Le père fondateur de l'entrepreneuriat à Silicon Valley, Steve Blank : À l'ère de l'IA, les startups de plus de deux ans devraient envisager de repartir à zéro

Auteur : Steve Blank

Traduction : TechFlow Deep潮

Lecture de Deep潮 : L’auteur de cet article, Steve Blank, est très connu dans le cercle entrepreneurial de la Silicon Valley, surnommé « le père du Lean Startup », ayant écrit « The Four Steps to the Epiphany », et étant le fondateur de la méthodologie Customer Development.

Le livre d’Eric Ries, « Lean Startup », s’est développé sur la base de ses théories. Il a enseigné des cours d’entrepreneuriat à Stanford, Berkeley, Columbia, et le programme I-Corps de la National Science Foundation est également construit sur sa méthodologie.

Récemment, Steve Blank a pris un café avec un fondateur qu’il avait investi, et a constaté que ce dernier, après six années de travail acharné, n’avait pas réalisé que le monde extérieur avait déjà changé.

Il en a alors écrit cet article, dont le message principal est très clair :

Si votre entreprise a plus de deux ans, votre plan d’affaires est très probablement obsolète. L’IA est en train de remodeler la vitesse de développement, la taille des équipes, les modèles de tarification et les barrières à la concurrence. Les fondateurs qui utilisent encore le scénario de 2024 risquent de ne pas atteindre la prochaine levée de fonds.

Pour les entrepreneurs en cours ou ceux qui suivent le secteur de la technologie et du capital-risque, les observations de première main venant de l’autre côté de l’Atlantique valent la peine d’être lues.

Voici la traduction intégrale.

Si votre entreprise a plus de deux ans, il est fort probable que beaucoup d’hypothèses initiales ne soient plus valides.

Vous devez arrêter ce que vous faites, que ce soit coder, développer un produit, recruter ou lever des fonds, et d’abord observer ce qui se passe autour de vous. Sinon, votre entreprise mourra.

L’anxiété déclenchée par un simple café

Je viens de prendre un café avec Chris. Chris est un fondateur que j’ai investi il y a six ans, et depuis, il travaille sans relâche, en se concentrant sur :

1. un problème complexe de système autonome,

2. dans un marché existant,

3. avec un modèle commercial unique.

Chris se prépare maintenant à lancer sa première levée de fonds à grande échelle. En regardant son deck d’investisseur, j’ai repéré un problème : ces années où il a travaillé dur, le monde extérieur a complètement changé.

La barrière logicielle qu’il a construite en cinq ans pour son système autonome devient de moins en moins unique. Les drones autonomes et véhicules terrestres en Ukraine ont engendré des dizaines, voire des centaines d’entreprises, avec des équipes plus grandes, plus de fonds, travaillant sur des solutions similaires.

Chris a toujours essayé de convaincre ses clients dans un marché de niche (qui doit effectivement être bouleversé, mais où les acteurs historiques tiennent encore le pouvoir). Par ailleurs, une demande pour la technologie autonome dans un marché adjacent — la défense — a explosé.

Au cours des cinq dernières années, les investissements en capital-risque dans les startups de défense ont bondi de zéro à 20 milliards de dollars par an. Son produit est parfaitement adapté pour la logistique et le médical en zones conflictuelles. Mais il ignore tout de ces opportunités dans le marché de la défense.

L’équipe de Chris a effectivement réalisé une intégration système impressionnante (en intégrant profondément une plateforme de vol existante, ce qui différencie son offre de la majorité des concurrents), mais son business n’est plus celui qu’il imaginait au départ.

Après avoir discuté avec Chris, j’ai compris que : la plupart des startups de plus de deux ans ont un plan d’affaires devenu obsolète, et leur stack technologique ainsi que leur organisation sont probablement dépassés.

Si vous n’avez pas levé la tête depuis un moment, voici ce que vous avez manqué.

