Partie 1 – les AI native, nouveaux architectes

113 projets accueillis au Poool en neuf mois, autant que sur toute l’année 2025. « On n’a jamais eu autant de projets à candidater », constate une chargée d’accompagnement. Derrière cet afflux, une même toile de fond : l’IA. Certains de ces jeunes entrepreneurs, souvent seuls, parfois sans bagage technique, vont-ils créer de l’emploi, ou des entreprises sans salariés ? Où se loge la valeur quand une application se monte en un week-end ? Voit-on arriver de nouveaux profils, ou les mêmes, en plus rapide ? Que reste-t-il du lien au terrain quand on peut lancer un produit avant d’avoir parlé à un seul client ? Toutes ces questions en recouvrent une seule : entreprend-on encore de la même façon ?

De quoi parle–t–on ?

Pour y répondre, encore faut-il s’entendre sur ce que l’on appelle « l’accélération de l’IA ». On ne parle ici ni du « secteur IA », que personne ne sait vraiment délimiter, ni de la technique en elle-même. On parle d’une diffusion d’usage d’une rapidité inédite, à partir d’un point de bascule daté : le 30 novembre 2022, ChatGPT est mis en ligne pour le grand public.

L’IA générative sort alors des laboratoires et s’attaque d’abord au langage : écrire, résumer, répondre, coder. C’est ce qui la distingue des vagues numériques précédentes. Elle ne s’ajoute pas au travail intellectuel, elle s’installe dans son geste le plus ordinaire. Or le langage est le propre de l’homme n’est-ce pas ? C’est avec lui que l’on pense, que l’on négocie, que l’on vend, que l’on convainc un financeur. Toucher au langage, c’est toucher à toutes nos interactions, et donc en ce qui nous concerne… à l’acte même d’entreprendre.

Et puis il y a « l’accélération ». Aux États-Unis, 39 % des 18-64 ans avaient déjà utilisé l’IA générative en août 2024, une adoption plus rapide que celle de l’ordinateur personnel et d’Internet. En France, la part des entreprises de 10 salariés ou plus qui utilisent l’IA est passée de 6 % en 2023 à environ 18 % en 2025. Quatre ans après la bascule, la question n’est plus tant de savoir si l’IA entre dans les entreprises, mais ce qu’elle vient bousculer.

Utiliser l’IA est-ce forcément se transformer ?

A l’arrivée de cette technologie, nous avons observé les entreprises s’intéresser, multiplier les abonnements, sans pour autant changer la façon de créer de la valeur. Les usages restaient individuels et rarement pensés à l’échelle de l’organisation.

S’équiper n’implique pas toujours se transformer. Cette distinction éclaire la situation des nouveaux entrants. Eux n’ont rien à transformer : ils naissent avec l’outil. Alors, à quoi ressemblent les projets portés par cette nouvelle vague, et que changent-ils à la manière d’entreprendre ? Outre l’observation du quotidien et les échanges avec les chargés d’accompagnement, ce décryptage a été nourri d’une quinzaine d’entretiens auprès d’entrepreneurs brétilliens.

Qui voit-on arriver ?

Vous vous dites de « jeunes geeks » ? Cela arrive en effet, mais de façon générale, on voit plutôt deux types de profils : des jeunes autodidactes, et des professionnels expérimentés, sans bagage technique, que ladite technique contraignait jusqu’ici. Prenons trois projets récents :

Maxime a passé 18 ans dans le commerce international et vient d’une école de commerce. Il a démissionné en 2023 « pour [se] lancer dans l’IA » par peur de « passer à côté d’un truc ». Il crée Ondine, un assistant IA visant à libérer la charge administrative des commerciaux de terrain.
Pierre a 56 ans et près de 25 ans de carrière commerciale et managériale dans les ESN, (entreprises de services du numérique). Fin 2024, il se lance avec Mikaël, un ancien collègue au profil « très technique », sur un projet d’expertise informatique à la demande où l’IA n’est « absolument pas centrale ». Seulement, ce prototype d’IA conçu pour simplifier leur propre avant-vente se révèle finalement être « le vrai produit ». À l’été 2025, ils pivotent et créent Agent Maurice.
Benjamin travaille dans le marketing. Grâce à Claude Code, lui qui n’est « pas technicien du code » crée AmIHackable, un scanner en ligne des failles de sécurité des sites bâtis en vibe coding. L’outil est codé « en 2-3 jours » et son trafic « explose » après un relais sur LinkedIn. Six mois plus tard, il abandonne le projet : les grands acteurs comme Claude détectent désormais eux-mêmes ces failles.

