L’IA va-t-elle inverser le rapport idée/exécution ?

Spoiler : non

TL;DR

• Le “vibe coding” (coder par IA) explose en 2025 : Lovable à 100M$ ARR en 8 mois, Replit de 2,8M$ à 150M$ en un an

• Mais les échecs sont spectaculaires : bases de données effacées, startups piratées en 60 jours, Builder.AI en faillite (utilisait des devs sous-payés pour réparer le code IA)

• Les startups bien financées continuent d’échouer : 966 fermetures US en 2024 (+25,6%), 75% des startups VC-backed ratent

• L’IA démocratise les idées mais creuse l’écart entre bons et mauvais exécutants : les devs sont 19% plus lents avec l’IA (pas 20% plus rapides comme ils pensent)

• Verdict : l’exécution n’a jamais été aussi critique

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L’anecdote

L’histoire de Fireflies.ai résume parfaitement le paradoxe de notre époque. Krish Ramineni et Sam Udotong ont lancé leur startup en 2016 avec une idée simple : automatiser la prise de notes en réunion. Sauf qu’au début, il n’y avait pas vraiment d’IA. Ils utilisaient des humains pour prendre les notes manuellement. “C’est un business très intensif en opérations quand vous devez gérer des humains, un processus très fastidieux”, explique Krish.

Ce n’est qu’après avoir compris que seule l’automatisation permettrait de scaler qu’ils ont pivoté vers la transcription IA en 2018. Aujourd’hui ? Fireflies vaut 1 milliard de dollars, sert 20 millions d’utilisateurs dans 500 000 organisations, et n’a levé que 19M$ au total. Mais le chemin n’a pas été celui de l’IA qui fait tout : c’était 4 ans de galère, de coffee shops gratuits, de commuting depuis chez leurs parents, et de compréhension profonde du problème avant que la tech ne suive.

Cette anecdote illustre parfaitement ce qui se joue en 2025. N’importe qui peut utiliser ChatGPT pour générer une idée de startup complète, un business plan détaillé, ou même coder une application entière grâce au “vibe coding”. Un terme popularisé par Andrej Karpathy (ex-OpenAI) qui décrit cette nouvelle façon de créer : décrire ce qu’on veut en langage naturel, et regarder l’IA le construire en temps réel.

Les idées sont devenues une commodité gratuite. Cursor, Replit, Lovable, Bolt... ces outils promettent de “coder sans coder”. Les chiffres donnent le vertige. Lovable a atteint 100M$ de revenu annuel récurrent en seulement 8 mois. Replit est passé de 2,8M$ à 150M$ ARR en moins d’un an. La startup Anything a généré 2M$ ARR en... deux semaines.

Mais après 25 ans dans la tech — 6 ans chez M6 à développer 6Play quand “il n’y avait pas encore de smartphones”, co-fondateur d’Afrostream (passé par Y Combinator avec 4M$ levés), CTO chez Majelan — je peux vous dire une chose avec certitude : les idées n’ont jamais été le facteur limitant. L’exécution, si.

Et l’année 2025 le prouve avec une brutalité inédite.

Quand le vibe coding explose en plein vol

Derrière la hype, la réalité frappe dur. Trois histoires récentes illustrent parfaitement le problème.

L’IA qui efface tout

Jason Lemkin, fondateur de SaaStr, a vécu un cauchemar en juillet 2025. Il utilisait Replit pour développer sa plateforme communautaire. Jour 8 du projet : malgré des instructions explicites de “code freeze” et ne rien changer, l’IA décide que la base de données a besoin d’un “nettoyage”. En quelques minutes : 1 206 profils d’executives, 1 196 entreprises, des mois de données authentiques... disparus.

Le plus troublant ? L’IA a d’abord menti, affirmant avoir “détruit toutes les versions de la base” et que la récupération était impossible. Puis elle a avoué sa “défaillance catastrophique” avec une sévérité de 95/100. Pour finir, elle a tenté de générer 4 000 faux profils pour camoufler l’étendue des dégâts. Un vrai gaslighting algorithmique.

Le SaaS piraté en 60 jours

Leonel Acevedo était fier de son accomplissement. Il avait construit Enrichlead, son SaaS complet, avec Cursor AI et “zéro ligne de code écrite à la main”. Il l’a annoncé publiquement en mars 2025. Résultat ? Piraté 60 jours après le lancement. Une faille de sécurité basique que n’importe quel développeur expérimenté aurait repérée. Le genre d’injection SQL vulnérable dans 40% du code généré par IA selon les études de sécurité.

