L’IA ne permettra pas l’équité technologique, elle récompensera uniquement les personnes adéquates.
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L’IA ne permettra pas l’équité technologique, elle récompensera uniquement les personnes adéquates.
Les technologies égalitaires produisent invariablement des résultats aristocratiques, et cela se produit à chaque fois.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : Naman Bhansali
Traduction : TechFlow
Introduction de TechFlow : Au tout début de la diffusion d’une nouvelle technologie, les gens éprouvent inévitablement une illusion d’« égalité technologique » : dès que la photographie, la création musicale ou le développement logiciel deviennent aisés, la compétitivité ne disparaît-elle pas d’elle-même ? Naman Bhansali, fondateur de Warp, s’appuie sur son parcours personnel — de sa petite ville indienne jusqu’au MIT — ainsi que sur son expérience entrepreneuriale dans le domaine de la paie pilotée par l’IA, pour révéler une vérité contre-intuitive : plus une technologie abaisse le plancher (floor), plus le plafond (ceiling) du secteur s’élève.
Dans une ère où l’exécution devient bon marché — voire « vibecodée » par l’IA — l’auteur estime que la véritable moat n’est plus simplement la distribution de trafic, mais bien un « goût » (taste) difficile à falsifier, une compréhension profonde de la logique sous-jacente des systèmes complexes, et surtout une patience capable de produire des rendements composés sur une échelle décennale. Cet article n’est pas seulement une réflexion froide sur l’entrepreneuriat IA ; il constitue également une démonstration puissante de la loi de puissance selon laquelle « des technologies accessibles au plus grand nombre engendrent des résultats réservés à une élite ».
Texte intégral :
Chaque fois qu’une nouvelle technologie abaisse le seuil d’entrée, la même prédiction revient immanquablement : puisque tout le monde peut désormais le faire, personne ne détient plus d’avantage. Les smartphones équipés d’un appareil photo ont fait de chacun un photographe ; Spotify a fait de chacun un musicien ; l’IA fait aujourd’hui de chacun un développeur logiciel.
Ces prédictions sont toujours vraies à moitié : le plancher (the floor) est effectivement relevé. Plus de personnes créent, plus de personnes lancent des produits, plus de personnes entrent en concurrence. Mais ces prédictions négligent systématiquement le plafond (the ceiling). Ce dernier monte encore plus vite. Et l’écart entre le niveau médian et le niveau supérieur — c’est-à-dire entre la moyenne et l’excellence — ne se réduit pas ; il s’élargit au contraire.
C’est là la caractéristique fondamentale des lois de puissance (power laws) : elles ne tiennent aucun compte de vos intentions. Des technologies égalitaires produisent invariablement des résultats aristocratiques. À chaque fois.
L’IA ne fera pas exception — bien au contraire, elle poussera ce phénomène encore plus loin.
L’évolution des marchés
Lors de son lancement, Spotify a accompli un acte véritablement radical : elle a offert à tout musicien sur Terre un accès aux canaux de distribution qui, auparavant, étaient réservés aux majors du disque, aux budgets marketing colossaux et à une chance extraordinaire. Le résultat fut une explosion de l’industrie musicale — des millions de nouveaux artistes, des milliards de nouveaux titres. Le plancher s’est effectivement élevé, comme promis.
Mais ce qui s’est produit ensuite est resté largement méconnu : la part des écoutes captée par le top 1 % des artistes est aujourd’hui supérieure à celle de l’ère du CD. Elle n’a pas diminué — elle a augmenté. Plus de musique, plus de concurrence, plus de voies pour découvrir du contenu de qualité : cela conduit les auditeurs — libérés des contraintes géographiques ou de l’espace limité des rayons — à converger massivement vers les œuvres les plus remarquables. Spotify n’a pas instauré une démocratie musicale ; elle a simplement intensifié cette compétition à somme nulle.
Le même scénario s’est répété dans les domaines de l’écriture, de la photographie et du développement logiciel. Internet a vu naître le plus grand nombre d’auteurs de toute l’histoire humaine — mais aussi une économie de l’attention plus impitoyable que jamais. Plus de participants, enjeux plus élevés au sommet, et la même structure fondamentale : une infime minorité capte la majeure partie de la valeur.
