Les dernières insights de a16z : Si un produit d'IA ne déclenche pas le Web social dans les 48 heures suivant son lancement, c'est comme une condamnation à mort.
Dans l'ère de l'IA où la fréquence de mise à jour détermine la vie ou la mort, la distribution n'est plus seulement une partie de la stratégie de croissance, mais le variable central du succès ou de l'échec d'un produit. La fréquence de mise à jour des modèles de base et des outils sous-jacents est presque hebdomadaire, et la fenêtre d'itération des produits a été réduite à l'extrême, tandis que l'attention des utilisateurs est hautement fragmentée. Dans un tel environnement, le "douves" au sens traditionnel est en train de disparaître, la vitesse et l'élan prennent le relais - celui qui peut s'emparer en premier de l'esprit des utilisateurs pourra se démarquer dans une concurrence homogène.
Le dernier épisode de a16z se concentre sur ce changement profond qui redéfinit le paysage des startups en IA. L'invité est Anton Osika, co-fondateur de Lovable, un professionnel qui s'est rapidement fait un nom dans le domaine de l'expansion des produits IA et de la distribution sociale. Lovable, sous sa direction, a réalisé un revenu annuel de plusieurs millions de dollars en seulement deux mois après son lancement, non pas en raison d'une percée miraculeuse du modèle lui-même, mais parce qu'il comprend profondément le pouvoir de "faire une première impression". Dans le domaine de l'IA, même si vous disposez de la meilleure technologie, si vous ne pouvez pas présenter votre produit de manière accrocheuse et compréhensible pour que les utilisateurs voient immédiatement et comprennent ses avantages, vous risquez d'être rapidement submergé par des concurrents plus habiles dans la distribution.
Osika a souligné que les règles du jeu pour l'entrepreneuriat en IA ont changé de manière fondamentale. Auparavant, les entrepreneurs pouvaient passer des mois à peaufiner leurs produits, à optimiser l'expérience utilisateur, puis à rechercher des stratégies de distribution ; alors qu'aujourd'hui, si un produit ne parvient pas à créer une diffusion sociale dans les 48 premières heures, il risque fort d'être condamné à une "mort invisible" dès le départ. Le défi auquel sont confrontées les startups en IA aujourd'hui n'est pas "Puis-je le faire ?", mais "Puis-je me faire connaître rapidement et continuer à progresser ?" Les différences technologiques deviennent de plus en plus faibles avec la tendance à l'homogénéisation des grands modèles, tandis que l'efficacité de la distribution, l'explosion des sujets et la mobilisation des émotions des utilisateurs sont les facteurs clés qui déterminent jusqu'où un produit peut aller.
L'émission explorera également une nouvelle paradigm que prône Anton : construire publiquement, diffuser des démos en direct, lancer des défis sociaux pour créer rapidement un récit de marque et un sentiment de participation des utilisateurs ; établir la réputation du produit et la culture native grâce à l'intervention précoce d'influenceurs du secteur ; et former un "Starter Pack" collaboratif en liant d'autres outils d'IA pour réaliser une coopération de distribution de haute qualité à faible coût. Ce qui unit ces pratiques, c'est qu'elles ne dépendent pas d'un budget marketing énorme et ne nécessitent pas de s'appuyer excessivement sur des ressources de canal, mais maximisent l'effet de diffusion de chaque itération de produit sous les règles des réseaux sociaux.
Dans ce cycle d'IA où "ne pas distribuer équivaut à ne rien faire", la stratégie représentée par Anton Osika et Lovable est peut-être le chemin clé pour les entreprises d'IA pour traverser les nuages et créer une digue à potentiel. La véritable digue n'est plus une barrière technologique que les autres ne peuvent pas imiter, mais plutôt une vitesse et un décalage de compréhension structurelle que les autres ne peuvent pas suivre.
Il est crucial de distribuer tôt le matin.
Dans le domaine de l'IA grand public, comment construire une barrière à l'entrée ? Je suis désolé de le dire, mais il n'y a tout simplement pas de barrière à l'entrée pour le moment. Les changements dans cette industrie sont vraiment trop rapides - les modèles de base et l'infrastructure sous-jacente changent presque tous les mois, et de nouvelles mises à jour sont lancées presque chaque semaine ! Dans cet environnement dynamique, il est presque devenu impossible de construire des produits aussi lentement et de manière ordonnée qu'à l'époque de l'internet mobile. En ce moment, la chose la plus critique est la vitesse : à quelle vitesse pouvez-vous lancer des produits, à quelle vitesse pouvez-vous attirer l'attention des utilisateurs, à quelle vitesse pouvez-vous conquérir l'esprit des utilisateurs.
