personnalisé pour les entreprises de logistique, une troisième gérant les flux de facturation pour les consultants indépendants. Très probablement même avec une focalisation géographique. Aucun de ces marchés ne représente un marché d’un milliard de dollars. Aucun d’entre eux ne fera la une de TechCrunch. Mais chacun génère des revenus stables et durables, et ensemble, ils constituent quelque chose de significatif. Le fondateur ne gère pas quinze équipes ; Les agents IA gèrent la construction, l’itération et le support client. Le travail du fondateur est la gestion de portefeuille : quels ânes nourrir, lesquels mettre à la retraite, dans quelles niches entrer ensuite.

C’est l’inverse du modèle de capital-risque. Au lieu de concentrer le risque sur un seul pari massif, vous le répartissez sur de nombreux paris plus petits. Au lieu d’avoir besoin d’un rendement de 100x sur une seule entreprise, vous construisez un portefeuille où le résultat global est ce qui compte. Les calculs sont différents, le profil de risque est différent et, surtout, cela ne nécessite pas de capital extérieur, ce qui signifie que le fondateur conserve la pleine propriété et le contrôle.

Nous recommandons cette voie aux équipes que nous rencontrons et qui font un excellent travail mais opèrent dans des espaces où les fossés ne sont tout simplement pas assez profonds pour un résultat à l’échelle d’une entreprise. Souvent très petites et efficaces, ces équipes sont parfaitement positionnées pour démarrer plutôt que pour augmenter. Le chemin des ânes n’est pas un lot de consolation. Pour de nombreux fondateurs, il s’agit peut-être du jeu le plus intelligent.

Il ne s’agit pas d’un jeu à grande échelle, et c’est précisément le but. Il s’agit d’une nouvelle voie pour les entrepreneurs prêts à troquer le rêve d’un résultat massif contre un portefeuille de résultats plus petits et durables, et à utiliser l’IA pour rendre ce portefeuille gérable à une échelle qui était auparavant impossible.

Nous pensons qu’il existe ici une réelle opportunité et nous avons commencé à explorer les outils pour la faire fonctionner. Restez à l’écoute.