Le boom de l’IA générative a créé une startup en une minute. Mais alors que la poussière commence à retomber, deux modèles économiques autrefois en vogue ressemblent davantage à des histoires de caution : les wrappers LLM et les agrégateurs d’IA.
Darren Mowry, qui dirige l’organisation mondiale des startups de Google pour Cloud, DeepMind et Alphabet, affirme que les startups dotées de ces hooks ont leur « voyant de contrôle » allumé.
Les wrappers LLM sont essentiellement des startups qui enveloppent de grands modèles de langage existants, comme Claude, GPT ou Gemini, avec un produit ou une couche UX pour résoudre un problème spécifique. Un exemple serait une startup qui utilise l’IA pour aider les étudiants à étudier.
« Si vous comptez vraiment uniquement sur le modèle back-end pour faire tout le travail et que vous mettez presque ce modèle en marque blanche, l’industrie n’a plus beaucoup de patience pour cela », a déclaré Mowry dans l’épisode d’Equity de cette semaine.
Envelopper « une propriété intellectuelle très mince autour de Gemini ou de GPT-5 » signifie que vous ne vous différenciez pas, dit Mowry.
« Il faut avoir des marges profondes et larges, soit différenciées horizontalement, soit quelque chose de vraiment spécifique à un marché vertical » pour qu’une startup puisse « progresser et se développer », a-t-il déclaré. Des exemples de type de wrapper LLM Deep Moat incluent Cursor, un assistant de codage alimenté par GPT, ou Harvey AI, un assistant juridique d’IA.
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Boston, Massachusetts
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9 juin 2026
En d’autres termes, les startups ne peuvent plus s’attendre à placer une interface utilisateur sur un GPT et à obtenir du succès sur leur produit, comme elles le pourraient peut-être à la mi-2024 lorsqu’OpenAI a lancé sa boutique ChatGPT. Le défi consiste désormais à créer une valeur durable pour les produits.
Les agrégateurs d’IA sont un sous-ensemble de wrappers : ce sont des startups qui regroupent plusieurs LLM dans une seule interface ou couche API pour acheminer les requêtes entre les modèles et donner aux utilisateurs l’accès à plusieurs modèles. Ces entreprises fournissent généralement une couche d’orchestration qui comprend des outils de surveillance, de gouvernance ou d’évaluation. Pensez : la startup de recherche d’IA Perplexity ou la plateforme de développement OpenRouter, qui permet d’accéder à plusieurs modèles d’IA via une seule API.
Même si bon nombre de ces plateformes ont gagné du terrain, les mots de Mowry sont clairs pour les nouvelles startups : « Restez en dehors du secteur des agrégateurs ».
De manière générale, les agrégateurs ne connaissent pas beaucoup de croissance ou de progression de nos jours parce que, dit-il, les utilisateurs veulent « une certaine propriété intellectuelle intégrée » pour garantir qu’ils sont dirigés vers le bon modèle au bon moment en fonction de leurs besoins – et non à cause de contraintes de calcul ou d’accès en coulisses.
Mowry est dans le jeu du cloud depuis des décennies, faisant ses armes chez AWS et Microsoft avant de s’installer chez Google Cloud, et il a vu comment cela se passe. Il a déclaré que la situation actuelle reflète les débuts du cloud computing à la fin des années 2000 et au début des années 2010, alors que l’activité cloud d’Amazon commençait à décoller.
À cette époque, de nombreuses startups ont vu le jour pour revendre l’infrastructure AWS, se présentant comme des points d’entrée plus faciles offrant des outils, une consolidation de la facturation et une assistance. Mais lorsqu’Amazon a créé ses propres outils d’entreprise et que les clients ont appris à gérer directement les services cloud, la plupart de ces startups ont été évincées. Les seuls survivants sont ceux qui ont ajouté de vrais services, comme la sécurité, la migration ou le conseil DevOps.
Les agrégateurs d’IA sont aujourd’hui confrontés à une pression similaire sur leurs marges à mesure que les fournisseurs de modèles se développent eux-mêmes dans les fonctionnalités d’entreprise, marginalisant potentiellement les intermédiaires.
Pour sa part, Mowry est optimiste quant aux plateformes de codage d’ambiance et de développement, qui ont connu une année record en 2025 avec des startups comme Replit, Lovable et Cursor (tous clients de Google Cloud, selon Mowry) attirant des investissements majeurs et une traction client.
Mowry s’attend également à une forte croissance de la technologie destinée directement aux consommateurs, dans les entreprises qui mettent certains de ces puissants outils d’IA entre les mains des clients. Il a souligné la possibilité pour les étudiants en cinéma et en télévision d’utiliser le générateur vidéo IA de Google, Veo, pour donner vie à des histoires.
Au-delà de l’IA, Mowry pense également que les biotechnologies et les technologies climatiques connaissent un moment privilégié – à la fois en termes d’investissement en capital-risque dans les deux secteurs et en termes de « quantités incroyables de données » auxquelles les startups peuvent accéder pour créer une valeur réelle « d’une manière que nous n’aurions jamais pu faire auparavant ».