Chaque startup espère que son produit va connaître un grand succès. Mais aujourd'hui, c'est plus difficile que jamais : le nombre de produits IA lancés est énorme, la vitesse des mises à jour et des itérations est extrêmement rapide, les algorithmes des réseaux sociaux sont imprévisibles, et avec l'homogénéisation des modèles sous-jacents, il devient de plus en plus difficile d'obtenir une véritable croissance explosive.
Les stratégies de distribution et les moyens de croissance traditionnels (même pour les outils de productivité ou les produits utiles destinés aux consommateurs professionnels) ne sont plus aussi efficaces. Pour être direct, comme le dit mon collègue Andrew Chen : tous les canaux marketing sont inefficaces maintenant. L'acquisition payante d'utilisateurs et le SEO peuvent encore générer une croissance temporaire des utilisateurs, mais dans le domaine de l'IA grand public, ils ont du mal à assurer une rétention des utilisateurs durable. Vous devez briser les conventions.
Pour expliquer les dynamiques actuelles de l'industrie au fondateur, j'ai utilisé une métaphore quelque peu "étrange" : créer une entreprise d'IA aujourd'hui, c'est comme jeter un pigeon dans le ciel et prier pour qu'il puisse s'envoler.
Aujourd'hui, des groupes de start-ups d'IA s'envolent ensemble comme des pigeons, essayant d'accélérer et de s'élever pour éviter d'épuiser leur énergie et de tomber du ciel. Ces entreprises sont "lancées" dans les airs les unes après les autres, construisant souvent des produits similaires, parfois même en utilisant le même modèle sous-jacent. Certains pigeons tombent juste après avoir pris leur envol ; d'autres atteignent une certaine altitude puis stagnent, leur vitesse diminuant jusqu'à épuisement, choisissant peut-être un atterrissage en douceur (comme être rachetés ou se transformer discrètement). Mais très peu d'entre eux s'élèvent vers les cieux, perçant les nuages, montant sans cesse et laissant les autres pigeons loin derrière.
Ils sont devenus une partie de la perception mainstream, occupant une position élevée dans l'esprit des utilisateurs.
Cependant, même si vous avez déjà pris votre envol dans le secteur de l'IA, vous devez continuer à travailler dur et à battre des ailes. Si vous pouvez lancer plus rapidement de nouvelles capacités, de nouvelles fonctionnalités et de nouveaux modèles, vous pourrez creuser l'écart avec le deuxième, le troisième, et même l'ensemble du peloton.
La véritable barrière de protection est la puissance.
Alors, que signifie tout cela ? La distribution précoce est cruciale. Bien sûr, la chaleur apportée par la distribution seule ne peut pas retenir les utilisateurs, à condition que votre produit puisse également suivre. Lorsque vous pouvez itérer rapidement sur le produit, chaque mise à jour est une nouvelle occasion de démonstration et de promotion. Les entreprises qui comprennent cette dynamique et construisent clairement leurs produits autour d'elle, comme Perplexity, Lovable, Replit et ElevenLabs, commencent à creuser l'écart avec leurs concurrents.
Alors, comment faire pour que votre "colombe" s'envole verticalement et continue à monter ? Petit spoiler : il n'existe pas encore de manuel de réussite tout fait, car les règles du jeu à ce stade sont : s'appuyer sur la nouveauté, sur la créativité. Cependant, voici quelques stratégies de distribution efficaces que nous avons récemment observées, ainsi que des analyses de cas qui les sous-tendent :
Hackathon : renaissance sous forme de spectacle public
Dans le passé, le Hackathon était un événement réservé à un petit cercle de développeurs. Mais maintenant, c'est plutôt un spectacle public : diffusé en direct et largement partagé sur les réseaux sociaux, son but est d'élargir l'influence de la distribution. Parallèlement, les outils natifs d'IA ont considérablement abaissé le seuil de participation. Ce type d'événement offre une scène où les nouveaux projets soutenus par votre produit ont la possibilité de devenir populaires.
Par exemple : ElevenLabs a organisé plus tôt cette année un hackathon mondial, mettant en avant le potentiel de sa plateforme de voix IA. Les développeurs ont été invités à construire divers projets basés sur celle-ci, allant des robots de jeu de rôle aux applications audio interactives. Et lors d'une démonstration nommée Gibberlink, quelque chose d'inattendu s'est produit : une voix IA a soudainement pris conscience qu'elle était en train de dialoguer avec une autre IA.
Dans cet échange non scripté, deux IA dialoguent avec un ton proche de celui des humains, suscitant un débat animé sur les réseaux sociaux. Cela démontre non seulement une capacité technique impressionnante, mais devient également un point de discussion d'un "goût étrange" culturel : sur la question de savoir si l'IA a une conscience de soi et sur la véracité de la simulation vocale. Cet événement a apporté une énorme visibilité à ElevenLabs.
