Les fonds de capital-risque ont investi 200 milliards de yuans parier sur une révolution IA capable de tout transformer — mais sont-ils prêts à être eux-mêmes bouleversés par l’IA ?
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Les fonds de capital-risque ont investi 200 milliards de yuans parier sur une révolution IA capable de tout transformer — mais sont-ils prêts à être eux-mêmes bouleversés par l’IA ?
Lorsque l’IA fait chuter drastiquement les coûts de création d’entreprises, les fondateurs pourraient tout simplement ne plus avoir besoin des fonds des sociétés de capital-risque (VC).
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : WIRED
Traduction et adaptation : TechFlow
Introduction de TechFlow : Les investisseurs en capital-risque sont les plus fervents adeptes de l’IA. L’an dernier, ils ont collectivement injecté plus de 200 milliards de dollars dans ce secteur. Pourtant, une question gênante se pose désormais : l’IA ne risque-t-elle pas de bouleverser le monde même des VC ? Une plateforme baptisée ADIN utilise déjà des agents IA pour remplacer les analystes humains dans la réalisation des due diligence d’investissement, accomplissant en une heure une tâche qui prenait auparavant plusieurs jours, voire plusieurs semaines. Mais une menace encore plus redoutable guette : lorsque l’IA réduit drastiquement les coûts de création d’une startup, les fondateurs pourraient tout simplement ne plus avoir besoin des fonds des VC. Cet article, basé sur des entretiens avec plusieurs investisseurs en capital-risque renommés, met en lumière les divergences profondes et les angoisses réelles qui traversent le secteur.
Texte intégral :
L’automne dernier, alors que les investisseurs en capital-risque affluaient vers le secteur de l’intelligence artificielle à un rythme sans précédent, un groupe d’investisseurs s’était réuni pour évaluer un nouveau projet. Cette société, nommée Infinity Artificial Intelligence Institute, développait un logiciel permettant d’optimiser automatiquement les modèles d’IA afin de les rendre plus rapides et moins coûteux. L’équipe fondatrice semblait prometteuse, et le marché connaissait une croissance rapide. La moitié des investisseurs adoptait une posture prudente, tandis que l’autre moitié sentait déjà « l’odeur du gain ». L’un d’eux qualifiait même cette opportunité d’« affaire exceptionnelle ».
Cette entreprise était bien réelle, tout comme les 100 000 dollars de financement amorce qu’elle avait levés auprès de ces VC. En revanche, ces derniers étaient tous des agents IA, appartenant à une nouvelle plateforme appelée ADIN (Autonomous Deal Investing Network — Réseau d’investissement transactionnel autonome).
Lancée en 2025, ADIN remplace les analystes humains dans les processus d’investissement en capital-risque. Il suffit de soumettre une présentation commerciale (pitch deck) d’une startup pour obtenir en retour une analyse détaillée du modèle économique et de l’équipe fondatrice, une liste de questions à poser lors de la due diligence ainsi que les risques réglementaires et conformes identifiés, une estimation du TAM (Total Addressable Market) et une recommandation de valorisation. ADIN dispose d’une douzaine d’agents-investisseurs distincts, chacun doté d’une personnalité et d’une stratégie d’investissement propres : Tech Oracle évalue les technologies sous-jacentes, Unit Master analyse les fondamentaux financiers, Monopoly Maker recherche, à la manière de Peter Thiel, des opportunités de domination sur un marché. Lorsque la majorité des agents donnent un avis favorable sur un projet, ils recommandent au fonds ADIN le montant à allouer à cet investissement. L’ensemble du processus prend environ une heure, contre plusieurs jours, voire plusieurs semaines, pour les analystes des fonds traditionnels.
« Le jeu du capital-risque n’a pas un taux de réussite élevé », observe Aaron Wright, cofondateur de Tribute Labs, la société mère d’ADIN. La méthode actuelle — une approche intuitive, quasi aléatoire, visant à deviner qui deviendra le prochain grand unicorn — ne produit un « coup de circuit » (c’est-à-dire un retour supérieur à dix fois l’investissement initial) que dans environ 1 % des cas. Trois quarts des transactions en capital-risque ne parviennent même pas à récupérer le capital investi.
Pour Wright, les modèles d’IA peuvent considérablement augmenter ce taux de réussite. Selon lui, le capital-risque entre dans sa propre ère « Moneyball », où les méthodes quantitatives surpasseront progressivement l’intuition humaine, permettant à chacun d’obtenir davantage de « coups de circuit ». « Ces systèmes seront de plus en plus capables d’éliminer les mauvais projets, de concentrer les ressources sur ceux ayant le plus de chances de succès, tout en réduisant les coûts opérationnels de ces fonds », explique Wright. Il est convaincu que, dans quelques années, les agents IA pourraient devenir les meilleurs investisseurs en capital-risque au monde.
