Startups IA : trois écueils à éviter pour bâtir une entreprise durable
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Depuis l’émergence de ChatGPT fin 2022, l’écosystème technologique a vu naître une multitude de startups positionnées sur l’intelligence artificielle générative. Pourtant, la majorité d’entre elles se heurtent aux mêmes fragilités structurelles. Lors de l’événement AI Ascent, les partenaires de Sequoia Capital ont partagé un retour d’expérience sur les erreurs les plus courantes observées dans le portefeuille du fonds. Trois points de vigilance ressortent avec le faux chiffre d’affaires, les marges trompeuses et les data flywheels sans effet réel.
Le chiffre d’affaires n’est pas toujours un signe de traction
L’apparition d’une ligne de revenu ne signifie pas nécessairement l’adhésion du marché. Pat Grady, partenaire chez Sequoia, alerte sur ce qu’il nomme le « vibe revenue », un chiffre d’affaires qui repose sur l’effet de mode ou la curiosité technologique, sans preuve d’un usage pérenne.
Plusieurs fondateurs peinent à distinguer un essai ponctuel d’une adoption durable. La distinction entre simple exploration et transformation réelle des usages s’opère en analysant l’engagement, la récurrence, et l’évolution de l’utilisation du produit. Faute de cette lecture, certains fondateurs surestiment leur traction, ce qui peut entraîner des erreurs dans le dimensionnement de l’équipe ou le positionnement sur le marché.
Les marges brutes d’aujourd’hui ne sont pas une fin en soi
L’un des paradoxes de l’IA actuelle tient dans la structure de coût. Alors que les coûts d’inférence baissent à mesure que les modèles s’optimisent, le coût par token a chuté de 99 % en 18 mois, de facto les marges restent instables. En cause : une dépendance aux APIs propriétaires, des coûts liés à l’usage temps réel, et une difficulté à faire évoluer la proposition de valeur vers des livrables à forte valeur perçue.
Il ne s’agit pas tant de juger la marge brute actuelle que la trajectoire vers une « pricing power » crédible. Le passage d’un outil à une solution, puis d’une solution à un résultat, permet à certains acteurs de sortir des logiques de « feature » pour capturer un budget plus stratégique, souvent dans les lignes de coûts opérationnels plutôt qu’informatiques.
Le mythe de la data flywheel
L’argument est souvent avancé : plus les utilisateurs interagissent avec le produit, plus celui-ci s’améliore. Ce principe de boucle de rétroaction positive, ou data flywheel, est souvent invoqué comme levier de différenciation.
Mais encore faut-il que la donnée collectée soit réellement exploitée pour modifier une métrique métier. Dans de nombreux cas, la boucle reste théorique : les données sont stockées, analysées, mais n’altèrent ni les performances du modèle ni l’expérience utilisateur. Si cette boucle ne modifie aucune donnée stratégique ( taux de conversion, coût d’acquisition, temps d’exécution) alors elle n’a pas de valeur économique.
