Startups IA de codage: crise des marges face aux coûts élevés des LLM

Le secteur des assistants de codage IA, malgré son battage médiatique fervent et sa croissance rapide, est confronté à un défi de taille : le coût élevé des opérations érode les marges bénéficiaires, menaçant la viabilité à long terme des startups les plus prometteuses. Cette fragilité financière sous-jacente a été clairement illustrée par la saga récente de Windsurf, une startup de codage IA qui a initialement suscité un intérêt significatif des investisseurs mais a finalement cherché à se retirer.

En février, Windsurf était, selon les rapports, en discussions avancées pour obtenir une ronde de financement substantielle, valorisant l’entreprise à un impressionnant 2,85 milliards de dollars – le double de sa valorisation d’à peine six mois auparavant. Pourtant, cet accord ne s’est jamais concrétisé. Au lieu de cela, en avril, des nouvelles ont émergé selon lesquelles Windsurf avait l’intention de se vendre à OpenAI pour une valorisation similaire, environ 3 milliards de dollars. Bien que cette acquisition ait échoué, elle a soulevé une question cruciale : si la startup connaissait une croissance si rapide et attirait un intérêt aussi important du capital-risque, pourquoi envisagerait-elle de se vendre ?

Des sources proches de l’industrie révèlent une vérité qui donne à réfléchir : malgré leur popularité, les assistants de codage IA peuvent être des entreprises massivement déficitaires. Des entreprises comme Windsurf opèrent souvent avec des structures si coûteuses que leurs marges brutes — les revenus restants après les coûts directs de production d’un bien ou d’un service — sont « très négatives ». En substance, il coûte plus cher de livrer le produit que ce que l’entreprise peut facturer à ses clients.

Cette tension financière découle principalement des coûts exorbitants associés à l’utilisation des grands modèles linguistiques (LLM). Les assistants de codage IA sont soumis à une immense pression pour intégrer constamment les LLM les plus récents, les plus avancés et, par conséquent, les plus chers. Cela s’explique par le fait que les développeurs de modèles affinent constamment leurs dernières itérations pour des performances supérieures en codage et dans les tâches connexes, comme le débogage, rendant les modèles plus anciens rapidement obsolètes.

La concurrence intense sur le marché de l’assistance au code aggrave ce défi. Des acteurs établis comme GitHub Copilot et Cursor d’Anysphere commandent déjà de vastes bases d’utilisateurs, ce qui rend difficile pour les nouveaux entrants de se différencier et de conquérir des parts de marché sans offrir des performances de pointe.

La voie la plus directe pour ces startups afin d’améliorer leurs marges implique de développer leurs propres LLM propriétaires, éliminant ainsi les frais substantiels payés aux fournisseurs externes tels qu’Anthropic et OpenAI. Comme l’a dit un initié, « C’est une entreprise très coûteuse à gérer si vous n’allez pas être dans le jeu des modèles. » Cependant, construire un LLM est une entreprise monumentale et coûteuse. Le cofondateur et PDG de Windsurf, Varun Mohan, a finalement décidé de ne pas suivre cette voie pour son entreprise, une décision qui s’est avérée stratégiquement prémonitoire étant donné que les fabricants de modèles eux-mêmes, y compris Anthropic avec Claude Code et OpenAI avec Codex, sont désormais en concurrence directe sur le marché du codage IA. La décision stratégique de Windsurf de vendre était, en partie, une tentative de verrouiller un rendement élevé avant que son activité ne puisse être sapée par ses propres fournisseurs.

La pression à laquelle Windsurf a été confrontée n’est pas unique. Nombreux sont ceux dans l’industrie qui pensent que des défis de marge similaires affligent d’autres outils de codage IA de premier plan, notamment Cursor d’Anysphere, Lovable et Replit. Nicholas Charriere, fondateur de la startup de codage IA Mocha, a déclaré sans ambages que les marges sur les produits de « génération de code » sont « soit neutres, soit négatives. Elles sont absolument abyssales », estimant que les coûts variables à travers le secteur sont remarquablement similaires, probablement dans une fourchette de 10 % à 15 %.

Anysphere, la société derrière Cursor, offre un récit contrasté. Malgré des pressions de coûts similaires, sa croissance rapide lui a permis de refuser des offres d’acquisition, y compris, selon les rapports, de la part d’OpenAI, avec l’intention de rester indépendante. En janvier, Anysphere a annoncé son plan ambitieux de construire son propre LLM, une initiative qui pourrait lui accorder un plus grand contrôle sur les dépenses. La société a même embauché deux dirigeants de l’équipe Claude Code d’Anthropic en juillet, bien qu’ils soient retournés chez Anthropic seulement deux semaines plus tard.

Un autre espoir à long terme pour ces entreprises repose sur l’attente que les coûts des LLM finiront par diminuer. Erik Nordlander, associé général chez Google Ventures, a fait écho à ce sentiment, suggérant : « Le coût d’inférence aujourd’hui, c’est le plus cher qu’il n’ait jamais été. » Cependant, cette projection n’est pas entièrement claire. Contrairement aux attentes, le coût de certains des derniers modèles d’IA a en fait augmenté, car ils exigent plus de ressources computationnelles pour gérer des tâches de plus en plus complexes et multi-étapes.

Le marché reste dynamique. Tout récemment, OpenAI a introduit GPT-5, un nouveau modèle phare avec des frais significativement inférieurs à ceux de son concurrent, Claude Opus 4.1 d’Anthropic. Anysphere a rapidement intégré GPT-5 comme option pour les utilisateurs de Cursor. Pourtant, Anysphere a également récemment ajusté sa structure de prix, répercutant les coûts accrus, en particulier pour le dernier modèle Claude d’Anthropic, sur ses utilisateurs les plus actifs. Cette décision a pris certains abonnés de Cursor par surprise, car ils ont dû faire face à des frais supplémentaires en plus de leur plan Pro de 20 $ par mois, ce qui a incité le PDG d’Anysphere, Michael Truell, à s’excuser pour la communication peu claire.

Cette situation souligne l’équilibre précaire que ces entreprises doivent trouver. Alors que Cursor affiche des métriques impressionnantes, ayant atteint 500 millions de dollars de revenus annuels récurrents en juin, sa base d’utilisateurs pourrait ne pas faire preuve d’une loyauté inébranlable si un outil supérieur et plus rentable émerge.

En fin de compte, la décision de Windsurf de quitter le marché semble compréhensible. Suite à l’échec de l’accord avec OpenAI, ses fondateurs et employés clés ont rejoint Google, ce qui a conduit à un versement substantiel de 2,4 milliards de dollars aux principaux actionnaires. Le reste de l’entreprise a ensuite été vendu à Cognition. Bien que certains, y compris d’éminents capital-risqueurs, aient critiqué Mohan pour avoir laissé environ 200 employés sans poste chez Google, des sources familières avec l’accord maintiennent que l’acquisition a finalement maximisé les résultats pour tous les employés.

Les défis rencontrés par les outils de codage IA comme Replit, Lovable et Bolt, qui dépendent tous fortement des fabricants de modèles externes, soulignent une préoccupation plus large. Si ce secteur immensément populaire et générateur de revenus peine à construire des entreprises durables sur la base des fournisseurs de LLM existants, cela soulève des questions importantes quant à la viabilité d’autres industries plus naissantes, également dépendantes de ces modèles fondamentaux d’IA.