Steve Blank, le « père fondateur » des startups de la Silicon Valley : À l’ère de l’IA, toutes les entreprises en activité depuis plus de deux ans devraient envisager de repartir de zéro.
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Steve Blank, le « père fondateur » des startups de la Silicon Valley : À l’ère de l’IA, toutes les entreprises en activité depuis plus de deux ans devraient envisager de repartir de zéro.
Vous devez d’abord observer ce qui se passe autour de vous, sinon votre entreprise mourra.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : Steve Blank
Traduction : TechFlow
Introduction de TechFlow : L’auteur de cet article, Steve Blank, est une figure emblématique de la scène des startups de la Silicon Valley, souvent désigné comme le « père du Lean Startup ». Il est l’auteur de The Four Steps to the Epiphany (« Les quatre étapes de l’illumination ») et l’inventeur de la méthodologie « Customer Development ».
Le livre d’Eric Ries, The Lean Startup, s’appuie directement sur ses théories. Steve Blank a enseigné l’entrepreneuriat à Stanford, à l’université de Californie à Berkeley et à l’université Columbia. Le programme I-Corps de la National Science Foundation américaine repose également sur sa méthodologie.
Récemment, Steve Blank a pris un café avec un fondateur dans lequel il avait investi. Il y a découvert que ce dernier travaillait depuis six ans sans réaliser à quel point le monde extérieur avait changé.
Cette conversation l’a conduit à rédiger cet article, dont la thèse centrale est claire et directe :
Si votre entreprise a plus de deux ans, son plan d’affaires est très probablement obsolète. L’IA redéfinit actuellement la vitesse de développement, la taille des équipes, les modèles de tarification et les barrières à l’entrée concurrentielle. Les fondateurs qui continuent de suivre un scénario conçu en 2024 (ou avant) risquent fortement de ne pas réussir leur prochaine levée de fonds.
Pour les entrepreneurs en activité ou pour tous ceux qui s’intéressent au secteur technologique et aux investissements en capital-risque, cette observation directe venue d’outre-Atlantique mérite pleinement d’être lue.
Voici la traduction intégrale de l’article.
Si votre entreprise a plus de deux ans, bon nombre des hypothèses initiales qui la sous-tendaient sont probablement caduques.
Vous devez interrompre immédiatement toute activité — qu’il s’agisse de coder, de concevoir un produit, de recruter ou de lever des fonds — et observer attentivement ce qui se passe autour de vous. Sinon, votre entreprise disparaîtra.
L’anxiété née d’un simple café
Je viens de prendre un café avec Chris. Chris est un fondateur dans lequel j’ai investi il y a six ans. Depuis lors, il s’est entièrement concentré sur trois objectifs :
1) résoudre un problème complexe lié à des systèmes autonomes,
2) dans un marché déjà existant,
3) via un modèle économique original.
Chris s’apprête aujourd’hui à lancer sa première grande levée de fonds. En examinant sa présentation destinée aux investisseurs, j’ai identifié un problème majeur : pendant ces années passées à travailler intensément, le monde extérieur a radicalement changé.
La barrière logicielle autonome qu’il a mise six ans à construire perd rapidement sa singularité. Les drones autonomes et les véhicules terrestres développés en Ukraine ont donné naissance à des dizaines, voire à des centaines de nouvelles entreprises, dotées d’équipes plus importantes et de ressources financières bien supérieures, travaillant sur des projets similaires.
Pendant que Chris cherchait à convaincre des clients dans un créneau de niche (un marché effectivement appelé à être bouleversé, mais encore contrôlé par des acteurs historiques), la demande en technologies autonomes a explosé dans un marché adjacent : la défense.
Au cours des cinq dernières années, les investissements des fonds de capital-risque dans les startups spécialisées dans la défense sont passés de zéro à 20 milliards de dollars par an. Son produit convient parfaitement aux besoins logistiques dans des environnements contestés ainsi qu’à l’évacuation sanitaire. Pourtant, Chris ignore totalement ces opportunités offertes par le marché de la défense.
L’équipe de Chris a certes réalisé une intégration système remarquable (une intégration approfondie avec une plateforme de vol existante, ce qui distingue sa solution de la plupart des concurrents), et elle génère toujours des revenus. Mais ce n’est plus du tout le type d’activité initialement envisagé.
Après cet échange avec Chris, j’ai pris conscience d’une réalité incontournable : la majorité des startups âgées de plus de deux ans ont vu leur plan d’affaires devenir obsolète, tout comme leur pile technologique et la composition de leurs équipes.
Si vous n’avez pas récemment levé les yeux pour observer l’environnement qui vous entoure, voici ce que vous avez manqué.
Qu’est-ce qui a changé ?
