Le 28 mai, Anthropic, l'entreprise développant le grand modèle d'IA Claude, a annoncé avoir levé 65 milliards de dollars lors d'un tour de financement série H, portant sa valorisation post-financement à 9 650 milliards de dollars. Elle a ainsi dépassé son concurrent OpenAI (8 520 milliards de dollars) pour devenir la société privée d'IA la plus valorisée au monde, soulignant une nouvelle fois la frénésie des capitaux mondiaux pour l'IA.
Alors que des géants valorisés à des milliers de milliards s'affrontent férocement sur les infrastructures de calcul, quelles opportunités restent pour les équipes de startups ordinaires situées au niveau applicatif ? Vers quelles réelles répartitions des tâches l'industrie de l'IA sino-américaine va-t-elle évoluer ? Ces questions en tête, Jenny Yang, fondatrice et CEO de Starlabs Consulting, s'est récemment entretenue avec Steven S. Hoffman, fondateur et CEO de Founder Space, l'incubateur d'élite américain, et figure connue comme le « parrain du capital-risque » de la Silicon Valley.
Hoffman est un entrepreneur en série et un investisseur en capital-risque, ainsi qu'un auteur à succès, ayant publié de nombreux ouvrages acclamés comme « Making Elephants Fly », « The Five Forces of Innovation » et « Survive and Thrive ». Il est également un conférencier mondial très recherché et conseille depuis longtemps des gouvernements, des entreprises renommées et des incubateurs dans leur stratégie.
En tant qu'investisseur chevronné ayant accompagné en profondeur des milliers de startups dans le monde, Hoffman apporte une déconstruction commerciale extrêmement calme, franche et visionnaire à la frénésie actuelle autour de l'IA.
Voici un extrait de l'interview entre Jenny Yang et Hoffman :
Le véritable point d'inflexion des Agents autonomes arrivera au plus tôt dans 2 ans
Jenny Yang : Vous venez de terminer un voyage en Chine. Pouvez-vous d'abord nous donner votre impression générale sur la technologie, les entreprises et les applications d'IA en Chine ? Selon vous, quels rôles différenciés joueront la Silicon Valley et la Chine dans la prochaine phase de compétition autour de l'IA ?
Hoffman : Mon impression générale est que la Chine avance à toute vitesse, extrêmement rapidement. Les startups chinoises avec lesquelles j'ai échangé intègrent l'IA dans tous les domaines : paiements, logistique, service client, ressources humaines, marketing, ventes, achats, fabrication, etc.
En même temps, je crois que la Silicon Valley continuera de dominer la recherche fondamentale sur les grands modèles de pointe. La concentration des États-Unis en matière de puissance de calcul, de talents d'élite et de capitaux reste pour l'instant inégalée. Cependant, la Chine l'emportera sur le déploiement applicatif. Les entreprises chinoises sont extrêmement douées pour industrialiser une technologie à une vitesse impressionnante et la transformer en produits commerciaux avec de vrais utilisateurs et de vrais cas d'usage. Cette attitude pragmatique et cette efficacité d'exécution sont les points forts de la Chine.
La Chine dispose également de laboratoires d'IA de premier plan très solides, notamment Moonshot AI, Alibaba, ByteDance et DeepSeek. Ces laboratoires joueront le rôle de « suiveurs rapides » extrêmement agiles, suivant de près les avancées de leurs homologues américains. Bien que leur capital ne soit pas particulièrement abondant, ils trouvent toujours des méthodes innovantes pour réduire les coûts au maximum, afin de favoriser l'expansion mondiale de leurs plateformes.
De plus, la Chine occupe une position de domination absolue dans le domaine de la robotique. Aucun autre endroit au monde ne dispose simultanément d'une chaîne d'approvisionnement, d'infrastructures et de réserves de talents aussi complètes pour soutenir la production à grande échelle de robots. La prochaine phase de la course à l'IA ne sera pas celle du « gagnant qui rafle tout ». La Silicon Valley continuera de construire les moteurs technologiques les plus puissants, tandis que la Chine construira les meilleurs écosystèmes commerciaux et matériels robotiques. Ces deux aspects sont tout aussi importants.