Par exemple : Lovable a récemment organisé un duel en direct, où un designer expérimenté a utilisé Webflow, tandis qu'un "vibe coder" utilisant l'assistant de design AI de Lovable a rivalisé pour voir qui pouvait créer la meilleure page d'atterrissage. La compétition avait une limite de temps et était diffusée en direct, augmentant considérablement la tension. Le point central de ce spectacle n'était pas de savoir qui a gagné à la fin, mais de montrer aux spectateurs que : l'IA abaisse les barrières du design, et pourrait même permettre aux non-professionnels de surpasser des designers professionnels. Cela met en avant des cas d'utilisation réels des produits Lovable et injecte un contenu narratif intéressant sur les plateformes sociales.
Expérience sociale, plus c'est "dur", mieux c'est.
Sur la base de cette tendance, certaines entreprises vont encore plus loin. Bolt a récemment annoncé qu'ils allaient défier le record du monde Guinness en organisant le plus grand hackathon de l'histoire, visant même des non-développeurs, avec un prix total pouvant atteindre 1 million de dollars.
De même, Genspark a lancé au printemps de cette année une série de défis sociaux, encourageant les utilisateurs à essayer de battre son assistant IA super puissant. Les participants étaient invités à poser des questions complexes ou étranges à l'IA, dans le but de révéler ses limites. Les cas d'échec les plus créatifs ou les plus profonds peuvent se partager un prix de 10 000 $. Ce type d'activité a un coût faible, mais peut susciter de nombreux sujets de discussion et une interaction importante avec les utilisateurs.
Regardons un autre exemple : en Chine, un fonds de capital-risque de premier plan a organisé une expérience de style Truman Show de trois jours : enfermer des développeurs dans une pièce, leur donner un ordinateur, et leur permettre d'utiliser uniquement des outils d'IA générative, avec pour objectif de gagner de l'argent autant que possible. Ce type de coup médiatique de réalité est clairement performatif, mais c'est justement le point central. Cette expérience a non seulement obtenu une couverture médiatique, mais a également suscité de larges discussions sur les plateformes sociales.
AI "kit de démarrage" et stratégie d'alliance
Aujourd'hui, les utilisateurs doivent souvent assembler plusieurs outils d'IA par eux-mêmes : générer, éditer, optimiser, et exporter. Le passage d'un outil à l'autre peut être frustrant. Dans un écosystème aussi fragmenté, la collaboration est la clé.
Nous voyons de plus en plus de grandes entreprises d'IA s'associer pour lancer des publications conjointes ou des packs d'intégration de fonctionnalités, diffusant leurs produits sous une forme combinée et se dirigeant mutuellement du trafic. Ces Starter Packs viraux montrent le potentiel d'utilisation collaborative des outils.
Par exemple : Captions a collaboré avec Runway, ElevenLabs et Hedra pour créer une chaîne de génération vidéo complète, allant de la génération de texte à l'image, puis à la voix off, formant un processus de production vidéo AI tout-en-un ; Bolt a lancé un kit d'outils pour les créateurs soigneusement élaboré, regroupant des infrastructures AI et des outils de création tels qu'Entri, Sentry, Pica et Algorand ; Black Forest Labs a également présenté ses nouveaux modèles Kontext en s'associant avec des partenaires tels que Fal, Leonardo AI, Freepik et Krea.
Ces Starter Packs ne sont pas seulement un coup marketing, ils offrent également une véritable valeur d'intégration fonctionnelle, montrant aux utilisateurs : de l'idée à la production, il n'est plus nécessaire de bricoler, cet ensemble peut tout gérer.
De plus, ils ont également formé un effet de validation sociale : chaque partenaire augmente la crédibilité et l'influence de la marque de l'autre.
Unir les influenceurs du secteur pour établir une protection.
Une autre stratégie pour établir un moat est de permettre aux créateurs, développeurs et designers natifs de l'IA de s'exprimer pour vous. Ce dont il s'agit ici n'est pas des influenceurs ou des ambassadeurs de marque au sens traditionnel. Le marketing d'influence traditionnel devient de moins en moins efficace : investissements élevés, faibles retours, le trafic arrive rapidement et repart tout aussi vite, et le taux de conversion est faible.
En revanche, les véritables entreprises d'IA de premier plan commencent à ouvrir l'accès anticipé à des utilisateurs natifs influents dans des niches, qui n'ont peut-être pas des millions de fans, mais qui ont une voix très élevée dans des communautés spécifiques, des forums (comme Reddit, Discord) et dans les communautés créatives d'Internet, pouvant réellement influencer la réputation et le taux d'adoption des outils.
Par exemple : Nick St. Pierre est le "prêcheur naturel" de Midjourney, ses œuvres utilisant des images générées ont largement circulé ; Luma AI a récemment adopté une stratégie similaire en ouvrant l'accès anticipé à un petit groupe de créateurs natifs de l'IA ; Avant la sortie de Veo 3, le créateur de films Min Choi et PJ Ace ont testé le modèle et créé du contenu, suscitant un large intérêt.
