L'IA qui réduit les coûts et augmente l'efficacité pousse les VC à dépenser de plus en plus d'argent

Auteur : Zen, PANews

Le 11 août, la société de capital-risque Accel a annoncé avoir levé 3,5 milliards de dollars lors d'un nouveau tour de financement. En avril de cette année, l'entreprise avait déjà levé un fonds d'investissement de 5 milliards de dollars pour des investissements ultérieurs. En seulement quatre mois, Accel a donc mis 8,5 milliards de dollars en jeu.

Accel considère l'IA comme un "super cycle" technologique qui en est encore à ses débuts. Selon son analyse, l'IA réduit considérablement le temps nécessaire aux startups pour passer de l'idée de produit à l'expansion à grande échelle.

Cependant, en contraste avec le discours technologique sur "la réduction des coûts et l'augmentation de l'efficacité", le marché primaire de l'IA devient de plus en plus coûteux. Les montants de financement Seed continuent d'augmenter, les évaluations précoces s'élèvent, et certaines entreprises d'IA qui n'ont pas encore de produits matures ou de modèles de revenus parviennent à obtenir des financements qui n'étaient auparavant accessibles qu'aux entreprises en phase de croissance.

L'IA a réduit certains coûts liés à la création d'une entreprise, mais a simultanément fait grimper le prix d'acquisition d'actions de sociétés d'IA de qualité.

Coûts de démarrage en baisse, enjeux de capital en hausse

Les outils d'IA permettent à certaines startups de logiciels, de SaaS et de fintech de réaliser le développement de produits et la validation précoce avec moins de capital. Une petite équipe peut désormais accomplir des tâches qui nécessitaient auparavant davantage d'ingénieurs, de commerciaux et de personnel opérationnel.

Selon les données de recherche de la société de services de gestion d'actions Carta, la taille médiane des équipes des startups en phase Seed aux États-Unis n'est que de 4 personnes ; le nombre moyen d'employés pour les tours de financement de série B est passé de 53 en 2023 à 45, tandis que pour les tours de série D, il a chuté de 29 % à 131.

En ce qui concerne la structure de financement des startups, l'IA pousse le marché primaire vers une polarisation, le marché de financement montrant une structure "en forme de haltère".

D'une part, pour les startups légères qui s'appuient sur des outils d'IA pour réduire considérablement leurs coûts fixes, le capital initial nécessaire pour le développement de produits et la validation commerciale diminue nettement ; d'autre part, quelques startups d'IA disposant d'équipes de premier plan et d'un solide bagage technique commencent à voir leurs montants de financement augmenter de manière significative, obtenant dès le départ des financements et des évaluations bien supérieurs à ceux des startups ordinaires.

Les statistiques de Carta montrent qu'au premier trimestre 2026, environ 3 000 startups américaines ont terminé un financement Pre-Seed, avec un montant de financement final estimé à environ 2,9 milliards de dollars, restant à peu près stable par rapport aux trimestres précédents. Parmi celles-ci, les startups d'IA ont déjà atteint 50 % du montant total des fonds levés, alors qu'il y a quelques années, ce chiffre était d'environ 30 %.

En termes de répartition des fonds, la part des financements de taille moyenne, entre 1 et 2,5 millions de dollars, est passée de 24 % au premier trimestre 2023 à 18 %, tandis que les financements de moins de 1 million de dollars sont devenus plus courants, et la part des financements de plus de 2,5 millions de dollars est restée stable.

De plus, les évaluations des projets de premier plan continuent de se creuser. Dans les transactions SAFE où le montant de financement dépasse 2,5 millions de dollars, les startups du top 10 % ont atteint une évaluation supérieure à 100 millions de dollars ; au deuxième trimestre 2026, les projets du top 5 % en termes d'évaluation de financement Seed ont atteint environ 200 millions de dollars, soit une augmentation de 177 % par rapport aux 72,2 millions de dollars de l'année précédente.

L'IA redéfinit le sens traditionnel du "financement précoce", et ce changement est particulièrement évident ces derniers mois.

Un groupe de chercheurs et de dirigeants clés d'entreprises d'IA de premier plan comme Google et OpenAI vient de quitter pour créer leurs propres startups, dont les projets sont encore à un stade très précoce, mais dont la valorisation a rapidement atteint des centaines de millions, voire des milliards de dollars.