Jenny Yang : Pensez-vous que l'IA a des frontières ? Dans le contexte actuel de renforcement des politiques mondiales de souveraineté des données et de régulation de l'IA, êtes-vous plus optimiste pour les entreprises qui se concentrent sur leur marché local ou pour celles qui sont « Globales dès le premier jour » (Global from Day1) ?
Hoffman : D'un point de vue technique, l'IA n'a pas de frontières ; mais en réalité, les politiques de régulation mondiales tracent rapidement des lignes de démarcation. Les lois sur la souveraineté des données, les examens de sécurité nationale, les restrictions à l'exportation de modèles... tout cela refaçonne le cadre de conformité mondial.
Certains fondateurs, observant cette tendance, en concluent qu'il faut se concentrer sur un seul marché local. Je comprends cette logique, mais je ne la partage absolument pas.
Je soutiens fermement le modèle « Global from Day 1 », et la raison en est simple : les entreprises qui veulent d'abord asseoir leur position sur le marché local avant de chercher à s'étendre à l'étranger se retrouvent presque systématiquement en difficulté. Parce que les canaux de distribution diffèrent d'un pays à l'autre, les exigences de conformité varient, et même le positionnement de la marque doit être repensé, ce qui est non seulement coûteux mais aussi lent.
En revanche, les entreprises adoptant une approche « Global-first » construisent, dès leur premier jour, des systèmes modulaires et extrêmement adaptables. Elles conçoivent leur architecture de base en tenant directement compte des différences réglementaires, au lieu d'appliquer des correctifs a posteriori. Elles peuvent attirer des équipes internationales qui comprennent les marchés diversifiés, ce qui se traduit par un avantage structurel durable.
Certes, la difficulté de mise en conformité augmente quotidiennement et les entreprises doivent intégrer des systèmes de conformité localisés. Mais la clé pour sortir de l'impasse est de créer une architecture flexible, et non de se cantonner à un seul territoire. Les opportunités de marché sont mondiales, et l'ambition de chaque entrepreneur technologique devrait l'être également.
Jenny Yang : Vous avez indiqué que nous en sommes encore aux tout débuts de la révolution de l'IA, et que l'explosion des Agents autonomes bouleversera complètement les modèles commerciaux existants. Selon vos observations, combien de temps nous sépare de ce jour ? Face au défi du chômage structurel induit par l'IA, quelles préparations pouvons-nous faire au niveau des modèles économiques ou des systèmes ?
Hoffman : Ce jour est proche – plus proche que ce que la plupart des gens imaginent, mais moins proche que ce que les médias spéculent. Les Agents autonomes (intelligents) capables de traiter des tâches spécifiques, indépendantes et bien définies existent déjà, comme le service client automatisé, la revue de code, l'analyse de données, la synthèse de recherches – ce ne sont plus des démonstrations, mais des solutions déjà commercialisées.
Mais le véritable point d'inflexion – c'est-à-dire lorsque différents Agents pourront coopérer entre eux, traiter des objectifs multi-étapes flous et fonctionner de manière transversale entre les systèmes sans supervision humaine – est probablement à 2 ou 4 ans, peut-être même plus tôt.
Lorsque cette vague déferlera réellement, le remplacement de la main-d'œuvre sera une réalité froide et brutale, ce n'est pas une exagération alarmiste.
La solution n'est absolument pas de ralentir le rythme de l'IA, mais de faire en sorte que les mécanismes sociaux suivent la vitesse d'itération de la technologie de l'IA.
- Du côté des modèles économiques : Les fondateurs les plus intelligents conçoivent désormais leurs entreprises autour de la « collaboration Humain-IA » (Human-AI Collaboration) plutôt que de « l'automatisation pure ». Dans leurs modèles, les humains sont responsables de la prise de décision, de la production créative et du contrôle des responsabilités, tandis que les Agents gèrent la charge de travail et l'efficacité. Ce modèle est plus résilient et plus favorable au développement du personnel.
- Au niveau des politiques : Nous devons aborder de front les questions de reconversion professionnelle, de système de protection sociale et de réforme de l'éducation. Ce ne sont pas seulement les emplois peu qualifiés qui seront remplacés, mais aussi les avocats, analystes, rédacteurs, consultants et presque tous les postes à forte intensité de connaissances. Cela change radicalement la logique sous-jacente de la gouvernance sociétale.
