Les chaînes de valeur logicielles sont en pleine reconfiguration. Ce que l’on appelait hier une « techno différenciante » est devenu en quelques mois une brique standardisée, souvent accessible via API ou open source. Dans ce nouvel équilibre, une question cruciale se pose pour les fondateurs, les investisseurs et les stratèges produit : où se crée la valeur durable aujourd’hui ? Sur la couche du modèle, sur celle du produit, ou sur celle de la distribution ?
Trois couches, trois dynamiques
Le paysage IA se structure désormais en trois couches interdépendantes, chacune obéissant à une logique de création de valeur propre.
- La couche modèle regroupe les fondations algorithmiques : modèles de langage, générateurs d’images, moteurs de synthèse vocale, modèles vidéo, etc. Elle suppose une puissance de calcul massive, des jeux de données colossaux et des équipes de recherche spécialisées. Les coûts de développement initiaux se comptent en millions.
- La couche produit encapsule les modèles dans une interface, avec des logiques d’édition, de prompt design, de collaboration ou de personnalisation. C’est la zone où l’expérience utilisateur se façonne.
- La couche distribution permet au produit d’atteindre son marché : création d’audience, effet de réseau, contenu pédagogique, intégrations natives. C’est elle qui transforme une innovation isolée en adoption de masse.
La couche modèle, de la rareté à la standardisation
Pendant un temps, posséder un modèle maison représentait un avantage stratégique. Aujourd’hui, cela n’est plus suffisant pour construire une barrière défendable, sauf à viser une échelle mondiale ou une verticalisation extrême.
Prenons l’exemple des générateurs d’images. Ce qui nécessitait autrefois des compétences avancées et des ressources GPU rares est désormais disponible en open source, avec des modèles pré-entraînés accessibles en ligne. La performance marginale d’un modèle par rapport à un autre est souvent imperceptible pour l’utilisateur final, sauf cas d’usage très spécifique (par exemple la génération de scènes photoréalistes multi-objets ou la constance d’un personnage entre deux images).
Dans le domaine des avatars vidéo, plusieurs équipes ont réussi à construire des modèles de très haute qualité sans infrastructure géante, en s’appuyant sur des architectures de recherche publiques, des briques low-level et une approche de prototypage rapide. Résultat : des modèles personnalisés et efficaces, créés avec des équipes réduites et quelques dizaines de milliers d’euros.
Autrement dit, la compétence n’est plus de construire un modèle, mais de savoir l’appliquer à bon escient.
La couche produit comme différenciateur réel
À mesure que les modèles se standardisent, la couche produit devient l’espace de différenciation tangible. Ce que le client voit, manipule, évalue — ce n’est pas le modèle, mais l’expérience.
Les éditeurs qui l’emportent sont ceux qui transforment une puissance algorithmique en un outil intuitif, utile, et exploitable sans formation. Trois éléments-clés se dégagent :
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- Le design de l’interface : une interface claire, rapide, qui guide l’utilisateur et anticipe ses besoins reste rare. L’ajout progressif de fonctionnalités doit respecter une logique d’usages réels, pas de démonstration technologique.
- L’abstraction du prompt : les systèmes les plus efficaces masquent la complexité du prompt engineering derrière des options, des sliders ou des scénarios pré-remplis.
- La cohérence de bout en bout : dans le cas de la vidéo générative, par exemple, il ne suffit pas de générer une image animée. Il faut synchroniser l’audio, gérer les transitions, intégrer le branding, offrir des outils de montage. Un produit qui gère l’ensemble du cycle de création est infiniment plus difficile à remplacer.
Ainsi, des outils se différencient non pas par leur modèle sous-jacent, mais par leur capacité à livrer un résultat postable, cohérent et prêt à l’emploi.
La distribution comme véritable barrière à l’entrée
Mais même un bon produit ne survit pas sans accès au marché. Or, la distribution est la couche la plus négligée par les profils techniques, alors qu’elle constitue souvent le véritable moat.
Voici quelques formes de distribution IA aujourd’hui différenciantes :
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- La marque personnelle et communautaire : certains fondateurs, bien avant d’avoir un produit complet, construisent une audience autour de newsletters, de démonstrations sur les réseaux sociaux ou de tutoriels. Cela leur permet de valider leur marché avant même le lancement.
- Les intégrations dans des workflows établis : l’IA utilisée en silo est rarement utile. L’IA intégrée à un CRM, à un outil de publication, ou à un outil métier prend de la valeur. Le succès repose alors sur la capacité à être là où se trouve déjà l’utilisateur, pas à lui demander d’adopter un nouveau réflexe.
- Les contenus viraux ou pédagogiques : une démonstration simple, partagée au bon moment, suffit parfois à faire décoller un produit. Une vidéo qui simule un deepfake bienveillant ou une génération vidéo réaliste peut attirer des millions de vues, à condition que la couche marketing ait été bien pensée.
En résumé : ce qui prend du temps à construire — une audience, une confiance, une place dans les usages — constitue la vraie défensibilité.
Ce qui se joue désormais
L’intelligence artificielle n’est plus une promesse : elle est un outil, parfois un produit, et de plus en plus souvent une commodité. La course à la puissance est remplacée par une course à l’appropriation.
La valeur ne réside plus dans ce que le modèle sait faire en laboratoire, mais dans ce qu’il permet de publier, d’automatiser ou de vendre, dans un contexte donné, avec un niveau d’effort minimal pour l’utilisateur.
Les entreprises qui gagnent ne sont pas forcément les plus avancées techniquement. Ce sont celles qui réussissent à transformer une capacité technique en usage quotidien, avec le bon dosage entre performance, simplicité, ancrage métier et lisibilité.
Dans un marché devenu technique par essence, c’est l’appropriation par l’usage qui finit toujours par faire la différence.