PJ Ace a tweeté : « Avant, je dépensais 500 000 dollars pour réaliser une publicité pour un médicament, maintenant je me suis contenté d'un crédit de 500 $ sur Veo 3 et d'une journée entière pour y arriver. » « Qui peut encore se permettre de payer 500 000 dollars pour une publicité ? »
Ce type de contenu n'est pas seulement une démonstration de produit, mais également une recommandation authentique convaincante, renforçant la perception des utilisateurs à travers le point de vue des "initiés".
Attaque directe : utiliser "publier une vidéo" comme stratégie de distribution
Vous avez peut-être entendu l'expression : "show, don’t tell", mais à l'ère de l'IA, cela est devenu "show, don't pitch". Les relations publiques traditionnelles sont trop lentes et rigides pour le rythme rapide de l'IA d'aujourd'hui ; en revanche, nous voyons de nombreuses petites équipes méconnues qui, grâce à une démonstration de produit impressionnante et à leur intuition narrative, parviennent à se démarquer.
Comme le dit Kevin Kwok : « Quand a-t-on commencé à devoir filmer des vidéos pour tous les nouveaux produits ? Ce changement de tendance est vraiment rapide. »
Prenons un exemple : lorsque la start-up chinoise Manus a lancé son assistant IA généraliste, elle n'a pas organisé de conférence de presse ni diffusé de publicité, mais a directement téléchargé une vidéo de démonstration de 4 minutes sur X et YouTube. La vidéo a montré la puissance du produit, suscitant un large intérêt, avec plus de 500 000 vues.
Cette évolution s'accompagne d'un changement de fond : de plus en plus de startups nomment un responsable de la croissance qui comprend la technologie, voire un Chief Flapping Officer : non seulement responsable de la stratégie de croissance opérationnelle, mais également impliqué personnellement dans la création de démos interactives intéressantes voire étranges, visant à obtenir un effet de diffusion efficace.
Par exemple, Luke Harries d'ElevenLabs est un représentant typique. Il ne se contente pas de planifier des campagnes de marketing, mais il s'implique également directement dans des projets, comme la création d'une démonstration de serveur MCP pour WhatsApp. Ce type de projet étrange et original a souvent un succès inattendu.
Un autre personnage similaire est Ben Lang. Dans ses débuts chez Notion, il était responsable de la création de démos intéressantes, de présentations de niche et de conceptions ludiques. Avant que le produit ne devienne très populaire, il avait déjà discrètement façonné la culture communautaire et l'identité de marque de Notion. Maintenant, il occupe un rôle similaire chez Cursor, construisant des projets de manière publique et transformant chaque lancement de produit en une histoire et un contenu partageables.
Construire en public
Auparavant, les données de croissance étaient un secret que les entreprises divulgaient avec précaution uniquement aux investisseurs. Aujourd'hui, de plus en plus d'entreprises d'IA choisissent de rendre public leur développement : elles partagent tout, des progrès des produits, des données utilisateurs, des jalons de revenus, jusqu'aux expériences échouées.
Par exemple, un tweet publié par Genspark sur une plateforme sociale : « Réaliser un revenu annuel récurrent (ARR) de 36 millions de dollars en 45 jours ?! Oui, notre petite équipe de seulement 20 personnes pourrait être la startup à la croissance la plus rapide de l'histoire. Pas de marketing sophistiqué, pas de publicité, tout repose sur le bouche-à-oreille des utilisateurs. » Ils ont également accompagné cela d'une liste de produits récemment lancés : Genspark AI Sheet, Agentic Download Agent, etc.
D'autres, comme Lovable, Bolt et Krea, ont également adopté des pratiques similaires. Ils mettent régulièrement à jour leurs plateformes sociales, allant de la croissance des revenus, DAU (utilisateurs actifs quotidiens), aux réflexions sur les échecs d'expérimentation, permettant aux utilisateurs de se sentir comme faisant partie du processus de construction, et non comme des spectateurs ou des touristes IA. Anton Osika, fondateur de Lovable, a tweeté en janvier 2025 : "Lovable a atteint aujourd'hui son objectif de revenus annuels de 10 millions de dollars - seulement deux mois après le lancement. La croissance continue de s'accélérer." accompagné d'une interprétation des avantages du produit par rapport aux autres concurrents (développé sous forme de fil).
Cette transparence publique a également engendré un effet de concurrence implicite : lorsqu'un produit d'une entreprise fait des percées et que le nombre d'utilisateurs ou les revenus sont exposés, cela incite les startups du même domaine à se mobiliser, à présenter des démos, à montrer des graphiques de croissance et à publier des retours d'utilisateurs. Cette atmosphère où "vous publiez des données, et nous faisons de même" a en fait stimulé l'efficacité de la diffusion et l'accumulation de potentiel de tout l'écosystème.