Jenny Yang : Vous avez souligné que les activités traditionnelles de conseil, d'intermédiation, etc., basées sur le « Humain en tant que Service » (HaaS), ont du mal à atteindre une véritable échelle en raison de leur coût marginal élevé. Mais maintenant, l'IA remplace et automatise massivement les services intellectuels professionnels. Cela signifie-t-il que les services de type connaissance pilotés par l'IA briseront la malédiction de la difficulté de mise à l'échelle des activités HaaS ?
Hoffman : Le conseil traditionnel a toujours été confronté à un dilemme : pour croître, il faut augmenter le personnel ; l'augmentation du personnel entraîne une hausse des coûts, ce qui comprime les marges et bloque l'expansion à grande échelle. C'est le piège inhérent au modèle HaaS.
Mais l'IA change radicalement cette équation fondamentale. Aujourd'hui, un consultant senior équipé d'un Agent d'IA peut fournir les analyses qui nécessitaient auparavant une petite équipe, ce qui signifie que le coût marginal pour ajouter un nouveau client chute de façon vertigineuse. C'est sans précédent.
Donc, oui, les services de type connaissance pilotés par l'IA ont enfin la capacité de briser la malédiction de la mise à l'échelle. Mais à une condition : que les entreprises soient prêtes à restructurer leur organisation en conséquence. Les entreprises qui prospéreront lors de cette transformation ne se contenteront pas d'utiliser l'IA comme un outil d'efficacité, mais remodeleront entièrement leur système d'activité autour de l'infrastructure fondamentale de l'IA.
Les startups devraient se concentrer sur l'innovation par cas d'usage
Jenny Yang : Concernant l'open source vs. le propriétaire (closed source), du point de vue de Founder Space et du capital-risque, êtes-vous plus enclin à soutenir les applications profondément liées aux écosystèmes propriétaires des géants, ou les projets indépendants construits sur des écosystèmes open source ? Pourquoi ?
Hoffman : Aux États-Unis, je suis optimiste pour les applications construites sur les écosystèmes des principaux fournisseurs de cloud (AWS, Azure et Google Cloud inclus). Ces plateformes offrent des canaux de distribution robustes, une confiance au niveau entreprise et des capacités d'intégration approfondies, nécessaires à la croissance des entreprises. Développer sur ces grandes plateformes permet d'hériter de nombreux avantages natifs : sécurité et conformité, garanties de stabilité et support d'infrastructure mondiale. L'open source est certes excitant, mais « l'excitation » ne vous aidera pas à remporter des contrats d'entreprise.
Mais la situation est différente en Chine. Le paysage des écosystèmes cloud y est principalement façonné par Alibaba Cloud, Tencent Cloud et Huawei Cloud, et l'environnement politique et réglementaire détermine les plateformes accessibles aux entreprises. En Chine, des modèles open source comme DeepSeek suscitent un intérêt marché très élevé car ils permettent aux entreprises chinoises de fonctionner de manière autonome sans dépendre d'infrastructures externes à l'étranger. Dans ce contexte, l'open source n'est pas seulement une philosophie, c'est un choix stratégique presque inévitable.
Par conséquent, la bonne réponse dépend entièrement de l'endroit où vous construisez votre produit et à qui vous le vendez.
Jenny Yang : Dans un contexte où la puissance de calcul et les algorithmes sont dominés par les géants, comment les équipes de startups en IA à un stade précoce peuvent-elles identifier et capturer efficacement les points de douleur qui présentent de réelles perspectives commerciales à grande échelle, sans être facilement écrasées par les géants ?
Hoffman : Il est incontestable que les géants technologiques rendront les technologies de base génériques commoditisées. Si ce que fait votre startup est quelque chose qu'OpenAI, Anthropic, Google ou Microsoft peut intégrer comme une nouvelle fonctionnalité dans les six mois, alors ce n'est pas une entreprise, ce n'est qu'une fonctionnalité sur la feuille de route produit de quelqu'un d'autre.
Pour survivre dans un environnement aussi concurrentiel, les startups doivent se concentrer sur des domaines spécialisés, de niche, avec une profondeur de cas d'usage extrême. Par exemple : un flux de travail nécessitant une compréhension fine d'un secteur spécifique, une solution de conformité reposant sur une expertise professionnelle que les grands modèles de base ne possèdent pas, ou un type de relation client nécessitant des années pour établir la confiance.