Début août, le scientifique en chef de Google, Jeff Dean, qui a travaillé près de 27 ans dans l'entreprise, a quitté avec plusieurs chercheurs clés de Google et DeepMind, dont Sanjay Ghemawat, Quoc Le et Oriol Vinyals, pour fonder la société de recherche scientifique en IA Discovery Loop.

Lorsque l'entreprise a été officiellement créée, elle n'avait même pas encore terminé la constitution de son équipe et de ses locaux, mais avait déjà reçu le soutien d'institutions telles que Radical Ventures, Khosla Ventures, Lightspeed et Kleiner Perkins, avec Alphabet en tant qu'investisseur fondateur. Par la suite, des rapports ont indiqué que Discovery Loop était en discussion pour un financement d'environ 1 milliard de dollars, correspondant à une valorisation d'environ 10 milliards de dollars.

L'ancien directeur des produits d'OpenAI, Kevin Weil, qui a quitté cette année, prépare une société scientifique en IA dont le nom et les produits n'ont pas encore été révélés. Selon les derniers rapports d'août, ce projet cherche à lever environ 150 millions de dollars, correspondant à une valorisation d'au moins 750 millions de dollars.

En avril de cette année, Ineffable Intelligence, fondée par l'ancien chercheur principal en apprentissage par renforcement de DeepMind, David Silver, a levé 1,1 milliard de dollars lors de son tour de financement Seed, atteignant une valorisation de 5,1 milliards de dollars, devenant ainsi l'une des plus grandes levées de fonds Seed en Europe.

Dans la version entrepreneuriale de l'ère de l'IA, le capital transforme le potentiel futur des meilleures équipes en "liquidités immédiates".

Augmentation des évaluations, hausse des coûts de détention pour les VC

Auparavant, les capacités des produits, la croissance des utilisateurs et les revenus étaient souvent des critères importants pour l'augmentation progressive des évaluations. Aujourd'hui, pour les équipes provenant de laboratoires de premier plan comme OpenAI et Google DeepMind, le parcours de recherche, la composition des talents et la possibilité de créer des entreprises de plateforme à l'avenir peuvent déjà être capitalisés dès le début de la création de l'entreprise.

Le capital-risque repose sur un modèle commercial assez simple, dont le retour dépend en grande partie du prix d'entrée et de la part de détention. Pour les fonds précoces, établir une position initiale suffisamment grande lorsque l'évaluation de l'entreprise est encore basse et maintenir la part correspondante lors des financements ultérieurs est essentiel pour obtenir des rendements exceptionnels.

Cependant, dans le contexte actuel de frénésie d'investissement dans l'IA, la fenêtre pour acquérir des actions de projets de qualité à bas prix se réduit rapidement.

Les dernières données publiées par Carta en juillet montrent que, au cours des six derniers mois, le taux de dilution des actions dans le financement des entreprises de logiciels américaines continue de diminuer. La dilution médiane pour les tours Seed et A est d'environ 18 %, tandis que celle de la série B est tombée à 12 % et celle de la série C est désormais inférieure à 10 %. Pendant ce temps, la valorisation médiane des tours Seed a atteint 24,3 millions de dollars, tandis que celles des séries A et B ont respectivement atteint 80 millions de dollars et 191 millions de dollars.

En d'autres termes, alors que les montants de financement et les évaluations des entreprises continuent d'augmenter, la part de capital cédée par les équipes fondatrices n'a pas augmenté en conséquence. Pour les VC qui souhaitent obtenir ou maintenir une part élevée, le capital nécessaire pour obtenir une part équivalente augmente considérablement.

Supposons qu'une startup ait une évaluation pré-financement de 90 millions de dollars, et qu'un VC investisse 10 millions de dollars, il pourrait obtenir environ 10 % des actions. Si l'évaluation de l'entreprise à ce stade passe à 490 millions de dollars, alors pour obtenir près de 10 % des actions, le montant d'investissement nécessaire augmentera à environ 50 millions de dollars.

Cela signifie que les VC doivent non seulement investir, mais aussi suivre le rythme. Cela exige des grands VC d'avoir deux compétences : obtenir suffisamment de parts initiales à un stade précoce et réserver suffisamment de fonds pour les financements ultérieurs après la rapide augmentation de l'évaluation de l'entreprise.

