Prédiction majeure d'a16z : le « vibe coding » raflera-t-il la mise ?
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Prédiction majeure d'a16z : le « vibe coding » raflera-t-il la mise ?
Non, la spécialisation verticale est l'avenir.
Dédié à des analyses Web3 approfondies
Avez-vous remarqué que les plateformes de génération d'applications IA suivent un chemin radicalement différent de ce qu'on attendait ? Beaucoup pensaient qu'il s'agirait d'un jeu à somme nulle particulièrement violent, où une guerre des prix éliminerait tous les acteurs sauf un. Mais la réalité est surprenante : loin de s'affronter, ces plateformes cherchent désormais des positions différenciées et coexistent pacifiquement sur des marchés de niche. Cela me rappelle l'évolution du marché des grands modèles linguistiques – tout aussi inattendue, tout aussi instructive.
Hier encore, Justine Moore et Anish Acharya, partenaires chez a16z, ont publié une analyse intitulée « Batteries Included, Opinions Required: The Specialization of App Gen Platforms », dont les observations sur le marché des plateformes de génération d’applications IA m’ont profondément inspiré. Ils montrent que ces plateformes traversent un processus de spécialisation similaire à celui des modèles de base, passant d'une compétition directe à un développement ciblé. Cette analyse m’a amené à repenser les lois d’évolution de l’écosystème des outils IA, et à mieux questionner le mythe de la « plateforme universelle ». Je crois fermement qu’« il n’existe pas de plateforme de code unique capable de tout dominer ». Aujourd’hui, trop de personnes utilisent l’IA pour construire des applications, avec des cas d’usage extrêmement variés : prototypage, sites web personnels, jeux, applications mobiles, plateformes SaaS, outils internes, etc. Comment un seul produit pourrait-il exceller dans tous ces domaines ?
Je suis convaincu que ce marché va inévitablement se segmenter. Une application grand public conçue pour des pages atterrissantes élégantes ne peut pas être le même produit qu’un constructeur d’outils internes d’entreprise. Le premier aura besoin d’une intégration Spotify et explosera sur TikTok ; le second devra être conforme à la certification SOC 2 et vendu de manière descendante au CTO. Ce marché est assez vaste pour supporter plusieurs entreprises valorisées plusieurs milliards de dollars. Devenir clairement leader sur un cas d’usage spécifique, en se concentrant sur les fonctionnalités, intégrations et stratégie marketing adaptées, voilà probablement la voie vers la victoire.
PS : je viens moi-même de me lancer dans l'entrepreneuriat, avec un produit Vibe coding vertical et spécialisé, qui vient déjà de boucler rapidement un tour de financement en pré-amorçage. Si des partenaires de fonds VC sont également intéressés par cette direction et ont mené des recherches similaires, n'hésitez pas à m'ajouter sur WeChat (MohopeX) pour échanger. Nous recrutons également des membres pour l'équipe fondatrice ; ceux intéressés peuvent envoyer leur CV en bas de page.
L’enseignement des modèles de base : des substituts aux compléments
En 2022, sur le marché des modèles de base, presque tout le monde partait de deux hypothèses erronées. Première hypothèse : ces modèles sont essentiellement interchangeables, comme des solutions de stockage cloud. Une fois que vous en avez choisi un, pourquoi utiliser un autre ? Deuxième hypothèse : puisqu'ils sont substituables, la concurrence forcera les prix à baisser au maximum, et la seule façon de gagner sera de facturer moins cher.
Mais la réalité a pris une tout autre trajectoire. Nous avons assisté à une explosion dans différentes directions. Claude s’est spécialisé dans le code et l’écriture créative. Gemini s’est démarqué par ses capacités multimodales, offrant des modèles performants à bas coût. Mistral a mis l’accent sur la confidentialité et le déploiement local. Et ChatGPT a redoublé d’efforts pour devenir le « point d’ancrage » incontournable pour toute personne cherchant un assistant généraliste puissant. Plutôt qu’un monopole, le marché reste ouvert : plus de modèles, plus de diversité, plus d’innovation. Les prix n’ont pas baissé – ils ont augmenté. Grok Heavy, grâce à ses fonctionnalités exceptionnelles en code IA et à son modèle texte-à-image viral, facture jusqu’à 300 dollars par mois, un niveau impensable il y a quelques années pour un logiciel grand public.
