La course à l'IArmement : l'obsession produit ne suffit plus #80

Tous les Marketeux le savent : le "marché" est une matière vivante étrange.

On a beau penser qu’on le comprend, qu’on est en capacité de l’influencer et d’y laisser une empreinte, on se retrouve souvent dans des situations inattendues. Même quand on a les moyens pour changer les choses.

Prenons l’exemple de ce qu’il se passe du côté de l’IA ces derniers mois : quatre labos, des centaines de milliards investis et aucun avantage produit qui dure plus d’un trimestre, au mieux.

La course à l'IA vient de démontrer une chose que le marketing répète depuis vingt ans, qu’on ne regarde que lorsqu’on y est confronté et que l’on pense parvenir à dépasser le reste du temps.

Il y a une semaine, un numéro de la newsletter de Benedict Evans arrive dans ma boîte mail. Comme souvent, je parcours religieusement, et au détour d’un article : Evans note que les labos d'IA se doublent tous les deux mois et que personne ne construit d'avance durable.

Derrière ce constat de veille tech, il y a une question qui nous concerne direct, toi et moi : qu'est-ce qui fait gagner une boîte quand les produits se valent ?

Une question que l’on croise invariablement chez nos clients ou nos employeurs, qui nous accompagne dans nos quotidiens pro.

Et la course à l'IA offre un terrain d'observation propre, avec des données publiques et des cycles courts; meilleur poste d’observation possible. Installe-toi, on va parler produit, marque et pricing power.

Ça va piquer un peu pour les fans du « meilleur produit gagne » mais on doit se dire les choses telles qu’elles sont, pas telles qu’on les imagine.

La course de petits chevaux la plus chère de l'histoire

Tu as déjà traîné dans une fête foraine ou dans un parc d’attractions.

Tu vois ce que c’est, la course de petits chevaux, j'imagine : les chevaux mécaniques avancent par à-coups, l'un prend la tête dans un virage, il se fait doubler au suivant. Les joueurs s'excitent, on envoie les jetons en pagaille. Et à l'arrivée, tout le monde se tient dans un mouchoir de poche.

La course aux modèles d'IA, c'est exactement ça. Jetons, tokens, tu vois le lien ? 🤓 On ajoute les levées de fonds à onze chiffres et l’image est complète.

Regarde les derniers tours de piste en date, depuis quelques semaines. En juin, Anthropic surprend son monde avec Fable, loué partout (puis bloqué par le gouvernement américain, meilleure campagne ever). Deux semaines plus tard, OpenAI revient à hauteur avec ses 5.6. Dans le même virage, Grok recolle sur le rapport prix/perf et le nouveau modèle de Meta suit juste derrière.

Le manège tourne comme ça depuis 18 ou 24 mois. Les labos se doublent tous les deux mois, aucun ne garde son avance. A part le cash, on ne voit toujours pas quelle barrière pourrait protéger un leader en place.

Alors oui, je t'entends d'ici : encore un sujet IA.

Et je dis “Oui”, ce marché est le meilleur terrain d'analyse dispo aujourd'hui, pour une question qui dépasse largement l'IA. Je m'y arrête pour trois raisons.

D'abord, le marché est jeune, ultra dynamique, avec des capitaux qu'aucun secteur n'a jamais absorbés aussi vite. Ensuite, c'est le marché de tous les fantasmes : contrairement à ce qu’on pense, le Marketing y bat son plein et le vivier d'acteurs et d'idées est dingue. Enfin, la concurrence y est énorme et complexe à faire bouger.

Tout bouge en permanence, les certitudes c’est le dernier truc à ramener ici. Résultat direct : tout ce qui met dix ans à se produire sur un marché mature se joue ici en 8 à 12 semaines.

I believe I can fl’AI

On a tous grandi avec cette idée : le meilleur produit gagne.

Ça berce encore beaucoup de PM, de dirigeants et de boss de fonds.

L'écart de produit ferait l'écart de revenu, le reste suivrait. C'est la croyance la plus confortable du monde tech; et une bonne partie du monde business a développé des empires sur cette vision là. Grand bien leur fasse.

