Résumé des principaux points
Sur les 857 entreprises unicorns aux États-Unis, près de la moitié n’ont pas reçu de nouveaux financements au cours des trois dernières années. Plus de 220 entreprises, dont certaines étaient évaluées à 1 milliard de dollars, sont devenues des “unicorns blessés” en raison de l’impact de l’IA et de la rupture de la bulle financière (leur valeur a considérablement chuté). L’IA générative a bouleversé la logique des investissements en capital-risque : le modèle basé sur l’utilisation d’une grande quantité d’ingénieurs pour évaluer les entreprises a été abandonné, et les capitaux se dirigent désormais vers les entreprises nativement axées sur l’IA. Les anciennes entreprises, en raison de leurs coûts élevés et de technologies obsolètes, ne parviennent plus à obtenir de financements ni à atteindre les critères d’introduction en bourse, et la plupart doivent être rachetées à un prix réduit. Ce remaniement du secteur provoqué par l’IA n’est que le début.
Analyse détaillée
#### 1. L’IA bouleverse la logique des investissements en capital-risque
Il y a cinq ans, il était courant dans le monde de l’investissement en capital-risque d’utiliser une méthode basée sur le nombre d’employés pour évaluer les entreprises : si une entreprise comptait 100 ingénieurs, elle était évaluée à au moins 200 millions de dollars. À l’époque, les fonds étaient abondants et la demande due à la pandémie a augmenté fortement, permettant aux entreprises non rentables d’obtenir des valorisations élevées. Mais avec l’apparition de ChatGPT, 50 personnes utilisant des outils IA peuvent accomplir le travail que 500 personnes faisaient auparavant. Les investisseurs se concentrent désormais sur l’efficacité de l’IA, et non simplement sur le nombre d’employés. Les capitaux affluent vers des entreprises comme OpenAI et Anthropic (qui ont chacune attiré 250 milliards de dollars), tandis que les anciennes entreprises sont ignorées. Les actions de sociétés de logiciels cotées en bourse, comme Salesforce, ont chuté en raison de la concurrence de l’IA.
#### 2. Près de la moitié des unicorns manquent de financements, et plus de 220 ont vu leur valeur chuter
Selon PitchBook, sur les 857 unicorns, plus de 400 n’ont pas reçu de financements au cours des trois dernières années, et leurs valorisations initiales sont pratiquement invalidées. Plus de 220 entreprises ont vu leur valeur diminuer de façon significative. Par exemple, la société de drones Skydio a vu sa valeur passer de 2,5 milliards à 500 millions de dollars (bien qu’elle ait ensuite obtenu des financements et que sa valeur ait augmenté, la plupart n’ont pas cette chance). Parmi ces entreprises figurent des marques reconnues telles que Glossier dans le domaine de la beauté, Savage X Fenty de Rihanna pour la lingerie, ou The Farmer’s Dog pour l’alimentation pour animaux. Elles ont bénéficié d’une évaluation élevée grâce à leur modèle de vente directe aux consommateurs (DTC). Cependant, avec l’augmentation des taux d’intérêt et le changement dans la logique des rachats (les grandes entreprises n’ont plus besoin d’embaucher autant d’employés, tandis que de petites équipes peuvent utiliser l’IA pour développer des produits), leurs valorisations ne résistent pas.
#### 3. Les entreprises de logiciels d’entreprise sont les plus touchées
Parmi les “unicorns blessés”, la majorité sont des sociétés de logiciels SaaS (Software as a Service), soit le double du nombre d’entreprises dans le secteur des technologies financières. Pourquoi ? Parce que ces entreprises gagnent de l’argent en fonction du nombre d’utilisateurs : si vous utilisez un logiciel comme Calendly, vous devez payer. Mais les intelligences artificielles peuvent automatiser ces processus, menaçant la survie des sociétés SaaS. Les experts prévoient que dans les dix prochaines années, toutes les entreprises SaaS qui dépendent de flux de travail seront soit révolutionnées, soit disparues. Les anciennes entreprises ont du mal à s’adapter : leurs équipes sont trop lourdes et leurs logiciels obsolètes, ce qui dissuade les investisseurs de leur accorder des financements.
#### 4. Pas de financements, pas d’introduction en bourse : la vente à bas prix est la seule option
Ces “unicorns blessés” ne peuvent ni obtenir de financements ni atteindre les critères d’introduction en bourse, et doivent donc se vendre à un prix réduit. Par exemple, l’application de gestion financière Stash a été rachetée par Grab pour moins de ce que les investisseurs avaient investi (660 millions contre 425 millions). La valeur des sociétés de technologies financières a également fortement chuté : en 2021, elle représentait 50 fois leurs revenus futurs, tandis qu’aujourd’hui, elle n’en représente plus que un sixième. Sauf si elles parviennent à se transformer complètement pour proposer des produits basés sur l’IA, la plupart seront rachetées pour une fraction de leur valeur maximale.
#### 5. Le remaniement induit par l’IA n’est que le début
L’impact de l’IA sur les industries se poursuit : les rendements des investissements en capital-risque dans de nouveaux projets IA dépassent ceux des anciens projets. L’IA a abaissé le seuil d’entrée dans le monde de la start-up, permettant à de petites équipes de développer des produits. Les experts prévoient que toute la chaîne de financement, des investissements aux grandes entreprises cotées en bourse, sera réstructurée par l’IA. Les anciennes sociétés de logiciels qui ne se transforment pas pour facturer en fonction des résultats (par exemple, en partageant les bénéfices générés par l’IA avec leurs clients) ou qui n’intègrent pas des technologies IA risquent de disparaître. Cette tempête est loin d’être terminée, et d’autres entreprises seront touchées.
En résumé
L’IA agit comme des “ciseaux” : elle élimine la bulle des valorisations élevées des anciens unicorns tout en ouvrant de nouvelles opportunités pour les nouvelles entreprises basées sur l’IA. Soit elles s’adaptent à cette évolution, soit elles seront éliminées par le temps.
(L’analyse est présentée de manière simple et accessible au grand public, en évitant les termes techniques pour expliquer comment l’IA modifie la logique des startups et des investissements.)