Base44, la plateforme de codage d’ambiance que Wix a acquise pour 80 millions de dollars il y a tout juste un an – alors que l’entreprise avait à peine six mois et comptait une équipe de huit personnes – a commencé à déployer son propre modèle d’IA pour aider ses utilisateurs à créer des applications avec un langage naturel.
Cette décision intervient alors que les discussions dans les cercles de l’IA se sont intensifiées sur la question de savoir si les modèles frontières sont les mieux adaptés à tous les cas d’utilisation. Une question connexe est de savoir si les entreprises bâties sur les modèles de quelqu’un d’autre sont véritablement défendables à long terme. Le dernier mouvement de Base44, basé dans la Bay Area, parle aux deux.
Alors que son LLM personnalisé vient tout juste d’être déployé, Base44 espère qu’il finira par surpasser les modèles frontières. Selon son fondateur, Maor Shlomo, « former et posséder le modèle dans le cadre de (notre) pile entière nous permet beaucoup plus d’optimisations en termes de latence, de coût et d’efficacité ».
À première vue, cela pourrait être un moyen de garder une longueur d’avance sur des concurrents tels que la startup suédoise Lovable, qui a atteint le statut de licorne lors de son tour de série A l’été dernier et qui concerne les LLM externes. Cependant, Shlomo s’attend à ce que d’autres entraînent leurs propres modèles – « du moins les joueurs qui ont acquis suffisamment d’échelle et de vitesse pour disposer de suffisamment de données ».
Selon Jonathan Userovici, associé général de la société de capital-risque Headline – dont le portefeuille comprend des sociétés d’IA comme Mistral AI, mais pas Base44 – les données sont l’un des trois ingrédients clés de la défendabilité des startups d’IA, aux côtés de la distribution et de la pile technologique.
Le résultat est que les acteurs dotés de marques fortes s’appuient désormais sur leurs données et leur infrastructure pour accroître leur défense, et Base44 correspond à ce modèle. La société affirme que la première itération de son LLM, Base1, a été développée et formée sur un ensemble de données généré à partir de « des dizaines de millions d’interactions réelles d’utilisateurs sur la plateforme ».
Cet ensemble de données continuera de croître avec l’entreprise ; mais ses rivaux aussi. La plus grande concurrence n’est peut-être pas du tout celle des startups de codage d’ambiance, mais plutôt celle des laboratoires d’IA frontaliers qui se rapprochent du terrain d’origine de Base44 – Cursor et la société mère de Grok, xAI, appartiennent désormais toutes deux à SpaceX, et Claude Code est devenu un acteur de codage d’ambiance à part entière.
Cela donne à Anthropic et à d’autres fournisseurs d’IA fondamentaux un accès aux données et aux boucles de rétroaction qu’ils peuvent utiliser pour améliorer les modèles de création d’applications, mais Shlomo pense que la spécialisation donne à Base44 un avantage. « Les modèles progressent, mais ils resteront très généraux dans ce qu’ils peuvent faire », prédit-il.
Userovici, pour sa part, a mis en garde contre la sous-estimation des modèles frontières, citant l’exemple de la startup de technologie juridique Harvey, qui a abandonné son projet de former son propre modèle. Il ne s’attend pas à ce que les entreprises d’IA appliquée deviennent massivement des laboratoires pionniers, mais il place l’évolution de Base44 dans un contexte plus large, dans lequel les coûts d’inférence sont devenus une partie importante de l’équation.
Selon Userovici, cette pression sur les coûts a entraîné le changement que les entreprises clientes réclament désormais. « Ils ne voient pas nécessairement de retour sur investissement lorsqu’ils utilisent les derniers modèles pour tous les cas d’utilisation. C’est pourquoi toute une infrastructure est en cours de mise en place pour effectuer l’orchestration et l’optimisation afin de sélectionner les modèles qui leur conviennent afin que les coûts ne montent pas en flèche tout en maintenant des performances identiques ou similaires dans la majorité des cas d’utilisation.
Les entreprises représentent encore une minorité parmi le public des plateformes de vibe coding, mais elles représentent une part croissante des revenus de la plateforme, et les utilisateurs de toutes tailles commencent à exprimer leurs inquiétudes quant au coût d’utilisation de l’IA. La décision de Base44 de développer son propre LLM découle de plusieurs facteurs, mais la réduction des coûts figure probablement parmi les avantages.
« Nous voulons obtenir un modèle qui sera plus aligné sur ce que nous pensons être la bonne chose, qui sera plus optimisé par rapport à ce que nous voyons les utilisateurs aimer en termes de résultats que nous obtenons, et qui sera finalement plus rapide et moins cher pour les clients que d’utiliser les modèles frontières comme Opus », a déclaré Shlomo.
Quant à Base44 lui-même, la réduction des coûts n’est pas aussi évidente. Dans un communiqué de presse, la société a expliqué que « la propriété du modèle donne à Base44 un contrôle direct sur les dépenses de calcul et d’inférence, ce qui devrait se traduire par un profil de marge structurellement plus fort au fil du temps ».
Même avec un paiement différé, une amélioration des marges serait une bonne nouvelle pour la société mère de Base44, qui a récemment annoncé qu’elle licencierait 20 % de ses effectifs. En revanche, Base44 a vu ses effectifs augmenter depuis l’acquisition – et a annoncé il y a quelques mois qu’elle avait dépassé les 100 millions de dollars de revenus récurrents annuels.
C’est encore moins que Lovable, qui a déclaré avoir atteint 500 millions de dollars en ARR plus tôt ce mois-ci. Mais Shlomo parie que « l’énorme effort d’ingénierie » pour développer Base1 consolidera le positionnement de Base44 en tant que « seule application de codage d’ambiance verticalement intégrée – ce qui signifie, selon les termes d’Userovici, un acteur qui possède à la fois sa distribution, ses données et son infrastructure.
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