Se plonger verticalement dans des domaines de niche est la barrière défensive des startups. Plus une solution dépend de l'expérience pratique d'experts du secteur (chirurgiens, responsables de la chaîne d'approvisionnement, actuaires de l'assurance, etc.), plus il est difficile pour les géants de l'industrie de la reproduire rapidement.
En fin de compte, la vitesse est le fossé le plus important pour les entreprises en phase initiale. Votre vitesse d'itération doit dépasser la vitesse à laquelle les géants lancent et budgétisent un produit concurrent en interne. Lorsque ces géants réagissent, une startup agile aura déjà établi sa marque et consolidé sa position de leader sur le marché – ce qui signifie que vous aurez déjà une base d'utilisateurs en croissance rapide, des données exclusives et un produit mature qui répond vraiment au marché.
Jenny Yang : Avec le développement de l'IA générative, les faux et les informations frauduleuses créés par l'IA prolifèrent. Du point de vue de la cybersécurité et de la lutte contre la fraude par IA, cela représente-t-il un domaine porteur très prometteur pour les entrepreneurs ?
Hoffman : Oui. Aujourd'hui, la création de médias synthétiques (Synthetic Media) est devenue très accessible. Le clonage vocal, les vidéos deepfake, les e-mails de phishing IA réalistes, etc., sont devenus un cauchemar croissant.
Le fait que les moyens de défense de l'industrie de la cybersécurité soient sérieusement en retard sur les moyens d'attaque constitue une opportunité de marché. Les outils de détection, la vérification de la traçabilité, le filigranage numérique, l'authentification d'identité sont autant de domaines qui recèlent des opportunités entrepreneuriales potentiellement énormes. Les entreprises, les agences gouvernementales ont besoin de ce type de solutions, et le secteur financier en a encore plus besoin, subissant déjà des pertes financières dues à divers types de fraudes par IA.
Mais il est important de noter que les modèles de détection ne peuvent se défendre que contre les types d'attaques connus. Par conséquent, dès le début du développement, les startups doivent tenir compte de cette nature antagoniste et concevoir des produits capables d'apprendre en continu et de s'adapter dynamiquement.
Si une équipe de startup maîtrise à la fois l'IA générative et la cybersécurité, elle a l'opportunité de créer une entreprise valorisée à des dizaines de milliards de dollars, pour faire face à la prolifération des techniques de deepfake dans l'industrie.
Web3 + IA pourrait être un piège
Jenny Yang : Selon vous, à notre époque remplie d'anxiété technologique et de frénésie capitalistique autour de l'IA, quelles sont les mentalités fondamentales différentes d'auparavant dont a le plus besoin un fondateur capable de mener son équipe à créer la prochaine licorne ?
Hoffman : Oubliez tout ce que vous saviez auparavant sur les « barrières à l'entrée ». Dans l'environnement actuel de l'industrie, un produit vieux de 18 mois est peut-être déjà obsolète. Les entrepreneurs qui iront jusqu'au bout en ont déjà pris conscience.
Premièrement, remplacer la pensée fonctionnelle par la pensée systémique. La prochaine licorne ne pourra certainement pas naître autour d'une simple formule d'invite (Prompt) intelligente. Elle sera nécessairement construite sur un réseau d'agents intelligents, un effet de levier des données (data flywheel) et un système d'intégration multipartite, se développant grâce à un effet de cumul à long terme.
Deuxièmement, rester ancré aux besoins réels des utilisateurs. L'IA augmente considérablement l'efficacité du développement, mais elle peut aussi facilement faire dériver le produit de son application pratique vers une auto-satisfaction. Les bons entrepreneurs restent toujours concentrés sur les besoins fondamentaux des utilisateurs. Des itérations aveugles qui s'écartent de la direction finiront par n'être qu'un gaspillage d'énergie interne.
Troisièmement, recruter des talents hautement adaptables. Les compétences très demandées aujourd'hui pourraient ne plus l'être dans deux ans. Les entreprises doivent créer des équipes d'apprentissage continu, pas simplement des équipes d'exécution.
Quatrièmement, ne pas craindre la technologie. De nombreux entrepreneurs voient l'IA comme une boîte noire insaisissable. Vous devez la comprendre suffisamment pour savoir exactement ce qu'elle peut et ne peut pas faire. Cette connaissance elle-même est votre avantage concurrentiel.