Nous en sommes surpris parce que nous pensons linéairement — nous nous attendons à ce que les gains de productivité se répartissent uniformément, comme de l’eau versée dans un récipient plat. Or, la plupart des systèmes complexes ne fonctionnent pas ainsi — ils ne l’ont jamais fait. La distribution en loi de puissance n’est ni une bizarrerie du marché ni une trahison de la technologie : c’est la configuration par défaut de la nature. La technologie ne l’a pas créée ; elle ne fait que la révéler.
Prenons la loi de Kleiber. Chez tous les êtres vivants de la planète — des bactéries à la baleine bleue, sur une échelle de poids couvrant 27 ordres de grandeur — le taux métabolique varie proportionnellement à la puissance 0,75 de la masse corporelle. Le métabolisme d’une baleine n’est pas simplement une version agrandie de celui d’un être humain. Cette relation suit une loi de puissance, et elle demeure d’une précision remarquable dans presque toutes les formes de vie. Personne n’a conçu cette distribution : elle émerge naturellement lorsque l’énergie circule dans des systèmes complexes selon leur propre logique interne.
Le marché est un système complexe, et l’attention est une ressource. Lorsque les frictions disparaissent — lorsque la géographie, l’espace physique des rayons ou les coûts de distribution cessent d’agir comme amortisseurs — le marché converge vers sa forme naturelle. Cette forme n’est pas une courbe en cloche normale, mais bien une loi de puissance. Le récit de l’égalité coexiste avec le résultat aristocratique : c’est pourquoi chaque nouvelle technologie nous prend toujours par surprise. Nous voyons le plancher monter, et nous supposons que le plafond suit à la même vitesse. Ce n’est pas le cas : le plafond s’éloigne, et de plus en plus vite.
L’IA accélérera ce processus plus rapidement et plus radicalement que toute technologie antérieure. Le plancher monte en temps réel — n’importe qui peut lancer un produit, concevoir une interface ou écrire du code prêt pour la production. Mais le plafond monte aussi, et encore plus vite. La question essentielle devient alors : qu’est-ce qui détermine réellement votre position finale ?
Lorsque l’exécution devient bon marché, le goût devient le signal
En 1981, Steve Jobs insista pour que la carte mère du premier Macintosh soit esthétiquement soignée — non pas à l’extérieur, mais à l’intérieur, là où le client ne la verrait jamais. Ses ingénieurs le prirent pour fou. Il ne l’était pas. Il comprenait quelque chose que beaucoup qualifiaient de perfectionnisme, mais qui était en réalité bien plus proche d’une preuve : la façon dont vous faites une chose est la façon dont vous faites toutes les choses. Celui qui soigne l’invisible n’est pas en train de simuler la qualité — il est tout simplement incapable, par nature, de livrer un produit médiocre.
Cela importe, car la confiance est difficile à établir, mais facile à falsifier à court terme. Nous appliquons constamment des heuristiques pour tenter de distinguer ceux qui excellent réellement de ceux qui jouent simplement l’excellence. Les diplômes aident, mais peuvent être manipulés ; les origines sociales aident, mais peuvent être héritées. Ce qui est vraiment difficile à falsifier, c’est le goût (taste) — une adhésion persistante et observable à un standard exigeant, même lorsqu’il n’est pas exigé par personne. Jobs n’était pas obligé de rendre si belle la carte mère. En le faisant, il vous disait, sans un mot, comment il agirait là où vous ne pourriez pas le voir.
Pendant la majeure partie de la dernière décennie, ce signal a été en partie masqué. À l’apogée du SaaS (environ 2012–2022), l’exécution était devenue tellement standardisée que la distribution (distribution) constituait la ressource véritablement rare. Si vous saviez acquérir efficacement des clients, construire une machine commerciale performante et atteindre la « règle des 40 » (Rule of 40), le produit lui-même comptait peu. Un produit médiocre pouvait gagner tant que la stratégie d’aller sur le marché (go-to-market) était suffisamment forte. Le signal du goût était noyé dans le bruit des indicateurs de croissance.
L’IA a totalement transformé le rapport signal/bruit. Lorsque n’importe qui peut générer en une seule après-midi un produit fonctionnel, une interface élégante et une base de code opérationnelle, la simple « utilité » d’un produit cesse d’être un facteur différenciant. La question devient : ce produit est-il réellement excellent ? Cette personne distingue-t-elle clairement la différence entre « bon » et « incroyablement excellent » (insanely great) ? Même personne ne la force à le faire, se soucie-t-elle assez de combler ce dernier écart ?