Et ensuite ? « Sand Hill Road pourrait très bien disparaître. »
Aucun groupe ne croit plus fermement en l’IA que les investisseurs en capital-risque. L’an dernier, ils y ont collectivement injecté plus de 200 milliards de dollars. Les progrès des modèles d’IA ont transformé la façon dont les investisseurs perçoivent presque toutes les entreprises et tous les secteurs. Vinod Khosla, fondateur de Khosla Ventures, a récemment prédit que, d’ici 2030, l’IA remplacerait 80 % des responsabilités professionnelles. Pourtant, de nombreux investisseurs en capital-risque semblent sous-estimer l’ampleur de l’impact de l’IA sur leur propre activité.
Marc Andreessen — investisseur vedette et cofondateur d’Andreessen Horowitz — a déclaré, dans son podcast The Ben & Marc Show, que, une fois que l’IA aura pris en charge toutes les autres activités, le capital-risque pourrait bien être « l’un des derniers domaines réservés à l’humain ». Selon lui, ce métier ne consiste pas uniquement à signer des chèques : il s’agit aussi de choisir, au bon moment, la bonne idée et la bonne personne, puis de les accompagner vers le succès.
« Ce n’est pas une science, c’est un art », poursuit Andreessen. « Si c’était une science, on finirait par y parvenir huit fois sur dix. Mais le monde réel ne fonctionne pas ainsi. On fait ici commerce de l’aléatoire. Il y a quelque chose d’indicible, une question de goût. »
De nombreux VC interrogés pour cet article partagent ce point de vue. Keval Desai, associé gérant du fonds Shakti, compare l’investissement précoce à « repérer Michael Jordan dans une classe de maternelle ». À un stade si précoce, la startup n’a ni produit ni revenu, seulement un potentiel. « Vous pouvez disposer de toute la puissance de calcul et de tous les algorithmes imaginables, mais sans données, aucune analyse n’est possible », affirme Desai (bien qu’il reconnaisse, toutefois, recourir occasionnellement à Gemini pour « jouer le rôle d’un analyste VC » lorsqu’il aborde un marché qui lui est peu familier.)
Brian Nichols, cofondateur d’Angel Squad — un réseau d’investisseurs providentiels lié au fonds early-stage Hustle Fund — m’a confié qu’il ne ferait jamais confiance à une IA pour effectuer la phase de « tri » des investissements. En fin de compte, le capital-risque reste une affaire de relations : ce qui compte, c’est qui vous connaissez, et qui vous êtes prêt à parrainer personnellement. Il estime néanmoins que l’IA pourrait bien remplacer certaines autres parties de ce travail. Lors de notre entretien, il revenait juste d’une session de team building organisée par Hustle Fund, où un associé avait utilisé Claude Code pour développer un outil automatisant le tri des e-mails envoyés par les fondateurs. « Nous passons plusieurs heures chaque jour à répondre aux pitchs des fondateurs », dit-il. « Ce temps pourrait être mieux utilisé ailleurs. » Aydin Senkut, fondateur et associé gérant du fonds Felicis, m’a indiqué qu’à son avis, la plupart des VC expérimentent aujourd’hui, à un degré ou un autre, l’IA afin de rester compétitifs. Son fonds teste actuellement l’utilisation de chatbots pour rédiger des mémos d’investissement, améliorer la génération de deals et aider les associés à « noter » les fondateurs.
Des projets comme ADIN cherchent à automatiser un maximum de tâches fondamentales. La due diligence — l’investigation menée par les investisseurs afin d’évaluer la faisabilité, les risques et le potentiel de croissance d’un projet — constitue l’une des étapes les plus chronophages du processus de capital-risque, notamment lorsqu’il s’agit d’entreprises issues de marchés émergents. ADIN réduit cette étape à quelques minutes, identifiant rapidement les problèmes réglementaires ou de conformité susceptibles de faire capoter une transaction. Lors de l’évaluation d’une société spécialisée dans les technologies minières, ADIN a mis en évidence une série de règles relatives aux contrôles à l’exportation et aux transferts transfrontaliers de données. « Ce ne sont pas les questions que la plupart des investisseurs penseraient spontanément poser », note Priyanka Desai, associée chez ADIN. Elle ajoute que l’IA « ne se fatigue pas, n’est pas sujette aux biais liés à l’habitude, et est capable de faire émerger les risques « longue traîne » facilement négligés ».