Les fonds de capital-risque se concentrent massivement sur l’IA. En 2025, les projets liés à l’IA absorbent les deux tiers de l’ensemble des capitaux investis par les VC. Cela signifie que si votre projet n’est pas centré sur l’IA, vous devez rivaliser pour accéder à un bassin de financement nettement plus restreint. Toute startup non axée sur l’IA doit désormais répondre à une question cruciale : pourquoi un concurrent natif de l’IA, mieux doté en capitaux, ne pourrait-il pas simplement s’emparer de votre marché ?
Pour les fondateurs de logiciels, l’IA a profondément transformé les anciennes équations coûts/vitesse/ressources humaines. Grâce à des outils tels que Claude Code ou OpenAI Codex, pratiquer le « Vibe Coding » permet de développer un MVP (produit minimum viable) en quelques jours, voire en quelques heures — plus besoin de plusieurs mois. Cela implique également que le simple fait de produire un MVP ne constitue plus une preuve suffisante des capacités de votre équipe.
Ces outils transforment aussi la composition des équipes de développement : le nombre d’ingénieurs diminue, leur profil évolue, et apparaissent de nouvelles spécialités telles que les « ingénieurs de processus métiers » et les « ingénieurs de technologies avancées ».
Des tâches qui nécessitaient autrefois une équipe complète peuvent désormais être accomplies par deux ou trois personnes — voire par une seule. Les données, autrefois source de différenciation et véritable « douve » stratégique, sont aujourd’hui largement banalisées par les modèles de base (ChatGPT, Gemini, Claude), qui rendent accessibles des sources publiques auparavant confidentielles.
Légende de l’image : Model T vs Ferrari
Le concept même de développement itératif (« agile ») doit être repensé.
L’ancien goulot d’étranglement était : « pouvons-nous nous permettre de concevoir et de déployer ce produit ? » Le nouveau goulot d’étranglement est désormais : « savons-nous exactement quoi tester ? Sommes-nous capables d’accéder suffisamment vite aux utilisateurs pour apprendre ? » Le développement itératif n’est plus un processus séquentiel. Les agents IA permettent d’exécuter simultanément plusieurs tâches, au même coût ou à moindre coût. Vous pouvez désormais tester plusieurs versions d’un même service en parallèle, voire explorer simultanément différentes orientations stratégiques. Vous pouvez tester cinq modèles de tarification, dix messages marketing ou vingt parcours UX — tous en même temps. Par ailleurs, l’« interface utilisateur » n’est plus nécessairement un écran ; l’objectif des tests peut désormais consister à identifier le « prompt » permettant à un agent IA de produire le résultat attendu.
Légende de l’image : transition de l’interface utilisateur vers l’agent IA
Le goulot d’étranglement n’est plus la capacité technique, mais s’est déplacé vers le haut : jugement, compréhension fine des résultats attendus par les clients, et capacité de distribution.
Les agents IA vont redéfinir toutes les catégories de logiciels
Les agents IA transformeront chaque catégorie de logiciel — y compris celle que vous développez.
Les applications logicielles actuelles fonctionnent ainsi : elles affichent des informations aux utilisateurs, puis attendent que ceux-ci interviennent via des tableaux de bord, des alertes, des outils de gestion de flux de travail ou des rapports. Or, les clients achètent des logiciels pour accomplir une tâche, pas pour visualiser davantage d’écrans. Accomplir réellement cette tâche est précisément ce que feront les agents IA (orchestrés, par exemple, via des outils comme OpenClaw).
Que signifie cela concrètement ?
Si votre produit indique actuellement à l’utilisateur « quelle action entreprendre ensuite », un agent IA finira par exécuter lui-même cette action. Si un concurrent automatise entièrement l’exécution d’une tâche, tandis que votre produit oblige encore l’utilisateur à cliquer sur une souris, vous perdez toute compétitivité.
Les applications de nouvelle génération ne se contenteront plus d’afficher des informations sur un écran : elles agiront comme de véritables employés — traitant des tickets, réservant des réunions, qualifiant des pistes commerciales, ou déclenchant automatiquement des réapprovisionnements. Lorsque les produits passeront de la formule « logiciel = interface » à « logiciel = résultat », les modèles de tarification évolueront eux aussi, passant d’un paiement par utilisateur à un paiement par résultat obtenu : par ticket résolu, par réunion réservée, par piste commerciale fermée.
(La recherche de la « Product/Market Fit » deviendra alors une recherche de « AI Agent/Customer Outcome Fit ». Le MVP (produit minimum viable) cédera la place au MPO (« Minimum Product Outcome », ou produit minimal livrant un résultat tangible). Ce sujet fera l’objet d’un prochain article.)
