Les coûts croissants de l'IA posent problème même aux investisseurs

Au-delà des modèles : où les investisseurs cherchent la prochaine vague de l'IA

Face à la concentration massive des investissements dans les modèles frontières et les infrastructures des hyperscalers, les investisseurs cherchent de nouveaux territoires où l'IA offre encore de la valeur. Dans une table ronde organisée par The Information, Alexa von Tobel, fondatrice du fonds early-stage Inspired Capital, et Alex Baker, associé chez PwC en charge des opérations TMT aux États-Unis, ont identifié les poches où le potentiel reste intact. Parmi les signaux du marché : le mois dernier, la startup Cursor a accordé à SpaceX une option de rachat à 60 milliards de dollars, illustrant à la fois l'appétit pour l'IA applicative et la fragilité croissante des positions différenciantes dans le logiciel vertical. Pour les deux investisseurs, la vraie question n'est plus de savoir si l'IA va transformer les industries, mais où les avantages concurrentiels sont durables. Von Tobel avertit que dans un monde dominé par des géants comme Google ou Microsoft, chacun avec plus d'un milliard d'utilisateurs, il est risqué de construire quelque chose qu'ils pourraient répliquer à moindre effort. Baker, lui, définit la défendabilité par trois critères : l'intégration profonde dans les environnements enterprise, la difficulté à reproduire l'infrastructure technique sous-jacente, et la confiance des clients. Il estime que la différenciation des startups d'IA verticale qui entraînent leurs propres modèles sectoriels s'érode rapidement, et que le vrai rempart se situe désormais dans la couche d'orchestration, plus difficile à reproduire que le modèle lui-même. C'est dans l'IA physique que les deux investisseurs voient le potentiel le plus solide pour les quatre prochaines années. Von Tobel cite BrightAI, une société de son portefeuille qu'elle décrit comme "Cursor pour les travailleurs d'infrastructure" : l'entreprise déploie des capteurs sur des canalisations d'eau, des poteaux téléphoniques et d'autres actifs physiques, collectant des données que personne d'autre ne capte. L'avantage est concret : retirer des centaines de milliers de capteurs collés sur des équipements serait coûteux et laborieux. Baker souligne que cette irréversibilité physique crée des barrières à l'entrée bien plus solides que celles du logiciel. Il cite également la revitalisation de secteurs comme la sécurité physique, caméras, lecteurs de badges et serrures connectées, longtemps considérés comme matures et désormais réinventés par l'IA. Quant au logiciel traditionnel, Baker reste optimiste malgré la montée des outils de "vibe coding" : dans les workflows réglementés et critiques, les coûts de migration restent un rempart efficace, d'autant qu'un futur peuplé d'agents IA actifs 24h/24 pourrait en fait accroître la demande de logiciels, pas la réduire.

IA agentique : les investisseurs misent fort sur les plateformes d’agents

L'intelligence artificielle agentique s'impose comme le nouveau terrain de jeu privilégié des investisseurs tech. Après des années de transformation numérique centrée sur les logiciels d'entreprise traditionnels, les capitaux se repositionnent massivement vers les plateformes d'agents autonomes, capables d'exécuter des tâches complexes sans intervention humaine constante. Pendant plus de vingt ans, l'architecture informatique des entreprises reposait sur un triptyque éprouvé : ERP pour la gestion financière, CRM pour la relation client, outils analytiques pour l'exploitation des données. L'essor du cloud et du SaaS a progressivement enrichi ce modèle sans le remettre en cause fondamentalement. L'IA agentique représente une rupture d'une tout autre nature, elle ne vient pas s'intégrer dans les flux existants, elle a vocation à les remodeler en profondeur. L'intérêt des investisseurs pour ce segment traduit une conviction forte : les agents IA pourraient supplanter ou reconfigurer des pans entiers du marché logiciel d'entreprise, estimé à plusieurs centaines de milliards de $. Les plateformes capables d'orchestrer des agents spécialisés, planification, exécution, vérification, sont aujourd'hui au cœur des stratégies de financement des fonds de capital-risque les plus actifs dans l'IA d'entreprise. La question qui se pose désormais est celle de la consolidation : émergera-t-il quelques acteurs dominants à l'image de Salesforce ou SAP dans l'ère SaaS, ou l'écosystème agentique restera-t-il fragmenté autour de solutions verticales spécialisées par secteur ? Les prochains mois de levées de fonds et de premiers déploiements à grande échelle apporteront des éléments de réponse déterminants.