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Les dernières insights de a16z : Si un produit d'IA ne déclenche pas le Web social dans les 48 heures suivant son lancement, c'est comme une condamnation à mort.
Source : Andreessen Horowitz
Compilation : Xinyi Fan, Z Finance
Dans l'ère de l'IA où la fréquence de mise à jour détermine la vie ou la mort, la distribution n'est plus seulement une partie de la stratégie de croissance, mais le variable central du succès ou de l'échec d'un produit. La fréquence de mise à jour des modèles de base et des outils sous-jacents est presque hebdomadaire, et la fenêtre d'itération des produits a été réduite à l'extrême, tandis que l'attention des utilisateurs est hautement fragmentée. Dans un tel environnement, le "douves" au sens traditionnel est en train de disparaître, la vitesse et l'élan prennent le relais - celui qui peut s'emparer en premier de l'esprit des utilisateurs pourra se démarquer dans une concurrence homogène.
Le dernier épisode de a16z se concentre sur ce changement profond qui redéfinit le paysage des startups en IA. L'invité est Anton Osika, co-fondateur de Lovable, un professionnel qui s'est rapidement fait un nom dans le domaine de l'expansion des produits IA et de la distribution sociale. Lovable, sous sa direction, a réalisé un revenu annuel de plusieurs millions de dollars en seulement deux mois après son lancement, non pas en raison d'une percée miraculeuse du modèle lui-même, mais parce qu'il comprend profondément le pouvoir de "faire une première impression". Dans le domaine de l'IA, même si vous disposez de la meilleure technologie, si vous ne pouvez pas présenter votre produit de manière accrocheuse et compréhensible pour que les utilisateurs voient immédiatement et comprennent ses avantages, vous risquez d'être rapidement submergé par des concurrents plus habiles dans la distribution.
Osika a souligné que les règles du jeu pour l'entrepreneuriat en IA ont changé de manière fondamentale. Auparavant, les entrepreneurs pouvaient passer des mois à peaufiner leurs produits, à optimiser l'expérience utilisateur, puis à rechercher des stratégies de distribution ; alors qu'aujourd'hui, si un produit ne parvient pas à créer une diffusion sociale dans les 48 premières heures, il risque fort d'être condamné à une "mort invisible" dès le départ. Le défi auquel sont confrontées les startups en IA aujourd'hui n'est pas "Puis-je le faire ?", mais "Puis-je me faire connaître rapidement et continuer à progresser ?" Les différences technologiques deviennent de plus en plus faibles avec la tendance à l'homogénéisation des grands modèles, tandis que l'efficacité de la distribution, l'explosion des sujets et la mobilisation des émotions des utilisateurs sont les facteurs clés qui déterminent jusqu'où un produit peut aller.
L'émission explorera également une nouvelle paradigm que prône Anton : construire publiquement, diffuser des démos en direct, lancer des défis sociaux pour créer rapidement un récit de marque et un sentiment de participation des utilisateurs ; établir la réputation du produit et la culture native grâce à l'intervention précoce d'influenceurs du secteur ; et former un "Starter Pack" collaboratif en liant d'autres outils d'IA pour réaliser une coopération de distribution de haute qualité à faible coût. Ce qui unit ces pratiques, c'est qu'elles ne dépendent pas d'un budget marketing énorme et ne nécessitent pas de s'appuyer excessivement sur des ressources de canal, mais maximisent l'effet de diffusion de chaque itération de produit sous les règles des réseaux sociaux.
Dans ce cycle d'IA où "ne pas distribuer équivaut à ne rien faire", la stratégie représentée par Anton Osika et Lovable est peut-être le chemin clé pour les entreprises d'IA pour traverser les nuages et créer une digue à potentiel. La véritable digue n'est plus une barrière technologique que les autres ne peuvent pas imiter, mais plutôt une vitesse et un décalage de compréhension structurelle que les autres ne peuvent pas suivre.
Il est crucial de distribuer tôt le matin.
Dans le domaine de l'IA grand public, comment construire une barrière à l'entrée ? Je suis désolé de le dire, mais il n'y a tout simplement pas de barrière à l'entrée pour le moment. Les changements dans cette industrie sont vraiment trop rapides - les modèles de base et l'infrastructure sous-jacente changent presque tous les mois, et de nouvelles mises à jour sont lancées presque chaque semaine ! Dans cet environnement dynamique, il est presque devenu impossible de construire des produits aussi lentement et de manière ordonnée qu'à l'époque de l'internet mobile. En ce moment, la chose la plus critique est la vitesse : à quelle vitesse pouvez-vous lancer des produits, à quelle vitesse pouvez-vous attirer l'attention des utilisateurs, à quelle vitesse pouvez-vous conquérir l'esprit des utilisateurs.