Derrière ces projets, on constate que l’IA permet à une expertise métier de s’exprimer, sans frein technique. Maxime l’affirme « un projet comme Ondine, c’est impossible que ça sorte de la tête d’un développeur. Ça doit sortir de la tête d’un mec comme moi dont c’est le métier. ». On voit que le « problème personnel » qui motive les projets entrepreneuriaux à deux origines : une motivation individuelle, ou une douleur de métier vécue pendant des années.

Cela entraîne un plus grand nombre de créations et de profils à se lancer : fin septembre 2026, le Poool avait déjà reçu 113 projets en onboarding, autant que sur toute l’année 2025. Mais autre chose se dessine… On ne construit plus une entreprise de la même façon.

Les nouveaux architectes d’un système mi-humain, mi-agent ?

L’entrepreneur AI native, pour une partie, ne code plus et n’exécute plus. Il conçoit un système mi-humain, mi-agent, et organise son entreprise pour que la machine puisse y travailler. Concrètement, l’entreprise est structurée pour être lue par la machine.

On a longtemps pensé que c’était la machine qui s’adaptait à l’humain. Depuis Akrich (1987), la sociologie des techniques montre que les concepteurs inscrivent dans chaque objet un “script” : une idée de qui l’utilisera, et comment. L’outil était façonné à l’image de l’humain. Ici, le mouvement s’inverse, on assiste à une forme de technomorphisme où l’entreprise se façonne pour que la machine s’y retrouve.

Chez 40watts par exemple, l’atelier de reconditionnement de batteries de vélos électriques, l’ERP, le serveur de fichiers, le pare-feu : tout est open source, « pour que les IA puissent s’y infiltrer ». Les outils sont choisis selon ce que la machine sait lire.

La position de l’entrepreneur glisse alors vers celle de chef d’orchestre, voire d’architecte. « Mon job aujourd’hui c’est de continuer à traduire ma logique métier, mon terrain pour la machine et ceux qui codent » résume l’un d’eux. Il va plus loin en confiant que cela crée également chez lui de nouveaux automatismes dans l’appréhension de situations : « je ne me sens plus capable de passer un moment quelque part sans penser que ce truc-là, on peut l’optimiser ». Cette intégration massive de l’IA, a reconfiguré, au-delà du geste, le regard.

La machine comme associée

« Un deuxième associé ». En proposant cette image, Pierre se rappelle un désaccord de plusieurs mois avec son associé Mikaël sur le nom des modules du produit, un désaccord tranché non par la discussion entre eux, mais parce que l’un d’eux a « beaucoup discuté avec Claude ». Il en tire une leçon : « on peut s’enfermer dans une boucle, y compris quand on travaille en équipe ». Le risque est alors de produire « des choses qui semblent cohérentes, alors qu’elles ne sont pas étayées ». A la lecture de cette histoire, on pense évidemment au principe de complaisance des modèles de langage, qui tendent à aller dans le sens de leur interlocuteur.

Construire vite, c’est acquis. Mais construire quoi, et pour qui ?

« Avec mon outil IA, je peux faire 400 produits ». C’est ce que peuvent entendre certains chargés d’accompagnement. Ils témoignent que de façon plus fréquente, les porteurs de projets partent des moyens techniques disponibles plutôt que d’un marché cible. Premier effet : l’étude de marché cède la place au test de marché. Ce n’est pas absurde, mais cela revient souvent à tester sans réellement écouter. Une chargée d’accompagnement voit pour la première fois des porteurs lui répondre « les yeux dans les yeux » qu’ils n’iront pas faire d’entretiens exploratoires, parce qu’ils « n’y croient pas ».

Le projet peut alors naître d’une opportunité plutôt que d’un besoin. L’histoire d’AmIHackable en est une illustration. Cette course a deux revers. Le premier, plus subtil, est d’être « trop en avance » : réussir un produit pour un marché qui n’est pas prêt à le recevoir. Le second est l’uniformisation. « Si tu ne mets pas du tien, tout se ressemble », résume Benjamin, puisque les outils piochent dans la même bibliothèque.

L’IA, nouveau nom du nouveau

« J’utilise de l’IA, donc c’est innovant ». Dans les dossiers qui arrivent au Poool, l’IA est partout : dans le produit, dans le process, et jusque dans le nom. Ce n’est plus un choix technique, c’est une hégémonie au sens où l’entendait Gramsci, c’est à dire une domination qui ne s’impose pas par la contrainte mais par le consentement, au point de devenir le « sens commun ». Se déclarer « boosté à l’IA » devient preuve d’innovation par excellence, au point qu’une jeune pousse qui s’en passe doit aujourd’hui s’en expliquer auprès des investisseurs. « Moins sur son produit que sur la lucidité de ses fondateurs », précise Olivier Marc, investisseur et président du Poool. Le terme ne sert plus seulement à vendre, il sert à se convaincre. Or les financeurs « ne sont pas dupes », rappelle une chargée d’accompagnement « ils ne financent pas un projet sur ce seul argument, mais attendent une réponse à un vrai problème ».