Ce schéma se retrouve ailleurs. Dans la génération d’images, on disait en 2022 que c’était un jeu à somme nulle, ou qu’un seul modèle « mangerait tout ». Pourtant aujourd’hui, Midjourney, Ideogram, Krea AI, BFL, etc., réussissent tous et coexistent, car chacun se concentre sur un style ou un flux de travail différent. Ces modèles ne sont pas « meilleurs » ou « pires » – ils expriment des choix artistiques et fonctionnels distincts, répondant à des goûts et besoins créatifs différents.
À y regarder de plus près, ces modèles ne sont pas concurrents, mais complémentaires. À l’inverse d’une course aux prix vers le bas, nous sommes dans un jeu à somme positive : utiliser un outil augmente la probabilité que vous en payiez un autre. Mon propre usage illustre bien ce phénomène. Quand je dois générer du code rapidement, j’utilise Claude ; pour une analyse multimodale, je passe à Gemini ; pour de l’écriture créative, je reviens peut-être à ChatGPT. Chaque outil a son domaine d’excellence, et je ne sens pas qu’ils se disputent mon attention, mais qu’ils répondent à mes besoins à des moments différents.
La spécialisation des plateformes de génération d’applications IA a commencé
Je pense que le même phénomène se produit maintenant dans le domaine des plateformes de génération d’applications IA. Ces outils vous aident à construire des applications complètes avec l’IA. Il est facile de se laisser distraire par des conflits apparents, comme Lovable contre Replit ou Bolt, etc. Mais la vérité, c’est que ce n’est pas un marché du type « le gagnant remporte tout ». L’échelle du marché est immense et croît encore, permettant à plusieurs entreprises innovantes de prospérer chacune dans leur segment.
Justine mentionne dans son article que le marché commence à se segmenter selon les axes suivants, chaque plateforme se distinguant fortement dans l’un d’eux :
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Les plateformes de prototypage, dédiées à l’expérimentation rapide d’idées. Ces produits doivent briller par leur esthétique, leur fidélité aux prompts et leurs opérations visuelles fines, tout en proposant une implémentation rapide et approximative de la logique métier.
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Les plateformes de logiciels personnels, destinées à créer des applications pour soi et son propre flux de travail. Ces produits ciblent des utilisateurs peu techniques, doivent être prêts à l’emploi, et pourraient même inclure une bibliothèque de modèles faciles à modifier.
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Les plateformes d’applications de production, destinées aux équipes ou au grand public. Elles doivent intégrer nativement des fonctions de base comme l’authentification, les bases de données, l’hébergement de modèles, les paiements, etc., et permettre une montée en charge en un clic.
Dans chaque catégorie, il existera probablement des plateformes adaptées à chaque niveau d’utilisateur, du consommateur lambda au product manager semi-technique, jusqu’au développeur confirmé. Autrement dit, pour chaque type d’application, il y aura une gamme de solutions. D’après les données Similarweb, bien que précoces, ces tendances apparaissent déjà dans les comportements de navigation croisée entre les principales plateformes de génération d’applications : Lovable, Bolt, Replit, Figma Make, v0 et Base44.
Deux types d’utilisateurs émergent. Le premier type est fidèle à une seule plateforme. Par exemple, au cours des trois derniers mois, 82 % des utilisateurs de Replit et 74 % de ceux de Lovable n’ont visité que Replit ou Lovable dans cet ensemble. Ces utilisateurs perçoivent probablement les plateformes comme fonctionnellement similaires, mais choisissent d’en privilégier une, peut-être pour des raisons de marketing, d’interface ou de fonctionnalité spécifique. D’expérience, Lovable semble utilisé pour des applications web esthétiques et du prototypage, tandis que Replit est plutôt choisi pour des applications complexes axées sur le backend.
Le deuxième type utilise activement plusieurs plateformes. Par exemple : près de 21 % des utilisateurs de Bolt ont aussi consulté Lovable. 15 % des utilisateurs de Base44 ont aussi visité Lovable. Je suppose qu’il s’agit d’utilisateurs très actifs, des super-utilisateurs qui exploitent ces plateformes de manière complémentaire. Ce modèle de comportement me rappelle ma propre utilisation des outils de design. Pour un prototype rapide, j’utilise un outil ; pour un contrôle précis du design, j’en change ; pour collaborer avec une équipe dev, j’en prends un troisième. Chaque outil a ses forces, et je choisis selon le besoin du moment.
La spécialisation est une tendance inéluctable
Je suis de plus en plus convaincu que, dans les outils aidant à construire des applications évolutives, la contrainte l’emporte sur la généralisation. Exceller dans un type d’application est probablement bien supérieur à être médiocre dans tous. Une plateforme excellente pour créer des outils internes intégrés à SAP ne sera sans doute pas celle qui produira le meilleur simulateur de vol.
