L'IA a rendu le build gratuit et la distribution hors de prix !

J'ai construit une app en quelques heures sur Lovable, sans écrire une ligne de code.

Lovable en a écrit des centaines et des centaines pour moi : du React, du TypeScript, une base Postgres sur Supabase.

Rien de révolutionnaire mais tout marchait du premier coup.

Le plus dur n'a pas été de la coder.

Ça a été de la faire tourner au-delà de mes 4 potes.

Car au bout du compte c'est réellement la seule métrique qui compte vraiement : combien d'utilisateurs en ramènent un autre ?

Je sais ce que tu te dis. Un fonds qui a « tout misé sur le marketing » vient t'expliquer que le marketing compte plus que jamais. Juge et partie.

En mai, je te racontais pourquoi on avait fait ce pari avec Andréa, chiffres à l'appui.

Depuis, l'IA a continué de tout accélérer et une question mérite d'être posée franchement : si une machine peut écrire le code, les posts et les pubs, est-ce que le marketing ne devient pas gratuit et donc inutile ?

Ma réponse tient en une ligne : l'IA a rendu le build gratuit. Et la distribution hors de prix.

Et je vais essayer de te convaincre avec autre chose que mon intérêt 🖤

L'IA déplace la rareté

Pendant 20 ans, la question était : est-ce que nous allons arriver à le construire ?

Puis elle est devenue : qui va savoir le faire plus vite que moi ?

Avec l'IA, ces deux questions perdent leur valeur. Tout le monde sait construire et tout le monde sait inonder les feeds de posts et de pubs. Demain, tout le monde saura que ton produit existe et que vingt autres font la même chose.

La vraie question devient : pourquoi toi ?

Et pourquoi quelqu'un en parlerait à quelqu'un d'autre ?

Le produit n'est plus un moat

Mon app n'a rien d'une exception.

Lovable revendique plus de 50 millions de projets créés, 1 million de nouveaux chaque semaine et 4 builders sur 5 qui ne sont pas techniques (Source : Lovable, The Build Economy, 2026).

Shipper un MVP prend des jours, plus des mois. Résultat : chaque catégorie qui marche voit débarquer des dizaines de clones en quelques mois, avec des features à parité.

Et ça ne concerne plus seulement les petites apps.

En septembre, un développeur indépendant de Tenzen Studio a sorti Photon Studio, une alternative gratuite et sans abonnement à Photoshop : calques, masques, fichiers PSD, sur Mac, Windows et Linux (Source : Ubergizmo). Il l'a construite en grande partie avec GPT-6 Astra d'OpenAI, pour environ 2 000 dollars de tokens (Source : Yahoo Tech).

Photoshop c'est plus de 35 ans de R&D. Une alternative crédible a coûté le prix d'un MacBook. Le produit est là. Maintenant, le vrai match commence : la distribution.

Environ 170 téléchargements le premier jour, puis quelques centaines dans les jours suivants. Plus de 1 200 dollars de dons dès les trois premiers jours.

Et fin septembre, l'arrivée sur le Microsoft Store (Source : Ubergizmo).

Ils ont de quoi faire très mal à Adobe.

Mais ce qui va décider du match, ce n'est plus le code. C'est leur capacité à arracher des utilisateurs à 35 ans d'habitudes, de plugins et de workflows.

Le build leur a coûté 2 000 dollars. La distribution, c'est là que tout se joue. Quand tout le monde peut construire et se faire voir, ce qui sépare les gagnants, ce n'est plus d'être connu.

C'est d'être choisi, puis recommandé.

Le bottleneck est passé de « peut-on le faire ? » à « pourquoi toi ? »

L'offre explose, l'attention ne bouge pas

Plus de produits, plus de contenus, plus de pubs générées en masse. Mais une journée fait toujours 24 heures.

Le bruit monte et le prix de l'attention suit mécaniquement.

Au deuxième trimestre 2026, Meta a diffusé 14% de pubs en plus qu'un an plus tôt et chaque pub s'est vendue 12% plus cher (Source : Meta, rapport trimestriel 10-Q).

Dans le même temps, le nombre d'utilisateurs quotidiens n'a progressé que de 3% (Source : Digital Applied). Plus de pubs, pas plus d'humains.

L'attention est la seule ressource que l'IA ne sait pas produire.

Je l'écrivais il y a quelques mois : si ton plan, c'est de lever pour acheter des ads, tu ne construis pas une boîte, tu construis un pass-through pour Mark Zuckerberg.

Ceux qui ont une distribution propriétaire (une audience, une communauté, une newsletter, un founder qui incarne) ont un avantage qui se compound. Les autres louent leur croissance à Meta et Google, de plus en plus cher.

C'est d'ailleurs le pari qu'on fait pour nous-mêmes depuis le premier jour : environ 250K abonnés cumulés sur nos canaux, construits post après post 😊

Et cette audience vaut plus qu'un canal. Chaque utilisateur qui arrive par toi laisse de la donnée que tes concurrents n'ont pas et qui rend ton produit meilleur que le leur.