Chaque startup espère que son produit va connaître un grand succès. Mais aujourd'hui, c'est plus difficile que jamais : le nombre de produits IA lancés est énorme, la vitesse des mises à jour et des itérations est extrêmement rapide, les algorithmes des réseaux sociaux sont imprévisibles, et avec l'homogénéisation des modèles sous-jacents, il devient de plus en plus difficile d'obtenir une véritable croissance explosive.
Les stratégies de distribution et les moyens de croissance traditionnels (même pour les outils de productivité ou les produits utiles destinés aux consommateurs professionnels) ne sont plus aussi efficaces. Pour être direct, comme le dit mon collègue Andrew Chen : tous les canaux marketing sont inefficaces maintenant. L'acquisition payante d'utilisateurs et le SEO peuvent encore générer une croissance temporaire des utilisateurs, mais dans le domaine de l'IA grand public, ils ont du mal à assurer une rétention des utilisateurs durable. Vous devez briser les conventions.
Pour expliquer les dynamiques actuelles de l'industrie au fondateur, j'ai utilisé une métaphore quelque peu "étrange" : créer une entreprise d'IA aujourd'hui, c'est comme jeter un pigeon dans le ciel et prier pour qu'il puisse s'envoler.
Aujourd'hui, des groupes de start-ups d'IA s'envolent ensemble comme des pigeons, essayant d'accélérer et de s'élever pour éviter d'épuiser leur énergie et de tomber du ciel. Ces entreprises sont "lancées" dans les airs les unes après les autres, construisant souvent des produits similaires, parfois même en utilisant le même modèle sous-jacent. Certains pigeons tombent juste après avoir pris leur envol ; d'autres atteignent une certaine altitude puis stagnent, leur vitesse diminuant jusqu'à épuisement, choisissant peut-être un atterrissage en douceur (comme être rachetés ou se transformer discrètement). Mais très peu d'entre eux s'élèvent vers les cieux, perçant les nuages, montant sans cesse et laissant les autres pigeons loin derrière.
Ils sont devenus une partie de la perception mainstream, occupant une position élevée dans l'esprit des utilisateurs.
Cependant, même si vous avez déjà pris votre envol dans le secteur de l'IA, vous devez continuer à travailler dur et à battre des ailes. Si vous pouvez lancer plus rapidement de nouvelles capacités, de nouvelles fonctionnalités et de nouveaux modèles, vous pourrez creuser l'écart avec le deuxième, le troisième, et même l'ensemble du peloton.
La véritable barrière de protection est la puissance.
Alors, que signifie tout cela ? La distribution précoce est cruciale. Bien sûr, la chaleur apportée par la distribution seule ne peut pas retenir les utilisateurs, à condition que votre produit puisse également suivre. Lorsque vous pouvez itérer rapidement sur le produit, chaque mise à jour est une nouvelle occasion de démonstration et de promotion. Les entreprises qui comprennent cette dynamique et construisent clairement leurs produits autour d'elle, comme Perplexity, Lovable, Replit et ElevenLabs, commencent à creuser l'écart avec leurs concurrents.
Alors, comment faire pour que votre "colombe" s'envole verticalement et continue à monter ? Petit spoiler : il n'existe pas encore de manuel de réussite tout fait, car les règles du jeu à ce stade sont : s'appuyer sur la nouveauté, sur la créativité. Cependant, voici quelques stratégies de distribution efficaces que nous avons récemment observées, ainsi que des analyses de cas qui les sous-tendent :
Hackathon : renaissance sous forme de spectacle public
Dans le passé, le Hackathon était un événement réservé à un petit cercle de développeurs. Mais maintenant, c'est plutôt un spectacle public : diffusé en direct et largement partagé sur les réseaux sociaux, son but est d'élargir l'influence de la distribution. Parallèlement, les outils natifs d'IA ont considérablement abaissé le seuil de participation. Ce type d'événement offre une scène où les nouveaux projets soutenus par votre produit ont la possibilité de devenir populaires.
Par exemple : ElevenLabs a organisé plus tôt cette année un hackathon mondial, mettant en avant le potentiel de sa plateforme de voix IA. Les développeurs ont été invités à construire divers projets basés sur celle-ci, allant des robots de jeu de rôle aux applications audio interactives. Et lors d'une démonstration nommée Gibberlink, quelque chose d'inattendu s'est produit : une voix IA a soudainement pris conscience qu'elle était en train de dialoguer avec une autre IA.
Dans cet échange non scripté, deux IA dialoguent avec un ton proche de celui des humains, suscitant un débat animé sur les réseaux sociaux. Cela démontre non seulement une capacité technique impressionnante, mais devient également un point de discussion d'un "goût étrange" culturel : sur la question de savoir si l'IA a une conscience de soi et sur la véracité de la simulation vocale. Cet événement a apporté une énorme visibilité à ElevenLabs.
