Sequoia Capital : La prochaine entreprise d'un billion ne vendra pas de logiciels, mais directement des résultats

Auteur : Julien Bek

Traduction : Shenchao TechFlow

Introduction de Shenchao : Julien Bek, partenaire de Sequoia Capital, a écrit un article clair et structuré, dont le point central est : la prochaine entreprise valant un billion de dollars ne vendra pas d’outils logiciels, mais directement des résultats de travail. Pour chaque dollar dépensé en logiciel, une entreprise doit dépenser six dollars en services. Lorsque l’IA réduit presque à zéro le coût de « faire », la véritable opportunité ne réside pas dans Copilot (outil d’assistance), mais dans Autopilot (exécution automatique des tâches).

Il a analysé un par un les opportunités d’automatisation dans les secteurs de l’assurance, de la comptabilité, de la santé, du droit, de l’IT, des achats, du recrutement, du conseil, en y joignant une matrice d’opportunités basée sur les dimensions « intelligence vs jugement » et « externalisation vs internalisation ». Cela constitue une référence précieuse pour les entrepreneurs et investisseurs en IA.

Voici l’intégralité du texte :

La prochaine entreprise valant un billion de dollars sera une société de logiciels déguisée en société de services.

Chaque fondateur d’outils d’IA se pose la même question : comment faire que la prochaine version de Claude transforme mon produit en une fonctionnalité ? Cette inquiétude est légitime. Si vous vendez un outil, vous courez après le modèle. Mais si vous vendez le travail lui-même, chaque progrès du modèle rend votre service plus rapide, moins cher, et plus difficile à concurrencer. Une entreprise peut dépenser 10 000 dollars par an pour QuickBooks, puis 120 000 dollars pour un comptable pour faire la clôture. La prochaine entreprise légendaire vous aidera directement à faire vos comptes.

Intelligence vs jugement

Écrire du code relève principalement de « l’intelligence ». Savoir ce qu’il faut faire ensuite relève du « jugement ».

Transformer un cahier des charges en code, le tester, le déboguer : les règles sont complexes, mais ce sont des règles. Le jugement, en revanche, est différent. Il nécessite de l’expérience et du goût, une intuition acquise après des années de pratique. Décider de la prochaine fonctionnalité à développer, de l’opportunité d’accorder une dette technique, ou de lancer une version avant d’être prêt.

Il y a un an, la majorité des utilisateurs de Cursor considéraient l’IA comme un simple autocomplétion. Aujourd’hui, les tâches initiées par des agents surpassent celles initiées par des humains. L’ingénierie logicielle représente plus de la moitié de l’utilisation des outils IA dans toutes les professions, les autres catégories restant à un chiffre. La raison : l’ingénierie logicielle est principalement un travail d’intelligence. L’IA a déjà franchi cette étape — elle peut réaliser la majorité du travail intellectuel, laissant le jugement aux humains. L’ingénierie logicielle a été la première à atteindre ce stade, mais cela va se répandre à toutes les professions.

Légende : Part de l’utilisation des outils IA par profession, l’ingénierie logicielle largement en tête

Copilot et Autopilot

Copilot vend des outils. Autopilot vend du travail.

Jusqu’à récemment, les modèles d’IA étaient encore en développement dans les domaines de l’intelligence et du jugement, la voie correcte étant de commencer par Copilot : mettre l’IA entre les mains des professionnels, leur laisser décider comment l’utiliser. Harvey vend aux cabinets d’avocats, Rogo aux banques d’investissement. Les professionnels sont les clients, les outils leur permettent d’être plus efficaces, ils sont responsables de la production.

Aujourd’hui, les modèles sont suffisamment intelligents, et dans certains domaines, le meilleur point de départ est de créer directement un Autopilot. Crosby vend à des entreprises qui doivent rédiger des NDA, plutôt que de vendre à des conseillers juridiques externes. WithCoverage vend à des CFO ayant besoin d’assurance, plutôt qu’aux courtiers en assurance. Les clients achètent directement le résultat. Dans toute profession, le budget consacré au travail dépasse largement celui aux outils, et l’Autopilot peut dès le départ capter ce budget.