Ce qui a changé

Les fonds VC se tournent massivement vers l’IA. En 2025, deux tiers des investissements VC seront consacrés à des projets IA. Cela signifie que si vous ne faites pas quelque chose lié à l’IA, vous vous battez pour un pool de financement plus petit. Les startups non IA doivent répondre à une question : pourquoi un concurrent IA natif, plus doté en fonds, ne pourrait-il pas simplement vous avaler votre marché ?

Pour les fondateurs de logiciels, l’IA a complètement réécrit les anciennes équations de coût, vitesse et main-d’œuvre. Avec des outils comme Claude Code ou OpenAI Codex, un MVP (produit minimum viable) peut être réalisé en quelques jours, voire en quelques heures, au lieu de plusieurs mois. Cela signifie aussi que le MVP ne suffit plus à prouver la capacité de votre équipe.

Ces outils modifient la composition des équipes de développement : moins d’ingénieurs, mais avec des profils différents, comme des « ingénieurs en processus métier » ou des « ingénieurs en technologie avancée ».

Ce qui nécessitait auparavant une équipe de développement entière peut désormais être réalisé par quelques personnes, parfois une seule. Autrefois, les données étaient un avantage différenciateur et une barrière à l’entrée, mais aujourd’hui, les modèles de base (ChatGPT, Gemini, Claude) sont en train de marchandiser des sources de données publiques.

Légende : Modèle T vs Ferrari

La notion de développement agile doit aussi être repensée.

Autrefois, le goulot d’étranglement était : pouvons-nous construire et lancer ce produit ? Aujourd’hui, c’est : savons-nous ce qu’il faut tester ? Pouvons-nous atteindre rapidement les utilisateurs pour apprendre ? L’agilité n’est plus une étape sérielle. Les agents IA peuvent exécuter plusieurs tâches en parallèle, à moindre coût. Vous pouvez tester plusieurs versions d’un même business, ou différentes orientations, simultanément. Vous pouvez tester cinq modèles de tarification, dix messages marketing, vingt parcours UX. Et le « UI » ne sera peut-être plus un écran, mais l’objectif de test sera : comment formuler le prompt pour que l’agent IA produise le résultat attendu.

Légende : de l’UI à l’agent IA

Le goulot d’étranglement n’est plus la capacité technique, mais la capacité de jugement, d’insight client et de distribution.

Les agents IA vont réécrire toutes les catégories de logiciels

Les agents IA vont transformer chaque catégorie de logiciel, y compris la vôtre.

Aujourd’hui, les applications logicielles fonctionnent ainsi : elles présentent des informations à l’utilisateur, puis attendent qu’il interagisse via un tableau de bord, des alertes, des workflows ou des rapports. Mais le client achète un logiciel pour faire un travail, pas pour voir plus d’écrans. La vraie réalisation du travail sera assurée par des agents IA (coordonnés par des outils comme OpenClaw).

Que cela signifie-t-il ?

Si votre produit dit actuellement à l’utilisateur « la prochaine étape », l’agent IA finira par faire cette étape à sa place. Si un concurrent automatise cette tâche, alors que votre produit attend encore que l’utilisateur clique, vous ne serez plus compétitif.

Les applications de nouvelle génération ne se limiteront pas à afficher des informations, elles agiront comme un employé : traiter des tickets, réserver des réunions, filtrer des prospects, réapprovisionner automatiquement. Quand le logiciel passe de « logiciel comme interface » à « logiciel comme résultat », la tarification passera d’un modèle par utilisateur à un modèle par résultat : chaque ticket traité, chaque réunion réservée, chaque prospect converti.

(La quête du Product/Market Fit se transformera en recherche du AI Agent / Customer Outcome Fit. Le MVP deviendra MPO (Minimum Deliverable Outcome). Je développerai ce sujet dans un prochain article. ))

Le hardware n’échappe pas à la règle

Pour les fondateurs hardware, les changements sont tout aussi radicaux. Le hardware reste soumis aux lois physiques, au capital, à la chaîne d’approvisionnement et aux cycles de fabrication. Vous ne pouvez pas contourner la découpe de métal, la fabrication de prototypes ou la fabrication de puces. Mais l’IA vous permet d’éliminer plus rapidement les idées mauvaises. Avant de fabriquer un prototype physique, vous pouvez simuler plus de variantes, créer des jumeaux numériques, tester plus tôt et à moindre coût diverses hypothèses. Résultat : accélérer l’apprentissage et la découverte (parfois en allant plus vite vers l’échec). Dans une startup, échouer plus vite est un avantage, pas un défaut.