Par exemple : Lovable a récemment organisé un duel en direct, où un designer expérimenté a utilisé Webflow, tandis qu'un "vibe coder" utilisant l'assistant de design AI de Lovable a rivalisé pour voir qui pouvait créer la meilleure page d'atterrissage. La compétition avait une limite de temps et était diffusée en direct, augmentant considérablement la tension. Le point central de ce spectacle n'était pas de savoir qui a gagné à la fin, mais de montrer aux spectateurs que : l'IA abaisse les barrières du design, et pourrait même permettre aux non-professionnels de surpasser des designers professionnels. Cela met en avant des cas d'utilisation réels des produits Lovable et injecte un contenu narratif intéressant sur les plateformes sociales.
Expérience sociale, plus c'est "dur", mieux c'est.
Sur la base de cette tendance, certaines entreprises vont encore plus loin. Bolt a récemment annoncé qu'ils allaient défier le record du monde Guinness en organisant le plus grand hackathon de l'histoire, visant même des non-développeurs, avec un prix total pouvant atteindre 1 million de dollars.
De même, Genspark a lancé au printemps de cette année une série de défis sociaux, encourageant les utilisateurs à essayer de battre son assistant IA super puissant. Les participants étaient invités à poser des questions complexes ou étranges à l'IA, dans le but de révéler ses limites. Les cas d'échec les plus créatifs ou les plus profonds peuvent se partager un prix de 10 000 $. Ce type d'activité a un coût faible, mais peut susciter de nombreux sujets de discussion et une interaction importante avec les utilisateurs.
Regardons un autre exemple : en Chine, un fonds de capital-risque de premier plan a organisé une expérience de style Truman Show de trois jours : enfermer des développeurs dans une pièce, leur donner un ordinateur, et leur permettre d'utiliser uniquement des outils d'IA générative, avec pour objectif de gagner de l'argent autant que possible. Ce type de coup médiatique de réalité est clairement performatif, mais c'est justement le point central. Cette expérience a non seulement obtenu une couverture médiatique, mais a également suscité de larges discussions sur les plateformes sociales.
AI "kit de démarrage" et stratégie d'alliance
Aujourd'hui, les utilisateurs doivent souvent assembler plusieurs outils d'IA par eux-mêmes : générer, éditer, optimiser, et exporter. Le passage d'un outil à l'autre peut être frustrant. Dans un écosystème aussi fragmenté, la collaboration est la clé.
Nous voyons de plus en plus de grandes entreprises d'IA s'associer pour lancer des publications conjointes ou des packs d'intégration de fonctionnalités, diffusant leurs produits sous une forme combinée et se dirigeant mutuellement du trafic. Ces Starter Packs viraux montrent le potentiel d'utilisation collaborative des outils.
Par exemple : Captions a collaboré avec Runway, ElevenLabs et Hedra pour créer une chaîne de génération vidéo complète, allant de la génération de texte à l'image, puis à la voix off, formant un processus de production vidéo AI tout-en-un ; Bolt a lancé un kit d'outils pour les créateurs soigneusement élaboré, regroupant des infrastructures AI et des outils de création tels qu'Entri, Sentry, Pica et Algorand ; Black Forest Labs a également présenté ses nouveaux modèles Kontext en s'associant avec des partenaires tels que Fal, Leonardo AI, Freepik et Krea.
Ces Starter Packs ne sont pas seulement un coup marketing, ils offrent également une véritable valeur d'intégration fonctionnelle, montrant aux utilisateurs : de l'idée à la production, il n'est plus nécessaire de bricoler, cet ensemble peut tout gérer.
De plus, ils ont également formé un effet de validation sociale : chaque partenaire augmente la crédibilité et l'influence de la marque de l'autre.
Unir les influenceurs du secteur pour établir une protection.
Une autre stratégie pour établir un moat est de permettre aux créateurs, développeurs et designers natifs de l'IA de s'exprimer pour vous. Ce dont il s'agit ici n'est pas des influenceurs ou des ambassadeurs de marque au sens traditionnel. Le marketing d'influence traditionnel devient de moins en moins efficace : investissements élevés, faibles retours, le trafic arrive rapidement et repart tout aussi vite, et le taux de conversion est faible.
En revanche, les véritables entreprises d'IA de premier plan commencent à ouvrir l'accès anticipé à des utilisateurs natifs influents dans des niches, qui n'ont peut-être pas des millions de fans, mais qui ont une voix très élevée dans des communautés spécifiques, des forums (comme Reddit, Discord) et dans les communautés créatives d'Internet, pouvant réellement influencer la réputation et le taux d'adoption des outils.
Par exemple : Nick St. Pierre est le "prêcheur naturel" de Midjourney, ses œuvres utilisant des images générées ont largement circulé ; Luma AI a récemment adopté une stratégie similaire en ouvrant l'accès anticipé à un petit groupe de créateurs natifs de l'IA ; Avant la sortie de Veo 3, le créateur de films Min Choi et PJ Ace ont testé le modèle et créé du contenu, suscitant un large intérêt.