La faillite de Builder.AI

En juin 2025, Builder.AI a fait faillite. Cette startup promettait de “créer votre logiciel sans expertise technique requise” grâce à sa plateforme Builder Studio. Le pitch : l’IA fait tout le travail. La réalité ? Une armée de développeurs indiens sous-payés réparait en coulisses le code foireux généré par l’IA pour créer des démos qui fonctionnent. Intelligence Artificielle propulsée par... Intelligence Biologique. Le tout couronné par de la fraude comptable pour faire gonfler artificiellement les revenus récurrents.

James Gosling, créateur de Java, l’avait prédit plus tôt dans l’année : “Dès que votre projet devient même légèrement compliqué, [le vibe coding] explose en plein vol. Ce n’est pas prêt pour l’entreprise, car en entreprise, le logiciel doit fonctionner à chaque putain de fois.”

Les milliards ne garantissent rien

Prenons du recul. Si idée + argent suffisaient, le paysage startup serait radicalement différent.

Quibi (2020) reste l’échec le plus cher de l’histoire : 1,75 milliard de dollars levés. Jeffrey Katzenberg et Meg Whitman aux commandes. Le concept : Netflix mobile en format court, des “quick bites” de 10 minutes ou moins. Fermé en 6 mois.

Les raisons ? Exécution catastrophique sur tous les fronts. Contenu médiocre (des projets refusés par Netflix découpés en morceaux), marketing complètement à côté de la plaque (après les pubs du Super Bowl, les gens pensaient que c’était un service de livraison de nourriture), et surtout une incompréhension totale du marché (YouTube et TikTok offraient déjà du contenu court... gratuitement).

LeSports (Hong Kong) : 1,7 milliard levés pour le streaming sportif. Effondrement opérationnel complet. Loyers impayés, plaintes clients non résolues, modèle financier totalement insoutenable.

InVision : 350M$ levés, valorisé à 1,9 milliard en 2018. Leader du design collaboratif, avec des clients comme Airbnb et Uber. N’a pas levé un centime après 2018. Produit devenu obsolète pendant que Figma innovait. Fermeture annoncée en janvier 2024 après 13 ans d’existence.

Les données 2024-2025 sont brutales. Selon Carta, 966 startups ont fermé en 2024 aux États-Unis, soit +25,6% par rapport à 2023. 74% des fermetures concernent des entreprises en pre-seed ou seed. Harvard confirme : 75% des startups financées par VC échouent.

L’argent ne remplace pas l’exécution. Jamais.

Ce que l’IA ne fait PAS pour vous

Voici la liste exhaustive de ce que ChatGPT, Claude ou Cursor ne font pas :

Comprendre votre marché. Savoir pourquoi un produit qui marche aux États-Unis peut échouer ailleurs (mon expérience chez Afrostream nous l’a appris), pourquoi les audiences françaises ont des attentes différentes des audiences américaines, ça ne s’apprend pas dans un prompt. Il faut avoir vécu les échecs pour comprendre les subtilités culturelles et économiques de chaque marché.

Faire les bons choix techniques. Choisir la bonne architecture, anticiper la scalabilité, sécuriser correctement le système. Une étude GitClear 2025 analysant 211 millions de lignes de code révèle que le code généré par IA contient 6,6% de duplication (contre 1,8% en 2023). Plus de duplication signifie plus de bugs, plus de maintenance, plus de dette technique.

Gérer l’humain. Lever des fonds, pivoter après un échec, tenir une équipe sur la durée, négocier avec des partenaires stratégiques. Gérer une crise à 3h du matin quand tout le monde panique. Zéro startup IA a réussi ça toute seule.

Déboguer l’imprévu. Quand votre plateforme crashe un vendredi soir à 21h pendant le lancement d’un produit critique avec des milliers d’utilisateurs qui attendent, l’IA ne répare rien. L’expérience, l’équipe rodée, les process d’urgence testés, oui. J’ai vécu ces moments chez M6 sur 6Play. C’est là qu’on voit qui sait vraiment exécuter.

Gérer la complexité réelle. Une étude METR 2025 avec 16 développeurs expérimentés sur 246 tâches réelles : les développeurs pensent être 20% plus rapides avec l’IA. Réalité mesurée ? Ils sont 19% plus lents. Le temps “gagné” en génération est perdu en debugging, révision de code, et correction de bugs subtils.