Mais ça c’était avant, regardons ce qui se passe vraiment aujourd’hui, à la faveur de la commoditisation partout.

Les modèles sont plus ou moins à parité, pour le commun des mortels. Les benchmarks sont l’item le plus inutile aujourd’hui, les écarts se comblent en quelques semaines (à part pour créer je ne sais quel débat inutile sur X, ça alimente les vendeurs de pioche).

Et pourtant l'usage n'a rien d'équilibré : en termes de users, ChatGPT reste numéro 1 avec plus de 1,1 milliard d'utilisateurs actifs mensuels, devant Gemini (662 millions) et Claude (245 millions), d'après le State of AI de Sensor Tower publié en juin 2026. Le premier fait plus de 4 fois l'usage du troisième, alors que plus personne n'arrive à les départager sérieusement sur la qualité.

Si le produit décidait, les parts d'usage suivraient les benchmarks. Elles ne les suivent pas. Autre chose décide; et cette autre chose pèse des milliards de revenus.

Quand ton avantage concurrentiel déménage

Cette autre chose, on la connaît par cœur en Marketing mais on a du mal à le rendre concret et percutant pour nos comparses.

Trois actifs essentiels, et eux seuls, résistent quand le produit se copie en huit semaines.

La marque arrive en premier : tu veux être le nom qui vient en tête quand le besoin surgit. « Demande à ChatGPT » est passé dans le langage courant, comme « googler » avant lui. Et cette place dans les têtes, tu ne la rattrapes pas avec trois points de benchmark.

Tu peux appeler ça la prime au pionnier, elle a joué : ChatGPT a ouvert la catégorie fin 2022 et le grand public a mis un nom sur l'IA générative ce jour-là. Mais l'histoire du business est remplie de pionniers qui ont fini deuxièmes ou qui ont disparu. Netscape a inventé le navigateur, MySpace a ouvert le réseau social, tu connais la suite.

La prime au pionnier est un ticket d'entrée; sa durée de validité dépend de ce que tu structures derrière : elle ne dure que convertie en marque et en habitude. C'est exactement ce qu'OpenAI a fait pendant que les autres couraient après les benchmarks.

Vient ensuite la distribution : tu veux être là où l'usage se décide. L'app est déjà sur le téléphone, l'accord avec l'OS est signé, l'API tourne par défaut dans les outils de boulot. Gemini progresse vite depuis un an ? Son moteur, c'est l'écosystème Google qui le pousse partout, plus que ses modèles, peu importe leur perf pour la grosse partie des entreprises clientes. C'est suffisamment performant et surtout intégré pour que ça ait du sens. On le savait depuis 2 ans, la preuve est devant nous depuis 12 mois.

Reste l'habitude : le coût du changement ne vit pas dans la techno, il vit dans la tête de l'utilisateur. Il se planque dans les réflexes, les conversations archivées, la confiance accumulée.

Et je ne porte aucun jugement là-dessus.

Les labos ne se trompent pas de terrain, ils jouent la seule partie encore dispo, celle des benchmarks faussement innovants.

Quand tu ne peux plus creuser l'écart sur le produit, tu le creuses sur tout ce qui l'entoure.

Codeur, codeur si t’es champion, appuie sur le champignon

L'IA n'invente rien ici, elle rend juste le mécanisme visible en accéléré. On n’a jamais vu autant d’afflux de capitaux, d’excitation publique généralisée et de fantasmes sociéto-culturels que ce qui se passe avec l’IA générative depuis 2-3 ans.

Pourtant, la tech n’en est pas à ses premiers émois.

Mais sur la plupart des marchés matures, la parité produit est la norme depuis longtemps. Les procédés se copient, les features se rattrapent, les fournisseurs sont souvent les mêmes pour tout le monde. Sauf que cette parité a mis des années à s'installer, on a eu le temps de s'y habituer et de regarder ailleurs.

Côté IA, les choses sont allées 100 fois plus vite, de quoi déformer notre vision à tous.