Cette tendance est devenue un consensus parmi tous les grands VC. Dans le cadre des 3,5 milliards de dollars levés par Accel, 1,35 milliard de dollars a été prévu pour un fonds d'expansion mondiale, dont l'un des principaux objectifs est de soutenir des investissements initiaux plus importants et des ajouts rapides. Le fonds de 5 milliards de dollars levé en avril a pour but de fournir du capital à Accel pour maintenir sa capacité d'investissement lorsque ses entreprises de portefeuille entrent dans la phase de croissance.

En janvier de cette année, a16z a levé plus de 15 milliards de dollars en une seule fois, dont 6,75 milliards de dollars pour des investissements en phase de croissance et 1,7 milliard de dollars spécifiquement pour les infrastructures d'IA.

B Capital a ensuite levé un fonds de 500 millions de dollars pour les investissements précoces, doublant la taille de son précédent fonds similaire. Sa direction a souligné qu'avec l'afflux de capital sur le marché précoce, certaines évaluations et montants de transactions des financements précoces se rapprochent de plus en plus de ceux des phases de croissance passées.

Effet Matthieu, le capital se concentre davantage sur quelques projets d'IA de premier plan

Le marché primaire des fonds se concentre de plus en plus sur quelques projets de premier plan.

Les dernières données de Carta montrent qu'au premier semestre 2026, les entreprises couvertes ont levé 58,7 milliards de dollars en financement à risque, contre 56,5 milliards de dollars l'année précédente, mais la différenciation entre les différentes phases de financement s'est considérablement élargie. Le montant des financements Seed est passé de 6,5 milliards de dollars à 3,8 milliards de dollars, celui des séries B de 13,5 milliards de dollars à 10,4 milliards de dollars, tandis que la série A est restée à peu près stable à 12,7 milliards de dollars ; les séries C et suivantes ont augmenté de 23,9 milliards de dollars à 31,8 milliards de dollars.

Selon Crunchbase, au deuxième trimestre 2026, plus de 70 % des financements des startups dans le monde ont été dirigés vers des entreprises d'IA, contre moins de 50 % l'année précédente. Pendant ce temps, 16 entreprises ont levé plus de 1 milliard de dollars, totalisant 108,6 milliards de dollars, représentant 53 % du montant total des investissements en capital-risque pour le trimestre.

L'effet d'attraction des grandes entreprises est encore plus marqué. Au cours du premier semestre de cette année, OpenAI et Anthropic ont levé ensemble 217 milliards de dollars, représentant 43 % du total des financements des startups dans le monde. Cela signifie que la frénésie d'investissement dans l'IA actuelle ne se traduit pas par une diffusion moyenne du capital vers de nombreuses startups, mais se concentre de plus en plus sur quelques entreprises de modèles fondamentaux et des projets de premier plan déjà reconnus sur le marché.

Cette concentration renforce encore la concurrence des grands fonds pour les projets de premier plan.

Si seules quelques entreprises d'IA parviennent à former une plateforme mondiale, le fait que de grands fonds ne figurent pas sur la liste des actionnaires de ces entreprises pourrait directement affecter les performances de retour de tout le cycle du fonds. Plutôt que d'élargir le nombre de projets d'investissement, de plus en plus d'institutions choisissent de réduire le nombre de cibles d'investissement et d'investir des montants plus importants dans quelques projets à forte certitude.

Cela crée également un mécanisme d'auto-renforcement : la croissance rapide des entreprises d'IA de qualité incite les VC à entrer en compétition plus tôt. Cette compétition entraîne une augmentation des évaluations précoces, ce qui augmente le capital nécessaire pour maintenir la part de détention. Par la suite, le capital se concentre davantage sur les projets de premier plan, renforçant ainsi l'avantage des grands fonds lors des financements ultérieurs.

Finalement, l'IA non seulement élargit l'écart de financement entre les startups, mais redéfinit également le paysage concurrentiel de l'industrie du capital-risque elle-même. Les fonds de plus petite taille sont particulièrement touchés.

Un fonds de 100 millions de dollars, qui pouvait auparavant diversifier ses investissements dans des dizaines de projets Seed, se retrouve limité si un projet d'IA de premier plan lève des dizaines de millions de dollars en une seule ronde, tout en nécessitant également que les investisseurs réservent des fonds pour les financements ultérieurs. La capacité des petits fonds à participer à des projets d'IA populaires diminuera donc considérablement.

