Investir 470 000 TWD, le moment où le rêve entrepreneurial en IA s'effondre après 18 mois

Lorsque l’IA devient la nouvelle “ruée vers l’or”, la majorité des entrepreneurs ne font que répéter les mêmes erreurs.

Après le succès fulgurant de ChatGPT en 2023, il y a partout sur Internet des voix comme : “J’ai développé un outil IA, mon revenu mensuel dépasse les 10 000” “Notre startup IA a levé 2 millions”. Dans cette vague, un entrepreneur qui était auparavant consultant en logiciels n’a pas échappé à la règle : il a investi 47 000 dollars taïwanais et 18 mois pour développer un outil de rédaction IA, avec pour résultat final : seulement 12 utilisateurs payants, un revenu total de 340 dollars taïwanais.

Comment naissent les produits échoués

L’idée initiale était “intelligente” : créer un outil de génération de textes IA pour les petites entreprises. La logique semblait parfaite : petites entreprises peu compétentes en rédaction, ne veulent pas payer une équipe de rédacteurs, l’IA écrit plutôt bien, le modèle d’abonnement génère des revenus récurrents.

La phase de validation était “solide” — j’ai demandé à quelques amis “Seriez-vous prêts à payer ?”, ils ont répondu “oui”. C’est ici que la première erreur fatale est survenue : dire qu’on est prêt à payer et sortir réellement l’argent, c’est deux choses différentes.

De mois 1 à mois 18, ce projet a suivi le parcours classique de la mort d’une startup :

Première étape (mois 1-3) : prétendre faire un MVP, mais en réalité, on a accumulé entraînements IA sur mesure, 47 modèles, authentification utilisateur, système de paiement, backend de gestion, analyse de données… avec un investissement de 12 000 dollars taïwanais.

Deuxième étape (mois 4-8) : les utilisateurs bêta commencent à demander des fonctionnalités, chaque nouvelle demande rallonge le développement de 2-3 fois le temps prévu. Le coût monte à 28 000 dollars taïwanais.

Troisième étape (mois 9-12) : la dette technique explose, les fonctionnalités entrent en conflit, il faut 4 mois pour tout refondre et corriger les bugs. Investissement total : 39 000 dollars taïwanais.

Quatrième étape (mois 13-18) : lancement marketing — classement 47 sur Product Hunt, posts sur Facebook, 500 emails froids, publicité Reddit, Google Ads, promotion LinkedIn. Encore 8 000 dollars taïwanais dépensés, mais seulement 73 inscriptions, dont 12 payantes.

Au final : dépenses de 470 000 dollars taïwanais, revenus de 340 dollars taïwanais.

Pourquoi c’est aussi raté

En analysant ce cas d’échec, le problème ne vient pas de la technique, mais de la mentalité :

Problème 1 : résoudre le mauvais problème

Les petites entreprises n’ont pas besoin de “meilleurs textes”, mais de “plus de clients”. La différence est énorme. Après avoir rencontré leurs vrais besoins, on découvre qu’ils sont trop occupés pour apprendre un nouvel outil, ne font pas confiance à la tonalité de leur marque générée par l’IA, et préfèrent payer 50 dollars pour que le voisin ou l’enfant d’un ami leur fasse le boulot.

Problème 2 : faire face à la concurrence indifférenciée de ChatGPT

Pourquoi un client paierait 29 dollars pour ton outil alors que ChatGPT Plus coûte 20 dollars et offre des fonctionnalités bien plus avancées ? La seule proposition de vente est “plus facile à prendre en main que ChatGPT”, mais même 10% plus simple ne justifie pas de payer 45% de plus.

Problème 3 : ignorer totalement la vente et le marketing

En 14 mois de développement, seulement 4 mois ont été consacrés au marketing. La réalité devrait être l’inverse : 4 mois pour développer, 14 mois pour vendre. Cela reflète une erreur classique des développeurs — “si le produit est bon, les clients viendront tout seuls”, c’est une idée totalement naïve.

Problème 4 : coût d’acquisition client vs valeur à vie

Le coût d’acquisition d’un client est de 650 dollars (8 000 ÷ 12), chaque client rapporte en moyenne 28 dollars (la majorité disparaissant après un mois). Ce chiffre montre clairement que le modèle économique est défaillant.

Problème 5 : construire pour soi, pas pour le client

Concevoir un produit basé sur des suppositions plutôt que sur une recherche réelle, au lieu de se concentrer sur ce que veulent vraiment les clients : ils ne se soucient pas de l’esthétique de l’UI, ils veulent juste savoir “est-ce que ça va me faire gagner de l’argent ?”

