L’IA bouscule les règles de l’investissement Les levées de fonds qui se jugeaient sur des critères classiques doivent désormais se plier à la vitesse de croissance des entreprises IA. Cette transformation nous interpelle chez ipanemads : comment les « Venture Capital » ou investisseurs en capital-risque parviennent-ils à élaborer un modèle d’évaluation adapté à cet écosystème disruptif ?
Cas d'études, projets phares
Au TechCrunch Disrupt 2025, Aileen Lee, fondatrice de Cowboy Ventures, le démontre : des startups IA atteignent 100 millions de dollars de revenus en un an, un rythme inédit.
Cette croissance éclair change la donne. Les critères d’investissement ne se résument plus au chiffre d’affaires. D’après l’étude de Cowboy Ventures, les investisseurs veulent désormais inclure dans leur « algorithme » des éléments tels que la génération de données produites, la force du « moat » concurrentiel, l’expérience des fondateurs ou la profondeur technique du produit.
Dans le même temps, Jon McNeill, de DVx Ventures, observe que même les startups à 5 millions de revenus ont du mal à convaincre pour un second tour : la sévérité des VCs sur les startups en amorçage serait comparable à celle sur les entreprises matures.
C’est un signal fort que l’IA impose une nouvelle lecture du potentiel d’une entreprise.
Enfin, Roy Lee, fondateur de la startup Cluely, montre la complexité de la dynamique IA : le buzz sur les réseaux sociaux pour un produit à peine fonctionnel ne suffit pas, surtout quand la qualité et la rapidité de livraison comptent.
Concurrence et positionnement
La concurrence devient rude, surtout avec des géants comme OpenAI ou Anthropic qui balancent nouveautés sur nouveautés à un rythme complètement dingue. Ça met une sacrée pression aux startups. Pour rester dans la course, elles doivent être à la fois rapides, fines techniquement et capables de pivoter sans perdre le fil.
Steve Jang, le fondateur de Kindred Ventures, le rappelle souvent : tout se joue dans l’équilibre. Avoir une tech impressionnante ne suffit pas, et un bon « go-to-market » non plus. Il faut briller sur les deux fronts, sinon l’aventure s’arrête vite.
Cette double exigence résume bien la réalité du secteur. Dans l’IA, la technologie doit être ultra précise, mais aussi taillée sur mesure. Un truc qui fonctionne vraiment pour son marché, pas seulement sur le papier.
Vision prospective
L’avenir de l’investissement dans l’IA s’annonce sous le signe de la sophistication. Les VCs adaptent leurs modèles et leurs attentes à la réalité changeante des startups IA
Steve Jang note ainsi qu’« il n’y a pas encore de gagnants clairs, même sur les LLM ». Cette incertitude laisse la place aux start-up audacieuses qui remettent en question l’ordre établi.
L’alliance de la technologie de pointe et des approches commerciales agiles construiront les entreprises durables de demain, dans un environnement concurrentiel.
En résumé,
De mon point de vue de spécialiste de l’IA, on assiste clairement à un choc des cultures : d’un côté la vitesse folle de l’innovation, de l’autre les cycles d’investissement qui avancent beaucoup plus lentement.
Pour les VC, le vrai défi, c’est de garder une analyse solide tout en restant assez souples pour attraper les opportunités propres à l’IA. Ça demande une nouvelle façon de penser. Elles doivent adopter une vision plus large, capable de suivre le rythme et de sentir les besoins du marché avant qu’ils ne s’expriment.
Dans cette course, les gagnants seront ceux qui sauront marier la force de la technologie et l’intelligence du business.