Les grandes institutions peuvent couvrir l'ensemble du cycle de capital d'une entreprise grâce à des fonds à différentes étapes : les fonds précoces sont responsables de l'établissement de la position, les fonds de croissance continuent d'ajouter, et les fonds ultérieurs maintiennent la part de détention. Accel, qui a levé 8,5 milliards de dollars en quatre mois, est un exemple typique de cette tendance.

Des évaluations élevées anticipent déjà les attentes de croissance future

Cependant, l'augmentation de la taille des fonds de capital-risque ne signifie pas que les retours sur investissement seront plus faciles à réaliser. En réalité, plus l'évaluation est élevée, plus les exigences concernant la croissance future de l'entreprise et la taille de la sortie sont élevées.

Si une startup reçoit un investissement à une évaluation de 100 millions de dollars, une croissance à 1 milliard de dollars peut entraîner une multiplication par dix de l'évaluation ; mais si une entreprise a déjà une évaluation précoce de 10 milliards de dollars, pour réaliser la même croissance de dix fois, l'évaluation finale devra atteindre 100 milliards de dollars.

Les évaluations de Thinking Machines lors de son premier tour de financement ont déjà atteint 12 milliards de dollars ; SSI, fondée depuis moins d'un an, a vu son évaluation grimper à 32 milliards de dollars. Ces évaluations reflètent la rareté des meilleures équipes d'IA, mais signifient également qu'une partie considérable des attentes de croissance future a déjà été intégrée.

Le risque actuel du marché primaire de l'IA réside également dans ce point. Si plusieurs entreprises capables de générer des revenus et des bénéfices suffisants pour soutenir des valorisations de plusieurs centaines de milliards de dollars émergent à l'avenir, les évaluations élevées d'aujourd'hui pourraient encore être absorbées ; mais si la plupart des entreprises d'IA ne parviennent pas à établir des barrières techniques et commerciales suffisamment solides, des prix d'entrée trop élevés comprimeront directement l'espace de retour potentiel des institutions d'investissement.

Actuellement, ce modèle d'investissement continue de bien performer sur le papier. Les données de Carta montrent que certains fonds de capital-risque créés en 2023 et 2024 affichent des taux de rendement interne supérieurs à ceux de certains fonds plus anciens de 2017 à 2020. Cependant, une grande partie de ces rendements provient de la réévaluation des valorisations due aux financements ultérieurs, et non de retours en espèces réels générés par des IPO ou des acquisitions. Les évaluations du marché primaire, qui continuent d'augmenter aujourd'hui, devront finalement être validées par la croissance des revenus futurs et les prix de sortie.

Mais pour des grands VC comme Accel, la question plus réaliste n'est pas d'attendre un retour à des évaluations plus raisonnables, mais de ne pas manquer les rares gagnants qui pourraient émerger dans ce cycle technologique.

C'est aussi l'une des raisons pour lesquelles les grands fonds continuent d'expansion. Les cycles de croissance et de financement des entreprises d'IA se raccourcissent clairement, et une fois qu'un projet est reconnu sur le marché, son évaluation peut rapidement augmenter au cours de plusieurs tours de financement. Si les VC souhaitent obtenir une part suffisante à un stade précoce et maintenir leur part lors des financements ultérieurs, ils doivent se préparer à des réserves de capital bien supérieures à celles du passé.

Accel définit l'IA comme un "super cycle" technologique qui en est encore à ses débuts. Dans cette perspective, les 3,5 milliards de dollars de fonds précoces et d'expansion et les 5 milliards de dollars de capital ultérieur levés précédemment correspondent en réalité à la même stratégie : entrer le plus tôt possible dans les gagnants potentiels et réserver de l'espace pour un suivi continu après la rapide augmentation de leur valorisation.

Cela constitue également la contradiction la plus évidente dans la frénésie d'investissement actuelle dans l'IA : l'IA a réduit certains coûts de démarrage, mais n'a pas réduit le coût d'investissement dans des entreprises d'IA de qualité.

Pour les VC, ce qui devient vraiment coûteux, ce n'est pas seulement le capital nécessaire pour soutenir la croissance d'une startup, mais le prix à payer pour obtenir et maintenir une part suffisante dans des projets de qualité dans une fenêtre de temps de plus en plus courte.

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