Entre 2021 et 2025, l’intelligence artificielle est devenue le centre de gravité du capital-risque mondial. En 2025, les startups IA ont levé près de 200 milliards de dollars, soit plus de 55 % de l’ensemble du venture capital mondial.
Mais derrière les valorisations records, une réalité s’impose : la majorité de ces entreprises ne survivra pas. Selon plusieurs analyses convergentes (MIT, Reuters, Forbes, Goldman Sachs), entre 90 % et 99 % des startups IA échoueront d’ici 2026.
Ce n’est pas une crise technologique. C’est une crise de modèle économique.
Une explosion des financements… sans sorties à la hauteur
Le paradoxe du boom financier
- 192,7 Md$ levés par les startups IA en 2025 (Forbes, PitchBook)
- 73,1 Md$ au seul T1 2025, soit 57,9 % du VC mondial (Reuters via PitchBook)
- Des valorisations atteignant 400 M$ à 1,2 Md$ par employé pour certaines startups early-stage (Reuters)
👉 Problème : les exits ne suivent pas.
- IPO quasi inexistantes
- Marché M&A ralenti par les taux élevés
- Fenêtre de liquidité fermée depuis fin 2022
Résultat : des entreprises surcapitalisées, sans sortie possible, brûlant du cash sans perspective de retour.
Les chiffres qui font mal : taux d’échec record
Ce que disent réellement les données
Les études indépendantes convergent :
- 95 % des projets pilotes IA échouent à générer un impact mesurable (MIT Initiative on the Digital Economy)
- 92 % des startups IA échouent, contre ~63 % pour les startups tech classiques (AI4SP, CB Insights)
- Moins de 5 % des entreprises IA atteignent une croissance significative et durable (MIT)
- 60 % des outils IA n’ont aucun revenu récurrent viable
👉 L’IA affiche le pire ratio capital investi / valeur créée de l’histoire récente du capital-risque.
Pourquoi la majorité des startups IA échouent vraiment
Ce n’est pas la technologie
Contrairement au narratif dominant, l’IA fonctionne.
Les échecs viennent d’ailleurs :
- 38 % échouent faute de demande réelle du marché
- 54 % échouent pour des problèmes opérationnels (monétisation, coûts, churn, scaling)
La plupart des fondateurs construisent d’abord, puis cherchent des clients ensuite.
Exactement l’inverse d’un modèle viable.
L’illusion des “AI wrappers” et la dépendance aux API
Le modèle le plus fragile du marché
Une part massive de l’écosystème repose sur :
- des wrappers autour des API OpenAI / Anthropic / Google
- aucune donnée propriétaire
- aucun moat défendable
Résultat :
- différenciation quasi nulle
- coûts variables élevés
- marges écrasées par la commoditisation des API
👉 C’est un restaurant qui revend du McDonald’s, en espérant que personne ne regarde la cuisine.
Cas concrets : quand les licornes tombent
CodeParrot (YC W23)
- Démo impressionnante : conversion Figma → code
- MRR maximal : ~1 500 $
- Série de pivots, aucun modèle stable
- Fermeture complète du projet
Builder.ai
- Valorisation > 1 Md$
- Investisseurs : Microsoft, SoftBank, fonds souverain du Qatar
- Promesse : “développer une app comme commander une pizza”
- Réalité :
- burn massif
- dépendance totale aux levées
- problèmes juridiques
- Faillite malgré des centaines de millions levés
Ce que les investisseurs ont compris en 2025
Fin du narratif, retour aux chiffres
Les fonds sérieux changent déjà de grille de lecture :
- ARR réel > storytelling
- Rétention > croissance artificielle
- Unit economics > nombre d’utilisateurs
- Profitabilité potentielle > hype
De plus en plus de fonds adoptent une logique “bancaire” :
- financement par étapes
- objectifs chiffrés
- stress tests (CAC, churn, coûts infra)
Après la bulle : ce qui survivra vraiment
Le filtre naturel des bulles
Comme après 2000 pour Internet, la bulle ne détruit pas la technologie.
Elle élimine les illusions.
Les survivants auront trois caractéristiques claires :
- Données propriétaires non réplicables
- Intégration profonde dans les workflows métiers
- ROI mesurable, pas des démos
👉 L’avenir n’est pas “plus d’IA”, mais une IA invisible, intégrée, utilitaire.
Conclusion – 2025 n’est pas la fin de l’IA, c’est la fin du mythe
L’intelligence artificielle ne disparaît pas.
Mais le fantasme de la startup IA facile, rapide et ultra-rentable est terminé.
Comme Internet après la bulle dot-com, l’IA devient une infrastructure, pas un argument marketing.
Moins de pitch decks. Plus de business réel.
La question n’est plus : “Que peut faire l’IA ?”
Mais : “Qui est prêt à payer, combien, et pourquoi ?”