Pour l’instant, certaines tâches demeurent réservées aux humains. Tout d’abord, les opportunités d’investissement traitées par ADIN proviennent d’un réseau de « scouts » en capital-risque. Bien qu’ADIN, comme un fonds VC traditionnel, soit alimenté par des limited partners (LP), il offre à ses scouts une incitation économique inhabituelle : ils perçoivent 50 % de la carried interest (part bénéficiaire), généralement réservée aux general partners (GP). « En somme, on accorde à une personne des droits économiques de niveau GP, simplement pour qu’elle soumette des deals et mobilise son réseau », explique Desai.
Les humains doivent également assumer la « dernière étape », notamment rencontrer les fondateurs et prendre la décision finale d’investir ou non. « Nous savons que ces systèmes ne sont pas parfaits, donc une vérification manuelle est indispensable », précise Wright. Parfois, les agents IA font preuve d’un enthousiasme excessif dans leurs recommandations : Wright m’a montré un exemple où tous les agents avaient donné un avis très favorable sur un projet, mais où ADIN avait finalement décidé de ne pas investir après avoir rencontré les fondateurs et identifié des problèmes liés à la concurrence existante.
D’un autre côté, Wright m’a également indiqué qu’il avait utilisé ADIN pour évaluer des sociétés ayant déjà levé plus de 20 millions de dollars. Certains de ces projets ont été unanimement jugés défavorablement par les agents d’ADIN. « Notre défi consiste à déterminer si ces jugements sont justes ou erronés », dit-il. Dans certains cas, les investisseurs humains risquent de tomber dans un piège classique : vanter un projet ou un fondateur uniquement sur la base d’une impression subjective.
Le fait que les systèmes IA puissent surpasser les investisseurs humains est une question. Mais il existe une autre menace existentielle : la même technologie IA qui rend le travail des VC plus rapide et plus efficace rend aussi la création de sociétés logicielles plus facile et moins coûteuse. Au cours de la dernière décennie, la majeure partie des fonds du secteur du capital-risque provenait des entreprises SaaS. Or, un projet qui nécessitait autrefois un tour de financement amorce de 2 millions de dollars pour embaucher une équipe d’ingénieurs professionnels peut aujourd’hui atteindre une vitesse de développement équivalente avec quelques « vibe coders » et un budget inférieur à six chiffres. La logique des gros chèques ne tient plus.
Jusqu’à récemment, seule une infime proportion d’unicorns s’était construite sans aide extérieure. Selon les données de SaaStr, qui suit les entreprises SaaS, un unicorn logiciel lève en moyenne 370 millions de dollars. Aujourd’hui, des sociétés telles que Midjourney — générateur d’images IA — atteignent le statut d’unicorn avec une équipe centrale comptant à peine quelques dizaines de personnes. (Selon les données récentes de Pitchbook, Midjourney emploie environ 100 personnes. Des documents judiciaires relatifs à un litige sur les droits d’auteur indiquent que son chiffre d’affaires annuel dépasse 300 millions de dollars. Midjourney n’a pas répondu à la demande de commentaire de WIRED.)
Ce scénario — certains fondateurs n’ayant plus besoin de financement en capital-risque — est probablement celui qui suscite le plus de crainte chez les investisseurs. « Voilà la véritable menace existentielle », affirme Nichols, d’Angel Squad. « L’argent est là, mais les fondateurs n’en ont plus besoin. » Peut-être que l’IA ne remplacera pas directement les investisseurs, mais elle pourrait bien rendre leurs investissements superflus.
À l’exception des entreprises robotiques, biotechnologiques ou d’autres secteurs exigeant du matériel physique, le nombre de startups nécessitant ce type de financement massif — sur lequel repose l’industrie du capital-risque — pourrait rapidement diminuer. Cela pourrait ramener le secteur à ses origines : un domaine restreint et hautement spécialisé, chargé de combler le fossé entre les percées scientifiques et leurs applications commerciales. (Les géants qui construisent des modèles fondamentaux restent évidemment présents ; ils continueront très probablement à lever des fonds auprès de VC pour financer leurs coûts astronomiques en matière de puissance de calcul, de centres de données et de rémunérations salariales.)
Si créer une entreprise devient suffisamment peu coûteux, nous pourrions assister à un rétrécissement rapide de ce secteur. Cela pourrait conduire à un chômage des investisseurs selon une autre modalité : non pas parce qu’ils seraient remplacés, mais parce que leur modèle économique serait lui-même rendu obsolète. « Si ces fonds restent inactifs, se battant pour décrocher un nombre extrêmement limité de transactions véritablement nécessitant un financement, cela crée un autre problème », souligne Nichols. « Voilà ce qui empêche les investisseurs de dormir la nuit. »
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