Dernier partage interne de Sequoia États-Unis : comment tirer profit de l'opportunité d'un trillion de dollars dans l'IA ?
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Dernier partage interne de Sequoia États-Unis : comment tirer profit de l'opportunité d'un trillion de dollars dans l'IA ?
L'application est le véritable centre de valeur.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : Shen Si Quan
Alors que tout le secteur technologique est encore occupé à poursuivre la vague de l'IA, Sequoia Capital commence déjà à réfléchir aux opportunités plus profondes derrière cette révolution technologique. Lors de leur conférence annuelle AI Ascent, trois partenaires principaux – Pat Grady, Sonya Huang et Konstantine Buhler – ont partagé leurs perspectives uniques sur les tendances du développement de l'IA et les opportunités du marché.
Ce discours ne regorgeait pas de termes techniques intimidants, mais révélait en langage simple comment l’IA transforme le monde des affaires et notre vie quotidienne. De la taille du marché à la valeur au niveau applicatif, de la dynamique des données à la confiance des utilisateurs, ils ont mis en lumière les facteurs clés de succès pour les startups IA. Plus important encore, ils ont prédit l’avènement de l’économie des agents IA et expliqué comment celle-ci allait radicalement transformer notre manière de travailler. Pour les entrepreneurs et les investisseurs, ce partage envoyait un signal clair : la vague IA est arrivée, il est temps d’accélérer pleinement. Peu importent les bruits macroéconomiques, la vague d’adoption technologique suffira à noyer toute fluctuation du marché.
Si vous souhaitez comprendre pourquoi Sequoia pense que le marché de l’IA est dix fois plus grand que celui du cloud computing, comment les startups peuvent réussir dans ce domaine, et comment l’« économie des agents » va bouleverser notre monde, cette analyse vous offre un festin d'idées en première main.
Opportunité de marché : pourquoi l’IA représente une onde de choc à l’échelle du trillion
Dès le début de son intervention, Pat Grady a posé quatre questions fondamentales : Qu’est-ce que l’IA ? Pourquoi est-elle importante ? Pourquoi maintenant ? Et que devons-nous faire ? Ce cadre provient de Don Valentine, fondateur légendaire de Sequoia Capital, qui l’utilisait pour évaluer chaque nouveau marché émergent.
Lors de la conférence AI Ascent de l’année dernière, Sequoia avait présenté une comparaison visuelle : en haut, la transformation par le cloud computing ; en bas, la transformation par l’IA. Aujourd’hui, le cloud computing est une industrie massive de 400 milliards de dollars, plus grande que tout le marché logiciel au début de son essor. Par analogie, le marché initial des services IA serait au moins un ordre de grandeur supérieur, soit dix fois plus vaste que le cloud computing à ses débuts. Dans les 10 à 20 prochaines années, ce marché pourrait devenir inimaginablement gigantesque.
Cette année, Sequoia a actualisé sa vision : l’IA ne se contente pas de concurrencer le marché des services, elle s’attaque aussi simultanément au marché des logiciels. Nous voyons déjà de nombreuses entreprises évoluer depuis de simples outils logiciels vers des solutions de plus en plus intelligentes, passant d’un mode « copilote », qui assiste les humains, à un mode « pilote automatique », presque entièrement autonome. Ces entreprises passent de la vente d’outils à la vente de résultats, et rivalisent désormais non plus pour les budgets logiciels, mais pour les budgets en ressources humaines. L’IA frappe donc deux marchés immenses à la fois.
Chaque révolution technologique historique a été plus grande que la précédente, et l’arrivée de l’IA est plus rapide que n’importe quelle autre révolution technologique antérieure. Pat explique cela par une analyse simple des lois physiques de diffusion technologique, qui repose sur trois conditions : les gens doivent connaître votre produit, ils doivent le vouloir, et ils doivent pouvoir y accéder. Comparé au début du cloud computing, la vitesse de pénétration de l’IA est stupéfiante. Autrefois, Marc Benioff, fondateur de Salesforce, devait recourir à des stratégies marketing « de guérilla » pour attirer l’attention. Mais le 30 novembre 2022, dès la sortie de ChatGPT, le monde entier s’est tourné vers l’IA. Par ailleurs, les canaux de diffusion sont bien plus nombreux aujourd’hui : rien que Reddit et Twitter (désormais X) comptent entre 1,2 et 1,8 milliard d’utilisateurs actifs mensuels. Le nombre d’utilisateurs d’Internet est passé de 200 millions à 5,6 milliards, couvrant presque tous les foyers et entreprises mondiaux.
