La montée fulgurante de l’intelligence artificielle générative a fait naître une startup par minute, mais, à mesure que l’excitation retombe, deux modèles d’entreprise se révèlent fragiles : les startups qui « enveloppent » des modèles linguistiques grands (LLM) et les agrégateurs d’IA. Darren Mowry, vice-président de l’organisation mondiale des startups chez Google, Cloud, DeepMind et Alphabet, a mis en garde contre ces deux approches, les qualifiant de « signaux d’alerte » pour les entrepreneurs. Les startups « enveloppeurs » (LLM wrappers) s’appuient sur des modèles existants comme Claude, GPT ou Gemini, en leur ajoutant simplement une interface utilisateur ou une couche de produit pour résoudre un problème spécifique — par exemple, un outil d’aide aux études pour élèves. Mowry estime que cette stratégie ne suffit plus : « Si vous comptez uniquement sur le modèle du moteur arrière et que vous le revendez presque en blanc, l’industrie n’a plus de patience. » Selon lui, une véritable différenciation est désormais indispensable, qu’elle soit horizontale (comme dans les outils de développement) ou verticale (spécialisée dans un secteur comme le droit ou la médecine). Des exemples comme Cursor, assistant de codage basé sur GPT, ou Harvey AI, dédié au droit, illustrent ce type de modèle réussi, car ils intègrent une valeur ajoutée significative au-delà de l’API de base. Les agrégateurs d’IA, une sous-catégorie de ces enveloppeurs, proposent une couche d’orchestration permettant d’interagir avec plusieurs modèles via une seule interface ou API, souvent avec des outils de surveillance, de gouvernance ou d’évaluation. Des entreprises comme Perplexity (recherche IA) ou OpenRouter (plateforme pour développeurs) ont connu un succès initial. Mais Mowry avertit clairement : « Restez à l’écart du business d’agrégation. » Les utilisateurs ne veulent plus simplement accéder à plusieurs modèles, mais un « savoir-faire intégré » qui garantisse une sélection intelligente du modèle le plus adapté à chaque besoin. Avec les grands fournisseurs (OpenAI, Google, Anthropic) qui développent eux-mêmes des fonctionnalités d’entreprise, les intermédiaires risquent d’être éliminés, comme cela s’est produit dans les premières années du cloud, où les revendeurs d’AWS ont disparu face à l’offre directe de la firme. Mowry reste néanmoins optimiste sur d’autres secteurs : les plateformes de développement, notamment celles liées au « vibe coding », ont connu une année record en 2025, avec des startups comme Replit, Lovable et Cursor (toutes clients de Google Cloud) attirant des investissements massifs. Il voit aussi un potentiel énorme dans les technologies grand public, où les outils d’IA puissants sont mis à la portée des consommateurs — comme l’outil vidéo Veo de Google, qui permet aux étudiants en cinéma de réaliser leurs projets. En dehors de l’IA, Mowry souligne un regain d’intérêt pour la biotechnologie et les technologies climatiques, soutenus par des investissements croissants et l’accès à des volumes de données sans précédent, permettant de créer de la valeur de manière inédite.