Le boom (ou peut-être la bulle) de l’investissement dans l’IA est quelque chose que la Silicon Valley a déjà vu à plusieurs reprises : une ruée vers l’or de l’argent du capital-risque jeté sur la grande nouveauté. Mais un aspect est tout à fait unique à cette époque : les startups passent de 0 $ à 100 millions de dollars de revenus récurrents annuels, parfois en quelques mois.
La rumeur court que de nombreux investisseurs en capital-risque ne s’intéresseront même pas à une startup qui ne se trouve pas sur l’autoroute ARR, visant 100 millions de dollars en ARR avant leur cycle de financement de série A.
Mais Jennifer Li, associée générale d’Andreessen Horowitz, qui aide à superviser bon nombre des sociétés d’IA les plus importantes de l’entreprise, prévient qu’une partie de la manie ARR est basée sur des mythes.
« Tous les ARR ne sont pas créés égaux, et toutes les croissances ne sont pas égales non plus », a déclaré Li dans un épisode du podcast Equity de TechCrunch. Elle s’est dite particulièrement sceptique quant à un fondateur annonçant des chiffres ou une croissance spectaculaires du ARR dans un tweet.
Il existe désormais un terme légitime et bien reconnu en comptabilité appelé revenus récurrents annuels, qui fait référence à la valeur annualisée des revenus d’abonnement récurrents contractés. Essentiellement, il s’agit d’un niveau de revenus garanti car il provient de clients sous contrat.
Mais ce sur quoi beaucoup de ces fondateurs tweetent est en réalité le « taux d’exécution des revenus » : prendre tout l’argent payé sur une période donnée et l’annualiser. Ce n’est pas pareil.
« Il manque de nombreuses nuances en matière de qualité, de rétention et de durabilité de l’entreprise dans cette conversation », a averti Li.
Événement Techcrunch
Boston, Massachusetts
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23 juin 2026
Un fondateur vient peut-être de réaliser un mois de ventes exceptionnel, mais ce mois-ci ne se répétera pas nécessairement tous les mois. Ou encore, une startup peut avoir de nombreux clients à court terme participant à des programmes pilotes, de sorte que les revenus ne sont pas garantis après la période pilote.
Normalement, de telles vantardises sur la croissance via les tweets doivent être traitées pour ce qu’elles sont, c’est-à-dire ne prenez pas tout ce que vous lisez sur Internet pour argent comptant.
Mais comme une croissance rapide est une caractéristique des startups de l’IA, de telles affirmations « introduisent beaucoup d’anxiété » chez les fondateurs inexpérimentés qui se demandent maintenant comment ils peuvent aussi passer instantanément de zéro à 100 millions de dollars, a-t-elle déclaré.
Réponse de Li : « Non. Bien sûr, c’est une grande aspiration, mais vous n’êtes pas obligé de bâtir une entreprise de cette façon, pour optimiser uniquement la croissance du chiffre d’affaires. »
Elle a dit qu’une meilleure façon d’y penser est la suivante : comment se développer de manière durable, où une fois que les clients s’inscrivent, ils restent et augmentent leurs dépenses avec votre entreprise. Cela peut conduire à une « croissance de 5 ou 10 fois par an », a déclaré Li, ce qui signifie une croissance de 1 million de dollars à entre 5 et 10 millions de dollars la première année, à entre 25 et 50 millions de dollars la deuxième année, et ainsi de suite.
Li a souligné qu’il s’agit encore de niveaux de croissance « sans précédent ». Si cela s’accompagne de clients satisfaits, c’est-à-dire de taux de rétention élevés, ces startups trouveront des investisseurs prêts à les soutenir.
Bien sûr, certaines des sociétés du portefeuille du groupe a16z de Li (l’équipe d’infrastructure) ont atteint ce genre de chiffres ARR de course : Cursor, ElevenLabs et Fal.ai. Mais cette croissance est liée aux « entreprises durables », a déclaré Li, ajoutant : « Il y a de vraies raisons derrière chacune d’elles. »
Li a également déclaré que ce type de croissance s’accompagne de son propre ensemble de problèmes opérationnels, comme le recrutement.
« Comment embaucher, pas rapidement, mais les bonnes personnes qui peuvent vraiment se lancer dans ce type de rapidité et de culture », a-t-elle déclaré. Et la réponse est : pas facilement.
Cela signifie que ces 100 premières personnes portent de nombreux chapeaux et que des faux pas sont inévitables. L’année dernière, Cursor, par exemple, a provoqué la colère de sa clientèle avec un changement de prix mal appliqué.
Li a souligné que d’autres startups à croissance rapide traitent des problèmes juridiques et de conformité avant d’avoir mis en place des systèmes pour le faire, ou sont confrontées à de nouveaux problèmes liés à l’ère de l’IA, comme la lutte contre les deepfakes.
Ainsi, même si une croissance ultra-rapide peut être un bon problème, c’est aussi un peu « faites attention à ce que vous souhaitez ».
Écoutez l’épisode complet ici :