Quand on est dans ces environnements tech (et pas que), la question à se poser est devenue radicalement simple : combien de temps notre avantage produit tient-il vraiment ? Et qu'est-ce qu'on construit autour, dès maintenant, pour le jour où il expire ?

Pas demain, dès aujourd’hui avant même d’en avoir intensément besoin.

Concrètement, ce move oblige des dirigeants de boîte à revoir où va l'argent. Personne ne survit avec un produit décroché, la question n'est pas là. Elle se pose au moment où ton produit est rattrapé par le marché.

À partir de là, chaque euro mis dans une feature copiable en six mois rapporte moins que le même euro mis dans un actif que tes concurrents mettront des années à répliquer.

Et la plupart des arbitrages budget que je vois font l'inverse. Parce qu'une feature se voit sur une roadmap, une marque, elle, se voit uniquement dans les prix que tu arrives à tenir et quelques éléments graphiques qui la font passer pour quelque chose de superficiel. C'est là que la boucle revenu se referme.

Marque, distribution, habitude : ces trois actifs portent ton pricing power.

À parité produit, celui qui les possède vend plus cher et défend sa marge. Celui qui ne les a pas vend au prix du marché, au prix que ses concurrents font baisser trimestre après trimestre. La pricing pressure, c’est pas de la concurrence, c’est la conséquence d’une stratégie déployée avec des oeillères.

Et le même laboratoire nous montre les deux faces de la pièce en même temps.

Côté grand public, la marque et l'habitude tiennent la position de leader top of mind de ChatGPT.

Mais côté entreprises, là où on achète de l'API au kilo, la partie tourne déjà tout autrement. Le Financial Times racontait le 13 juillet qu'Airbnb, Siemens ou DoorDash basculent une partie de leurs usages vers des modèles chinois : DeepSeek, Zai, Moonshot. Ils sont beaucoup moins chers et assez bons pour le boulot demandé, ni plus ni moins.

D'après CNBC, ces modèles pèsent désormais plus de 30% du volume de tokens des entreprises américaines, contre 4,5% un an plus tôt. La lecture Marketing devient très intéressante ici.

En gros : quand l'acheteur est un particulier, la marque et l'habitude protègent le prix. C'est la partie que ChatGPT domine, et ses revenus viennent d'ailleurs à 70% des abonnements grand public.

Mais quand l'acheteur est un DSI, le marché se coupe en deux. Les tâches interchangeables partent au moins disant côté prix, direction les modèles chinois actuellement. Les usages critiques, eux, se paient encore à la confiance : Anthropic y prend la première part du marché API entreprise, 32% contre 25% pour OpenAI d'après Menlo Ventures.

Trois segments, trois logiques d'achat. Et à chaque fois, le même verdict : là où un actif de différenciation existe, il capte la valeur. Là où il n'existe pas, le prix décide.

Zuckerberg vient d'ailleurs d'en faire la démo sans le vouloir. Pour revenir dans la course, il attaque par le prix avec ses nouvelles offres cloud. Et on n'attaque par le prix que sur les marchés où le produit ne différencie plus, où tout est déjà commoditisé. CQFD et ça fait mal à tous les labos, quoi qu’il en soit.

Il y a quinze jours, je t'écrivais que le P&L ne sait pas lire une partie de la valeur créée par le Marketing. La course à l'IA vient d'en apporter la démonstration en direct : quand tout le reste se moyennise et atteint plus ou moins le même niveau, ce sont exactement ces actifs peu lisibles par les non-experts qui décident de qui gagne. Et surtout à quel prix il vend.

La seule vérité qui reste : ton produit finira par être rattrapé un jour ou l’autre. La seule inconnue, c’est le “quand”.

La seule défense structurellement tenable, c’est la fondation Marketing de tout ça. Mais pas quand elle devient indispensable, c’est déjà trop tard.

Quoiqu’il arrive, le manège continuera de tourner. À chaque boss de boîte de savoir s’il veut vendre les tickets ou s’épuiser à les racheter au prix fort sans avoir la garantie de pouvoir monter sur l’avion (oui je sais, les images, c’est mon truc). J'explore cette bascule en détail dans le State of Marketing 2026.