Nous avons observé 3 vagues distinctes de startups d'IA au niveau des applications depuis la sortie de ChatGPT, chacune avec plus de concurrence et de consolidation. Nous venons d'entrer dans la vague n°3 et les dynamiques concurrentielles évoluent de manière intéressante :

La vague 1️⃣ était des wrappers et des invites astucieuses avec des interfaces utilisateur soignées qui ont rapidement été dépassées à mesure que les modèles sous-jacents s'amélioraient.

La vague 2️⃣ était celle des startups "natives de l'IA" construisant des pipelines de données personnalisés et des flux de travail intégrés, mais beaucoup ont été pressées lorsque les plateformes dont elles dépendaient ont lancé des applications concurrentes.

Nous sommes maintenant dans la Vague 3️⃣, l'ère agentique. Propulsée par le RL, cette vague concerne des agents qui apprennent - optimisant les flux de travail au fil du temps au lieu de s'appuyer sur des invites statiques. Les fournisseurs de modèles expédient ces agents directement aux utilisateurs (Mode Agent d'OpenAI, Claude Code d'Anthropic), et la barre pour "AI-native" monte rapidement.

Les startups développent des agents pilotés par l'apprentissage par renforcement (RL) qui observent l'ensemble des processus. Un agent commercial pourrait apprendre que faire un suivi deux jours après une démonstration est plus efficace qu'un seul, ou que les transactions fintech se concluent plus rapidement avec un ingénieur commercial impliqué dès le début. Ces agents acquièrent des connaissances tacites qui ne se trouvent pas dans les CRM traditionnels.

Les grandes entreprises technologiques contrôlent d'énormes ensembles de données historiques (Google avec les données de recherche, Meta avec les données sociales). Ce qui leur manque, c'est la visibilité sur l'ensemble de la chaîne de décisions, d'actions et de transferts qui définissent comment le travail réel est effectué.

De meilleurs modèles de base comme les améliorations d'OpenAI n'améliorent que la capacité de ces agents à apprendre, et le flux de données d'interaction généré par les utilisateurs et les agents travaillant ensemble devient l'atout clé et exclusif de l'IA.