L’intelligence artificielle bouleverse les codes traditionnels de l’investissement. Les levées de fonds autrefois évaluées sur des critères classiques doivent désormais s’adapter à la vitesse vertigineuse de la croissance des entreprises IA. Cette mutation nous questionne chez ipanemads : comment les « Venture Capital » ou investisseurs en capital-risque parviennent-ils à construire un modèle d’évaluation adapté à cet écosystème disruptif ?
Études de cas / projets emblématiques
Lors du TechCrunch Disrupt 2025, Aileen Lee, fondatrice de Cowboy Ventures, illustre ce bouleversement : certaines startups IA franchissent la barre des 100 millions de dollars de revenus en une année seulement, une cadence jamais vue auparavant.
Image Credits : SlavaBlazerPhotography
Cette croissance fulgurante change la donne. Les critères d’investissement ne sont plus qu’une simple question de chiffre d’affaires. Selon la recherche menée par Cowboy Ventures, les investisseurs cherchent désormais à intégrer dans leur « algorithme » des éléments comme la génération de données produites, la solidité du « moat » concurrentiel, l’expérience des fondateurs ou encore la profondeur technique du produit.
En parallèle, Jon McNeill de DVx Ventures constate que même les startups ayant atteint 5 millions de revenus peuvent peiner à convaincre pour un second tour de table : la rigueur des Venture Capital (VCs) sur les startups en amorçage s’alignerait sur celle appliquée aux entreprises matures.
C’est un signe fort que l’intelligence artificielle exige une nouvelle lecture du potentiel d’une entreprise.
Enfin, Roy Lee, fondateur de la startup Cluely, illustre la complexité de la dynamique IA : le battage médiatique sur les réseaux sociaux autour d’un produit à peine opérationnel peut ne pas suffire, surtout dans un contexte où la qualité et la rapidité de livraison sont essentielles.
Concurrence et positionnement
La concurrence s’intensifie avec des géants comme OpenAI ou Anthropic qui imposent une cadence extrêmement élevée d’innovations et de mises à jour produits. Face à eux, les startups doivent rivaliser d’agilité et de technicité pour rester dans la course.
Steve Jang, fondateur de Kindred Ventures, insiste sur la nécessité d’un équilibre entre technologie poussée et stratégie commerciale robuste : ni la technique ni le go-to-market ne peuvent à eux seuls garantir le succès, il faut exceller aux deux niveaux.
Cette double exigence traduit bien la complexité des enjeux dans le secteur IA où la technologie se doit d’être à la fois avancée et parfaitement adaptée aux besoins clients.
Vision prospective
L’avenir de l’investissement dans l’IA semble tracé sous le signe d’une sophistication croissante. Les VCs font évoluer leurs modèles et ajustent leurs critères à la réalité mouvante des startups IA.
Steve Jang souligne ainsi qu’« il n’y a pas encore de vainqueurs incontestés, même sur les grands modèles de langage (LLM) ». Cette incertitude ouvre des portes aux start-up audacieuses capables de questionner l’ordre établi.
Demain verra une collaboration plus étroite entre technologies de pointe et stratégies commerciales agiles, afin de bâtir des entreprises pérennes dans un paysage hautement compétitif.
En résumé,
En tant qu’expert en intelligence artificielle, je perçois dans cette période un choc majeur entre la vitesse d’évolution technologique et les processus traditionnels d’investissement.
Le défi pour les Venture Capital ou investisseurs en capital-risque est d’allier la rigueur d’une analyse pointue à la flexibilité nécessaire pour saisir les opportunités uniques offertes par l’IA. Ce moment charnière exige un nouveau regard stratégique, une capacité à jouer avec l’innovation tout en anticipant les besoins du marché.
Dans cette course, c’est la synergie entre technologie et business qui fera la différence.
