Pendant des années, l’économie numérique a célébré la vitesse. Lever vite. Croître vite. Entrer en Bourse vite. Sortir vite.
À VivaTech, une conversation entre Philippe Botteri (Accel) et Yannick Jung (BNP Paribas) a dessiné une autre réalité. À mesure que l’intelligence artificielle devient une infrastructure stratégique, la capacité à durer pourrait redevenir un avantage concurrentiel majeur.
Et paradoxalement, l’IA accélère cette évolution.
La souveraineté n’est plus un débat théorique
La discussion s’est ouverte sur un sujet qui aurait semblé impensable il y a encore quelques années : la possibilité pour une puissance étrangère de restreindre l’accès à certaines technologies d’IA utilisées par des entreprises européennes.
Pour Yannick Jung, l’épisode constitue un signal d’alarme supplémentaire. Pendant deux décennies, les entreprises européennes ont construit leur transformation numérique sur des dépendances technologiques largement acceptées. L’IA rend désormais ces dépendances visibles.
La question n’est plus seulement de savoir quel modèle est le plus performant. Elle devient : que se passe-t-il lorsque l’accès à ce modèle n’est plus garanti ?
Cette interrogation dépasse largement le secteur technologique. Elle concerne la finance, la santé, l’industrie ou encore la défense.
Le meilleur modèle n’est pas toujours le meilleur choix
Face à cette nouvelle réalité, Philippe Botteri adopte une position pragmatique.
Selon lui, la plupart des entreprises n’ont pas besoin des modèles les plus avancés pour générer de la valeur. Elles ont besoin du bon modèle pour la bonne tâche.
Cette approche marque une rupture avec la première phase de la course à l’IA, dominée par la recherche systématique des performances maximales.
Le sujet devient économique avant d’être technologique.
Le véritable indicateur n’est plus la puissance du modèle mais le retour sur investissement obtenu. Un modèle moins sophistiqué mais moins coûteux peut parfois produire davantage de valeur qu’une technologie de pointe utilisée sans discernement.
Cette logique explique l’intérêt croissant pour les architectures hybrides combinant modèles propriétaires, open source et solutions spécialisées.
L’IA cesse progressivement d’être une technologie unique pour devenir un portefeuille de ressources.
L’âge d’or du capital patient
L’un des enseignements les plus marquants de la discussion concerne l’évolution du cycle de vie des entreprises technologiques.
Dans les années 1990, une startup technologique américaine pouvait atteindre les marchés publics en sept ou huit ans.
Aujourd’hui, cette durée avoisine quinze ans.
Entre-temps, les marchés privés ont profondément changé.
Les levées de fonds qui constituaient autrefois des introductions en Bourse sont désormais réalisées dans le privé. Les montants disponibles permettent aux entreprises de continuer à se développer sans subir les contraintes immédiates des marchés cotés.
Cette transformation modifie également la manière dont les investisseurs évaluent les entreprises.
La valorisation repose moins sur les revenus actuels que sur une projection à cinq ou dix ans. Les investisseurs achètent désormais une trajectoire autant qu’un bilan.
La valeur se situe dans le potentiel futur davantage que dans les performances présentes.
L’IA change les métriques de création de valeur
Cette évolution soulève une autre question fondamentale : comment mesurer la performance d’une entreprise à l’ère de l’IA ?
Pendant deux décennies, le logiciel SaaS s’est appuyé sur des indicateurs relativement simples : revenus récurrents, croissance, rétention et marge brute.
L’IA introduit une nouvelle variable : le coût des tokens.
Pour Philippe Botteri, l’équilibre économique des entreprises de demain dépendra largement de leur capacité à trouver le bon dosage entre logiciel traditionnel et consommation de modèles d’IA.
Trop peu d’IA et le produit risque d’être dépassé.
Trop d’IA et les marges peuvent être comprimées par les coûts d’inférence.
Cette recherche d’un point d’équilibre rappelle les grandes transitions industrielles précédentes : l’innovation crée d’abord de nouveaux coûts avant de produire de nouveaux gains de productivité.
La véritable révolution est silencieuse
Contrairement aux discours annonçant la disparition du logiciel traditionnel, les investisseurs observent aujourd’hui un phénomène plus nuancé.
L’IA ne remplace pas nécessairement les entreprises existantes.
Elle accélère celles qui savent s’adapter.
Les portefeuilles d’Accel illustrent cette tendance. Des plateformes déjà établies utilisent désormais l’IA pour accélérer leur feuille de route produit, enrichir leurs services et améliorer l’expérience utilisateur sans remettre en cause leur modèle économique fondamental.
La véritable rupture ne se situe donc pas entre anciennes et nouvelles entreprises.
Elle se situe entre celles qui intègrent rapidement l’IA dans leur proposition de valeur et celles qui restent spectatrices.
La défense, nouveau terrain de la souveraineté économique
La fin de la discussion a offert un aperçu de l’une des conséquences les plus concrètes de cette nouvelle ère.
Pour les investisseurs comme pour les banques, la défense est redevenue un secteur stratégique.
L’augmentation des budgets militaires européens, la montée des tensions géopolitiques et la nécessité de développer des capacités technologiques autonomes créent un cycle d’investissement inédit.
Derrière les drones, les lanceurs spatiaux ou la cybersécurité se dessine un même enjeu : réduire les dépendances critiques.
La souveraineté n’est plus seulement une ambition politique.
Elle devient une thèse d’investissement.
L’avantage des entreprises qui durent
Le thème officiel de cette conversation portait sur la longévité des entreprises.
La réponse apportée par les intervenants est finalement assez simple.
Les organisations qui traverseront les prochaines décennies ne seront probablement ni les plus rapides ni les plus médiatisées.
Elles seront celles capables de combiner trois qualités rarement réunies : une vision de long terme, un accès patient au capital et une capacité permanente d’adaptation technologique.
Dans une économie obsédée par la disruption, la véritable rareté pourrait bien redevenir la continuité.
Et à l’heure où l’intelligence artificielle accélère tout, la capacité à penser sur dix ans devient peut-être le dernier avantage concurrentiel difficile à reproduire.
