Le marché des startups en intelligence artificielle (IA) est en pleine effervescence depuis plusieurs années. Pourtant, derrière cette vague d’innovation, des signaux d’alerte commencent à apparaître. Le vice-président de Google en charge des startups, Darren Mowry, a récemment tiré la sonnette d’alarme concernant la pérennité de certaines jeunes pousses dans ce secteur. Selon ses observations, deux types spécifiques de modèles économiques, les “wrappers LLM” et les agrégateurs d’IA, sont en danger imminent de disparition s’ils ne réussissent pas à se différencier et à créer une véritable valeur ajoutée.
Cette mise en garde intervient dans un contexte où l’intelligence artificielle générative s’est massivement démocratisée, favorisant la multiplication rapide des startups. Cependant, les investisseurs et le marché deviennent de plus en plus exigeants, cherchant désormais des innovations durables et clairement distinguées, au-delà d’une simple interface rajoutée à un modèle de langage numérique existant. Ce phénomène rappelle les débuts tumultueux du cloud computing, lorsque de nombreux revendeurs d’infrastructures furent laissés de côté face à l’évolution rapide des solutions proposées par les géants comme Amazon.
En ce début d’année 2026, les ambitions entrepreneuriales dans le domaine de l’IA doivent donc s’adapter à ces nouvelles exigences, en favorisant l’innovation vraiment disruptive. Les risques d’un formatage des offres et la standardisation des services peuvent entraîner une disparition progressive de nombreuses startups qui n’auront pas su bâtir des barrières solides à la concurrence. Cette dynamique est d’autant plus significative à une époque où Google, acteur majeur de l’IA, fait entendre sa voix sur l’avenir du secteur et sur les tendances du marché global.
- Les wrappers LLM, qui reposent sur une simple superposition d’une interface à des modèles comme GPT ou Gemini, peinent à se démarquer.
- Les agrégateurs d’IA, offrant un accès à plusieurs modèles via une plateforme unique, voient leur modèle remis en question face à la montée en puissance des fournisseurs eux-mêmes.
- Les investisseurs sont de plus en plus critiques, demandant une valeur perceptible et un réel impact de ces innovations.
- Le parallèle avec le secteur du cloud computing dans les années 2010 illustre un cycle récurrent dans la technologie.
- Les secteurs biotech et cleantech, en revanche, connaissent une forte dynamique grâce à la disponibilité de données massives.
Les startups de wrappers LLM : un modèle économique sous pression et en quête de différenciation
Dans le vaste paysage des startups en intelligence artificielle, les wrappers LLM occupent une place particulière. Derrière ce terme technique se cachent des entreprises qui prennent des modèles de langage préexistants – comme GPT-5, Gemini ou Claude – et les habillent d’une couche superficielle, souvent une interface utilisateur ou une application destinée à résoudre un problème précis. Par exemple, des startups développant des outils pour aider les étudiants à réviser leurs cours s’appuient fréquemment sur cette approche.
Cependant, selon le vice-président Google, cette stratégie montre rapidement ses limites en 2026. « Si vous vous contentez de recouvrir un grand modèle linguistique avec une simple interface, sans créer d’avantage intellectuel notable, vous ne suscitez plus l’intérêt des investisseurs ni le soutien du marché », indique Darren Mowry.
Les enjeux de propriété intellectuelle et de différenciation sont donc essentiels. Les startups qui réussissent à imposer leur place dans ce segment sont celles qui bâtissent de véritables « fossés protecteurs » autour de leur technologie, soit par une spécialisation dans un domaine vertical très pointu, soit par une innovation fonctionnelle profonde. Parmi les exemples pertinents figurent Cursor, assistant de codage basé sur GPT, et Harvey AI, spécialisée dans l’aide juridique à l’aide de l’IA.
Ces sociétés ne se contentent pas d’utiliser simplement un modèle de langage, elles ajoutent une couche d’intelligence, d’analyse ou d’utilisabilité qui leur permet de créer un produit avec un réel potentiel de croissance. La course pour la survie économique dans cette catégorie sera donc dictée par la capacité à innover continuellement et à protéger ses avancées par des brevets, des partenariats stratégiques ou des technologies propriétaires.
Dans un contexte où le marché de l’IA commence à se stabiliser après l’explosion de 2024, cette maturité est devenue indispensable. En effet, il ne suffit plus de lancer une application simple pour espérer attirer une clientèle ni des fonds substanciels. Ce tournant marque une phase de consolidation dans le domaine de l’entrepreneuriat IA, incitant les fondateurs à adopter une stratégie plus ambitieuse, protégeant leur innovation et cherchant à se distinguer durablement.
Les agrégateurs d’IA : un modèle économique en difficulté face à l’expansion des fournisseurs de modèles
Les agrégateurs d’IA représentent une sous-catégorie spécifique des wrappers. Leur objectif est de proposer aux utilisateurs un accès à plusieurs modèles de langage via une même interface, souvent proposée sous forme d’API. L’idée est d’orchestrer les requêtes, de gérer leur répartition entre les modèles, et d’offrir des outils de surveillance, d’évaluation ou de gouvernance.