Analysons davantage cette tendance. Différents types d’applications imposent des exigences radicalement différentes à la plateforme sous-jacente :
Applications enveloppeuses de données/services : elles agrègent, enrichissent ou présentent de grands services de données existants ou tiers (comme LexisNexis ou Ancestry). L’infrastructure doit supporter le traitement de gros volumes de données. Le défi principal réside dans la complexité du traitement et des intégrations, pas dans l’esthétique de l’interface.
Applications utilitaires : légères, mono-fonction, résolvant un besoin très spécifique (convertisseur PDF, gestionnaire de mots de passe, outil de sauvegarde). La plupart des plateformes horizontales excellent déjà ici. Ces apps ont une logique simple mais exigent haute fiabilité et performance.
Applications de plateformes de contenu : conçues pour la découverte, le streaming ou la lecture (Twitch, YouTube), nécessitant une infrastructure dédiée à la diffusion de contenu. Les défis techniques portent sur la distribution à grande échelle, le traitement de flux en temps réel et les algorithmes de recommandation personnalisée.
Applications centres commerciaux : plateformes facilitant et monétarisant des transactions, centrées sur la logistique, la confiance, les avis et la découverte de prix. Elles doivent intégrer paiements, remboursements, promotions. Ici, la conformité, la sécurité et la complexité des intégrations financières sont cruciales.
Applications d’outils de productivité : aident les utilisateurs ou organisations à accomplir des tâches, collaborer et optimiser leurs workflows, souvent avec de nombreuses intégrations. Elles exigent une compréhension approfondie des flux métiers et des écosystèmes d’outils existants.
Applications sociales/messagerie : permettent aux utilisateurs de se connecter, communiquer et partager du contenu, formant souvent des réseaux et communautés. L’infrastructure doit supporter des interactions massives en temps réel. Les défis portent sur le graphe social, la communication instantanée et la modération de contenu.
Chaque catégorie a sa stack technique, ses besoins d’intégration et ses considérations UX uniques. Une plateforme spécialisée dans les apps e-commerce intégrera nativement traitement des paiements, gestion des stocks, suivi des commandes, et optimisera profondément ces flux. Une plateforme centrée sur les tableaux de bord investira davantage en visualisation de données, mise à jour en temps réel et optimisation de requêtes complexes. Cette spécialisation va bien au-delà des fonctionnalités : elle touche à la philosophie produit et à l’architecture technique.
La logique profonde de la segmentation du marché
Plus profondément, cette segmentation reflète la complexité intrinsèque du développement logiciel. Autrefois, nous voyions le développement comme un domaine homogène. En réalité, chaque type d’application a des contraintes et défis totalement différents. Les apps mobiles doivent gérer l’interaction tactile, la batterie, le mode hors ligne ; les apps web doivent assurer compatibilité navigateurs, SEO, design responsive ; les outils internes doivent respecter la sécurité, s’intégrer aux systèmes existants et gérer les permissions.
Avec l’automatisation par l’IA, ces différences deviennent cruciales. Un système IA expert en pages atterrissantes belles a été entraîné, optimisé et conçu autour de l’attrait visuel, de l’optimisation du taux de conversion et de l’efficacité marketing. Un système IA spécialisé dans les outils internes d’entreprise a des priorités opposées : sécurité des données, intégration système, gestion des droits, journaux d’audit, etc.
Je vois souvent des équipes tenter de construire une « plateforme universelle » d’applications IA, capable de tout faire. Mais cela ignore un point clé : le conflit des objectifs d’optimisation. Tenter d’optimiser simultanément l’esthétique et la conformité entreprise conduit à des compromis dans les deux domaines. Une plateforme spécialisée évite ces compromis et atteint l’excellence dans son domaine.
Cela me rappelle l’évolution des outils de développement traditionnels. Nous avons eu des « super IDE » censés couvrir tous les scénarios, mais le marché s’est finalement segmenté : outils spécialisés pour le web, pour le mobile, pour la data science. Chaque outil offre une expérience incomparable dans son domaine, bien plus précieuse qu’un outil polyvalent médiocre.
Dans le domaine de la génération d’applications IA, j’anticipe une évolution similaire. Il y aura des plateformes dédiées à la création de sites e-commerce, intégrant Shopify, les paiements, la gestion des stocks. Des plateformes pour les tableaux de bord, experts en connexion à des sources de données, création de graphiques interactifs, mises à jour en temps réel. Des plateformes pour les apps mobiles, connaissant les normes iOS/Android, les notifications push, l’optimisation des stores.
