Les startups remplacent les travailleurs par l'IA, soulevant la possibilité de voir le premier unicorne d'une personne au monde.
Ilya Sutskever, OpenAI's former chief scientist and the founder of Safe Superintelligence. (Jack Guez/Getty Images)
Quand le PDG d'Anthropic, Dario Amodei, a été interrogé en mai sur le moment où le monde verrait une entreprise d'un milliard de dollars animée par une seule personne, il a répondu : "2026." Le PDG d'OpenAI, Sam Altman, a révélé l'année dernière qu'il fait partie d'un "petit groupe de discussion" de PDG de la technologie qui parient sur le moment où ce moment arrivera.
Indépendamment de savoir si - ou quand - le monde de la technologie atteindra ce jalon, la question souligne une nouvelle réalité : les entreprises privées d'un milliard de dollars, également connues sous le nom de licornes, évoluent pour devenir une race plus maigre et plus rapide. Une nouvelle génération de startups d'intelligence artificielle construisent des outils pour automatiser les flux de travail dans des secteurs allant du service client aux ventes en passant par l'ingénierie logicielle. Les outils sont construits au-dessus de modèles d'IA comme ChatGPT d'OpenAI ou Gemini de Google $GOOGL, ce qui signifie qu'ils ne sont pas accablés par les coûts des centres de données qui sapent des milliards aux entreprises Big Tech.
Réduisant encore plus leurs dépenses et conformément aux produits qu'ils vantent, ces startups ont également tendance à fonctionner avec des outils d'IA plutôt qu'avec des humains.
"[Les startups d'IA] repoussent le plus agressivement les frontières du possible parce qu'elles n'ont pas beaucoup d'argent, et elles n'ont pas d'actionnaires publics pour les tenir responsables," explique Ash Barbour, qui a vendu son logiciel de vente optimisé par l'IA à Woodpecker.co en 2022, une entreprise polonaise cotée en bourse qui automatise les emails à froid.
Alors qu'une nouvelle génération de startups plus maigres se préparent à atteindre des valorisations à dix chiffres à une vitesse record, elles réécrivent le livre des règles de l'entrepreneuriat. En même temps, la question de savoir si une telle croissance peut être durable est moins certaine, laissant les investisseurs pris entre la capture des rendements rapides de la modernité et le respect des garde-fous du précédent historique.
Jusqu'à présent, rester maigre semble fonctionner.
Lovable, une plateforme suédoise de « programmation de vibes » alimentée par l'IA, qui permet aux utilisateurs non-techniciens de créer des logiciels via des instructions en langage naturel, est la startup à la croissance la plus rapide d'Europe. Plus tôt en juillet, seulement huit mois après le lancement, l'entreprise de 45 employés est devenue la dernier licorne. Fellow vibe coding platform Bolt a atteint 20 millions de dollars de revenus annuels récurrents (ARR) en seulement deux mois. Le copilote de codage Cursor a confirmé en juin qu'il a atteint 500 millions de dollars ARR, une multiplication par cinq depuis janvier, réalisée avec moins que 50 travailleurs. Et la startup d'automatisation de flux de travail activée par l'IA Gumloop a levé 17 millions de dollars en série A avec seulement deux employés à temps plein — et veut atteindre une valorisation de 1 milliard de dollars avec seulement 10, un clin d'œil à une prédiction d'Altman selon laquelle nous allons voir des licornes de 10 personnes "très bientôt".
Safe Superintelligence, quant à elle, a été lancée il y a un an par l'ancien scientifique en chef d'OpenAI, Ilya Sutskever, dans le but de créer un agent d'IA capable de surpasser l'intelligence humaine. Elle est déjà évaluée à 32 milliards de dollars avec seulement 20 employés.
Ces chiffres dépassent déjà 2024, lorsque les licornes de l'IA comptaient en moyenne environ 200 employés et atteignaient une valorisation d'un milliard de dollars en seulement deux ans, selon CB Insights. Les licornes non-IA nécessitaient généralement neuf ans et presque le double de la taille de l'équipe pour y parvenir.
« Je travaille vers un scénario futur où nous n'avons aucun employé dédié aux opérations et au back-end. Les seuls employés que nous avons sont ceux qui sont en relation directe avec les gens », déclare Barbour. L'année dernière, il a fondé Yes.inc, un service qui associe des startups, y compris Lovable, à des experts de l'industrie qui peuvent promouvoir leur produit. Barbour gère la startup avec seulement un employé, dont le travail consiste à interagir avec leur IA interne.
Pourtant, en construisant avec l'IA dès le début, ces startups offrent également des informations sur l'endroit où la touche humaine peut prévaloir.
Artisan, le créateur d'un agent IA qui remplit les fonctions d'un représentant commercial B2B, est l'une des entreprises qui construisent des outils pour la consolidation. L'entreprise a été lancée l'année dernière et a rapidement levé un tour de financement de série A de 25 millions de dollars. L'agent IA d'Artisan, Ava, dispose de plus de 300 millions de contacts, peut extraire des données en temps réel sur les acheteurs potentiels et envoie des e-mails personnalisés depuis la boîte de réception d'un représentant, produisant le rendement de cinq à dix représentants. Le "travail ingrat" de la vente — comme le copier-coller des e-mails et la prospection sur LinkedIn — est "là où l'IA peut, et doit, intervenir", déclare le fondateur et PDG Jaspar Carmichael-Jack.
