Le paysage des startups spécialisées en intelligence artificielle subit une transformation majeure. Chaque nouvelle version d’un modèle de fondation – qu’il provienne d’OpenAI, d’Anthropic ou de Google – peut rendre obsolète le cœur même du produit d’une jeune entreprise. Cette dynamique a été au centre d’une session du Builders Stage lors de TechCrunch Disrupt 2026, où Michel Tricot (Airbyte), Linda Tong (Webflow) et Rob Toews (Radical Ventures) ont partagé leurs analyses et leurs stratégies.
Le défi des modèles de fondation pour les startups IA
Jusqu’à récemment, les fondateurs s’inquiétaient principalement de la concurrence directe entre startups. Aujourd’hui, le vrai concurrent est souvent la plateforme qui alimente leurs solutions. Une fonctionnalité développée pendant un an peut devenir une simple mise à jour du produit d’un géant de l’IA du jour au lendemain. Cette évolution rapide impose aux entrepreneurs de repenser leurs priorités : au lieu de se demander « pouvons‑nous le construire ? », ils se demandent « pouvons‑nous encore le posséder ? ».
Les risques sont multiples :
- Perte de différenciation technique dès la sortie d’un nouveau modèle.
- Diminution de la valeur perçue par les investisseurs, qui craignent que le produit devienne une simple fonctionnalité intégrée.
- Réduction de la marge de manœuvre pour lever des fonds, les investisseurs recherchant des avantages durables.
Stratégies de différenciation au-delà des modèles
Les intervenants ont souligné que la prochaine génération de leaders IA ne sera pas définie uniquement par la puissance des modèles, mais par les actifs que les modèles ne peuvent pas reproduire facilement. Parmi ces actifs, on retrouve :
- Données propriétaires : des jeux de données uniques qui enrichissent les modèles et créent une barrière à l’entrée.
- Workflows intégrés : des processus métier profondément ancrés dans les systèmes des clients.
- Relations clients : la confiance et la proximité qui permettent de fidéliser les utilisateurs.
- Expertise sectorielle : une connaissance fine du domaine qui guide le développement produit.
Michel Tricot, à la tête d’Airbyte, a illustré ce point en rappelant que son entreprise, bien qu’open‑source, sert plus de 7 000 clients, dont 18 % du Fortune 500. Cette adoption massive repose moins sur le modèle d’IA que sur la capacité d’Airbyte à connecter, nettoyer et préparer les données de façon fiable.
De son côté, Linda Tong a expliqué comment Webflow mise sur une plateforme de développement visuel qui simplifie la création de sites web sans nécessiter de compétences en codage. Même si les modèles de génération de code s’améliorent, la valeur de Webflow réside dans son interface intuitive, son écosystème de plugins et la communauté qui l’entoure.
Perspectives d’investisseurs et d’opérateurs
Rob Toews, partenaire chez Radical Ventures, a rappelé que les investisseurs recherchent des signaux de résilience. Selon lui, une startup IA doit démontrer :
- Une dépendance limitée aux mises à jour de modèles externes.
- Un modèle économique qui génère des revenus récurrents indépendamment des capacités du modèle.
- Une capacité à créer des effets de réseau grâce à des données ou des intégrations exclusives.
Il a ajouté que les entreprises capables de transformer les modèles en « features » risquent de devenir des fournisseurs de services plutôt que des acteurs indépendants. L’enjeu est donc de bâtir des produits qui restent pertinents même après plusieurs itérations de modèles.
Vers une défensibilité durable
La session a conclu sur plusieurs recommandations pratiques pour les fondateurs :
- Investir dans la propriété des données dès le départ, en créant des pipelines d’acquisition et de gouvernance robustes.
- Construire des intégrations profondes avec les systèmes d’entreprise afin de rendre le produit indispensable au quotidien.
- Développer une marque de confiance grâce à la transparence, la conformité et le support client de qualité.
- Diversifier les sources de revenu en proposant des services à forte valeur ajoutée, des licences d’utilisation ou des modèles d’abonnement basés sur la valeur métier.
En résumé, la rapidité d’évolution des modèles de fondation impose aux startups IA de repenser leurs fondations stratégiques. La différenciation ne réside plus uniquement dans la supériorité technique, mais dans la capacité à posséder et à exploiter des actifs que les géants de l’IA ne peuvent pas reproduire facilement. Les entrepreneurs qui sauront aligner leurs produits sur ces leviers de valeur seront les mieux placés pour transformer les mises à jour de modèles en opportunités plutôt qu’en menaces.