Cela vaut particulièrement pour les logiciels critiques (business-critical software) — ceux qui traitent la paie, la conformité réglementaire, les données des employés ou les risques juridiques. Ce ne sont pas des produits qu’on peut tester puis abandonner au trimestre suivant. Les coûts de basculement sont réels, les modes de défaillance graves, et les personnes chargées du déploiement doivent assumer les conséquences. Cela signifie qu’avant toute signature, elles mettront en œuvre toutes leurs heuristiques de confiance. Un produit esthétique est l’un des signaux les plus forts qu’on puisse envoyer : il dit « ceux qui l’ont construit y ont mis du cœur ». Ils se soucient de ce que vous voyez — donc ils se soucient très probablement aussi de ce que vous ne voyez pas.
Dans un monde où l’exécution est bon marché, le goût devient une preuve de travail (proof of work).
Qu’est-ce que la nouvelle phase récompense ?
Cette logique a toujours existé, mais elle est devenue presque invisible dans le contexte du marché des dix dernières années. Il fut un temps où la compétence la plus importante du secteur logiciel n’avait même rien à voir avec le logiciel lui-même.
Entre 2012 et 2022, l’architecture fondamentale du SaaS était déjà figée. L’infrastructure cloud était bon marché et standardisée, les outils de développement avaient atteint leur maturité. Construire un produit fonctionnel était certes difficile, mais c’était une difficulté « résolue » — on pouvait la surmonter en recrutant, en suivant des modèles éprouvés, et en disposant simplement de ressources suffisantes pour atteindre le seuil minimal. Ce qui était véritablement rare, et ce qui distinguait les gagnants des médiocres, c’était la capacité de distribution. Saviez-vous acquérir des clients efficacement ? Pouviez-vous mettre en place des actions commerciales reproductibles ? Connaissiez-vous suffisamment bien les modèles d’économie unitaire (unit economics) pour alimenter la flamme de la croissance au moment opportun ?
Les fondateurs qui s’épanouissaient dans cet environnement venaient majoritairement des ventes, du conseil ou de la finance. Ils maîtrisaient parfaitement des indicateurs qui semblaient, il y a dix ans, relever de la science-fiction : le taux de rétention nette des revenus (NDR), la valeur moyenne des contrats (ACV), l’indice magique (magic number), la règle des 40. Ils vivaient dans les tableurs et les revues de pipelines commerciaux ; dans ce contexte, ils avaient raison. L’apogée du SaaS a engendré ses propres fondateurs emblématiques — une adaptation rationnelle à son époque.
Moi, je m’y sentais étouffé.
J’ai grandi dans une petite ville d’un État indien de 250 millions d’habitants. Chaque année, seuls environ trois étudiants en Inde entière sont admis au Massachusetts Institute of Technology (MIT). Sans exception, ils viennent tous des écoles préparatoires coûteuses de Delhi, de Mumbai ou de Bangalore — des institutions spécifiquement conçues pour atteindre cet objectif. J’ai été le premier étudiant de mon État à entrer au MIT. Je mentionne cela non pas pour me vanter, mais parce que cela illustre précisément l’argument central de cet article : lorsque les barrières à l’entrée sont restrictives, l’origine (pedigree) prédit les résultats ; lorsqu’elles sont levées, ce sont les personnes profondes (deep people) qui finissent toujours par l’emporter. Dans une pièce remplie de personnes issues d’élites établies, j’étais le pari de la profondeur. C’était la seule manière de miser que je connaissais.
J’ai étudié la physique, les mathématiques et l’informatique — des domaines où les idées les plus profondes ne proviennent pas de l’optimisation des processus, mais de la perception d’une vérité que les autres ont manquée. Ma thèse de master portait sur l’atténuation des ralentissements (straggler mitigation) dans l’entraînement distribué des modèles d’apprentissage automatique : comment optimiser cette contrainte, sans compromettre l’intégrité globale du système, lorsqu’une partie des calculs traîne derrière dans un environnement à grande échelle.
Lorsque, à vingt ans, j’ai regardé le monde de l’entrepreneuriat, j’y ai vu un paysage où ces profondes intuitions semblaient complètement superflues. Le marché valorisait l’« aller sur le marché » (go-to-market), pas le produit lui-même. Construire quelque chose de techniquement excellent semblait presque naïf — considéré comme une distraction par rapport au « vrai jeu », c’est-à-dire l’acquisition, la rétention et la vitesse de vente.
Puis, à la fin 2022, l’environnement a changé.