Jenny Yang : Vous avez mentionné par le passé que la blockchain était surévaluée pour de nombreuses applications d'entreprise en dehors des cryptomonnaies, et que l'IA était la véritable fondation universelle touchant tous les secteurs. Aujourd'hui, de nombreuses entreprises Web3 tentent de fusionner l'IA et le Web3. Pensez-vous que « Web3 + IA » est une direction entrepreneuriale prometteuse ?
Hoffman : Je vais être direct : le Web3 a une vraie valeur, mais principalement pour ceux qui sont déjà dans l'écosystème crypto. La finance décentralisée (DeFi), la tokenisation d'actifs, les règlements transfrontaliers sans intermédiaire, etc., sont des applications importantes pour ce groupe spécifique. Mais ce groupe représente une petite partie de l'économie mondiale.
Pour les clients entreprises ordinaires, les petites et moyennes entreprises et les utilisateurs grand public, c'est différent. Je ne pense pas que le Web3 puisse avoir un impact substantiel sur le marché grand public, je n'en ai jamais été un partisan fervent, et les développements des dernières années n'ont pas changé mon opinion.
La plupart des consommateurs et des entreprises n'ont pas besoin de la blockchain pour atteindre leurs objectifs commerciaux. Ils ont besoin de produits stables et fiables, d'une excellente expérience utilisateur et de prix raisonnables. Le Web3 ajoute des frictions, augmente la complexité et introduit des risques réglementaires. Pour l'utilisateur et le consommateur ordinaires, le Web3 n'apporte pas ce dont ils ont vraiment besoin.
En revanche, l'IA est une véritable technologie de fondation universelle. Elle peut toucher tous les secteurs, presque toutes les industries peuvent utiliser la reconnaissance de schémas, l'automatisation et la prise de décision intelligente pour résoudre des problèmes réels. C'est une proposition de valeur fondamentalement différente.
Forcer la combinaison du Web3 et de l'IA ne multiplie pas la valeur des deux, cela ne fait qu'augmenter la complexité. Pour la plupart des fondateurs, ce n'est pas une opportunité, mais un piège. Bien sûr, l'IA pourrait aider ceux qui sont déjà profondément intégrés à l'écosystème Web3, mais pour le marché de masse plus large, cela ne changera rien de substantiel au taux d'adoption des utilisateurs ou à la trajectoire de développement de l'industrie.
Jenny Yang : Nous avons noté qu'au début de l'année 2026, vous avez annoncé un ambitieux projet à but non lucratif – établir des centres de recherche dans 10 universités à travers le monde, visant à former les futurs leaders à faire en sorte que l'IA reflète les valeurs humaines fondamentales. Pouvez-vous nous donner des nouvelles de l'avancement de ce projet ? Quels concepts d'« innovation responsable » espérez-vous transmettre aux futurs entrepreneurs en IA via ces centres ?
Hoffman : Notre vision est d'établir des centres de recherche spécialisés dans dix universités à travers le monde, et nous sommes encore loin d'atteindre cet objectif.
Nous en sommes à un stade très précoce, et nous consacrons encore beaucoup d'énergie à la levée de fonds. Parce qu'avant de pouvoir vraiment lancer l'exécution, nous devons nous assurer d'avoir les ressources nécessaires. Créer des projets substantiels et durables dans les universités nécessite des investissements financiers réels.
Ce qui nous motive est une conviction simple : chaque jeune qui entre aujourd'hui sur le marché du travail passera l'intégralité de sa carrière dans un monde où l'IA est intégrée dans chaque produit, chaque service, chaque activité commerciale. Cependant, la plupart d'entre eux ne sont pas préparés à ce changement radical. Nos centres de recherche visent à changer cette situation.
Nous souhaitons que la prochaine génération d'entrepreneurs sache non seulement comment utiliser l'IA pour construire des produits, mais aussi comment faire en sorte que les produits d'IA qu'ils construisent soient alignés avec les valeurs humaines ; qu'ils apprennent à anticiper les impacts secondaires et dérivés de la mise en œuvre des technologies ; et qu'ils maintiennent un esprit d'entreprise tout en pratiquant une innovation technologique responsable.
C'est notre mission, et nous avançons vers cet objectif.
