Comment l’IA bouleverse l’industrie du capital-risque

Le capital-risque est une industrie qui repose sur les relations, l’instinct et l’apprentissage.

Vous avez rejoint une entreprise, construit la reconnaissance des formes en lisant 1 000 jeux de pitch et lentement gagné le droit de faire des paris. Mais les choses semblent différentes maintenant.

L’IA est entrée en force dans l’industrie. Pas seulement en tant que thèse d’investissement, mais en tant qu’infrastructure. Cela change la façon dont les affaires sont trouvées, les décisions sont prises et même qui peut apprendre le métier.

Alors que l’argent afflue vers les startups d’IA, les outils qu’elles créent remplacent discrètement la façon dont les sociétés de capital-risque fonctionnent.

Et le changement n’est pas subtil. C’est rapide, structurel et révolutionne l’ensemble de l’industrie du capital-risque.

Les données sont éloquentes

Au premier trimestre 2025, OpenAI a levé 40 milliards de dollars. Cette transaction a transformé un trimestre difficile en un trimestre record.

Sans cela, le financement par capital-risque aurait chuté de 36 % par rapport au trimestre précédent, selon EY. Au lieu de cela, le trimestre s’est terminé en hausse de 28 %.

Cet élan s’est poursuivi au T2. Selon Crunchbase, plus de 205 milliards de dollars ont été levés au S1 2025. Près de la moitié de cette somme est allée à des startups d’IA.

Les deux premiers tours de l’année ont été marqués par des accords d’IA : OpenAI (40 milliards de dollars) et Scale AI (14,3 milliards de dollars). Safe Superintelligence et Thinking Machines Lab ont levé 2 milliards de dollars chacun.

Onze entreprises ont absorbé à elles seules 70 milliards de dollars de financement, comprimant le reste du marché.

L’informatique et l’IA ont dominé tous les indicateurs. Au T1, le secteur des technologies de l’information représentait 74 % des investissements en capital de risque.

Même sans l’accord d’OpenAI, la catégorie aurait tout de même revendiqué plus de 50 %. La région de la baie de San Francisco, New York et Austin sont en tête du nombre et du volume de transactions d’IA.

Les données montrent clairement à quel point l’IA domine le financement du capital-risque.

Que se passe-t-il lorsque l’IA prend le relais ?

L’IA n’affecte pas seulement le financement par capital-risque. Cela affecte également la façon dont l’industrie fonctionne de l’intérieur.

Les analystes juniors des fonds de capital-risque passaient des années à développer la reconnaissance des formes.

Ils ont trié des présentations, gratté des profils LinkedIn, lu des cartes de marché et assisté à d’innombrables appels de fondateurs.

Ce n’était pas glamour, mais c’était l’apprentissage qui transformait les stagiaires en partenaires.

Aujourd’hui, la plupart de ce travail peut être effectué plus rapidement et mieux par l’IA. Des plateformes comme Harmonic, Affinity et Termina seraient capables d’analyser des millions d’entreprises et de signaler les valeurs aberrantes.

QuantumLight, un fonds de 250 millions de dollars lancé par le fondateur de Revolut, utilise un modèle propriétaire appelé Aleph pour identifier les fondateurs qui méritent d’être soutenus. Pas d’équipe junior. Juste un moteur.

C’est peut-être bon pour la productivité, mais cela soulève des questions concernant les perspectives à long terme de l’industrie.

Si personne n’apprend en faisant, qui devient la prochaine génération de leaders en capital-risque ? Marc Andreessen affirme que le capital-risque est encore fondamentalement humain en matière de goût, de confiance et d’instinct. Mais si ces instincts ne sont jamais entraînés, combien de temps cet avantage peut-il durer ?

Un nouveau modèle d’exploitation du capital-risque est en train d’émerger

L’IA ne remplace pas seulement le sourcing. Il transforme chaque partie de la pile de capital-risque.