« Cela signifie que l’infrastructure est en place, explique Pat. Dès que le pistolet de départ est tiré, la diffusion rencontre zéro obstacle. Ce n’est pas propre à l’IA, c’est une nouvelle réalité de la distribution technologique. Les règles physiques ont changé. La voie est désormais tracée. »
L’application, zone de haute valeur : comment réussir à l’ère de l’IA
En revenant sur les grandes révolutions technologiques passées – PC, Internet, mobile – on constate que la majorité des entreprises ayant atteint un chiffre d'affaires supérieur à 1 milliard de dollars étaient concentrées au niveau applicatif. Sequoia reste convaincu que l’IA suivra la même règle : la véritable valeur réside dans les applications.
Mais la situation est différente aujourd'hui. Grâce aux progrès des grands modèles, capables de raisonnement, d'utilisation d'outils et de communication entre agents, ceux-ci peuvent désormais s'immiscer directement dans la couche applicative. Si vous êtes une startup, comment faire face ? Pat conseille de partir des besoins clients, de se concentrer sur un domaine vertical précis, sur une fonction spécifique, et de résoudre des problèmes complexes où l’intervention humaine reste nécessaire. C’est là que réside la vraie compétition, et c’est là que la valeur est créée.
Qu’y a-t-il de particulier à construire une entreprise IA ? Selon Pat, 95 % des éléments sont identiques à la création d’une entreprise classique : résoudre un problème important, trouver une approche unique et attrayante, attirer de grands talents. Seuls 5 % sont spécifiques à l’IA, qu’il souligne en trois points :
Premièrement, méfiez-vous du « chiffre d’affaires ambiance » (vibe revenue). Beaucoup d’entrepreneurs aiment le « vibe revenue », car cela donne une sensation de croissance rapide. Mais souvent, ce n’est qu’un test superficiel de la part des clients, pas un changement réel de comportement. Pat recommande aux fondateurs d’examiner attentivement le taux d’adoption, l’engagement et la rétention des utilisateurs. Ne vous illusionnez pas : si vous pensez avoir un vrai revenu alors que ce n’est que du « vibe revenue », cela vous mènera à l’échec.
« À ce stade du développement, insiste Pat, la confiance compte plus que votre produit. Le produit s’améliorera progressivement. Si vos clients croient que vous pouvez le rendre meilleur, vous êtes tranquilles. Sinon, vous avez un problème. »
Deuxièmement, la marge brute. Pat précise qu’ils ne s’inquiètent pas nécessairement de la marge actuelle d’une startup, car la structure des coûts dans l’IA évolue rapidement. Au cours des 12 à 18 derniers mois, le coût par token a chuté de 99 %. Si un entrepreneur réussit à passer de la vente d’outils à celle de résultats, en montant dans la chaîne de valeur, les prix augmenteront également. Même si la marge semble faible aujourd’hui, l’entreprise doit disposer d’un chemin clair vers une marge saine.
Troisièmement, la boucle de données (data flywheel). Pat demande aux entrepreneurs présents : « Qui possède une boucle de données ? Quels indicateurs commerciaux cette boucle améliore-t-elle ? » S’ils ne peuvent pas répondre, alors cette boucle n’est probablement qu’une illusion. Elle doit être liée à des indicateurs commerciaux concrets, sinon elle n’a aucun sens. Ce point est crucial, car la boucle de données est l’un des fossés les plus puissants qu’une startup puisse construire.
