Imaginez une salle comble à TechCrunch Disrupt, des centaines de regards braqués sur scène, et trois des investisseurs les plus en vue du moment qui lâchent, presque en chœur : « Aujourd’hui, on ne parle que d’IA. Demain aussi. Et probablement après-demain. » Nous sommes fin 2025, mais le message est déjà clair pour 2026 : l’intelligence artificielle ne domine pas seulement les conversations… elle aspire littéralement l’ensemble du capital-risque.
Pourtant, derrière cette unanimité apparente se cachent des nuances fascinantes. Comment trier le bon grain de l’ivraie quand des milliers de startups se ruent sur le même terrain ? Quels signaux les meilleurs VC scrutent-ils vraiment chez les fondateurs ? Et surtout : existe-t-il encore des secteurs qui échappent (un peu) à cette folie IA ?
2026 : l’année où l’IA a tout englouti (ou presque)
Si vous préparez une levée de fonds en ce moment, vous l’avez forcément constaté : difficile de trouver un VC qui ne commence pas sa phrase par « en ce moment on regarde surtout… ». L’intelligence artificielle s’est imposée comme l’unique sujet de discussion sérieux dans les cercles du venture. Mais cette concentration massive des capitaux n’est pas un simple effet de mode passager.
Elle reflète une conviction profonde : nous sommes encore au tout début d’une transformation technologique qui touchera chaque industrie, chaque métier, chaque modèle économique. Et ceux qui placent leurs billes aujourd’hui sur les bons chevaux pourraient récolter des rendements historiques.
Les trois signaux que scrutent les VC en 2026
Face à une telle densité de projets similaires, les investisseurs ont affûté leurs critères. Trois éléments reviennent en boucle dans les discours des partenaires des fonds les plus actifs :
- La résilience et la capacité d’adaptation du fondateur
- L’existence d’un flywheel de données unique et défendable
- Une vision claire sur la durabilité face aux modèles fondateurs
La résilience d’abord. Le rythme auquel évoluent les modèles, les coûts d’inférence, les benchmarks et les attentes clients est inédit. Une startup qui performe brillamment en janvier peut être ringardisée en juin si elle n’anticipe pas les prochaines vagues (multimodalité avancée, raisonnement longue traîne, agents autonomes, etc.).
« Nous passons un temps fou à évaluer la résilience des entrepreneurs dans un environnement qui change à une vitesse folle. »
Nina Achadjian, Index Ventures
Ensuite vient le fameux data flywheel. Dans un monde où n’importe quelle grande entreprise peut appeler l’API d’un frontier model, la vraie différenciation réside souvent dans la boucle de données propriétaire que la startup arrive à créer. Plus elle collecte, plus elle améliore son produit, plus les clients restent, plus elle collecte… et ainsi de suite.
Enfin, la question qui fâche mais que tout VC pose désormais : « Et si OpenAI, Anthropic ou xAI décidait demain de faire exactement la même chose que vous… en mieux et gratuitement ? » Avoir une réponse convaincante à cette objection est devenu obligatoire.
Les catégories IA qui cartonnent… et celles qui arrivent
Pour l’instant, trois verticales trustent l’essentiel des tickets signés en early-stage :
- Les interfaces conversationnelles spécialisées (chat apps verticalisées)
- Les outils de développement boostés à l’IA (coding copilots nouvelle génération)
- L’automatisation intelligente du service client et du support
Mais 2026 devrait voir émerger d’autres catégories très prometteuses selon les VC interrogés :
- Les marketplaces augmentées par l’IA (matching ultra-précis acheteur/vendeur/prestataire grâce à une compréhension sémantique fine)
- La robotique intelligente enfin prête pour des usages industriels et grand public
- L’IA appliquée aux SaaS legacy pour les réinventer de l’intérieur
- La numérisation agressive des processus manuels dans les secteurs blue-collar
Sur ce dernier point, beaucoup d’observateurs s’accordent : les industries les plus réfractaires au digital (BTP, logistique de proximité, agriculture spécialisée, artisanat lourd…) représentent un gisement colossal d’opportunités. Et contrairement à ce qu’on pourrait penser, ce ne sont pas forcément les licornes de la Silicon Valley qui rafleront la mise, mais souvent des équipes locales ultra-spécialisées.
Les pièges à éviter quand on pitch en 2026
Avec une telle concentration des regards sur l’IA, les erreurs classiques se payent cash. Voici les faux-pas les plus souvent cités par les investisseurs :
- Présenter un produit dont le seul avantage est d’utiliser le dernier modèle à la mode
- Confondre « intérêt client » et « vrai besoin payant » (beaucoup d’entreprises testent plusieurs solutions IA sans jamais rien acheter)
- N’avoir aucune réponse crédible sur la défense contre les foundational models
- Sous-estimer la vitesse à laquelle tout change (roadmap figée sur 18 mois = suicide)
- Pitcher « on fait de l’IA pour l’IA » sans verticalisation forte
À l’inverse, les decks qui marquent les esprits en ce moment montrent très tôt :
- Une compréhension profonde d’un vrai douleur point métier
- Des preuves concrètes de rétention et d’expansion chez les premiers clients
- Un moat data déjà en construction (même modeste)
- Une équipe qui a déjà vécu plusieurs cycles techno et sait pivoter vite
Et les secteurs non-IA ? Il en reste ?
Oui… mais ils se comptent sur les doigts d’une main. Les investisseurs restent attentifs à certaines niches où l’IA n’a pas encore tout bouleversé :
| Secteur | Pourquoi ça intéresse encore ? | Ticket moyen observé |
| Deeptech hardware | Barrières physiques + brevets | 8-20 M$ |
| Cybersécurité post-quantique | Urgence réglementaire croissante | 10-35 M$ |
| Biotech / drug discovery (non-AI only) | Longs cycles, mais rendements asymétriques | 15-50 M$ |
| Infrastructure climat / énergie | Contrainte géopolitique + subventions massives | 12-40 M$ |
Mais soyons honnêtes : même dans ces domaines, la plupart des tours les plus chauds intègrent déjà une couche IA significative. La frontière « pure non-IA » s’estompe très vite.
Conseils concrets pour les fondateurs qui veulent lever en 2026
Si vous lisez ces lignes et que vous préparez un pitch, voici une checklist réaliste tirée des meilleures pratiques observées fin 2025 :
- Rédigez noir sur blanc votre thèse de défense face aux foundational models (même si elle n’est pas parfaite)
- Montrez des métriques de rétention / expansion supérieures à la moyenne SaaS
- Cartographiez précisément votre boucle de données : qu’est-ce qui rentre ? comment ça s’améliore ? qui possède quoi ?
- Préparez plusieurs scénarios macro (prix inférence -70 %, nouveau SOTA tous les 4 mois, agent swarms généralisés…)
- Misez sur une verticalisation très forte dès le départ : plus c’est niche, plus c’est défendable
- Constituez une équipe qui a déjà connu au moins un pivot majeur dans sa carrière
- Privilégiez les betas payants plutôt que les pilotes gratuits interminables
2026 sera sans doute l’année la plus compétitive de l’histoire récente du venture pour tout ce qui touche à l’IA. Mais paradoxalement, elle pourrait aussi être celle où les meilleures équipes, celles qui combinent vision technique, obsession client et résilience hors norme, créeront les prochaines licornes… voire bien plus.
Alors, prêt à plonger dans le grand bain ? Ou préférez-vous attendre que la poussière retombe ? Une chose est sûre : ceux qui hésitent trop longtemps risquent de regarder le train passer… à très grande vitesse.
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