Artisan a suscité outrage plus tôt cette année lorsque sa campagne marketing est devenue virale. Les voyageurs ont remarqué des panneaux publicitaires à Manhattan et des annonces collées dans le métro londonien : "Arrêtez d'embaucher des humains." En accord avec sa devise, Artisan est dirigée par une équipe réduite de 35 personnes.
Bien que la campagne ait pu être destinée à frapper les esprits, Carmichael-Jack ne voit pas le travail humain s'éteindre. "Les représentants humains resteront essentiels, mais plus comme des opérateurs d'élite", dit-il. En effet, Artisan cherche à embaucher 22 autres travailleurs — y compris dans la vente.
Faisant écho à cela, Barbour croit également que seuls les représentants "vraiment bons" du service client et les cadres commerciaux resteront. Il s'attend à ce qu'ils deviennent "très recherchés" et à ce qu'ils reçoivent des salaires plus élevés en conséquence.
Les startups alimentées par l'IA croissent également plus rapidement que les entreprises traditionnelles de logiciels en tant que service, atteignant les jalons d'ARR en moins de temps. Un récent report par la société fintech Stripe a révélé que les 100 premières entreprises d'IA sur sa plateforme ont atteint un ARR de 1 million de dollars en une période médiane de seulement 11,5 mois - environ quatre mois avant les entreprises SaaS à la croissance la plus rapide au plus fort de la vague des abonnements. Le rapport indique également que parmi les 100 premières entreprises d'IA, celles fondées avant 2020 ont mis en moyenne 41 mois pour atteindre un ARR de 5 millions de dollars, contre seulement 13 mois pour celles lancées depuis.
Il n'est donc pas surprenant que, selon les données de PitchBook, les startups d'IA aient reçu 64% de tous les dollars de capital-risque aux États-Unis au cours du premier semestre 2025. Pour illustrer cela : Half les startups de la cohorte de printemps de l'accélérateur Y Combinator étaient des entreprises construisant ou concevant des outils pour créer des agents IA.
Le rythme auquel les startups d'IA atteignent les jalons ARR soulève des questions pour les investisseurs. Auparavant, si une startup ajoutait des employés et agrandissait des bureaux, elle était supposée progresser, note Right Side Capital, un fonds d'investissement pré-VC, dans un récent blog post. Cependant, lorsque les coûts de mise à l'échelle chutent de manière spectaculaire, ces indicateurs deviennent peu fiables.
"Les investisseurs doivent maintenant repenser les cadres traditionnels d'évaluation," écrit la société. "Si une startup peut atteindre un ARR de 10 millions de dollars avec une fraction de la combustion par rapport à 2018, cela justifie-t-il encore le même multiple d'évaluation ? Comment cela change-t-il la taille des tours de financement en phase de démarrage ?”
En même temps, attribuer aux startups d'IA des valorisations élevées basées sur le taux auquel elles augmentent leurs revenus pourrait être risqué. Les entreprises ont tendance à expérimenter de nombreux outils d'IA, note Jamin Ball d'Altimeter Capital, une société de capital-risque, récemment raconté The Economist. Il appelle cela l'approche "facile à venir, facile à partir", signifiant que les entreprises ne s'engagent pas à un seul produit. Ball suggère que cela crée un "taux d'expérimentation", plutôt qu'un ARR.
Cela peut expliquer pourquoi Blossom Capital, une société de capital-risque axée sur la tech, a vu des entreprises SaaS à forte croissance avec un taux de churn mensuel allant jusqu'à 10-20%. (Un "bon" taux de churn — le pourcentage de clients qui quittent au cours d'un mois donné — se situe entre 5-10% pour le SaaS B2B, LiveX AI observe.) En plus de cela, les startups IA ont tendance à utiliser la tarification basée sur l'utilisation plutôt que sur l'utilisateur, ce qui peut rendre les prévisions de revenus moins prévisibles.
Un autre risque potentiel de la course vers des empires à une seule personne est la question de la responsabilité.
« L'IA est capable de faire tous nos emplois, y compris le mien », a écrit le PDG de Klarna Sebastian Siemiatkowski dans un X $TWTR post en janvier. Écho de cela, une enquête par edX, une plateforme offrant des cours en ligne sur les compétences en IA, a révélé qu'environ la moitié des cadres supérieurs croient que « la plupart » ou « la totalité » du rôle de PDG devrait être complètement automatisé ou remplacé par l'IA — et 49% des PDG sont d'accord.
Mais Barbour spécule que parler de PDG IA a plus à voir avec attirer les gros titres qu'avec des prévisions réalistes.
« Si [les dirigeants humains] font un mauvais travail, vous pouvez les licencier, donc ils seront toujours responsables de leurs décisions », dit-il. Une IA, en revanche, peut faire « ce qu'elle veut » sans subir de répercussions. C'est pourquoi Barbour prévoit que les PDG se tourneront vers des assistants IA pour aider à la prise de décision.
« J'ai beaucoup de mal à croire que n'importe quelle entreprise, en particulier les sociétés cotées, laisserait la décision finale à une IA », dit-il.
À l'avenir, les entreprises annoncent sans ambages leur intention d'intégrer l'IA au cœur de leurs opérations, démantelant des départements au passage. Cela ne fait peut-être plus débat. Mais ce qui reste flou, c'est à quel point le paysage de l'IA sera consolidé. Plus de 80 % des projets d'IA échoueront, selon une recherche de la RAND Corporation, ce qui est deux fois le taux d'échec des startups technologiques non-IA. Le défi ne réside donc peut-être pas dans la conviction des investisseurs que l'avenir est automatisé, mais plutôt dans la preuve que fonctionner de façon allégée ne sacrifie pas le poids de leurs produits.
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