Pour conclure, Pat utilise une métaphore percutante : « La nature a horreur du vide. » Il explique qu’il existe aujourd’hui une « aspiration » massive du marché vers l’IA. Tous les bruits macroéconomiques – droits de douane, fluctuations des taux d’intérêt – sont sans importance. La tendance ascendante de l’adoption technologique submerge toutes les fluctuations. « Il y a une aspiration énorme sur le marché. Si vous n’occupez pas la place, quelqu’un d’autre le fera. Oubliez un instant les fossés, les indicateurs, etc. Vous êtes dans un secteur où il faut courir à fond. C’est le moment d’y aller à fond, sans jamais ralentir. »
De la spéculation à la valeur réelle : l’engagement utilisateur en forte hausse
Ensuite, Sonya Huang a passé en revue les progrès remarquables des applications IA au cours de l’année écoulée. Elle a partagé une donnée encourageante : en 2023, le ratio utilisateurs actifs quotidiens / utilisateurs actifs mensuels (DAU/MAU) des applications IA natives était très bas, indiquant que les utilisateurs essayaient par curiosité, mais n’utilisaient pas régulièrement ces outils – la spéculation dominait largement la valeur réelle. Aujourd’hui, la situation s’est dramatiquement inversée. Le ratio DAU/MAU de ChatGPT a grimpé en flèche, approchant désormais celui de Reddit.
« C’est une excellente nouvelle », s’enthousiasme Sonya. « Cela signifie que de plus en plus de personnes tirent une valeur réelle de l’IA. Nous apprenons collectivement à intégrer l’IA dans notre vie quotidienne. »
Cet usage combine aspects légers et ludiques, ainsi que des applications profondément utiles. Sonya avoue personnellement avoir consommé une quantité incroyable de GPU pour transformer diverses images en style Ghibli. Mais au-delà de ces usages amusants, les applications sérieuses sont encore plus prometteuses : création de publicités d’une précision et d’une beauté impressionnantes, visualisation instantanée de nouveaux concepts dans l’éducation, ou encore assistance au diagnostic médical via des applications comme OpenEvidence.
« Nous n’avons fait qu’effleurer la surface des possibilités », dit Sonya. « À mesure que les modèles IA gagnent en capacité, ce que nous pouvons accomplir par cette “porte d’entrée” deviendra de plus en plus profond. »
La percée vocale et l’explosion de la programmation : deux domaines clés
En 2024, deux percées marquent particulièrement le domaine de l’IA. La première concerne la génération vocale. Sonya parle du « moment Her » pour la voix, faisant référence au film *Her* où Joaquin Phoenix tombe amoureux de son assistant IA. La technologie vocale a franchi le « val de l’effroi » (uncanny valley), passant d’un état « presque mature » à un réalisme quasi parfait.
Sur scène, Sonya a diffusé une démonstration vocale dont la naturalité était telle qu’on peinait à distinguer homme et machine. « L’écart entre science-fiction et réalité se referme à une vitesse stupéfiante. On a l’impression que le test de Turing est arrivé silencieusement parmi nous. »
La deuxième percée majeure concerne la programmation. Sonya note qu’on y observe un degré de « correspondance produit-marché criante » (screaming product market fit). Depuis la sortie de Claude 3.5 Sonnet par Anthropic à l’automne dernier, un rapide « changement d’ambiance » (vibe shift) s’est produit dans ce domaine. Les gens réalisent désormais avec l’IA des résultats impressionnants, comme créer soi-même, par « vibe coding », un substitut à DocSend.
« Que vous soyez un ingénieur expérimenté “10x”, ou totalement novice en programmation, l’IA change fondamentalement l’accessibilité, la rapidité et l’efficacité économique de la création logicielle », explique Sonya.
D’un point de vue technique, bien que les progrès du pré-entraînement semblent ralentir, l’écosystème de recherche explore de nouvelles voies. La progression la plus notable vient des capacités de raisonnement d’OpenAI, tandis que les données synthétiques, l’utilisation d’outils et l’orchestration d’agents IA (scaffolding) évoluent rapidement. Ensemble, ces éléments permettent de créer des intelligences artificielles capables de tâches de plus en plus complexes.
Où se crée la valeur : la bataille au niveau applicatif s’intensifie
Sonya se souvient avoir débattu avec ses collègues sur la création de valeur par l’IA. Elle admet avoir douté initialement des applications basées sur GPT, tandis que son associé Pat affirmait que la valeur se créerait au niveau applicatif. Aujourd’hui, Pat avait raison. En regardant les faits, des entreprises comme Harvey et OpenEvidence, centrées sur les besoins clients, ont bel et bien créé une immense valeur.