ChatGPT a montré — de façon plus intuitive et plus spectaculaire que des années de publications scientifiques — que la courbe s’était incurvée. Une nouvelle courbe en S venait de commencer. Les transitions de phase ne récompensent pas ceux qui s’adaptent le mieux à la phase précédente, mais ceux qui perçoivent, avant même que les autres n’aient identifié le prix, les possibilités infinies de la nouvelle phase.
J’ai donc quitté mon emploi pour fonder Warp.
Ce pari était extrêmement précis. Aux États-Unis, il existe plus de 800 autorités fiscales — fédérales, étatiques et locales — chacune avec ses propres exigences de déclaration, ses dates limites et sa logique de conformité. Aucune API, aucun accès programmé. Depuis des décennies, chaque fournisseur de services de paie (payroll provider) a traité ce problème de la même façon : en mobilisant des équipes humaines. Des milliers d’experts en conformité naviguent manuellement dans des systèmes jamais conçus pour fonctionner à grande échelle. Les géants traditionnels — ADP, Paylocity, Paychex — ont bâti toute leur stratégie commerciale autour de cette complexité : ils ne cherchent pas à la résoudre, mais à l’absorber dans leurs effectifs, puis à la répercuter sur leurs clients.
En 2022, je voyais bien que les agents intelligents (agents) basés sur l’IA restaient fragiles. Mais je voyais aussi la courbe d’amélioration. Une personne ayant une expertise approfondie des systèmes distribués à grande échelle, et observant de près l’évolution des modèles, pouvait placer un pari précis : une technologie encore fragile aujourd’hui deviendrait, dans quelques années, extrêmement puissante. Nous avons donc parié : construire, depuis les premiers principes, une plateforme native IA, en attaquant le flux de travail le plus difficile de cette catégorie — celui que les géants traditionnels, en raison de leurs contraintes architecturales, ne pourront jamais automatiser.
Aujourd’hui, ce pari porte ses fruits. Mais plus important encore est la capacité à reconnaître les schémas. Les fondateurs technologiques de l’ère IA ne possèdent pas seulement un avantage technique ; ils disposent aussi d’un avantage cognitif. Ils voient des angles d’attaque différents, placent des paris différents. Ils peuvent examiner un système que tout le monde considère comme « durablement complexe » et se demander : « Qu’est-ce qui est nécessaire pour automatiser réellement ce système ? » Puis, point crucial, ils sont capables de construire eux-mêmes la réponse.
Les champions de l’ère SaaS triomphante étaient des optimiseurs rationnels sous contraintes. L’IA est en train de supprimer ces contraintes — et d’en installer de nouvelles. Dans ce nouvel environnement, la ressource rare n’est plus la distribution, mais la capacité à percevoir les possibilités — ainsi que la volonté de les matérialiser selon des standards exigeants, guidée par le goût et la conviction. Mais il existe un troisième facteur, décisif, que la plupart des fondateurs de l’ère IA ignorent tragiquement.
Un jeu long, à grande vitesse
Une idée reçue circule actuellement dans la communauté startup : vous disposez de deux ans pour échapper définitivement au bas du classement. Construisez vite, levez des fonds vite, et sortez (exit) ou coulez.
Je comprends d’où vient cet état d’esprit. La vitesse d’évolution de l’IA crée une sorte de crise existentielle, et la fenêtre d’opportunité semble extrêmement étroite. Les jeunes qui voient sur Twitter des histoires de réussite fulgurante concluent naturellement que l’essence du jeu réside dans la vitesse — les gagnants sont ceux qui courent le plus vite sur la distance la plus courte.
C’est exact — mais sur la mauvaise dimension.
La vitesse d’exécution est effectivement cruciale. J’y crois profondément — cela figure même dans le nom de mon entreprise (Warp). Mais la vitesse d’exécution ne signifie pas la myopie stratégique. Les fondateurs capables de créer les entreprises les plus valorisées de l’ère IA ne sont pas ceux qui font une course de deux ans pour réaliser une sortie rapide. Ce sont ceux qui courent pendant dix ans — et profitent des rendements composés.