Les investisseurs misent des milliards sur l'IA : pourquoi OpenAI abandonne-t-il Sora ?

Les investisseurs en capital-risque continuent de parier des milliards sur l'IA, mais les réalités du terrain viennent tempérer cet enthousiasme. Une femme de 82 ans dans le Kentucky s'est vu proposer 26 millions de dollars par une entreprise d'IA souhaitant construire un centre de données sur ses terres, elle a refusé. La société tente désormais de rezonifier 2 000 acres voisins pour contourner ce refus. Pendant ce temps, OpenAI a décidé de fermer Sora, son outil de génération vidéo lancé en grande pompe il y a moins d'un an, dans un contexte de rationalisation de ses produits. Ces deux anecdotes illustrent une même tension : l'écart grandissant entre les ambitions affichées de l'industrie de l'IA et les contraintes concrètes auxquelles elle se heurte. Les centres de données exigent des terres, de l'eau et de l'électricité en quantités massives, et les communautés locales commencent à résister. Pour OpenAI, tuer Sora signale que même les grandes plateformes doivent arbitrer sévèrement entre leurs projets face à des coûts opérationnels colossaux. Ce phénomène s'inscrit dans un moment charnière pour le secteur. Alors que les levées de fonds atteignent des sommets historiques, OpenAI ayant récemment bouclé un tour de 40 milliards de dollars, la question n'est plus seulement de savoir qui financera l'IA, mais où et comment elle sera physiquement déployée. Les résistances locales aux infrastructures, les abandons de produits et les arbitrages stratégiques dessinent les véritables contours d'une industrie qui doit désormais composer avec le monde réel, pas seulement avec ses propres projections.

Le directeur du déploiement d'OpenAI : croissance de Codex, baisse des prix de l'IA et retour sur investissement

Arnaud Fournier, directeur du déploiement chez OpenAI, a accordé une interview à The Decoder dans laquelle il détaille la stratégie de l'entreprise pour intégrer l'IA au coeur des grandes organisations. Il y évoque la croissance explosive de Codex, l'outil de programmation assistée par IA d'OpenAI, et explique qu'OpenAI entend envoyer ses propres ingénieurs directement dans les entreprises clientes pour accélérer et approfondir cette intégration. Fournier souligne également que le prix de l'intelligence artificielle a chuté de façon marquée ces derniers mois. Cette baisse des coûts change la donne pour les directions d'entreprise qui hésitaient à franchir le pas : l'IA générative devient économiquement viable pour un spectre beaucoup plus large d'acteurs. Fournier insiste aussi sur la boucle de rétroaction entre les clients et les équipes de développement d'OpenAI, les retours du terrain alimentant directement l'amélioration des modèles. La question du retour sur investissement, longtemps centrale dans les freins à l'adoption, est précisément ce que cette approche d'accompagnement terrain vise à lever. OpenAI intensifie ainsi sa présence dans le segment entreprise alors que la concurrence s'y densifie, avec Anthropic et ses offres Claude for Work, Google avec Gemini for Business, et Microsoft qui intègre l'IA dans toute sa suite 365. Codex s'impose comme l'un des chevaux de bataille d'OpenAI auprès des équipes techniques, et le modèle de déploiement "ingénieurs embarqués" rappelle les stratégies de grands cabinets de conseil, signalant qu'OpenAI ne veut plus seulement vendre des API mais devenir un partenaire d'intégration à long terme.

💬 Envoyer ses propres ingénieurs chez les clients, c'est le signe qu'OpenAI a compris que vendre une API ne suffit plus. La vraie bataille sur le marché B2B se joue sur l'intégration et le ROI démontré, pas sur les benchmarks, et la chute des prix change vraiment les calculs dans les DSI qui hésitaient. Je retiens surtout ça : OpenAI est en train de devenir un cabinet de conseil déguisé en startup.