« Nous croyons fermement que la couche applicative est là où la valeur finit par converger », dit Sonya. « Et à mesure que les modèles de base pénètrent davantage ce niveau, la compétition devient de plus en plus intense. »
Bien sûr, elle plaisante en ajoutant que le véritable gagnant pourrait bien être Jensen Huang, PDG de NVIDIA, dont l’entreprise tire d’immenses bénéfices de la vente de puces IA.
Sonya estime que les premières « applications tueuses » de l’IA sont déjà apparues. Outre ChatGPT, Harvey, Glean, Sierra ou Cursor, une nouvelle vague d’entreprises émerge dans des domaines spécialisés. Elle souligne que beaucoup seront « orientées agents » (agent-first), et que leurs agents passeront de prototypes rudimentaires à de véritables produits puissants.
Agents verticaux : des agents IA spécialisés dans des domaines précis
Pour le marché des agents en 2025, Sonya mise particulièrement sur les agents verticaux (vertical agents). Cela ouvre des opportunités exceptionnelles aux entrepreneurs experts dans un domaine spécifique. Ces agents sont entraînés de bout en bout pour des flux de travail précis, utilisant des techniques telles que l’apprentissage par renforcement combinant données synthétiques et données utilisateur, afin d’exceller dans des tâches très ciblées.
Des cas prometteurs existent déjà. Dans la cybersécurité, Expo a montré que son agent surpassait les testeurs humains en tests d’intrusion. En DevOps, Traversal a créé un agent de dépannage meilleur que les meilleurs humains. Dans les réseaux, l’IA de Meter dépasse les ingénieurs réseau.
Ces exemples, encore précoces, inspirent l’optimisme : des agents verticaux formés pour des problèmes spécifiques peuvent surpasser les meilleurs experts humains actuels.
Sonya introduit aussi le concept d’« ère de l’abondance ». Prenons la programmation : que se passe-t-il quand la main-d’œuvre devient bon marché et abondante ? Allons-nous submerger de contenus générés par IA de faible qualité ? Et que se passe-t-il quand le « goût » (taste) devient l’actif rare ? Les réponses à ces questions annonceront comment l’IA transformera d’autres secteurs.
L’économie des agents : la prochaine étape cruciale de l’IA
Dans la dernière partie de son discours, Konstantine Buhler présente la prochaine phase importante de l’IA : l’« économie des agents ». L’an dernier, lors de la conférence AI Ascent, on commençait à parler des agents, alors que ces assistants mécaniques en étaient à peine aux balbutiements de leur modèle économique. Aujourd’hui, ces réseaux d’agents, appelés « essaims d’agents » (agent swarms), jouent déjà un rôle clé dans de nombreuses entreprises, devenant une composante essentielle de la pile technologique IA.
Konstantine prévoit qu’au cours des prochaines années, cela mûrira en une véritable économie des agents. Dans cette économie, les agents ne transmettent plus seulement de l’information : ils transfèrent des ressources, effectuent des transactions, enregistrent mutuellement leurs actions, comprennent la confiance et la fiabilité, et possèdent leur propre système économique.
« Cette économie n’exclut pas l’humain, elle est entièrement centrée sur lui », explique Konstantine. « Les agents collaborent avec les humains, et les humains collaborent avec les agents. Ensemble, ils forment cette économie des agents. »
Les trois défis techniques majeurs de l’économie des agents
Pour concrétiser cette vision ambitieuse, trois défis techniques clés doivent être relevés :
Le premier défi est l’identité persistante (persistent identity). Konstantine explique que cela comporte deux aspects. Premièrement, l’agent lui-même doit rester cohérent. Si vous traitez avec une personne qui change tous les jours, vous n’allez probablement pas collaborer longtemps. L’agent doit maintenir sa personnalité et sa compréhension. Deuxièmement, l’agent doit se souvenir de vous et vous comprendre. Si votre partenaire ignore tout de vous, ou peine à retenir votre nom, cela mine la confiance et la fiabilité.
Les solutions actuelles comme RAG (génération améliorée par récupération), les bases de données vectorielles ou les fenêtres contextuelles longues tentent de répondre à ce besoin, mais des obstacles majeurs subsistent concernant la mémoire réelle, l’apprentissage auto-basé sur la mémoire, et la cohérence de l’agent.