La myopie est une erreur, car les éléments les plus précieux du logiciel — les données privées, les relations clients profondes, les coûts réels de basculement, l’expertise réglementaire — nécessitent des années pour se constituer, et ne peuvent être reproduits rapidement, quelle que soit la quantité de capitaux ou de capacités IA dont disposent les concurrents. Lorsque Warp gère la paie pour des entreprises opérant dans plusieurs États, nous accumulons des données de conformité couvrant des milliers de juridictions. Chaque avis fiscal traité, chaque cas limite résolu, chaque inscription auprès d’un gouvernement d’État achevée, entraîne progressivement un système de plus en plus difficile à copier. Ce n’est pas une simple fonctionnalité — c’est une véritable moat, qui existe précisément parce que nous avons travaillé avec une qualité exceptionnelle, pendant suffisamment longtemps, pour générer une densité de qualité.
Ce rendement composé est invisible la première année. Il apparaît timidement la deuxième. À la cinquième année, il devient le jeu lui-même.
Frank Slootman, ancien PDG de Snowflake, a fondé et développé plus d’entreprises logicielles que quiconque aujourd’hui. Il résume cela en une phrase : « Apprenez à vous habituer à l’inconfort. » Pas pour un sprint, mais comme état permanent. Le « brouillard de la guerre » propre aux débuts d’une startup — ce sentiment de désorientation, cette information incomplète, cette obligation de prendre des décisions malgré tout — ne disparaît pas au bout de deux ans. Il évolue simplement : de nouvelles incertitudes remplacent les anciennes. Les fondateurs qui durent ne sont pas ceux qui trouvent la certitude, mais ceux qui apprennent à se déplacer avec clarté au sein de ce brouillard.
Construire une entreprise est extrêmement brutal — une brutalité qu’il est difficile de transmettre à qui n’y a jamais été confronté. Vous vivez dans une peur constante, ponctuée occasionnellement de terreurs plus intenses. Vous prenez des milliers de décisions avec une information incomplète, sachant qu’une série d’erreurs pourrait signer la fin. Les histoires de « succès du jour au lendemain » que vous voyez sur Twitter ne sont pas seulement des valeurs aberrantes dans une distribution en loi de puissance — elles sont des aberrations extrêmes au sein même de ces aberrations. Optimiser votre stratégie sur la base de ces cas revient à vous entraîner pour un marathon en étudiant les performances de ceux qui, par erreur, ont couru 5 kilomètres dans la mauvaise direction.
Alors pourquoi faire cela ? Pas par confort, ni par probabilité de victoire. Mais parce que, pour certaines personnes, ne pas le faire équivaut à ne pas vivre pleinement. Parce que la seule chose pire que la peur de « construire quelque chose à partir de rien » est l’étouffement silencieux du « jamais essayé ».
Et — si vous avez vu juste, si vous avez identifié une vérité encore non valorisée par les autres, si vous avez exécuté avec goût et conviction sur une période suffisamment longue — le résultat ne sera pas uniquement financier. Vous aurez construit quelque chose qui change réellement la façon dont les gens travaillent. Vous aurez créé un produit que les utilisateurs aiment utiliser. Vous aurez embauché et permis à des personnes de s’épanouir pleinement dans l’entreprise que vous avez bâtie de vos mains.
C’est un projet décennal. L’IA ne changera pas cela. Elle ne l’a jamais changé.
L’IA change seulement le plafond (ceiling) que ce projet décennal peut atteindre — pour ceux qui persévèrent jusqu’au bout pour voir ce qu’il donne.
Le plafond ignoré
Alors, à quoi ressemblera finalement le logiciel, au-delà de tout cela ?
Les optimistes affirment que l’IA crée l’abondance — plus de produits, plus de créateurs, plus de valeur distribuée à plus de personnes. Ils ont raison. Les pessimistes affirment que l’IA détruit les moats logicielles — tout peut être dupliqué en une après-midi, la défensibilité est morte. Ils ont aussi partiellement raison. Mais les deux camps fixent leur regard sur le plancher (the floor), personne ne regarde le plafond (the ceiling).
Des milliers de solutions ponctuelles (point solutions) vont apparaître — des outils minuscules, fonctionnels, générés par l’IA, capables de résoudre certains problèmes très ciblés. Beaucoup d’entre eux ne seront même pas construits par des entreprises, mais par des individus ou des équipes internes cherchant à résoudre leurs propres problèmes. Pour certaines catégories de logiciels à faible seuil d’entrée et facilement remplaçables, le marché deviendra véritablement démocratique. Le plancher sera haut, la concurrence féroce, les marges bénéficiaires quasi inexistantes.