Les enseignements du comportement utilisateur
Les données sur le comportement utilisateur mentionnées par Justine sont particulièrement éloquentes. Ces « super-utilisateurs » qui basculent entre plateformes confirment mon idée : chaque plateforme convient à un cas d’usage différent. Un développeur peut utiliser Lovable pour le prototypage, Replit pour le backend complexe, et d’autres plateformes pour des intégrations spécifiques.
Ce modèle ressemble à la chaîne d’outils moderne. Personne ne s’attend à ce qu’un seul outil fasse tout. On utilise Figma pour le design, VS Code pour coder, GitHub pour le versioning, Vercel pour le déploiement, Stripe pour les paiements. Chaque outil excelle dans son domaine, et l’ensemble crée une expérience bien supérieure à celle d’un « outil universel ».
Les plateformes de génération d’applications IA suivront probablement la même voie. Les utilisateurs choisiront la plateforme la plus adaptée à leur besoin, plutôt que d’être coincés dans un outil généraliste médiocre. Cette liberté de choix renforce la valeur de tout l’écosystème, car chaque plateforme peut se concentrer sur son cœur de compétence.
Un autre phénomène intéressant : la tolérance au « coût de changement » diminue. En développement traditionnel, apprendre un nouvel outil coûte cher, donc on reste fidèle. À l’ère de l’IA, la courbe d’apprentissage s’aplatit. Si une plateforme permet de tout faire en langage naturel, le seuil d’essai d’un nouveau service devient très bas. Cela encourage encore la spécialisation : les utilisateurs cherchent volontiers l’outil optimal pour chaque besoin.
Repenser le modèle économique
Cette tendance à la spécialisation redéfinira aussi les modèles économiques. Le SaaS traditionnel mise sur l’économie d’échelle et les effets réseau, cherchant à capter et verrouiller le plus d’utilisateurs possible. Dans un monde spécialisé, la profondeur prime sur l’étendue.
Une plateforme e-commerce peut intégrer en profondeur Shopify, WooCommerce, BigCommerce, offrant une expérience de création d’applications inégalée. Ses clients seront moins nombreux qu’un géant généraliste, mais chacun aura plus de valeur et plus de fidélité. Elle pourrait même développer des modèles tarifaires spécifiques au secteur, comme une commission sur le chiffre d’affaires, plutôt qu’un abonnement standard.
De même, une plateforme d’outils internes pourrait s’intégrer parfaitement à l’IT existante, offrant SSO, synchronisation de données, audits de conformité. Elle adopterait alors un modèle de vente d’entreprise, via une équipe commerciale dédiée, plutôt que l’inscription libre.
Je pense que cette diversification des modèles économiques créera un environnement concurrentiel plus sain. Chaque plateforme peut se concentrer sur ses utilisateurs clés, sans chercher à plaire à tout le monde. Moins de concurrence frontale, donc plus d’opportunités de construire des avantages durables dans son domaine.
D’un point de vue investissement, différents types d’investisseurs seront attirés par différentes plateformes. Celles orientées grand public séduiront les investisseurs focalisés sur la croissance virale. Celles orientées entreprise attireront ceux qui valorisent la trésorerie stable et les relations clients durables. Cette diversité attirera plus de capitaux et d’attention vers tout le secteur.
La différenciation de la stack technique
Au niveau technique, les exigences de stack varient radicalement selon les types d’applications, renforçant encore la nécessité de spécialisation. Une plateforme axée sur les apps en temps réel (messagerie, collaboration) doit optimiser WebSocket, files de messages, synchronisation d’état. Une plateforme pour apps intensives en données doit se concentrer sur l’optimisation des requêtes, la mise en cache, la visualisation.
Un phénomène intéressant : les plateformes commencent à diverger dans le choix et l’optimisation des modèles IA. Celles générant de belles interfaces utilisent davantage des modèles de génération d’images et des données d’entraînement liées au design. Celles générant la logique backend privilégient les modèles de génération de code et des données liées à l’architecture logicielle. Cette optimisation ciblée améliore nettement les performances dans chaque domaine.
Plus important : les critères de qualité varient selon les applications. Une app grand public valorise l’esthétique et la fluidité UX, même si le code n’est pas élégant. Une app entreprise privilégie la maintenabilité, la sécurité et l’extensibilité du code, même si l’interface est sobre. Ces différences dictent des objectifs d’optimisation et des mécanismes de contrôle de qualité distincts.
J’ai noté que certaines plateformes se différencient aussi sur le déploiement et l’exploitation. Pour les projets personnels, elles offrent un déploiement simple vers un hébergeur statique. Pour les apps entreprise, elles supportent des pipelines complexes, la gestion multi-environnements, la surveillance. Ces différences, mineures en apparence, impactent profondément l’expérience utilisateur.