Des exemples notables dans ce secteur sont Perplexity, une startup dédiée à la recherche intelligente en IA, et OpenRouter, qui permet aux développeurs d’interroger plusieurs modèles à travers un seul point d’accès. Néanmoins, cette solution, séduisante au premier abord, fait aujourd’hui face à une réalité plus complexe.
Darren Mowry avertit que les agrégateurs doivent dorénavant faire preuve de plus qu’une simple capacité d’orchestration technique. « Les utilisateurs veulent un apport de propriété intellectuelle pour être certains que la requête sera dirigée vers le modèle le plus pertinent, au bon moment et dans le bon contexte. Ce n’est pas suffisant de simplement proposer une redirection basée sur des contraintes de calcul ou d’accès. »
Ce constat est renforcé par une comparaison historique avec le début du cloud computing. Au tournant des années 2010, de nombreux acteurs ont tenté de commercialiser des solutions intermédiaires pour revendre les infrastructures AWS. Lorsque Amazon a développé ses propres outils d’entreprise et que les clients ont appris à gérer directement ces services, la majorité de ces startups revendeuses a été éliminée du marché, ne laissant que celles qui proposaient de véritables services différenciants comme la sécurité ou la migration.
Dans le domaine de l’IA, les agrégateurs sont aujourd’hui confrontés à une pression similaire. Les fournisseurs de grands modèles de langage développent eux-mêmes des fonctionnalités à valeur ajoutée, notamment en intégrant directement des services de gouvernance et de surveillance, limitant le besoin pour une couche d’orchestration indépendante.
Pour les entrepreneurs qui envisagent de se lancer dans cette voie, le message est clair : éviter de construire une startup reposant uniquement sur le modèle d’agrégation sans valeur ajoutée significative. Le risque de voir leur offre devenir obsolète est élevé à moins de se spécialiser fortement ou d’investir dans des innovations différenciatrices.
Les nouvelles tendances d’investissement et d’innovation dans le secteur des startups IA
Alors que deux segments majeurs parmi les startups en IA sont menacés, d’autres secteurs connaissent une forte dynamique soutenue par des innovations profondes et une réelle création de valeur. Darren Mowry se montre particulièrement optimiste sur le développement des plateformes dédiées aux développeurs et sur la croissance des outils orientés vers le grand public, notamment via les technologies de génération vidéo et créative.
2025 a d’ailleurs été une année record en termes d’investissements pour des startups de “vibe coding” et d’assistants au codage, avec des acteurs comme Replit, Lovable et bien sûr Cursor, tous utilisateurs de Google Cloud, qui ont su séduire investisseurs et utilisateurs.
Le secteur biotech et les technologies liées au climat gagnent également une attention accrue. Les volumes massifs de données disponibles permettent de développer des solutions innovantes, allant de la recherche médicale aux technologies de réduction d’impact environnemental. Cette double dynamique, couplée à une technologie IA performante, ouvre des perspectives prometteuses où les startups peuvent se positionner durablement grâce à leur expertise et à leur marge d’innovation.
Cette évolution s’inscrit parfaitement dans la tendance plus large d’un entrepreneuriat technologique qui se recentre sur des créations à forte valeur ajoutée et à potentiel durable, rompant avec la multiplication rapide et souvent superficielle des jeunes pousses observée dans les premières phases de l’essor de l’intelligence artificielle.
Liste des secteurs d’innovation à surveiller en 2026 pour les startups IA :
- Plateformes de développement IA et outils de coding assisté : startups spécialisées dans l’amélioration de la productivité des développeurs.
- Applications directes au grand public : produits créatifs intégrant la génération vidéo, audio et contenus personnalisés.
- Biotechnologies : exploitation des données massives pour accélérer la recherche médicale et la découverte pharmaceutique.
- Technologies environnementales : innovations visant à mesurer et réduire l’empreinte carbone grâce à l’intelligence artificielle.
- Intégration de dispositifs de gouvernance IA : solutions assurant la traçabilité, la transparence et l’éthique dans l’usage de l’intelligence artificielle.
Risques, challenges et implications pour le marché des startups en IA selon un vice-président Google
Les alertes émises par Darren Mowry ne concernent pas uniquement des modèles économiques spécifiques, mais posent aussi la question des risques plus globaux liés à la technologie et à son appropriation sur le marché. Avec l’augmentation rapide des capacités de l’IA, les enjeux liés à l’éthique, à la sécurité et à la régulation deviennent cruciaux.