Plus un domaine repose sur l’intelligence, plus l’Autopilot y gagne rapidement.

Fusion

Aujourd’hui, le jugement deviendra demain de l’intelligence. À mesure que les systèmes d’IA accumuleront dans leurs domaines respectifs des données propriétaires sur « ce à quoi ressemble un bon jugement », la frontière avancera. Copilot et Autopilot convergeront. La transition de Copilot à Autopilot a déjà commencé dans plusieurs catégories. Mais le point de départ est crucial, car il détermine où l’Autopilot peut actuellement gagner des clients et commencer à accumuler les données qui, à terme, lui permettront aussi de traiter des tâches de jugement.

Stratégie d’Autopilot : externaliser comme point d’entrée

Pour chaque dollar dépensé en logiciel, six dollars sont consacrés aux services.

Le TAM de l’Autopilot correspond à l’ensemble des dépenses en main-d’œuvre dans une catégorie, incluant l’interne et l’externalisé. Mais le bon point de départ est là où l’externalisation existe déjà.

Si une tâche est déjà externalisée, cela vous dit trois choses : premièrement, l’entreprise accepte que cette tâche soit réalisée par un tiers ; deuxièmement, il existe un budget dédié pouvant être remplacé proprement ; troisièmement, l’acheteur achète déjà le résultat. Remplacer un contrat d’externalisation par un fournisseur de services natifs IA, c’est changer de fournisseur. Remplacer un employé interne, c’est une réorganisation.

La stratégie consiste à commencer par des tâches externalisées et intensives en intelligence. Gérer la distribution. Avec l’accumulation de données par l’IA, étendre vers des tâches internes, plus dépendantes du jugement. Les tâches externalisées sont un point d’appui, le travail interne constitue le TAM à long terme.

Crosby a commencé par les NDA : une tâche bien définie, principalement intellectuelle, que la plupart des entreprises externalisent déjà à des avocats externes. Budget existant, périmètre clair, ROI immédiat, remplacement sans friction.

Carte des opportunités

En traçant chaque secteur de service selon le spectre « intelligence à jugement » et la proportion « externalisation à internalisation », on obtient une carte de priorités, avec en parenthèses le TAM en main-d’œuvre. La liste ci-dessous n’est pas exhaustive.

Légende : Matrice des opportunités d’Autopilot par secteur de service (distribution selon le ratio intelligence/jugement et externalisation/internalisation)

Courtage en assurance (1400-2000 milliards de dollars).

Le plus grand marché de cette liste. L’assurance commerciale standard est très standardisée : la valeur ajoutée des courtiers consiste essentiellement à comparer les offres et à remplir des formulaires, un travail purement intellectuel. La distribution est extrêmement fragmentée, des milliers de petits courtiers utilisant les mêmes processus, sans qu’aucun ne contrôle la relation client. WithCoverage et Harper sont des entrants intéressants.

Comptabilité et audit (500-800 milliards de dollars pour la partie externalisée aux États-Unis).

Les États-Unis ont perdu environ 340 000 comptables ces cinq dernières années, alors que la demande continue de croître. 75 % des CPA approchent la retraite, la voie pour obtenir la licence est longue, et le salaire de départ est inférieur à celui des secteurs technologique et financier. Cette pénurie structurelle pousse les cabinets comptables à adopter l’IA plus rapidement que presque toutes les autres professions. Rillet construit un ERP natif IA pour la clôture directe. Basis commence par le Copilot en comptabilité.

Revenus liés à la gestion du cycle de facturation en santé (500-800 milliards de dollars pour la partie externalisée aux États-Unis).

Le secteur médical peut sembler jugement intensif, mais la facturation est presque purement intellectuelle. La codification médicale consiste à traduire les notes cliniques en environ 70 000 codes ICD-10 standardisés. Les règles sont complexes, mais ce sont des règles. L’externalisation est déjà mature et facturée au résultat. L’Autopilot peut faire la même chose à moindre coût. Anterior est le leader dans ce domaine.