Même le matériel n’y échappe pas
Pour les fondateurs spécialisés dans le matériel, les changements sont tout aussi radicaux. Le matériel reste soumis aux lois de la physique, aux contraintes de capitaux, aux chaînes d’approvisionnement et aux cycles de fabrication : on ne peut pas contourner l’usinage des métaux, la fabrication de prototypes ou le tape-out des puces. Toutefois, l’IA permet d’éliminer plus rapidement les mauvaises idées. Aujourd’hui, il est possible de simuler un grand nombre de variantes de conception avant même la fabrication de prototypes physiques, de créer des jumeaux numériques et de tester plus tôt et à moindre coût diverses hypothèses. Le résultat ? Une accélération du rythme de l’apprentissage et de la découverte (parfois aussi une accélération vers l’échec), or, dans le monde des startups, échouer plus vite constitue un avantage, non un inconvénient.
Dès lors que l’IA est intégrée comme composant essentiel du système, le produit lui-même change de nature. Un appareil photo équipé d’un moteur IA devient un système de surveillance, un capteur de vibrations ou un système de prédiction des pannes machines. Un robot devient un ouvrier d’usine. La « douve » stratégique ne réside plus uniquement dans le matériel lui-même, mais dans la combinaison entre ce que le matériel est capable de percevoir et ce que l’IA peut faire, à partir de ces données, en termes de décision et d’action.
Le piège des coûts irrécupérables
Les entreprises créées avant 2025 ont généralement adopté une pile technologique optimisée pour un monde où le développement logiciel était coûteux et hautement personnalisé. Le développement itératif (« agile ») et DevSecOps nous ont permis d’adopter une approche plus « lean », mais ils fonctionnent selon un mode séquentiel, et les équipes sont dimensionnées en conséquence. Or, les entreprises ayant passé plusieurs années à construire une « douve » technologique reposant sur du code propriétaire et des fonctionnalités exclusives découvrent aujourd’hui que l’IA est en train de banaliser la majeure partie de leur pile technologique. Cela place les startups en phase de levée de fonds dans une situation inconfortable : leur modèle économique est probablement partiellement, voire totalement, obsolète.
Lorsque vous êtes entièrement absorbé par le développement de votre produit et la recherche de la « Product/Market Fit », ces changements peuvent facilement passer inaperçus.
Votre pile technologique, vos fonctionnalités, votre interface utilisateur, le nombre de vos employés — tous ces coûts irrécupérables deviennent des motifs de résistance au changement : « Comment pourrions-nous abandonner des années de travail ? Nos investisseurs nous ont soutenus sur cette trajectoire. Nos clients veulent encore une interface graphique. Notre équipe croit en cette feuille de route. Nos clients ne sont pas encore prêts. »
(Chris illustre parfaitement ce phénomène. Il a bel et bien construit quelque chose d’impressionnant, qui conserve probablement une réelle compétitivité — mais le modèle économique qui l’entoure doit impérativement évoluer.)
Certains coûts irrécupérables sont en réalité des actifs : une expertise approfondie dans un domaine spécifique, des relations client établies, des données propriétaires, des autorisations réglementaires obtenues avec difficulté, ou encore des intégrations physiques réalisées. Ces éléments méritent d’être préservés. L’intégration de Chris avec la plateforme de vol relève justement de cette catégorie.
En revanche, constituent de véritables passifs les coûts irrécupérables suivants : une grande équipe d’ingénieurs constituée pour répondre à des cycles de développement logiciel lents, un modèle de tarification basé sur le nombre d’utilisateurs, ou une feuille de route produit structurée autour des fonctionnalités plutôt que des résultats. On les appelle familièrement les « Dead Moose on the table » (« un élan mort sur la table ») — un problème évident que personne ne veut nommer explicitement.
Les fondateurs qui survivront seront ceux capables de regarder leur création en se demandant : « Si je lançais aujourd’hui une nouvelle entreprise, avec les outils et dans le contexte actuels, que ferais-je réellement ? »
Cette question est particulièrement inconfortable dès lors que vous avez déjà levé des fonds pour une direction précise. Mais cet inconfort est bien moindre comparé à la situation où un investisseur vous annonce qu’il ne participera pas à votre prochaine levée — et que vous êtes contraint de fermer boutique avec un plan d’affaires périmé.
Conclusion
- Vous ne pouvez pas appliquer un scénario conçu en 2024 (ou avant) à une course menée en 2026. Levées de fonds, technologies et modèles économiques ont tous changé. Le développement itératif évolue vers un développement parallèle.
- La recherche de la « Product/Market Fit » devient une recherche de la « AI Agent/Customer Outcome Fit ». Le MVP cède la place au MPO (Minimum Product Outcome).
- Une mentalité centrée sur les coûts irrécupérables vous mènera à la faillite.
- Des barrières à l’entrée défensives peuvent encore reposer sur : des données propriétaires, une compréhension approfondie des résultats attendus par les clients, des verrous réglementaires, ou l’intégration dans un « Programme officiel » (Program of Record).
- Si vous dormez paisiblement, c’est que vous ne mesurez pas encore pleinement l’ampleur des transformations en cours.
- Les fondateurs qui survivront sortiront de leurs bureaux, analyseront clairement la situation, opéreront une transformation radicale et corrigeront le cap.
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