Le deuxième défi est le protocole de communication transparent. « Imaginez l’informatique individuelle sans TCP/IP ni Internet », dit Konstantine. « Nous en sommes à peine aux débuts de la construction de la couche protocole entre agents. » Il cite notamment le développement du MCP (Model Collaboration Protocol), qui n’est qu’un exemple parmi une future série de protocoles destinés à transmettre information, valeur et confiance.
Le troisième défi est la sécurité. Quand on ne peut pas rencontrer son partenaire en face à face, la sécurité et la confiance prennent une importance accrue. Dans l’économie des agents, elles seront encore plus cruciales qu’aujourd’hui, ce qui donnera naissance à une industrie entière centrée sur la confiance et la sécurité.
De la certitude à la stochasticité : un changement fondamental de mentalité
Konstantine estime que l’avènement de l’économie des agents changera fondamentalement notre manière de penser. Il introduit le concept de « mentalité stochastique » (stochastic mindset), radicalement différente de la pensée déterministe traditionnelle.
« Beaucoup d’entre nous ont aimé l’informatique parce qu’elle était si déterministe », explique-t-il. « Vous programmez un ordinateur pour faire quelque chose, et il le fait, même si c’est une erreur de segmentation. Aujourd’hui, nous entrons dans une ère où le calcul deviendra stochastique. »
Il illustre par un exemple simple : si vous demandez à un ordinateur de mémoriser le chiffre 73, il s’en souviendra demain, la semaine prochaine, le mois prochain. Mais si vous demandez à une personne ou à une IA de le mémoriser, elle retiendra peut-être 73, ou 37, 72, 74, le prochain nombre premier 79, ou rien du tout. Ce changement de paradigme aura un impact profond sur notre approche de l’IA et des agents.
Le deuxième changement concerne la mentalité managériale (management mindset). Dans l’économie des agents, nous devrons comprendre ce que les agents peuvent ou ne peuvent pas faire, similaire à la transition du contributeur individuel au manager. Nous devrons prendre des décisions managériales plus complexes, comme savoir quand interrompre un processus ou comment donner du feedback.
Le troisième grand changement résulte de la combinaison des deux précédents : nous aurons un levier plus puissant, mais une certitude fortement réduite. « Nous entrons dans un monde où vous pouvez accomplir davantage, mais vous devez accepter de gérer cette incertitude et ce risque », dit Konstantine. « Un monde dans lequel chacun ici est particulièrement bien placé pour réussir. »
Le summum du levier : redéfinir le travail, les entreprises et l’économie
Il y a un an, Sequoia prédisait que chaque fonction organisationnelle allait commencer à intégrer des agents IA, qui fusionneraient progressivement, jusqu’à ce que l’ensemble du processus soit exécuté par des agents. Ils allaient même jusqu’à prédire l’apparition du premier « unicorn à une personne ».
Bien que cet « unicorn à une personne » n’existe pas encore, on observe déjà des entreprises qui se développent à une vitesse inédite, avec moins d’employés que jamais. Konstantine est convaincu que nous atteindrons des niveaux de levier sans précédent.
« Finalement, ces processus et agents fusionneront pour former un réseau de réseaux neuronaux », envisage-t-il. « Cela changera tout : redéfinira le travail individuel, la structure des entreprises, et l’économie tout entière. »
À travers ce discours, les trois partenaires de Sequoia ont tracé un chemin clair, de l’état actuel de l’IA à son évolution future. De l’analyse macroéconomique des opportunités à la vision prospective de l’économie des agents, ils n’ont pas seulement exposé le quoi et le pourquoi, mais surtout indiqué le comment : comment saisir les premières opportunités dans cette chance à l’échelle du trillion, et créer de la valeur.
Pour les entrepreneurs, ce n’est pas seulement un festin intellectuel, mais aussi un guide d’action : captez la valeur au niveau applicatif, construisez des revenus réels et non des « vibes », mettez en place une boucle de données, préparez-vous à l’économie des agents, et surtout, n’oubliez jamais : c’est le moment d’y aller à fond, sans jamais ralentir.
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