PJ Ace a tweeté : « Avant, je dépensais 500 000 dollars pour réaliser une publicité pour un médicament, maintenant je me suis contenté d'un crédit de 500 $ sur Veo 3 et d'une journée entière pour y arriver. » « Qui peut encore se permettre de payer 500 000 dollars pour une publicité ? »
Ce type de contenu n'est pas seulement une démonstration de produit, mais également une recommandation authentique convaincante, renforçant la perception des utilisateurs à travers le point de vue des "initiés".
Attaque directe : utiliser "publier une vidéo" comme stratégie de distribution
Vous avez peut-être entendu l'expression : "show, don’t tell", mais à l'ère de l'IA, cela est devenu "show, don't pitch". Les relations publiques traditionnelles sont trop lentes et rigides pour le rythme rapide de l'IA d'aujourd'hui ; en revanche, nous voyons de nombreuses petites équipes méconnues qui, grâce à une démonstration de produit impressionnante et à leur intuition narrative, parviennent à se démarquer.
Comme le dit Kevin Kwok : « Quand a-t-on commencé à devoir filmer des vidéos pour tous les nouveaux produits ? Ce changement de tendance est vraiment rapide. »
Prenons un exemple : lorsque la start-up chinoise Manus a lancé son assistant IA généraliste, elle n'a pas organisé de conférence de presse ni diffusé de publicité, mais a directement téléchargé une vidéo de démonstration de 4 minutes sur X et YouTube. La vidéo a montré la puissance du produit, suscitant un large intérêt, avec plus de 500 000 vues.
Cette évolution s'accompagne d'un changement de fond : de plus en plus de startups nomment un responsable de la croissance qui comprend la technologie, voire un Chief Flapping Officer : non seulement responsable de la stratégie de croissance opérationnelle, mais également impliqué personnellement dans la création de démos interactives intéressantes voire étranges, visant à obtenir un effet de diffusion efficace.
Par exemple, Luke Harries d'ElevenLabs est un représentant typique. Il ne se contente pas de planifier des campagnes de marketing, mais il s'implique également directement dans des projets, comme la création d'une démonstration de serveur MCP pour WhatsApp. Ce type de projet étrange et original a souvent un succès inattendu.
Un autre personnage similaire est Ben Lang. Dans ses débuts chez Notion, il était responsable de la création de démos intéressantes, de présentations de niche et de conceptions ludiques. Avant que le produit ne devienne très populaire, il avait déjà discrètement façonné la culture communautaire et l'identité de marque de Notion. Maintenant, il occupe un rôle similaire chez Cursor, construisant des projets de manière publique et transformant chaque lancement de produit en une histoire et un contenu partageables.
Construire en public
Auparavant, les données de croissance étaient un secret que les entreprises divulgaient avec précaution uniquement aux investisseurs. Aujourd'hui, de plus en plus d'entreprises d'IA choisissent de rendre public leur développement : elles partagent tout, des progrès des produits, des données utilisateurs, des jalons de revenus, jusqu'aux expériences échouées.
Par exemple, un tweet publié par Genspark sur une plateforme sociale : « Réaliser un revenu annuel récurrent (ARR) de 36 millions de dollars en 45 jours ?! Oui, notre petite équipe de seulement 20 personnes pourrait être la startup à la croissance la plus rapide de l'histoire. Pas de marketing sophistiqué, pas de publicité, tout repose sur le bouche-à-oreille des utilisateurs. » Ils ont également accompagné cela d'une liste de produits récemment lancés : Genspark AI Sheet, Agentic Download Agent, etc.
D'autres, comme Lovable, Bolt et Krea, ont également adopté des pratiques similaires. Ils mettent régulièrement à jour leurs plateformes sociales, allant de la croissance des revenus, DAU (utilisateurs actifs quotidiens), aux réflexions sur les échecs d'expérimentation, permettant aux utilisateurs de se sentir comme faisant partie du processus de construction, et non comme des spectateurs ou des touristes IA. Anton Osika, fondateur de Lovable, a tweeté en janvier 2025 : "Lovable a atteint aujourd'hui son objectif de revenus annuels de 10 millions de dollars - seulement deux mois après le lancement. La croissance continue de s'accélérer." accompagné d'une interprétation des avantages du produit par rapport aux autres concurrents (développé sous forme de fil).
Cette transparence publique a également engendré un effet de concurrence implicite : lorsqu'un produit d'une entreprise fait des percées et que le nombre d'utilisateurs ou les revenus sont exposés, cela incite les startups du même domaine à se mobiliser, à présenter des démos, à montrer des graphiques de croissance et à publier des retours d'utilisateurs. Cette atmosphère où "vous publiez des données, et nous faisons de même" a en fait stimulé l'efficacité de la diffusion et l'accumulation de potentiel de tout l'écosystème.