Sapphire Ventures : Startups IA face à la crise des valorisations

L'ère du 'Montrez-moi' : Un défi pour les startups IA

Dans le contexte actuel, les multiples des logiciels sur le marché public sont à des niveaux historiquement bas, une situation qui reflète l'inquiétude des investisseurs face à la disruption potentielle par l'intelligence artificielle. Parallèlement, les valorisations des startups IA sur le marché privé continuent de monter en flèche, atteignant des sommets records. Cette dichotomie crée un défi majeur pour les investisseurs en capital de croissance, qui doivent naviguer entre ces signaux contradictoires. Anders Ranum, partenaire chez Sapphire Ventures, est bien placé pour commenter cette situation, ayant passé près de 15 ans à se concentrer sur les logiciels d'entreprise B2B, la sécurité et l'infrastructure industrielle. Avant de rejoindre Sapphire, il a acquis une expérience précieuse chez SAP pendant 12 ans.

Ranum a récemment investi dans des entreprises d'infrastructure essentielles telles que LangChain et WorkOS, ainsi que dans la plateforme d'IA industrielle Tractian. Dans une interview par e-mail avec Crunchbase News, il a partagé ses réflexions sur l'évolution de la rétention des revenus nets, ses prévisions pour les IPO technologiques en 2026, et les domaines où la demande des entreprises se manifeste réellement.

Évaluation des entreprises dans un marché en mutation

Les multiples des logiciels publics ont chuté de manière significative, tandis que les valorisations privées des IA atteignent des sommets. Ranum voit dans cet écart une opportunité pour les investisseurs capables de comprendre cette dynamique complexe. Les fondamentaux tels que les marges brutes, le flux de trésorerie libre et la rétention des revenus nets se sont améliorés, malgré la perception de risque de disruption. Pour évaluer les entreprises, il se concentre sur l'intégration réelle des produits dans les opérations des entreprises, plutôt que sur les chiffres actuels. La rétention des revenus nets reste un indicateur clé, mais il s'intéresse davantage à l'impact d'un changement de produit sur les opérations. Si un changement de produit perturbe significativement les opérations, cela indique une valeur durable.

Ranum souligne que la rétention des revenus nets (NRR) est toujours un indicateur crucial pour évaluer la valeur qu'une entreprise apporte à ses clients. Cependant, il considère que cet indicateur est retardé et préfère se concentrer sur l'évaluation de la dépendance des entreprises à l'égard de leurs produits. Si un produit est si intégré qu'un changement perturberait les opérations, cela représente un signal plus fort de valeur durable que n'importe quelle métrique de rétention.

Impact des changements réglementaires sur les stratégies d'investissement

L'environnement réglementaire actuel a ralenti les fusions et acquisitions technologiques à grande échelle, et le marché des IPO est également au ralenti. Cependant, Ranum note que l'activité de M&A dans le secteur des logiciels a augmenté en 2025, avec une hausse de 40 % de la valeur des transactions, atteignant 334 milliards de dollars à travers 678 transactions. Il anticipe que 2026 sera une année historique pour les IPO, avec des entreprises comme SpaceX devenant publiques, Anthropic ayant déposé son dossier, et OpenAI devant déposer bientôt. Les entreprises doivent se préparer à rester privées plus longtemps, en se concentrant sur la marge et en utilisant le marché secondaire pour plus de flexibilité.

Ranum conteste l'idée que les fusions et acquisitions sont gelées, soulignant que les transactions continuent de se concrétiser, bien que les valorisations soient réajustées. Il voit 2026 comme une année potentiellement historique pour les IPO, avec des géants technologiques prêts à entrer en bourse. Cependant, il reconnaît que pour les entreprises en dessous de ce niveau, la situation est plus complexe. Elles doivent se concentrer sur la construction de marges solides et attendre des conditions de marché plus favorables, probablement jusqu'en 2027 ou au-delà.

L'IA et le SaaS : une nouvelle dynamique d'investissement

Ranum ne voit pas l'IA et le SaaS comme des catégories opposées, mais plutôt complémentaires. Les entreprises doivent montrer des preuves tangibles de monétisation de l'IA pour attirer les investisseurs. Il s'agit de construire des solutions qui transforment fondamentalement le travail, plutôt que de simplement ajouter une couche d'IA à des processus existants. Les entreprises qui réussissent à intégrer l'IA de manière significative ont une opportunité réelle de se démarquer. Les investisseurs sont dans une ère du "montrez-moi", et les entreprises doivent prouver leur capacité à générer des flux de trésorerie libre et à atteindre la rentabilité.

Ranum explique que le marché actuel exige des preuves concrètes de la manière dont l'IA contribue à la rentabilité et au flux de trésorerie libre. Les entreprises ne peuvent plus simplement prétendre intégrer l'IA pour voir leur valorisation augmenter. Elles doivent démontrer comment l'IA change fondamentalement la manière dont le travail est effectué, en automatisant des tâches qui étaient autrefois gérées par des humains. Cette capacité à transformer les opérations est ce qui distingue les entreprises prospères dans le paysage actuel.