Les véritables couches de l’écosystème entrepreneurial IA

Durant ces 18 mois, en discutant avec de nombreux “entrepreneurs IA”, un schéma de stratification clair apparaît :

Top 5% : Vrais succès

• Possèdent une expertise sectorielle approfondie avant d’entrer
• Résolvent des problèmes concrets dans un secteur précis
• Ciblent le B2B avec budget d’entreprise
• Exemples : diagnostic radiologique IA, revue de documents juridiques, outils de conformité financière

Deuxième couche 15% : Entrepreneuriat lifestyle

• Packaging simple de l’API OpenAI
• Ciblent des marchés verticaux très spécifiques
• Revenu mensuel de 5 000 à 20 000 dollars
• Exemples : réponse automatique par IA pour dentistes, générateur d’annonces d’emploi IA

Troisième couche 30% : En difficulté

• Présentent des démos techniques impressionnantes
• Ne trouvent pas de clients payants
• Brûlent leur capital ou celui des investisseurs
• L’entrepreneur d’origine se trouve dans cette couche

Bas 50% : Illusionnistes

• Rêvent de battre Google
• Font du financement par PPT
• Ferment en deux ans

Les modèles viables pour une activité IA

Après échanges avec des entrepreneurs de la première et deuxième couche, quelques règles émergent :

Règle 1 : choisir un secteur “ennuyeux”

Les entreprises IA les plus populaires attirent tous les regards et financements, mais un plombier a aussi besoin de logiciels, et là la concurrence est beaucoup plus faible.

Règle 2 : facturer aux entreprises

Si tu peux faire gagner 40 heures par semaine à une entreprise, facture cette valeur. Ne te laisse pas influencer par le prix de 29 dollars par mois des applications grand public.

Règle 3 : se concentrer sur la conformité et la réduction des risques

Les entreprises sont prêtes à dépenser beaucoup pour éviter des poursuites ou amendes. La valeur IA pour “éviter les risques” est 10 fois celle pour “augmenter la productivité”.

Règle 4 : devenir expert du secteur d’abord

Avant de faire de l’IA pour un secteur, il faut 2-3 ans pour le connaître en profondeur. L’IA n’est pas difficile, c’est la compréhension du problème qui l’est.

Les nouvelles tentatives actuelles

Ce même entrepreneur n’a pas abandonné, il a simplement changé d’approche :

• Choisir un secteur avec du réseau (agences web)
• Identifier un problème précis et coûteux (plus de 10 000 dollars par an)
• Construire la solution la plus simple (même sans IA)
• Fixer un prix raisonnable (500-2000 dollars par mois, pas 29)
• Obtenir 10 clients payants avant de développer des fonctionnalités sophistiquées

Nouveau produit : un outil de gestion de projets pour agences web, intégrable à leur stack existante, générant automatiquement des rapports clients. Pas d’aura IA, juste une solution concrète à un problème épineux.

4 vérités brutales sur la ruée vers l’IA

Vérité 1 : La plupart des startups IA ne sont que des cabinets de conseil avancés

Si ton modèle est “l’IA accélère le travail”, tu vends essentiellement de l’arbitrage de main-d’œuvre, c’est du conseil avec des gadgets.

Vérité 2 : Les grands acteurs vont te manger ta part

Se vanter d’avoir “fine-tuned GPT” ? Tu n’as pas d’avantage concurrentiel, tu as au maximum 6 mois d’avance. Quand les géants se lancent, tu n’as plus de place.

Vérité 3 : Les clients ne se soucient que du résultat

Ils ne veulent pas savoir avec quelle technologie tu travailles. “IA drive” n’est pas un argument, “économiser 10 heures par semaine” l’est.

Vérité 4 : Les barrières technologiques sont plus basses que jamais

Créer un produit IA est plus facile que jamais, ce qui signifie que tout le monde le fait. Il faut une vraie avantage commerciale, pas seulement technique.

Ce qu’on aurait dû comprendre plus tôt

• Partir du marché, pas de la technique : d’abord trouver ceux qui ont un problème difficile, puis chercher comment le résoudre.
• B2B toujours supérieur à B2C : les entreprises ont de l’argent, comprennent le ROI, les consommateurs veulent juste du gratuit.
• Segmenter à l’extrême : “IA pour petites entreprises” ce n’est pas une niche, “IA pour orthodontistes pour prendre des rendez-vous” oui.
• Valider avec de l’argent réel : ne pas demander “Vous seriez prêt à payer ?”, mais “Payez-vous maintenant ?”.
• Tripler le budget : dans l’IA, tout prend plus de temps, car la technologie évolue constamment.

En conclusion

Ces 47 000 dollars taïwanais d’apprentissage ne sont pas perdus, ils ont permis d’acquérir en 18 mois plus de connaissances commerciales que durant 5 années de conseil. Mais on aurait pu apprendre tout ça pour beaucoup moins cher.

L’opportunité IA existe, mais pas comme le vantent les influenceurs ou les stars de Twitter. Ce n’est pas en créant un “wrapper ChatGPT” qu’on réussit, mais en comprenant profondément un secteur, puis en utilisant l’IA pour résoudre leurs problèmes urgents.

Beaucoup se lancent dans l’IA parce que la technologie est excitante. Mais une technologie excitante ne fait pas une entreprise, c’est la compréhension du client qui fait la différence.

Le problème actuel, c’est que tout le monde cherche une méthode miracle, une clé universelle, une arme secrète.

Il n’y a pas d’arme secrète. Juste du travail monotone : comprendre en profondeur le client, puis résoudre ses problèmes.