Où se loge la valeur quand une application se monte en un weekend ?

Un prototype n’est pas un produit. Maxime a passé un an à prototyper Ondine sur Lovable avant de tout « péter » et de faire entrer un CTO : « Claude Code, il est bon… mais ce n’est pas du dev. Ce n’est pas consolidé. ». Un constat largement partagé au Poool, la barrière technique saute, mais seulement au départ.

Si fabriquer devient accessible (hors hardware et deeptech, entendons-nous), le vrai sujet vise tout ce qui ne se fabrique pas : le besoin, la vente, la confiance. « Ce n’est plus le produit le frein, mais sa commercialisation », résume un entrepreneur. Pour Olivier, tout se joue sur la « compréhension fine des problèmes », puis sur la vitesse pour arriver parmi les premiers. Ensuite, on se protège par des barrières qui ne sont plus forcément technologiques (un portefeuille de clients, des contrats, des données, l’avantage d’avoir « équipé un marché qui ne l’était pas », etc.).

Le SaaS reste pourtant le réflexe des projets entrants, dans la dernière promotion des nouveaux projets au Poool, huit sur neuf sont des SaaS. La question inévitable : pourquoi payer un outil figé quand une IA, ou un outil maison codé en un week-end, fait l’affaire ? Certains voient le SaaS de demain « au minimum agentique et vocal ». Un autre fondateur prédit que « tout ça va mourir », mais pas avant que les PME aient changé leurs habitudes. Les géants, eux, restent hors d’atteinte : « avant de faire tomber HubSpot ou Salesforce… », sourit Benjamin. D’autres prennent le sujet à contrepied, comme Agent Maurice, qui défend un modèle « non basé sur la consommation de tokens ». Il s’explique « chez les géants, leur avantage, c’est de nous vendre des tokens, pas de faire en sorte que l’IA soit efficiente ».

Des entreprises sans salariés ?

Pas tout à fait. « Aujourd’hui, je suis quasiment solo-preneur, là où avant, on aurait été dix » entend-on. Un entrepreneur partage qu’il prévoyait trois développeurs, mais qu’il n’en gardera qu’un. Plusieurs expliquent le maintien d’une petite équipe (une à trois personnes) plus longtemps et un recrutement « différé ».

Quels profils visent ces recrutements ? Maxime parle d’une « inversion des pôles ». Il recrutera des commerciaux et un ou deux profils techniques passés par l’alternance, convaincu que les startups échouent faute d’aller sur le terrain : « on va y revenir ». Pierre, lui, ne cherche pas des développeurs, mais des gens capables de « rentrer dans les process d’entreprise » de ses clients et de « traduire ça dans une mise en œuvre dans les outils ». C’est le modèle de Mistral, OpenAI et Anthropic.

Reste une question, soufflée par l’un de ces entrepreneurs en fin d’entretien. Si l’IA fait vraiment gagner du temps, le délai avant le premier seuil de rentabilité devrait baisser, n’est-ce pas ? Alors, baisse-t-il ? « C’est la seule vraie bonne question ». Rendez-vous dans la deuxième partie dédiée aux startups et scaleups en développement, pour voir si elles ont déjà des éléments de réponse.

À retenir :

D’experts à architectes. Les nouveaux entrants conçoivent un système mi-humain, mi-agent, et organisent leur entreprise pour que la machine puisse y travailler. Une forme de technomorphisme apparait dans la façon dont on s’adapte à l’outil autant qu’on l’adapte.

La facilité à « s’enfermer » dans une bulle avec la machine. Avec ce nouvel « associé » qui va toujours dans son sens, on peut s’enfermer, loin du terrain, du collectif, et parfois de sa propre équipe.

Un temps dit « gagné » grâce à l’intégration de la technologie générative, remis dans la production, souvent tourné vers le lien utilisateur et client.

« Tirer son épingle du jeu » ou le défi de la singularité. Quand tout le monde construit vite avec les mêmes outils, tout finit par se ressembler. Se distinguer devient primordial.

L’IA comme hégémonie du nouveau et comme argument marketing. Le mot est partout, jusque dans le nom des projets. Ce qui ne rassure pas toujours les financeurs.

Des recrutements « différés ». Les équipes restent plus longtemps resserrées au début des projets.

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