Par Thomas Cuvelier
La défense, l'énergie, la robotique et le gouvernement ont historiquement été des domaines classiques interdits aux investissements en capital-risque. Ces industries « difficiles » partagent des cycles d'approvisionnement lents, une surveillance réglementaire stricte et une migration client marquée par de fortes frictions. Les fournisseurs de logiciels hérités qui les desservent ont bénéficié d'une barrière de complexité leur permettant d'innover lentement sans risquer la perte de clients.
Cela a rendu encore plus dramatique la chute subie cette année par les acteurs anxieux face à l'IA. Les géants du logiciel servant les industries lourdes — IBM, SAP, ServiceNow, Schneider Electric — sont passés de valeurs sûres à être sous le microscope des investisseurs.
Même si les titres attribuent cette vente massive à lancements rapides d'outils pour industries verticales par Anthropic, il y a plus en jeu. La tendance macro est un nouvel enthousiasme des fondateurs à créer des entrants natifs IA dans les industries traditionnelles, ainsi qu'un soutien croissant de la part des VC qui perçoivent l'opportunité unique d'une génération de perturber entièrement ces secteurs.
Pourquoi les perceptions des investisseurs changent
Thomas Cuvelier
Le contexte est important. L'instabilité géopolitique, la pression sur les chaînes d'approvisionnement et les préoccupations en matière de sécurité énergétique ont placé la résilience industrielle au cœur des politiques nationales.
Que ce soit aux États-Unis ou en Europe, les décideurs privilégient les investissements dans la modernisation des réseaux électriques, des réseaux de transport et des infrastructures publiques, tout en réexaminant les systèmes d'approvisionnement et de conformité qui ont ralenti l'adoption de technologies émergentes capables d'accélérer cette résilience industrielle.
En parallèle, les progrès rapides en IA et en systèmes agents permettent de créer une nouvelle classe de logiciels natifs IA, adaptés aux industries « difficiles », grâce à une intégration profonde avec des outils verticalisés et une automatisation spécialisée des workflows critiques.
Les anciens avantages concurrentiels, comme les cycles de migration complexes qui dissuadent les entreprises de passer à de nouveaux fournisseurs de logiciels, sont également remis en question, car l'automatisation intégrée réduit les processus de migration de plusieurs semaines à quelques jours.
La création de logiciels en soi s'est banalisée à l'ère de l'IA, et de plus en plus d'investisseurs remarquent que la profondeur opérationnelle, l'interface utilisateur intuitive, la rapidité de mise sur le marché et l'intégration fluide dans des systèmes réels complexes sont des caractéristiques d'un logiciel vertical de haute qualité que les startups sont bien placées pour développer.
Les investisseurs réalisent aussi que la majeure partie de la valeur disponible dans le SaaS horizontal a déjà été extraite. Dans les premières années post-ChatGPT, les VC ont largement soutenu les entreprises IA destinées à l'adoption par les PME non régulées — exactement le public auquel s'adressent aujourd'hui les acteurs des modèles fondamentaux comme OpenAI et Anthropic, qui se lancent dans les grandes entreprises. Les modèles fondamentaux sont généralistes, et leur verticalisation ne peut donc aller très loin. À cet égard, les produits natifs IA conçus pour les industries lourdes représentent des propositions convaincantes et compétitives pour les VC.
Une confiance grandissante dans la vulnérabilité des acteurs historiques
Il y a toujours eu beaucoup de scepticisme chez les investisseurs et les dirigeants technologiques quant au fait que les startups IA puissent véritablement défier les acteurs historiques qui dominent depuis des décennies. Pourtant, ces entreprises fonctionnent avec des architectures produits et des processus étendus, construits à l'époque pré-IA.
Le scepticisme risque aussi de négliger le profil exceptionnel des fondateurs qui créent des challengers natifs IA. Certaines des startups à la croissance la plus rapide dans la défense, l'énergie, le gouvernement et le secteur public sont dirigées par des personnes issues directement des mêmes industries qu'elles transforment. Leur compréhension des contraintes sectorielles et des réalités opérationnelles leur donne un avantage sur les fournisseurs de logiciels généralistes qui manquent de cette même spécialisation et expérience.
Une accélération progressive
Entrepreneuriat avisé et investisseurs en capital-risque se rencontrent pour viser les secteurs difficiles. Autrefois considérés comme inaccessibles en raison de la complexité des procédures d'achat ou du fardeau réglementaire, ces secteurs représentent un potentiel immense et inexploité à l'ère des solutions natives IA.
Les entreprises émergentes proposant des solutions conçues pour ces industries, avec une intégration profonde d'outils spécifiques et une automatisation essentielle des workflows, sont bien placées pour obtenir une part croissante du financement global en IA, car elles répondent à des problèmes non résolus depuis des années.
Nous parlons d'une disruption dans des marchés pesant des milliers de milliards. L'ampleur de l'opportunité pour le renouveau de l'intérêt des VC dans des secteurs qu'ils évitaient historiquement n'est ni un mystère ni une erreur de calcul. La vision est ambitieuse : plutôt que simplement créer de meilleurs logiciels, les secteurs fondamentaux de l'économie mondiale sont sur le point d'être réimaginés.
Thomas Cuvelier est associé pour les États-Unis et l'Europe au cabinet de capital-risque en phase précoce RTP Global. Il supervise actuellement le déploiement du dernier fonds de 1 milliard de dollars du cabinet, soutenant une gamme de startups natives IA qui cherchent à perturber les industries et processus commerciaux traditionnels. À titre personnel, Cuvelier a signé un chèque en tant qu'investisseur providentiel pour Lovable au stade pré-série A.
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Illustration : Dom Guzman
