Résumé des points clés
À travers plus d’une dizaine de jours d’observation sur place à Silicon Valley, l’auteur dépeint la réalité de l’écosystème technologique dans le contexte de la vague d’IA : les applications IA destinées aux entreprises (en particulier les services et les outils de codage) connaissent une croissance explosive. Les startups spécialisées dans les agents intelligents (agents) passent d’une approche axée sur la vente d’outils à une approche centrée sur la fourniture de résultats concrets, et il existe même des infrastructures dédiées à l’IA. L’IA réforme les processus organisationnels des entreprises, mais cela soulève des inquiétudes telles que la formation de bulles de revenus stables annuels (ARR) et le remplacement de postes de travail par des technologies. Les marchés B2B en Chine et aux États-Unis suivent des trajectoires différentes en raison des différences de coûts du travail et de la standardisation des besoins. Les entreprises de matériel bénéficient également des retombées liées aux avancées technologiques. Dans l’ensemble, l’IA à Silicon Valley se concentre actuellement sur l’amélioration de l’efficacité des processus pour les entreprises, et une innovation révolutionnaire du côté des consommateurs (C-side) n’est pas encore apparue, mais elle est prometteuse à l’avenir.
I. À quel point les entreprises IA de Silicon Valley sont-elles rentables ?
La croissance de ces entreprises ne repose pas sur des discours spectaculaires, mais sur des revenus réels. Par exemple, Anthropic (la société mère de Claude) n’avait qu’un chiffre d’affaires annuel stable (ARR) de 9 milliards de dollars à la fin de 2025 ; en mai 2026, ce chiffre a dépassé les 40 milliards de dollars, soit une multiplication par plus de quatre en seulement six mois, avec une contribution majeure des outils de codage. Les investisseurs estimaient auparavant que le marché du codage ne valait qu’environ 10 milliards de dollars, mais Anthropic a démontré le contraire.
Les valorisations de ces entreprises sont également très réalistes : celle d’Anthropic s’élève à près de un trillion de dollars, soit 25 fois son chiffre d’affaires annuel stable. Compte tenu de la vitesse de croissance et du potentiel de profit futur, cela est beaucoup plus raisonnable que pour les entreprises IA en Chine qui reposent davantage sur des promesses plutôt que sur des réalisations concrètes (comme Zhipu ou Minimax). Même les petites entreprises spécialisées dans l’agrégation de modèles peuvent lever des fonds avec une valorisation de 8 milliards de dollars, car elles génèrent réellement des revenus et discutent de moyens concrets d’accroître leurs revenus, plutôt que de projets futurs idéalistes.
II. Les startups d’agents intelligents : du simple fournisseur d’outils à des solutions autonomes
À Silicon Valley, on parle moins des frameworks locaux pour agents intelligents (comme “Xiaolongxia”) et plus des agents intelligents capables de fournir directement des résultats. Par exemple, les startups qui vendaient des outils juridiques aux cabinets d’avocats créent désormais leurs propres agents pour gérer ces tâches, permettant aux entreprises de supprimer des départements entiers.
Plus intéressant encore, il existe des startups spécialisées dans des solutions “sans interface utilisateur” destinées exclusivement aux IA : elles ne fournissent pas d’interface graphique ni de processus d’enregistrement, mais seulement des API que les IA peuvent utiliser. L’entreprise Exa, par exemple, développe des moteurs de recherche pour IA (contrairement à Google conçus pour les humains), et sert déjà plus de 5000 clients, dont Cursor, Devin et Alibaba. Cette approche modifie le modèle économique du web : au lieu d’un modèle basé sur du contenu gratuit pour attirer l’attention et ensuite sur la vente de publicité, les IA paient directement en fonction du nombre d’accès, un peu comme pour l’électricité ou l’eau. Cela pourrait également permettre aux créateurs de contenu de recevoir une rémunération.
III. L’IA bouleverse les structures organisationnelles des entreprises
L’IA ne se contente pas d’ajouter des outils, elle transforme profondément les processus internes. Par exemple, les deux fondateurs d’une entreprise IA née dans les années 2000 ont racheté une compagnie d’assurance et ont immédiatement supprimé tous les assureurs, utilisant l’IA pour réorganiser les procédures d’évaluation et d’approbation des demandes d’assurance. Cette entreprise, dont la valeur est estimée à 1,3 milliard de dollars avec un chiffre d’affaires annuel stable de plus de 40 millions de dollars, peut émettre des polices rapidement et à des tarifs compétitifs par rapport aux entreprises traditionnelles.
Les investisseurs comparent ces changements au fait d’“insérer un moteur dans une machine à vapeur” : il y a longtemps, le développement d’un produit nécessitait deux mois de conception par un responsable de projet (PM), trois mois de développement par des ingénieurs et un mois de tests par les équipes de qualité (QA) ; avec des outils comme Claude Code, ce processus peut être réduit à deux ou trois semaines. Cependant, la conception et les tests restent des points critiques. Ces changements peuvent être durs pour les employés actuels, mais ils offrent également de nouvelles opportunités aux startups.
IV. Quelles sont les différences entre les marchés B2B en Chine et aux États-Unis ?
La prospérité de l’IA à Silicon Valley est principalement liée au marché B2B, tandis que le développement de startups B2B en Chine rencontre des difficultés. La raison principale en est le coût du travail : les salaires des employés américains commencent généralement à partir de 50 000 dollars par an, ce qui incite les entreprises à acheter des outils plutôt que d’embaucher davantage de personnel. En Chine, où le coût du travail est plus bas, les grandes entreprises préfèrent créer leurs propres équipes, entraînant une standardisation insuffisante des besoins. Les systèmes développés par ces entreprises sont personnalisés, ce qui limite la capacité des startups à reproduire leurs produits et à se développer sur le marché.
Aux États-Unis, les startups B2B se concentrent sur un segment de marché spécifique et y atteignent l’excellence avant de s’étendre rapidement à d’autres entreprises. En Chine, les projets sont souvent personnalisés et nécessitent beaucoup de ressources humaines, ce qui limite les revenus des startups. Un entrepreneur chinois a déclaré : “Il vaut mieux ne pas se lancer dans le marché B2B en Chine.”
V. Inquiétudes et opportunités liées à la vague d’IA
L’IA présente également des défis, tels que des bulles de revenus stables annuels sans réelle valeur économique, le remplacement de postes de travail, et des inégalités entre les entreprises. Cependant, certaines industries (comme l’électronique) bénéficient directement des avancées technologiques : les entreprises de matériel disposent de barrières techniques qui leur permettent de tirer profit des infrastructures développées pour l’IA. Les actions de ces entreprises augmentent également en raison de cette situation favorable.
Enfin, l’auteur rappelle que l’IA n’est pas parfaite, mais elle peut avoir un impact significatif sur le monde. Le “moment iPhone” pour une innovation révolutionnaire du côté des consommateurs n’est pas encore arrivé, mais tout est en place pour qu’il se produise.
Conclusion
Actuellement, l’IA à Silicon Valley sert principalement les entreprises (B-side) et vise à améliorer leur efficacité. Cependant, le moment d’une révolution similaire du côté des consommateurs n’est pas encore là. Les startups doivent persévérer : peut-être que le prochain “groupe de pirates” qui changera le monde se trouve dans un bâtiment discret…