L'année dernière, dans notre rapport "State of the OpenCloud Report" de Battery Ventures, nous avons prédit l'arrivée d'un "supercycle" de l'IA, un changement profond de plateforme technologique comparable aux révolutions de l'Internet et de l'informatique en nuage, qui pourrait détrôner les grands opérateurs technologiques historiques et débloquer des milliers de milliards de dollars de valeur marchande.

En cette fin d'année 2025, nous avons le recul nécessaire. Nous pouvons désormais affirmer avec certitude que le supercycle de l'IA est arrivé. Elle est si profonde que nous avons rebaptisé notre rapport annuel pour refléter cette nouvelle réalité.

Notre nouveau rapport sur l'état de l'IA ( Battery ), joint ci-dessous, montre que l'IA n'est plus une simple tendance. C'est la force dominante des marchés publics, un moteur massif d'investissements en capital et l'infrastructure de base et le fondement d'une nouvelle catégorie d'entreprises qui se développent à des taux sans précédent. Mais à l'horizon 2026, il est clair que nous n'en sommes qu'aux prémices de cette transformation. Les lois de mise à l'échelle de l'IA avant et après la formation se maintiennent ; les agents d'IA accomplissent des tâches et des flux de travail de niveau humain dans des secteurs tels que le développement de logiciels, les soins de santé et le secteur juridique ; et une vague massive d'informatique vient tout juste d'être mise en ligne, qui continuera à soutenir ces vents contraires.

Selon notre analyse, les entreprises qui bénéficient de l'IA sur les marchés publics, comme Nvidia, Google et Microsoft, représentent aujourd'hui, incroyablement, environ la moitié de la valeur du S&P 500. Depuis novembre 2022, date du lancement public de ChatGPT, ces entreprises innovantes ont ajouté environ 18 000 milliards de dollars à la capitalisation boursière, ce qui représente environ 75% de tous les gains du S&P au cours de cette période.

Trois ans après : L'IA est-elle une bulle ou quelque chose de plus ?

Alors que l'on parle constamment d'une "bulle de l'IA", les fondamentaux suggèrent que la situation actuelle est une réponse rationnelle à un déséquilibre entre l'offre et la demande que nous n'avons pas connu depuis les débuts de l'ère Internet, il y a plus de 25 ans. Bien que les valorisations de nombreuses entreprises natives de l'IA soient astronomiques et que tous les nouveaux venus sur le marché ne réussiront pas, nous pensons qu'une grande partie du battage médiatique est justifiée. Considérez :

• L'IA contribue à inverser le ralentissement macroéconomique de la croissance des fournisseurs de cloud computing qui s'est installé en 2023, et les trois principaux fournisseurs de cloud computing restent un indicateur avancé de l'adoption plus large de l'IA. Le chiffre d'affaires combiné d'AWS, GCP et Azure a atteint 285 milliards de dollars au troisième trimestre 25, soit une croissance de 29% d'une année sur l'autre. Ce chiffre est à comparer à la croissance de 27% au trimestre précédent et de 26% l'année précédente, ce qui met en évidence une nette ré-accélération alors que les charges de travail basées sur l'IA commencent à prendre de l'ampleur.
• La demande de technologies d'IA continue de dépasser la capacité d'infrastructure disponible, ce qui explique en partie la récente augmentation des dépenses d'investissement des grands fournisseurs de services d'informatique en nuage. D'après les résultats récents, les grands fournisseurs de cloud ont un carnet de commandes de 1 200 milliards de dollars, grâce à la demande d'applications et d'infrastructures d'IA. Cette demande d'intelligence dépasse la capacité physique de construire des centres de données, ce qui laisse supposer que ce cycle a encore de beaux jours devant lui.

Perspectives 2026 : Conception de l'IA & Modèles d'utilisation et révolution agentique

Nous avons dépassé la phase expérimentale pour entrer dans la phase d'industrialisation de l'adoption de l'IA. Des modèles architecturaux distincts pour les entreprises natives de l'IA sont en train de se former, et nous assistons au passage d'outils qui assistent les humains à des agents autonomes qui accomplissent le travail. Pour percer :

