Investisseurs 2026 : Tous sur l’IA ?

Imaginez une salle comble, des centaines de regards braqués sur une scène où trois investisseurs parmi les plus influents du moment avouent sans détour : en 2026, ils ne regardent presque plus que l’intelligence artificielle. C’est exactement ce qui s’est passé lors de la dernière édition de TechCrunch Disrupt. Un constat brutal et en même temps très révélateur de l’époque que nous traversons.

Partout dans le monde, les tickets s’envolent pour les levées de fonds estampillées « AI-first ». Les valorisations explosent, les cycles de vente s’accélèrent et les fondateurs se retrouvent à devoir expliquer, en moins de trois minutes, pourquoi leur solution ne sera pas balayée demain par une mise à jour d’un modèle de base signé OpenAI, Anthropic ou Google. Le jeu est devenu impitoyable.

L’IA domine… mais le tri commence déjà

Les investisseurs ne se contentent plus d’entendre le mot « IA » pour sortir le chéquier. Ils cherchent des signaux très précis. Parmi eux, la capacité des fondateurs à survivre dans un environnement qui change toutes les trois semaines.

Nous passons un temps fou à évaluer la résilience des entrepreneurs, parce que tout bouge extrêmement vite.

– Nina Achadjian, Index Ventures

Cette phrase résume parfaitement l’état d’esprit actuel. Les faux positifs de product-market fit se multiplient : une entreprise peut signer plusieurs contrats avec de grandes sociétés qui testent dix outils en parallèle, encaisser du revenu… et découvrir six mois plus tard que personne ne réengage parce que le véritable retour sur investissement n’existe pas.

Les trois piliers qui font encore mouche en 2026

Selon les VC les plus actifs sur le sujet, trois catégories continuent de cartonner :

• Les applications de chat ultra-spécialisées
• Les outils d’assistance au code qui vont bien au-delà du simple autocomplétion
• L’IA appliquée au service client (support, success, onboarding…)

Mais même ces verticales commencent à saturer. Les barrières à l’entrée sont devenues très faibles : quelques ingénieurs, une API vers un modèle performant, et hop, un MVP en quelques semaines. Du coup, la vraie question devient : comment créer une défensive durable ?

Le Graal : le data flywheel unique

Peter Deng, ancien d’OpenAI et aujourd’hui chez Felicis, insiste lourdement sur un concept : le data flywheel. En clair, comment votre produit collecte-t-il des données propriétaires qui le rendent chaque jour un peu meilleur… et surtout impossible à copier ?

Si vous arrivez à résoudre un vrai besoin que l’entreprise cliente ne peut pas traiter elle-même, alors la gestion des données devient l’élément le plus stratégique.

– Peter Deng, Felicis

Exemples concrets qui fonctionnent aujourd’hui : les plateformes qui accumulent des retours très spécifiques d’un métier (juristes, radiologues, traders haute-fréquence…), les marketplaces où chaque transaction enrichit le modèle de recommandation, ou encore les outils qui s’améliorent grâce à des millions d’interactions anonymisées dans un domaine ultra-niche.

Et si votre produit devenait… une feature ?

Le cauchemar de tout fondateur IA en 2026 : entendre un VC lui dire « sympa votre idée, mais pourquoi les labs ne vont-ils pas simplement l’ajouter à leur modèle flagship dans les six prochains mois ? ».

Nina Achadjian le répète : il faut avoir une hypothèse solide de défense. Pas besoin de tout savoir sur la roadmap des géants, mais il faut pouvoir expliquer pourquoi votre architecture, vos données, votre workflow ou votre intégration verticale vous protège.

Quelques pistes qui reviennent souvent dans les decks qui lèvent :

• Contrôle total de la chaîne de données sensibles (on-premise, souveraineté)
• Boucle d’utilisation très étroite et métier-centrique
• Combinaison IA + hardware / robotique
• Effet réseau très fort (marketplace, communauté…)

Les paris les plus audacieux pour les mois à venir

Si l’IA conversationnelle et le code assisté sont déjà très compétitifs, plusieurs VC commencent à regarder ailleurs :

• Les marketplaces dopées à l’IA (matching ultra-précis, pricing dynamique…)
• La robotique industrielle et de service, enfin débloquée par les grands modèles de vision et de raisonnement
• La réinvention profonde de certaines verticales SaaS legacy grâce à l’IA agentique
• La numérisation agressive des processus manuels dans les secteurs blue-collar

Jerry Chen, chez Greylock, résume bien l’état d’esprit : « il reste énormément de secteurs qui n’ont pas encore été vraiment touchés par l’IA ». Et c’est là que se cachent les prochaines licornes… ou les prochains cimetières de startups.

Les conseils concrets pour les fondateurs

Face à cette vague, voici ce que les investisseurs répètent le plus souvent aux entrepreneurs qui pitchent :

• Montrez votre domaine expertise dès les premières secondes
• Soyez obsédé par la vraie valeur délivrée (ROI mesurable)
• Préparez plusieurs scénarios : et si le modèle de base intégrait votre feature ?
• Construisez un data moat dès le jour 1
• Restez agile : la capacité à pivoter rapidement est devenue une compétence clé

Le message est clair : l’IA n’est plus un secteur, c’est l’infrastructure sur laquelle tout va se construire. Ceux qui gagneront seront ceux qui auront su créer une couche indispensable au-dessus de cette infrastructure… et qui auront survécu aux vagues successives de disruption.

Et après ?

2026 sera probablement l’année où l’on verra le plus grand nombre de startups IA à la fois lever des tours massives… et disparaître. Le tri va être violent. Mais pour les fondateurs qui auront su allier vision technique, obsession client et résilience hors norme, les opportunités restent immenses.

Une chose est sûre : personne ne parie plus sur « l’IA pour l’IA ». On cherche des entreprises qui utilisent l’intelligence artificielle pour résoudre des problèmes douloureux, chers et mal adressés aujourd’hui. Et c’est peut-être là que se joue la prochaine décennie de création de valeur.

Maintenant, à vous de jouer.