Indemnisation et estimation des sinistres (y compris TPA, 500-800 milliards de dollars).

De l’autre côté de la police d’assurance, l’indemnisation est un autre scénario Autopilot indépendant. Les sinistres standard sont évalués selon la police et un tableau d’indemnisation, avec des réserves calculées à l’aide de tables d’actuaires. Les équipes d’estimateurs vieillissent, personne ne les remplace. Le marché externalise massivement vers des estimateurs indépendants et des TPA comme Crawford ou Sedgwick. Un secteur, au moins deux opportunités Autopilot. Pace travaille sur l’automatisation du traitement des sinistres, Strala développe un TPA natif IA.

Conseil fiscal (300-350 milliards de dollars).

Le système de licences CPA crée une barrière réglementaire, mais 80-90 % du travail de base est intellectuel. Plus un Autopilot couvre de juridictions, plus la barrière de données est profonde. La complexité multi-juridictionnelle est précisément la raison pour laquelle les PME externalisent, car aucun comptable interne ne peut tout couvrir. TaxGPT est un pionnier, avec Skalar et Ravical en Europe.

Travail juridique (200-250 milliards de dollars).

Rédaction de contrats, NDA, déclarations réglementaires : une forte proportion intellectuelle, souvent externalisée. La standardisation des résultats et la vérifiabilité de la qualité permettent aux acheteurs de faire confiance à l’IA. Harvey est un leader émergent, en transition rapide vers l’Autopilot ; Crosby et Lawhive sont de nouveaux entrants natifs Autopilot.

Services d’hébergement IT (plus de 1000 milliards de dollars).

Chaque PME externalise l’IT. Patchs, surveillance, configuration utilisateur, filtrage d’alertes : le travail intellectuel se répète dans des milliers d’environnements identiques. Les couches logicielles existantes (ConnectWise, Datto) vendent des outils aux MSP. Personne ne vend encore directement « votre IT est opérationnel » comme résultat. Edra automatise les processus IT, Serval automatise le support IT.

Supply chain et achats (plus de 2000 milliards de dollars).

La majorité des entreprises négocient sérieusement avec les 20 % de fournisseurs principaux. Les fournisseurs de longue traîne sont totalement négligés, car cela ne vaut pas la peine de faire faire par quelqu’un d’autre. Les fuites de contrats représentent 2 à 5 % des dépenses d’achat. Le point d’entrée est le travail abandonné : pas de budget dédié, pas de besoin de remplacer un responsable, juste de l’argent à récupérer. Magentic développe une IA pour les achats directs, AskLio pour les achats indirects. Tacto construit simultanément un système de gestion et un Copilot pour le marché intermédiaire.

Recrutement et placement de personnel (plus de 2000 milliards de dollars).

Ce secteur est le plus grand marché de services. La partie supérieure du funnel de recrutement (tri, correspondance, contact) est purement intellectuelle, mais la clôture et l’évaluation de la compatibilité culturelle reposent sur des années de reconnaissance de modèles. L’Autopilot cible les postes à volume élevé et faible jugement, où la correspondance est standardisée. Juicebox, Mercor, Jack & Jill sont des leaders émergents qui construisent toute la gamme.

Conseil en gestion (3000-4000 milliards de dollars).

Un marché énorme, mais le travail repose principalement sur le jugement. La question intéressante est de savoir si l’IA peut décomposer le conseil en composants d’intelligence (collecte de données, analyse comparative) et composants de jugement (recommandations stratégiques), en automatisant la couche d’intelligence tout en laissant le jugement aux humains. Les meilleurs candidats restent à déterminer.

Les entreprises d’IA à la croissance la plus rapide en 2025 seront celles de type Copilot. En 2026, beaucoup tenteront de devenir Autopilot. Elles ont des produits et une reconnaissance client. Mais elles font face à un dilemme pour les innovateurs : vendre du travail, c’est évincer leurs propres clients du travail. C’est la fenêtre d’opportunité pour les entreprises purement Autopilot.