La fracture du stack LLM et la protection des startups

Ranum observe une fracture du stack LLM en plusieurs couches autonomes de plusieurs milliards de dollars, telles que l'orchestration et l'identité. Les grandes entreprises comme OpenAI construisent leurs propres outils, tandis que des géants comme Databricks achètent des outils de sécurité. Les startups doivent s'intégrer profondément dans les processus des entreprises pour se protéger contre la concurrence des géants. La protection ne réside pas dans le fait d'être le premier dans une catégorie, mais dans l'intégration réelle des produits dans le fonctionnement des entreprises.

Ranum souligne que la protection des startups ne repose pas sur le fait d'être le premier à entrer sur le marché, mais sur la capacité à s'intégrer profondément dans les processus d'affaires des entreprises clientes. Les startups qui réussissent à capturer des flux de travail orchestrés, où les processus réels passent par leurs produits, deviennent très difficiles à remplacer, même lorsque des géants comme OpenAI développent des outils concurrents.

La confiance et la demande des entreprises

La confiance est devenue un facteur clé pour les acheteurs d'entreprise. Les startups doivent démontrer la sécurité, la gouvernance et la conformité de leurs solutions IA pour convaincre les directeurs financiers. La prévisibilité des coûts est également cruciale pour obtenir des contrats. Les fournisseurs qui peuvent répondre clairement à ces exigences remportent des contrats par rapport à ceux qui ne le peuvent pas.

Ranum explique que la confiance est désormais un critère déterminant pour les entreprises lorsqu'elles choisissent des solutions IA. Les aspects de sécurité, de gouvernance et de conformité ne sont plus des options, mais des exigences essentielles. Les entreprises doivent également être en mesure de prévoir les coûts à grande échelle pour convaincre les directeurs financiers de la viabilité de leurs solutions. Les fournisseurs qui peuvent offrir cette transparence et cette sécurité ont un avantage concurrentiel significatif.

L'IA industrielle et la demande sur le terrain

Alors que la Silicon Valley se concentre sur les robots humanoïdes, Ranum voit une demande réelle pour l'IA industrielle pratique, comme celle développée par Tractian. Les environnements industriels contraints offrent des opportunités de retour sur investissement à court terme, avec des cycles d'achat clairs. Les temps d'arrêt imprévus coûtent aux 500 plus grandes entreprises mondiales environ 11 % de leurs revenus annuels, ce qui représente un problème massif et mesurable. Tractian y répond directement en combinant du matériel de capteur avec une IA qui détecte les signes avant-coureurs de défaillance des équipements.

Ranum met en avant l'exemple de Tractian, qui illustre comment l'IA industrielle peut offrir des solutions concrètes et mesurables. En combinant des capteurs matériels avec une intelligence artificielle capable de détecter les signes avant-coureurs de défaillance, Tractian permet aux entreprises de réduire les temps d'arrêt imprévus, qui représentent un coût énorme pour les grandes entreprises. Cette approche pratique et axée sur le retour sur investissement est ce qui attire les contrats aujourd'hui.

Stratégies pour l'innovation dans l'industrie

Pour les startups dans la technologie industrielle, la stratégie gagnante est d'utiliser des logiciels intelligents pour moderniser l'infrastructure existante, plutôt que de la remplacer. La combinaison de matériel et de logiciel est essentielle pour obtenir des données et créer une valeur durable. Les usines ne vont pas se débarrasser de machines vieilles de 30 ans simplement parce qu'une startup a une meilleure alternative. L'opportunité réside dans l'intelligence de ces machines.

Ranum croit fermement que la modernisation de l'infrastructure existante avec des logiciels intelligents est la voie à suivre pour les startups industrielles. Plutôt que de remplacer des machines vieillissantes, les entreprises peuvent ajouter des couches d'intelligence qui améliorent les performances et prolongent la durée de vie des équipements. Cette approche permet de tirer parti des investissements existants tout en intégrant des technologies de pointe.

Les défis de l'échec dans la technologie physique

Dans la robotique et la technologie industrielle, le coût de l'échec est élevé. Les startups doivent naviguer avec prudence pour évoluer, en minimisant les risques d'erreurs coûteuses qui pourraient entraîner des arrêts de production ou des défaillances d'actifs. Dans le domaine des logiciels, un agent IA défectueux peut signifier un tableau Excel cassé ou un brouillon d'e-mail étrange — ennuyeux, mais réparable. Dans la robotique et la technologie industrielle, une erreur signifie l'arrêt d'une ligne de production ou la défaillance d'un actif de plusieurs millions de dollars. D'un point de vue de capital-risque, il est plus difficile de faire évoluer une startup de robotique lorsque le coût de l'échec du produit est si élevé dans le monde physique.

Ranum souligne que dans le domaine de la technologie physique, les conséquences d'une erreur peuvent être bien plus graves que dans le secteur des logiciels. Une défaillance dans un système robotique ou industriel peut entraîner des pertes financières importantes et des interruptions de production. Les startups doivent donc être particulièrement vigilantes dans leur développement et leur mise à l'échelle, en mettant l'accent sur la fiabilité et la sécurité pour éviter des échecs coûteux.