Depuis trois ans, l’intelligence artificielle s’est principalement imposée comme un outil de réduction des coûts, permettant d’automatiser des tâches et d’optimiser les processus existants. Mais une nouvelle ère, qualifiée par certains de « deuxième vague » de l’IA, commence à émerger. Cette phase, portée par des fondateurs et investisseurs comme Kylan Gibbs, ancien responsable produit chez Google DeepMind et fondateur d’Inworld, repose sur la création de produits entièrement nouveaux — des applications, jeux, compagnons numériques ou services qui n’auraient pu exister sans les modèles de langage à grande échelle. Pour Gibbs, cette transition marque une rupture fondamentale : « La première vague a rendu les choses plus économiques. La deuxième crée ce qui n’existait pas. » Cette vision s’inscrit dans une mutation profonde du paysage startup. Inworld a lancé en janvier un accélérateur basé à Silicon Valley, soutenu par des fonds comme Khosla Ventures et Lightspeed Venture Partners, ainsi que des acteurs comme OpenAI, Google et Stripe. L’objectif : accompagner jusqu’à 30 startups axées sur des expériences consommateur à grande échelle, plutôt que sur l’automatisation de processus anciens. Cette approche résonne avec les propos de Garry Tan, PDG de Y Combinator, qui appelle à cesser de « faire les mêmes choses plus cheap » pour oser « faire ce qu’on n’aurait jamais imaginé ». Des entreprises comme Particle, fondée par Sara Beykpour, illustrent cette nouvelle dynamique. Plateforme d’actualité conçue pour l’ère de l’IA, elle utilise des embeddings et des modèles génératifs pour réinventer la consommation d’information. Son outil Podcast Clips, par exemple, extrait automatiquement les segments les plus pertinents d’émissions longues et les intègre directement dans les articles, transformant la hiérarchie de l’information. Grâce à l’IA, le contenu s’adapte aux sujets, et des liens s’établissent entre des discours, des événements et des reportages en temps réel. Dans le domaine du fitness, Luvu, cofondée par Alexis Sursock et Creston Brooks, propose une expérience hautement personnalisée. Son « marshmallow » IA, un coach virtuel, envoie des notifications contextuelles — par exemple, « Ton examen est terminé, c’est le moment de t’entraîner » — avec un taux de clics quatre fois supérieur aux messages génériques. L’application combine reconnaissance visuelle pour corriger les mouvements en temps réel et apprentissage par renforcement, alimentant un système qui s’améliore constamment. Avec une rétention deux à trois fois supérieure à la moyenne de l’industrie, Luvu démontre que l’IA peut transformer l’engagement utilisateur. Enfin, Status, dirigé par Fai Nur, repose sur une vision ludique et imaginative. L’application permet aux utilisateurs de vivre des simulations sociales en monde virtuel, incarnant des personnages de films, séries ou univers fictifs. Les interactions sont générées en temps réel par des LLM, créant des réactions dynamiques et imprévisibles. Un « score d’aura » évalue les performances sociales, renforçant l’immersion. Pour Nur, cette liberté d’imagination n’aurait été possible qu’avec les avancées récentes de l’IA. Ces exemples montrent que la deuxième vague de l’IA ne se limite pas à l’efficacité. Elle vise à créer de nouvelles formes d’expérience, de lien, d’émotion — des produits qui ne sont pas seulement utiles, mais désirables. Si la première vague a rendu les entreprises plus agiles, la seconde pourrait redéfinir la manière dont les gens interagissent avec la technologie au quotidien, en en faisant une composante naturelle de leur vie sociale, personnelle et créative. Évaluation : Les experts soulignent que cette transition dépend de la maturation d’un « stack consommateur à grande échelle » — performances réelles (sous 300 ms), scalabilité et personnalisation profonde. Les entreprises comme Inworld, Particle ou Luvu montrent que l’IA peut dépasser le cadre du support technique pour devenir un moteur d’innovation produit. Le succès de ces modèles dépendra de leur capacité à créer de la valeur perçue, non pas par l’optimisation, mais par l’originalité. L’investissement public et privé s’oriente désormais vers ces expériences natives IA, où l’humain et l’IA entrent en interaction fluide et significative.