Tout le monde a GPT. Tout le monde n'a pas tes clients.

L'IA tue le marketing moyen, pas le marketing

L'objection, prise de front

« Si l'IA automatise le marketing, le marketing ne vaut plus rien. »

C'est l'objection la plus logique. Et elle est fausse.

L'IA automatise l'exécution, comme Excel a automatisé le calcul. Excel n'a pas tué la finance, il a tué les gens qui ne savaient que calculer.

Le marketing devient un barbell. D'un côté, la production devient une commodity : posts, visuels, articles SEO de volume, ads interchangeables. De l'autre, le jugement devient premium : le positionnement, le point de vue, le taste, la narrative, le choix du canal.

Les chiffres le montrent déjà. Selon Graphite, près de la moitié des articles publiés sur le web sont désormais générés par IA. Pourtant, 86% des articles qui rankent sur Google et 82% de ceux cités par ChatGPT et Perplexity sont écrits par des humains (Source : Axios).

Le contenu moyen tend vers zéro.

Le contenu qui a quelque chose à dire n'a jamais valu aussi cher.

Dans notre étude, 79% des répondants pensaient déjà qu'une startup peut bâtir une marque puissante sans grand budget. L'IA va renforcer ce mythe.

Les marketeux, eux, étaient plus lucides : ça demande du temps, de l'expertise et de la constance. Rien de tout ça ne se prompte.

Le vrai skill : lire le signal

Avec l'IA, une équipe peut tester 100 créas, 20 landing pages et 10 angles de pricing en une semaine. Le volume de signal devient énorme.

L'edge ne vient plus de la capacité à générer, il vient de la capacité à lire ce signal et à trancher vite.

Sur mon app, j'aurais pu générer 50 versions de la landing page en une après-midi.

Ça n'aurait rien changé à la seule question qui compte vraiment : est-ce qu'un utilisateur en ramène un autre ?

Savoir quelle métrique regarder et quoi couper quand elle ne bouge pas, c'est un skill marketing. Pas un skill tech.

Nommer la catégorie plutôt que se battre feature contre feature

Dans un marché saturé de clones, se battre feature contre feature est perdu d'avance. Ton concurrent aura shippé la même chose dans trois semaines.

Il faut nommer la catégorie et en devenir le synonyme. Celui qui définit le problème gagne le marché, pas forcément celui qui a le meilleur produit.

J'en ai fait les frais. J'ai failli rater Lucis parce que je les avais rangés dans la case « communauté wellness ». Eux se sont imposés comme le premier OS européen de santé préventive.

Même équipe, même point de départ, une autre catégorie et un Seed mené par General Catalyst puis une Série menée par Singular.

Une IA peut écrire ta landing page. Elle ne décidera jamais quel problème tu possèdes.

Les nouvelles règles de la découverte

Chaque shift de plateforme ouvre une fenêtre

Google en 2005. Facebook en 2012. TikTok en 2020.

À chaque fois, ceux qui ont compris la nouvelle couche de distribution avant les autres ont pris des parts de marché à prix cassé.

Il y a un an, dans L'ère du Global Search, j'écrivais que ChatGPT flirtait avec les 700 millions d'utilisateurs par semaine. En mai, l'app a passé le milliard d'utilisateurs mensuels, plus vite que TikTok, Instagram ou YouTube (Source : Sensor Tower, via Reuters).

Et sur Google, quand un résumé IA s'affiche, les internautes ne cliquent plus sur un résultat que dans 8% des visites, contre 15% sans résumé. Les liens cités dans le résumé lui-même ? 1% (Source : Pew Research Center, via TheWrap).

Le moteur de recherche devient un moteur de réponse. Et une réponse n'a pas de place pour dix marques. La fenêtre est ouverte, mais comme en 2005, en 2012 ou en 2020, elle ne le restera pas longtemps.

Ton prochain client ne sera peut-être pas humain

De plus en plus de décisions d'achat passent par un assistant IA qui compare, shortlist et parfois achète directement.

Et ces visites-là valent de l'or. Selon Adobe, en juillet 2026, le trafic envoyé par les IA vers les sites e-commerce américains a converti 60% mieux que le reste, avec 53% de revenu en plus par visite (Source : Digital Commerce 360).

Il y a à peine un an, c'était encore l'inverse.

Gartner prédit que d'ici 2028, 90% des achats B2B passeront par des agents IA, soit plus de 15 000 milliards de dollars de dépenses (Source : Digital Commerce 360). Même si le vrai chiffre arrive deux fois plus bas, le travail à faire est le même.

On ne markete donc plus seulement pour des humains.

On markete aussi pour des machines : données structurées, avis, réputation, présence dans les sources que les LLM citent.

Un agent ne se souvient pas de ta pub. Il retient ce qu'il peut vérifier.

C'est le SEO de 2026, en plus brutal : un seul résultat, pas dix liens bleus. Ceux qui l'intègrent tôt deviennent la réponse par défaut.