Mais pour les logiciels critiques (business-critical software) — ceux qui gèrent les flux financiers, la conformité réglementaire, les données des employés ou les risques juridiques — la situation est radicalement différente. Ce sont des flux de travail à tolérance quasi nulle. Lorsqu’un système de paie tombe en panne, les employés ne touchent pas leur salaire ; lorsqu’une déclaration fiscale contient une erreur, l’IRS se présente à votre porte ; lorsqu’une cotisation à une assurance santé est interrompue durant la période d’ouverture, des personnes réelles perdent leur couverture. Celui qui choisit le logiciel doit en assumer les conséquences. Cette responsabilité ne peut pas être externalisée à un agent IA « vibecodé » en une seule après-midi.
Pour ces flux de travail, les entreprises continueront de faire confiance à des fournisseurs. Parmi ces fournisseurs, la dynamique du « gagnant prend tout » sera encore plus extrême que dans les générations précédentes de logiciels. Ce n’est pas seulement dû à des effets réseau renforcés (bien qu’ils existent bel et bien), mais surtout parce qu’une plateforme native IA, accumulant des données privées à grande échelle — sur des millions de transactions et des milliers de cas limites de conformité — bénéficie d’un avantage composé qui rend presque impossible pour les nouveaux entrants de rattraper leur retard « depuis zéro ». La moat n’est plus un ensemble de fonctionnalités, mais la qualité résultant d’un maintien rigoureux de standards élevés, sur le long terme, dans un domaine où l’erreur est sévèrement sanctionnée.
Cela signifie que le marché logiciel connaîtra un degré de consolidation supérieur à celui de l’ère SaaS. Je prévois qu’au bout de dix ans, les domaines des ressources humaines et de la paie ne compteront pas une vingtaine d’entreprises se partageant chacune une part à un chiffre. Je prévois plutôt deux ou trois plateformes dominantes, captant la majeure partie de la valeur, tandis qu’une longue liste de solutions ponctuelles se partagera à peine les miettes. Le même modèle se reproduira dans chaque catégorie logicielle où complexité réglementaire, accumulation de données et coûts de basculement agissent conjointement.
Les entreprises situées au sommet de cette distribution auront un air très familier : fondées par des talents techniques dotés d’un véritable sens du produit ; construites dès le premier jour sur une architecture native IA ; opérant dans des marchés où les acteurs établis ne peuvent répondre structurellement sans démanteler leur activité existante. Elles ont placé très tôt un pari unique fondé sur une intuition — avoir repéré une vérité créée par l’IA, mais encore non valorisée — puis elles ont tenu suffisamment longtemps pour que le rendement composé devienne évident.
J’ai décrit ce type de fondateur de façon abstraite. Mais je sais très bien qui il est, car je m’efforce moi-même de le devenir.
J’ai fondé Warp en 2022 parce que je crois que l’ensemble de la pile logicielle de gestion des employés — paie, conformité fiscale, avantages sociaux, intégration, gestion des équipements, processus RH — repose encore sur du travail manuel et des architectures obsolètes, et que l’IA peut les remplacer entièrement. Pas les améliorer — les remplacer. Les géants historiques ont bâti des entreprises d’un milliard de dollars en absorbant la complexité dans leurs effectifs ; nous bâtirons la nôtre en éliminant radicalement cette complexité à la source.
Trois années ont confirmé ce pari. Depuis son lancement, nous avons traité plus de 500 millions de dollars de transactions, nous connaissons une croissance rapide, et nous servons des entreprises qui construisent les technologies les plus importantes au monde. Chaque mois, les données de conformité que nous accumulons, les cas limites que nous traitons, les intégrations que nous développons, rendent notre plateforme plus difficile à copier et plus précieuse pour nos clients. La moat est encore jeune, mais elle commence à prendre forme — et s’accélère.
Je vous raconte tout cela non pas parce que le succès de Warp est garanti — dans un monde régi par la loi de puissance, rien n’est jamais garanti — mais parce que la logique qui nous guide est précisément celle que j’ai décrite dans cet article tout entier : voir la vérité. Creuser plus profondément que quiconque. Instaurer un standard élevé qui subsiste sans pression extérieure. Tenir suffisamment longtemps pour vérifier si vous aviez raison.
Les entreprises exceptionnelles de l’ère IA seront fondées par ceux qui ont compris ceci : l’accès n’a jamais été une ressource rare — l’intuition (insight) l’est ; l’exécution n’a jamais été une moat — le goût (taste) l’est ; la vitesse n’a jamais été un avantage — la profondeur (depth) l’est.
La loi de puissance ne tient pas compte de vos intentions. Mais elle récompense celles qui sont justes.
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