Ces préoccupations ont été reprises par des employés d’OpenAI et DeepMind, qui ont récemment publié une lettre ouverte appelant à une surveillance renforcée et à une extension du statut de lanceur d’alerte pour les professionnels du secteur. Cette initiative souligne la nécessité d’une vigilance accrue face aux dangers potentiels que l’IA générative pourrait faire peser, allant de la désinformation à l’usage malveillant de la technologie.
Dans ce contexte, la disparition probable de certaines catégories de startups peut aussi se lire comme un filtre naturel qui pourrait limiter l’expansion d’offres risquées ou peu fiables. Il s’agit ainsi d’un moment charnière pour le marché, qui doit se structurer et s’étoffer autour d’acteurs solides maîtrisant autant les aspects technologiques que les enjeux éthiques.
Par ailleurs, la pression à l’investissement est de plus en plus forte. Même si des géants comme OpenAI et Anthropic continuent d’afficher une croissance rapide, leurs volets financiers et opérationnels sont scrutés, et les investisseurs privés posent désormais des questions bien plus exigeantes sur la rentabilité et l’impact réel de ces innovations.
Pour les décideurs français comme internationaux, ces évolutions sont déterminantes. Elles influent non seulement sur la dynamique mondiale des startups, mais aussi sur les politiques publiques concernant l’innovation, la compétitivité industrielle et la régulation de l’IA.
| Catégorie de startup | Caractéristiques clés | Risques principaux | Exemples notables |
|---|---|---|---|
| Wrappers LLM | Interface simple sur des grands modèles de langage, ciblage vertical | Manque de différenciation, faible IP, marges réduites | Cursor, Harvey AI |
| Agrégateurs d’IA | Orchestration multi-modèles, accès par API, évaluation et gouvernance | Perte de marché face aux fournisseurs directs, margin squeeze | Perplexity, OpenRouter |
| Plateformes développeurs et vibe coding | Outils spécialisés, croissance forte, innovation continue | Fort investissement nécessaire, forte compétition | Replit, Lovable |
| Tech biotech et environnement | Données massives, recherche avancée, impact réel | Complexité réglementaire, besoin d’expertise pointue | Plusieurs startups émergentes |
Impact sur l’entrepreneuriat : comment anticiper la disparition de certains modèles de startups en IA ?
Face à ces alertes émises par un vice-président Google, les entrepreneurs doivent impérativement repenser leur approche pour éviter de s’inscrire dans des modèles voués à l’échec ou à la disparition. La clé du succès réside dans la capacité à créer de la valeur concrète et unique, en évitant la tentation de s’appuyer exclusivement sur des technologies tierces sans innovation propre.
Une stratégie solide doit intégrer plusieurs dimensions :
- Analyse approfondie du marché pour identifier les besoins réels non satisfaits.
- Développement d’une propriété intellectuelle forte permettant de bâtir un avantage compétitif durable.
- Focus sur des secteurs verticaux spécialisés afin de se différencier et proposer des solutions sur-mesure.
- Réactivité face aux évolutions technologiques pour anticiper les disruptions possibles et les changements de paradigme.
- Recherche de partenariats stratégiques avec des acteurs clés du marché pour renforcer sa crédibilité et accès aux ressources.
Cette approche permettra aux startups de mieux résister à la pression énorme exercée par les géants de la tech, tout en optimisant leur attractivité auprès des investisseurs. Cet ajustement stratégique est essentiel pour traverser les phases difficiles et rester pertinent sur un marché mondial en constante mutation.
En définitive, la disparition possible de deux catégories majeures de startups en IA est un signal fort. Elle appelle les entrepreneurs français et internationaux à s’armer de rigueur, d’innovation et d’agilité pour pérenniser leurs projets face à une concurrence féroce et des exigences en pleine élévation.
Pourquoi le vice-président de Google met-il en garde contre certaines startups IA ?
Darren Mowry estime que les modèles économiques de wrappers LLM et d’agrégateurs d’IA manquent souvent de différenciation et de valeur ajoutée, ce qui pourrait entraîner leur disparition face à la concurrence.
Qu’est-ce qu’un wrapper LLM dans le domaine de l’IA ?
Un wrapper LLM est une startup qui utilise un grand modèle de langage existant en l’habillant d’une interface ou d’un service pour résoudre un problème spécifique, sans forcément créer une innovation profonde.
Quels sont les risques associés aux agrégateurs d’IA ?
Ils risquent de perdre leur pertinence face à l’intégration croissante de fonctionnalités par les fournisseurs directs de modèles, ce qui réduit leurs marges et leur espace de marché.
Quels secteurs d’IA présentent aujourd’hui les meilleures opportunités ?
Les plateformes pour développeurs, la génération de contenu direct au grand public, la biotech et les technologies environnementales bénéficient actuellement d’une forte dynamique d’innovation et d’investissement.
Comment une startup peut-elle éviter la disparition sur le marché de l’IA ?
En construisant une forte propriété intellectuelle, en se spécialisant dans des niches verticales et en innovant continuellement pour créer une véritable valeur ajoutée pour ses utilisateurs.