Une fois que l’IA est intégrée dans le système, le produit lui-même change. Ajouter une IA à une caméra la transforme en système de surveillance, capteur de vibrations ou système de prévision de panne. Un robot devient un ouvrier d’usine. La barrière à l’entrée ne réside plus seulement dans le hardware, mais dans ce que le hardware peut percevoir et ce que l’IA peut décider et agir à partir de ces données.

Le piège du coût irrécupérable

Les entreprises créées avant 2025 ont souvent une stack technologique optimisée pour un monde coûteux et personnalisé de développement logiciel. L’agilité et DevSecOps nous rendent plus lean, mais elles fonctionnent en série, avec des équipes dimensionnées en conséquence. Les entreprises qui ont passé des années à bâtir une « barrière de code et de fonctionnalités propriétaires » découvrent que l’IA marchandise la majorité de leur stack. Cela met dans l’embarras les startups en levée de fonds : leur modèle d’affaires est peut-être partiellement ou totalement dépassé.

Quand vous vous concentrez sur le produit et la recherche du Product/Market Fit, ces changements ne sont pas toujours visibles.

Les coûts irrécupérables — stack technologique, fonctionnalités, UI, taille de l’équipe — deviennent des raisons pour ne pas pivoter : comment abandonner des années de travail ? Nos VC ont investi dans cette voie. Les clients veulent encore une UI. L’équipe croit en cette feuille de route. Nos clients ne sont pas encore prêts.

(Chris en est un exemple typique. Il a créé quelque chose de vraiment impressionnant, probablement compétitif, mais le modèle d’affaires autour doit évoluer. ))

Certains coûts irrécupérables sont en réalité des actifs : connaissance approfondie du domaine, relations clients, données propriétaires, approbations réglementaires obtenues avec effort, intégration physique. Ces éléments méritent d’être conservés. La plateforme de vol de Chris en fait partie.

Les vrais passifs irrécupérables sont : une grande équipe de développement pour des cycles logiciels lents, un modèle de tarification par siège, une feuille de route centrée sur les fonctionnalités plutôt que sur les résultats. Ces éléments sont ce qu’on appelle le « Dead Moose on the table » (le « dead moose » sur la table), un problème évident mais que personne n’ose aborder franchement.

Les fondateurs qui survivront seront ceux capables de regarder ce qu’ils ont fait, et de se demander : si je repartais aujourd’hui, avec les outils et le marché d’aujourd’hui, que ferais-je ?

Quand on a déjà levé des fonds pour une direction spécifique, cette question est inconfortable. Mais c’est bien pire que de voir un investisseur refuser de financer une nouvelle levée, et de devoir fermer boutique avec un plan dépassé.

Résumé

Vous ne pouvez pas courir sur la piste de 2026 avec le scénario de 2024 (ou plus tôt). Le financement, la technologie et le modèle d’affaires ont tous changé. L’agilité devient développement parallèle.

La recherche du Product/Market Fit se transforme en recherche du AI Agent / Customer Outcome Fit. Le MVP devient MPO (Minimum Deliverable Outcome).

L’état d’esprit du coût irrécupérable peut vous faire faillite.

Les barrières défensives possibles résident dans : des données propriétaires, une compréhension profonde des résultats clients, des verrouillages réglementaires, ou dans le fait d’être intégré dans un programme d’achat officiel (Program of Record).

Si vous pouvez encore dormir tranquille, c’est que vous n’avez pas encore compris ce qui se passe.

Les fondateurs qui survivront sortiront de leur bureau, verront la réalité en face, se transformeront et corrigeront leur trajectoire.