À l’ère de l’IA, les grandes entreprises affluent avec l’argent des investisseurs. Et les petits en manquent
Pendant des années, la Silicon Valley nous a habitués à une image bien précise : une petite startup, une équipe brillante, un tour de table et la promesse de changer le monde depuis un bureau de fortune. C’est une idée puissante car elle correspond très bien à la mythologie technologique que l’on a vue dans les films, les séries et les biographies économiques. Mais la course à l’intelligence artificielle laisse une scène beaucoup moins romantique. L’argent est toujours là, et en quantités énormes, il semble se déplacer de moins en moins vers le garage et davantage vers des entreprises dont la taille, la réputation et la capacité financière sont difficiles à imiter.
Cinq entreprises, presque tout. Le chiffre qui ordonne cette histoire est difficile à éviter : selon Bloomberg, avec les données de PitchBook, seules cinq sociétés, OpenAI, Anthropic, xAI, Waymo et Nscale, ont concentré 78 % de la valeur des opérations de capital-risque au premier trimestre 2026 dans cette partie du marché. Lorsque nous parlons de capital-risque, nous faisons référence à l’argent que des fonds spécialisés investissent dans des entreprises privées ayant un potentiel de croissance. C’est important car il ne s’agit pas d’une absence d’investissement, mais plutôt d’une extrême concentration : une bonne partie du capital qui explique les chiffres élevés du marché va à un très petit groupe.
Le chiffre est trompeur. Pour comprendre le changement, il faut séparer deux choses qui apparaissent habituellement mélangées : la valeur des opérations et le nombre d’entreprises financées. Ce n’est pas la même chose qu’il y ait beaucoup d’argent en mouvement et que cet argent atteigne de nombreuses startups. Sur le marché américain, au premier trimestre, l’IA représentait une part énorme de la valeur investie, mais une proportion bien moindre du nombre de transactions. Autrement dit, le marché peut sembler débordant de capitaux, car quelques tours géants font monter la moyenne totale.
La startup a changé. Voici un autre point clé : certaines des entreprises qui reçoivent l’argent sont encore privées ou financées par du capital-risque, mais elles ne correspondent plus à l’image intuitive d’une petite entreprise qui vient de démarrer. Nous parlons de laboratoires modèles fondateurs, de projets de conduite autonome ou de fournisseurs d’infrastructures capables d’absorber d’énormes sommes de capitaux. En statistique, ils peuvent coexister sous la même étiquette, mais en pratique ils jouent avec une autre réputation, un autre accès aux investisseurs et des besoins financiers très différents.
L’IA coûte cher. Le grand saut ne se produit pas seulement lorsqu’une entreprise est déjà immense ; Cela commence beaucoup plus tôt. Carta le montre avec un contraste évident : les startups avec des modèles fondateurs en série A pourraient atteindre une valorisation médiane de 300 millions de dollars, contre 55 millions pour les entreprises non-IA de la même phase. Cet écart nous indique que le marché intègre bien plus qu’une simple promesse de croissance. Il ne tient pas compte du fait que, pour jouer dans cette ligue, l’entreprise devra lever plus d’argent dès le début.
Les fonds sont partagés. La fracture apparaît aussi un peu plus tôt, chez ceux qui financent ces entreprises. Bloomberg décrit certains LP, les investisseurs qui investissent de l’argent dans les fonds, comme étant de plus en plus concentrés sur trois choses : récupérer l’argent des paris précédents, obtenir des rendements démontrables et être exposé aux grands gagnants de l’IA. Cela favorise les managers ayant accès aux tours les plus recherchés et complique la vie des petites entreprises, émergentes ou spécialisées. PitchBook et NVCA vont dans le même sens : les levées de fonds se concentrent également sur quelques noms.
Les plus petits le remarquent. L’effet ne se fait pas sentir de la même manière sur tout le monde, mais il change l’environnement pour les entreprises qui ne font pas partie de la première division de l’IA. Une petite startup peut continuer à lever des fonds, même si elle le fait désormais généralement auprès d’investisseurs plus sélectifs et avec moins de marge de manœuvre pour vendre uniquement une grande vision de l’avenir. Le DPI est également important, une mesure qui compare les liquidités déjà restituées par un fonds avec l’argent qu’il a reçu de ses investisseurs. Si ces retours n’arrivent pas, les fonds disposent de moins de capital disponible et moins de marge pour parier sur des projets plus incertains.
Le film était différent. La promesse de la Silicon Valley a toujours été qu’une petite entreprise puisse attirer des capitaux si elle avait une idée suffisamment bonne. Cette possibilité n’est pas fermée, mais l’IA a augmenté le prix de la concurrence sur la partie la plus convoitée du marché. Les investisseurs continuent de rechercher la croissance, mais ils la trouvent désormais plus tôt dans des entreprises disposant d’une taille, d’une infrastructure et d’un accès privilégié que dans des projets nouveau-nés. Le résultat est un écosystème plus inégal : beaucoup d’argent au sommet et une lutte plus dure pour ceux qui tentent de grimper par le bas.
Images | Matheus Bertelli
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