Les LLM rédigent désormais des mémos, analysent des présentations et extraient des données de marché en quelques secondes. Les copilotes internes aident les commandités à se préparer aux appels des fondateurs, à répondre aux questions des commanditaires et même à modéliser les finances.

Des entreprises comme SignalFire, Tribe Capital et d’autres vont encore plus loin en créant des outils personnalisés qui automatisent la diligence et signalent les signaux d’alarme tôt.

Les estimations de McKinsey L’IA pourrait réduire les coûts d’exploitation de 25 à 40 % dans l’ensemble de la gestion d’actifs. Les sociétés de capital-risque, en particulier les entreprises allégées, constatent déjà des effets similaires.

Mais l’automatisation ne fait pas que gagner du temps. Cela aplatit l’avantage. Si toutes les entreprises ont les mêmes outils, l’avantage vient de la façon dont ils sont utilisés.

Certaines entreprises réagissent en reconnectant tout. Cela signifie consolider les plateformes de données, repenser les flux de travail et reformer les équipes. Les talents d’ingénierie sont remplacés par des ingénieurs rapides et des responsables des opérations d’IA.

Les entreprises les plus rapides s’organisent autour des compétences plutôt que des fonctions. Ils transforment l’IA en infrastructure.

Mais les sorties rapides s’accompagnent d’un compromis

Il y a une autre force qui remodèle l’industrie, une force moins visible mais tout aussi perturbatrice.

Les grandes entreprises technologiques achètent des talents en IA avant que les startups n’atteignent leur maturité.

Meta a récemment embauché les fondateurs de la startup de codage Windsurf et a payé 2,4 milliards de dollars pour acquérir l’équipe.

Les investisseurs d’amorçage ont obtenu 50 fois. Les investisseurs de série B ont obtenu 4 fois. Sur le papier, il s’agit de rendements solides. Mais ils ont un coût caché.

Lorsque les meilleurs fondateurs partent prématurément, le potentiel de hausse est plafonné. L’entreprise de 10 milliards de dollars ne devient jamais 100 milliards de dollars.

Cela se produit de plus en plus souvent. À mesure que les startups d’IA augmentent à des valorisations de plus en plus élevées, les mathématiques changent.

Si une entreprise lève 10 milliards de dollars et vend 10 milliards de dollars, les fondateurs peuvent repartir avec des milliards.

Les investisseurs, selon les conditions, peuvent ne rien obtenir au-delà de leur capital initial.

Dans un marché où les primes de rétention et les acquisitions précoces sont courantes, les incitations des fondateurs divergent des attentes des investisseurs.

Il n’y a pas que les startups. Le Wall Street Journal a rapporté que lorsque Meta a embauché Daniel Gross et Nat Friedman, les fondateurs de NFDG, l’entreprise a fermé ses portes.

Les commanditaires ont été payés tôt, mais la promesse à long terme de soutenir le prochain fonds a disparu.

Ce que tout cela signifie

L’IA rend le capital-risque plus rapide, plus léger et plus automatisé. Mais cela vide également les structures qui ont donné à l’industrie sa force.

Moins d’embauches juniors signifie moins d’apprentis. Les fondateurs partent plus tôt. Les affaires sont choisies par des modèles, pas par des relations.

C’est efficace, mais c’est aussi cassant. L’entreprise de capital-risque s’est construite sur la confiance à long terme, les expériences partagées et le jugement humain.

Ces éléments n’apparaissent pas dans les données d’entraînement.

L’industrie est maintenant confrontée à un choix. Certaines entreprises deviendront natives de l’IA, traitant le capital-risque comme une machine à débit.

D’autres redoubleront d’efforts sur le plan humain, comme des relations profondes, des appels de conviction et un soutien pratique.

La plupart essaieront de faire les deux. Mais ceux qui réussiront seront ceux qui choisiront leur modèle délibérément. Pas seulement comme une thèse, mais comme une méthode de travail.