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Chaque début d’année, les investisseurs ressortent la même promesse. L’IA va enfin prouver son utilité dans les entreprises. Pourtant, trois ans après ChatGPT, la plupart des outils ne changent pas encore la productivité. La patience commence à fatiguer.
Des milliards ont déjà été placés dans des outils intelligents censés transformer le travail quotidien. Et la majorité des entreprises ne voit toujours pas la couleur du retour financier. Une étude du MIT montre même que presque toutes (95%) déclarent des gains faibles.
Dans ce contexte, TechCrunch a interrogé 24 investisseurs en capital-risque spécialisés dans l’entreprise. Le but est de savoir si 2026 sera enfin l’année où l’IA deviendra un outil réellement stratégique pour les organisations.
Y a-t-il encore de l’espoir ?
Eh bien, pour 2026, les investisseurs s’attendent à ce que l’IA commence réellement à générer des bénéfices pour les entreprises. Mais pour cela, Kirby Winfield souligne l’importance de rationaliser les solutions testées.
Antonia Dean de Black Operator Ventures, de son côté, prévient que certaines entreprises utilisent l’IA pour masquer des erreurs ou réduire des coûts. Scott Beechuk de Norwest Venture Partners estime que la couche applicative deviendra déterminante. Que la maturité des modèles spécialisés et la supervision amélioreront la fiabilité dans les flux de travail quotidiens.
Marell Evans d’Exceptional Capital et Jennifer Li d’Andreessen Horowitz ajoutent que la transition entre expérimentation et résultats concrets s’accélère. Ce qui, permettra aux entreprises de tirer profit des outils existants dès cette année.
Quant aux budgets, la tendance sera à la concentration. Rajeev Dham de Sapphire anticipe une réorientation des dépenses de main-d’œuvre vers l’IA et des retours sur investissement significatifs.
Rob Biederman prévoit une concentration des budgets sur un petit nombre de produits performants. Gordon Ritter d’Emergence Capital, lui, évoque le choix des outils offrant un réel avantage stratégique.
Andrew Ferguson de Databricks Ventures insiste sur la rationalisation des expérimentations et la consolidation des fournisseurs. Ce, avec des économies réinvesties dans des technologies efficaces.
Ryan Isono de Maverick Ventures souligne le transfert des budgets des projets pilotes vers des lignes définies, favorisant les startups ayant fait leurs preuves.
2026 selon les investisseurs
Pour lever des fonds de série A en 2026, les startups doivent combiner preuve d’adoption en entreprise et argumentaire convaincant. Jake Flomenberg insiste sur l’importance d’un chiffre d’affaires récurrent et d’un produit jugé essentiel par les clients.
Lonne Jaffe rappelle qu’il faut viser des marchés en expansion. Jonathan Lehr, quant à lui, juge important la démonstration d’impact concret. Michael Stewart, en revanche, met l’accent sur l’intérêt des clients et la qualité du message marketing.
Marell Evans, de son côté, insiste sur l’exécution, la traction et l’attraction des talents de haut niveau. Enfin, l’avenir des agents d’IA et leur adoption progressive sera un facteur clé. Nnamdi Okike et Rajeev Dham voient l’émergence d’agents universels dotés de mémoire partagée, décloisonnant les organisations.
Antonia Dean évoque une collaboration renforcée entre humains et agents, tandis qu’Aaron Jacobson prédit un collègue IA pour chaque travailleur du savoir. Eric Bahn anticipe un poids croissant des agents dans la main-d’œuvre, compte tenu de leur coût marginal quasi nul.
Les startups connaissant la croissance la plus rapide sont celles qui identifient des failles dans les flux de travail induites par l’IA et s’attachent à optimiser l’adéquation produit-marché.
Jake Flomenberg cite la cybersécurité et l’optimisation des réponses IA, Andrew Ferguson insiste sur la maîtrise de segments précis avant d’étendre l’activité. Et Jennifer Li mentionne l’infrastructure, l’extraction de données et la voix.
La fidélisation repose sur l’importance du produit, l’accumulation de contexte propriétaire et la résolution continue des problèmes liés à l’adoption de l’IA. Tom Henriksson et Michael Stewart soulignent l’intégration profonde dans les processus clients, et Jonathan Lehr cite des systèmes devenus fondamentaux dans leurs secteurs respectifs.
Les attentes des acteurs en capital-risque
Selon Kirby Winfield d’Ascend, les modèles de langage de grande taille (LLM) ne sont pas une solution miracle universelle. Starbucks ou toute autre entreprise ne devrait pas adopter l’IA pour le simple plaisir de le faire.
La clé, c’est les modèles personnalisés, le paramétrage précis, l’observabilité, l’orchestration, ainsi que la souveraineté des données. Cela permet de rendre l’IA plus fiable et pertinente pour les flux de travail spécifiques des entreprises.
Molly Alter de Northzone ajoute que certaines startups d’IA évolueront du rôle de simples vendeurs de produits à celui de consultants. Elles pourront répliquer leur expertise opérationnelle sur plusieurs cas d’usage pour leurs clients. Ce qui transformera progressivement ces fournisseurs spécialisés en intégrateurs d’IA généralistes.
Pour ce qui est des autres investisseurs. Ils voient des innovations plus radicales dans la manière dont les humains interagiront avec la technologie. Marcie Vu de Greycroft met, par exemple, en avant l’IA vocale. Elle considère cette technologie comme un moyen de communication plus naturel et expressif.
Alexa von Tobel d’Inspired Capital, de son côté, envisage une IA qui investit le monde physique, améliorant infrastructures, production industrielle et surveillance du climat. Ces avancées seront possibles grâce à des systèmes prédictifs capables d’anticiper les problèmes avant qu’ils ne surviennent.
Pour Lonne Jaffe d’Insight Partners, les laboratoires de pointe ne se contenteront plus d’entraîner des modèles. Ils déploieront directement des applications clés en main dans des secteurs comme la finance, le droit, la santé et l’éducation.
Même l’informatique quantique, selon Tom Henriksson d’OpenOcean, devient plus concrète. Ce, avec des feuilles de route claires et des perspectives réalistes pour les entreprises.
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