La confiance devient l'actif rare

Quand n'importe quoi peut être généré, ce qui ne peut pas l'être prend de la valeur : un founder qui incarne, une marque avec une voix, une communauté qui recommande.

En juin 2025, on a officialisé le lancement de 199 Ventures avec une campagne d'influence : 220 posts en 5 jours, 1,17 million d'impressions.

Aujourd'hui, une IA écrirait ces 220 posts en 5 minutes. Elle ne ferait pas 1 million d'impressions. Ce qui a marché, ce sont des gens qui parlaient de nous avec leur nom et leur réputation.

Dans notre étude, 85% des répondants estimaient que les startups humanisent mieux leur business que les entreprises traditionnelles. C'est précisément l'avantage qu'il ne faut pas automatiser (j'en parlais plus longuement dans L'avènement du personal branding).

Et c'est exactement ce que mesurait ma fameuse métrique. Un utilisateur qui en ramène un autre, c'est de la confiance transférée. Aucune IA ne la génère à ta place 🖤

Ce que ça change dans nos deals

La capacité GTM passe au même rang que la tech

En faisant le bilan de ma première année chez 199 Ventures, j'ai réalisé que souvent, le produit n'était pas le problème.

Trop souvent le founder n'avait simplement pas de plan pour être vu et encore moins pour être choisi. Avec l'IA, ce critère remonte tout en haut de la pile.

La question « pourquoi cette équipe plutôt qu'une autre ? Comment va-t-elle distribuer et gagner ? » arrive désormais dès le premier call et c'est celle que je creuse le plus, avant même « est-ce que ça marche ? ».

Concrètement, je regarde trois choses : est-ce que l'équipe maîtrise déjà un canal, est-ce qu'elle sait nommer sa catégorie et est-ce qu'elle lit ses chiffres d'acquisition sans se raconter d'histoires.

Le profil sous-coté du moment : le founder non-tech à distribution native

Il y a encore deux ans, un founder sans CTO, c'était un red flag. Il fallait lui en trouver un avant même de parler de deal.

Aujourd'hui, 4 builders sur 5 sur Lovable ne sont pas techniques et plus d'un sur deux y construit une vraie boîte (Source : Lovable).

L'IA comble une partie du gap tech. L'inverse reste beaucoup plus dur : un excellent tech founder sans aucune distribution, ça ne se rattrape pas avec un prompt.

Le profil qui m'intéresse de plus en plus : l'insider de son secteur, celui qui a déjà une audience ou une communauté et qui connaît ses futurs clients par leur prénom. Sur de la deeptech, évidemment, ça ne tient pas. Sur du software vertical, c'est un vrai renversement.

Aller plus loin avec 50K€

Avec l'IA, une petite équipe fait le travail d'une grande. Dans notre portefeuille, une boîte est même connue pour ça : ils sont 3 à faire le travail de 20. Un founder qui a des réflexes marketing peut aller très loin avec très peu de cash.

Ça colle parfaitement à nos tickets de 50K€ à 200K€ : chaque euro va plus loin et le founder dilue moins pour atteindre ses prochains jalons.

Et c'est là que notre pari prend tout son sens. Quand le capital est une commodity et que le build devient gratuit, ce qui reste rare, c'est de savoir se faire choisir. Un fonds marketing-native a donc une value-add qui augmente avec l'IA, au lieu de s'éroder.

Je te l'avais dit, juge et partie 😅

Mais pour une fois, les cordonniers sont plutôt bien chaussés.

Le seau percé

Miser sur le marketing ne veut pas dire miser sur le volume.

Sans rétention produit, la meilleure distribution du monde ne fait que remplir un seau percé. Tu paies pour faire entrer des gens, ils ressortent par le fond.

C'est pour ça que ma métrique de départ est la bonne. Personne ne recommande un produit qu'il n'utilise plus. Un utilisateur qui en ramène un autre, c'est le point exact où le produit et la distribution se rencontrent.

La thèse tient donc en une phrase : le produit reste nécessaire, mais il ne suffit plus. La distribution devient le multiplicateur.

4 leçons pour les founders :

• Pose « pourquoi toi ? » avant « comment le construire ? ». Le build prend des heures. Gagner une préférence prend des mois. Commence par la plus longue.

• Construis un actif d'attention qui t'appartient. Une audience, une newsletter, une communauté. Tout ce que tu loues à Meta ou Google, tu le paieras plus cher l'an prochain.

• Délègue l'exécution à l'IA, garde le jugement. Génère 100 créas si tu veux. Mais c'est toi qui décides laquelle raconte la bonne histoire.

• Prépare-toi à être choisi par une machine. Données propres, avis, présence là où les LLM vont chercher leurs réponses. La shortlist de demain se joue maintenant.

Quant à mon app : le code m'a pris quelques heures.

La distribution, elle, c'est le gros chantier sur lequel je suis en ce moment. Et de loin le plus dur. Je te tiens au courant 😊

Et si tu es founder et que tu te reconnais dans ces lignes, écris-moi : gaultier@199.vc 🤘🏻