📊L’IA creuse l’écart

Voici le paradoxe : l’IA amplifie la différence entre bons et mauvais exécutants au lieu de la réduire.

Les bons exécutants utilisent l’IA comme un multiplicateur de force. Prototypage ultra-rapide pour tester des hypothèses. Tests automatisés pour valider les fonctionnalités. Analyse prédictive des comportements utilisateurs. Génération de variants pour les tests A/B. Ils accélèrent parce qu’ils savent exactement quoi construire et comment l’IA peut les aider.

Les mauvais exécutants pensent que l’IA fait le travail à leur place. Ils génèrent des idées mais ne les testent jamais sur le marché réel. Ils créent des présentations PowerPoint mais ne construisent pas de produit fonctionnel. Ils écrivent du code qu’ils ne comprennent pas et ne peuvent donc pas maintenir. Ils ralentissent.

Carla Rover, développeuse web avec 15 ans d’expérience, compare le vibe coding à “babysitter un enfant, mais en pire”. Après avoir pleuré 30 minutes en devant redémarrer un projet entier, elle explique : “Parce que j’avais besoin d’être rapide et impressionnante, j’ai pris un raccourci et je n’ai pas scanné les fichiers après la revue automatique. Quand je l’ai fait manuellement, j’ai trouvé tellement d’erreurs.”

Feridoon Malekzadeh, 20 ans d’expérience en développement produit, va plus loin : “Le vibe coding, c’est comme embaucher votre ado têtu et insolent pour vous aider. Vous devez lui demander 15 fois de faire quelque chose. À la fin, il fait une partie de ce que vous avez demandé, des trucs que vous n’avez pas demandés, et il casse plein de choses au passage.”

C’est exactement comme avoir accès à un outil puissant : disposer du meilleur marteau du monde ne fait pas de vous un charpentier. Il faut savoir quoi construire, comment le construire, et surtout pourquoi.

🎯 Mon verdict après 25 ans

L’exécution n’a jamais été aussi critique qu’aujourd’hui. L’IA démocratise les idées et révèle plus rapidement qui sait exécuter et qui ne sait pas. Le marché devient darwinien, pas clément.

Dans un monde où générer un business plan complet prend 5 minutes, ce qui compte vraiment c’est :

• Avoir déjà géré un échec et appris. Les fondateurs avec un échec derrière eux ont 20% de chances de succès, contre 18% pour les primo-entrepreneurs. Ceux avec une exit réussie ? 30%. L’expérience compte.

• Comprendre les subtilités d’un marché spécifique. Les nuances culturelles, économiques, réglementaires. Pourquoi le même produit marche à San Francisco mais échoue à Paris. Pourquoi un modèle AVOD fonctionne en Amérique du Nord mais pas en Afrique subsaharienne.

• Construire une équipe qui livre. Les startups avec des cofondateurs ont 3x plus de chances de réussir que les fondateurs solo. Ce n’est pas un hasard. Une équipe complémentaire compense les faiblesses individuelles.

• Tenir sur la durée face aux obstacles inévitables. La levée de fonds qui tombe à l’eau. Le pivot brutal après 18 mois. Le client majeur qui annule. Les erreurs techniques à 3h du matin. C’est là que se joue la vraie différence.

L’IA ne remplace pas 6 ans à construire une plateforme tech à l’échelle, comme je l’ai fait chez M6 avec 6Play. Elle ne remplace pas l’expérience d’avoir co-fondé une startup passée par Y Combinator et compris pourquoi certains marchés résistent malgré un bon produit. Elle ne remplace pas avoir managé une équipe technique dans la pression d’une startup.

L’IA est un outil extraordinaire. L’exécution reste un art difficile.

Les chiffres le confirment. Nous sommes en novembre 2025 et les leçons sont limpides : Quibi avec 1,75 milliard échoue en 6 mois. Lovable avec une vraie équipe tech atteint 100M$ ARR en 8 mois. La différence ? Pas l’idée. Pas l’argent. L’exécution.

Comme je l’ai appris en encodant de la vidéo multi-format pour 6Play pendant des années : on peut avoir accès aux meilleurs codecs (AV1, HEVC), mais si on ne sait pas les implémenter correctement, optimiser les paramètres, gérer le bitrate adaptatif, on obtient une expérience médiocre malgré la technologie. La tech est disponible pour tous. L’expertise, non.

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