L’évolution de l’écosystème
À plus haut niveau, la spécialisation des plateformes de génération d’applications IA reflète l’évolution globale du développement logiciel. Nous assistons à un passage d’un paradigme « centré outil » à un paradigme « centré résultat ». L’utilisateur ne se soucie plus de l’outil utilisé, mais du résultat obtenu. Cela ouvre une énorme opportunité aux plateformes spécialisées.
Dans les années à venir, je prévois l’émergence de nombreuses plateformes verticales. Plateformes dédiées au jeu vidéo, comprenant moteurs, physique, niveaux. Plateformes pour l’éducation, intégrant LMS, suivi de progression, parcours personnalisés. Plateformes médicales, conformes à HIPAA, etc. Cette verticalisation transformera non seulement les produits, mais aussi les besoins en talents.
Les plateformes spécialisées auront besoin de profils hybrides, maîtrisant à la fois l’IA et un domaine spécifique. Une plateforme pour apps financières exigera des personnes comprenant la conformité, la gestion des risques, les systèmes de trading. Cette évolution renforcera encore leurs avantages concurrentiels.
Je constate aussi que les plateformes spécialisées collaborent plutôt qu’elles ne se font concurrence. Une plateforme frontend peut s’allier à une plateforme backend pour offrir une solution bout-en-bout. Ce modèle crée un écosystème plus ouvert et coopératif, où chaque acteur se concentre sur son expertise.
À long terme, cette spécialisation poussera tout le domaine vers une plus grande maturité. Quand chaque niche aura sa plateforme dédiée, le niveau global montera, et l’expérience utilisateur s’améliorera. C’est une situation gagnant-gagnant : les plateformes bâtissent des avantages durables, les utilisateurs obtiennent des solutions ciblées, et l’écosystème devient plus riche et diversifié.
Mes prévisions et réflexions
Sur la base de ces analyses, voici mes prévisions pour l’avenir du marché des plateformes de génération d’applications IA. Dans les trois à cinq ans, je prévois une segmentation claire en plusieurs catégories : plateformes de prototypage grand public, plateformes d’applications template pour petites entreprises, plateformes d’outils internes sur mesure pour grandes entreprises, et plateformes verticales spécialisées.
Dans chaque catégorie, 2 à 3 acteurs dominants émergeront, grâce à leur spécialisation profonde et à leur écosystème. Elles ne chercheront pas à se remplacer mutuellement, mais à approfondir leur domaine, offrant une valeur spécialisée inégalée.
Je suis particulièrement optimiste sur les plateformes capables de bâtir des fossés profonds dans un domaine vertical. Par exemple, une plateforme pour la restauration, intégrant en profondeur caisses, gestion des stocks, planning du personnel, comptabilité, serait très difficile à remplacer par une plateforme généraliste. Ce savoir-faire sectoriel et ces intégrations spécialisées sont impossibles à copier rapidement.
Je pense aussi que le comportement utilisateur changera radicalement. Avec la baisse du coût de changement, les utilisateurs deviendront plus « rationnels dans leurs choix d’outils », sélectionnant la meilleure plateforme pour chaque besoin, sans fidélité aveugle. Ce changement poussera encore plus à la spécialisation : seul l’excellence dans un domaine garantira une place dans la boîte à outils de l’utilisateur.
Techniquement, je prévois une divergence accrue dans l’entraînement et l’optimisation des modèles IA. Les exigences de qualité varient selon les domaines, poussant les plateformes à développer des modèles plus ciblés. Nous verrons des modèles spécialisés en génération de code, en design d’interface, en logique métier, etc.
Enfin, je crois que cette tendance redéfinira le succès. Avant, réussir signifiait avoir le plus d’utilisateurs et la plus large couverture. Dans un monde spécialisé, réussir signifie avoir la plus grande influence dans un domaine, créer la plus forte valeur client, et posséder la plus haute expertise. Ce changement créera plus d’opportunités commerciales variées et rendra le secteur plus sain et durable.
En résumé, la spécialisation des plateformes de génération d’applications IA n’est pas seulement une conséquence inévitable du progrès technologique, mais aussi un signe de maturité du marché. Quand les besoins deviennent plus variés et spécialisés, les solutions généralistes montrent leurs limites. Les plateformes capables de comprendre en profondeur un segment d’utilisateurs et d’offrir des solutions ciblées occuperont une position dominante. Ce marché est assez vaste pour accueillir plusieurs entreprises spécialisées et prospères – la clé est de trouver sa position et de l’approfondir radicalement.
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