• Alors que l'année 2024 était dominée par la formation de modèles à forte intensité de capital, le centre de gravité se déplace vers l'inférence. Au fur et à mesure que les applications agentiques - qui planifient et exécutent de manière autonome des flux de travail complexes - sont mises en ligne, elles consomment beaucoup plus de puissance de calcul au moment de l'exécution. Nous pensons que cette évolution va continuer à générer des recettes à mesure qu'une myriade de nouvelles applications agentiques arriveront sur le marché. Nous voyons également les jardins clos des modèles fermés remis en question et nous pensons que les modèles ouverts (comme ceux de Reflection AI* et de DeepSeek) seront de plus en plus adoptés, alimentant ainsi un écosystème d'IA plus diversifié.
• L'une des tendances les plus importantes que nous observons est l'évolution de la structure des marges bénéficiaires des entreprises d'IA, qui se modifie lentement. Aujourd'hui, la création de valeur est concentrée sur le matériel (GPU) avec des marges brutes d'environ 75%, tandis que les applications d'IA voient souvent leurs marges comprimées en raison des coûts d'inférence. Toutefois, à mesure que le coût de l'intelligence diminue et que l'offre se rattrape, nous nous attendons à ce que cette tendance s'inverse. La valeur future reviendra à la couche applicative, en particulier aux entreprises qui peuvent tirer parti de la tarification basée sur les résultats pour capturer la valeur de la main-d'œuvre qu'elles remplacent.
• Il en résulte une explosion cambrienne d'applications d'IA que nous voyons déjà sur le marché, dont beaucoup sont rendues possibles par les modèles de base qui les alimentent. Cela donne lieu à une nouvelle pile. En ce qui concerne les outils de développement, les challengers natifs de l'IA tels que Cursor, Cognition et Lovable redéfinissent la manière dont les ingénieurs construisent et collaborent. Dans le domaine des données et de l'analyse, des fournisseurs comme Databricks*, ClickHouse* et Supabase deviennent l'épine dorsale des données pour les applications intelligentes. Dans le domaine de l'infrastructure en nuage, des entreprises telles que Baseten, Fireworks et Fal apparaissent pour servir les charges de travail d'IA avec de nouvelles abstractions. Au niveau du réseau et de la couche de silicium, des startups telles que Nexthop AI*, Groq et SambaNova repoussent les limites de la performance et menacent de perturber les opérateurs historiques.
• Dans tous ces cas, cette nouvelle pile débloque des applications d'IA qui font le travail, créant ainsi une opportunité de marché bien plus importante que le SaaS 1.0 ne l'a jamais fait.

Le nouveau manuel de jeu pour les fondateurs d'IA

Ces évolutions, et d'autres encore, sont également à l'origine des conseils de création d'entreprise que nous donnons aux fondateurs d'IA sur le marché aujourd'hui. Le modèle SaaS 1.0 est officiellement obsolète et tout le monde a besoin d'une histoire d'IA pour obtenir des financements et réussir sur le marché au sens large. Voici quelques-unes de nos principales recommandations à l'intention des fondateurs qui se lancent dans le monde de l'IA :

• Commencez par un coin bien ciblé, atterrissez rapidement et élargissez votre champ d'action. Un cas d'utilisation ciblé vous permet d'entrer sur le marché, et l'expansion horizontale et verticale permet d'obtenir la profondeur et l'étendue du produit nécessaires à la création de douves durables. Cursor reflète ce modèle en commençant par la génération et l'édition de code, puis en se développant horizontalement dans le flux de travail des développeurs et verticalement pour s'approprier une plus grande partie de la couche d'infrastructure (y compris leur propre modèle, Composer).
• Les entreprises d'IA devraient être évaluées en fonction d'un nouvel ensemble de paramètres par rapport à ceux des entreprises SaaS traditionnelles. Les entreprises spécialisées dans l'IA se développent plus rapidement car les gains de productivité immédiats compriment les cycles d'adoption, mais la croissance seule ne suffit pas. La rétention brute et les schémas d'utilisation sont les indicateurs les plus clairs pour savoir si un cas d'utilisation apporte une valeur durable ou s'il est encore expérimental. Au fur et à mesure que les entreprises s'agrandissent, le suivi de la marge brute devient également essentiel pour s'assurer que la tarification et l'économie unitaire restent viables dans un modèle à forte intensité de calcul.
• De même, l'ancien modèle SaaS de tarification par siège, et même de tarification purement basée sur la consommation, devrait céder la place à des modèles de tarification basés sur la valeur. Alors que Logiciel passe de l'aide à la productivité humaine à l'exécution autonome du travail, la tarification basée sur la valeur permet de saisir l'impact de l'IA, d'aligner la tarification sur les résultats obtenus par les clients et de permettre aux revenus d'évoluer naturellement au fur et à mesure que les clients arrivent à maturité.
• À l'époque du SaaS 1.0, l'infrastructure se trouvait dans les coulisses, tandis que la logique applicative façonnait l'expérience de l'utilisateur. Dans un monde où l'IA est native, c'est l'inverse qui est vrai. L'infrastructure est désormais au centre des préoccupations et les choix concernant la sélection des modèles, les environnements d'exécution, les évaluations, le routage et l'accès aux données déterminent la précision du système, la réactivité et l'expérience globale du produit et de l'utilisateur.

En résumé : Le monde de l'IA est en marche et nous ne faisons qu'y vivre. L'opportunité n'a jamais été aussi grande, et l'urgence n'a jamais été aussi grande. Les fondateurs d'IA doivent agir avec agilité et s'adapter au marché actuel, où l'innovation est plus rapide que jamais. Mais celles qui sont suffisamment fortes pour construire des produits différenciés et créer des fossés concurrentiels ont le potentiel de réaliser une valeur substantielle.

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