Trouver une idée de startup avec l'IA : la méthode qui tient, et 10 pistes concrètes pour 2026

Une bonne idée de startup ne se génère pas dans un chatbot, elle se remarque dans un métier que vous connaissez assez bien pour voir ce qui y est cassé. L'IA change la donne sur un point précis : elle rend la vérification d'une idée beaucoup plus rapide et beaucoup moins chère, de la recherche du problème jusqu'au premier prototype. Cet article rassemble la méthode que Paul Graham, Sam Altman et Y Combinator défendent, les données qui décrivent le marché en août 2026, dix pistes concrètes alignées sur ce que les investisseurs demandent, et une grille pour trier vos propres idées avant d'écrire la moindre ligne de code.

Ce qu'il faut retenir

• Les bonnes idées se remarquent, elles ne s'inventent pas : Paul Graham le dit depuis 2012, Y Combinator le répète en 2025, et les exemples de startups financées cités dans leur podcast partent du métier des fondateurs.
• L'IA a fait chuter le coût de construire, pas celui de convaincre : la distribution et la confiance restent le vrai goulot d'étranglement.
• Le marché de 2026 est plein de contradictions utiles : presque toutes les grandes entreprises « utilisent l'IA », mais le déploiement d'agents autonomes reste marginal, et une entreprise européenne sur cinq seulement déclare en utiliser.
• Utilisez l'IA comme un co-fondateur qui force la clarté : trois consignes suffisent pour générer des pistes, le vrai travail consiste à les tuer vite.
• Les dix pistes de cet article suivent la demande publiée par Y Combinator pour l'automne 2026 : logiciels du monde physique, conformité, vieillissement, agents partagés, petits logiciels sur mesure, maintenance des intégrations.
• Avant de construire, passez votre idée dans quatre filtres : fréquence, temps perdu, données numériques, budget existant. Puis testez la distribution avant le produit.

Construire coûte de moins en moins, convaincre coûte toujours pareil

Commençons par le paradoxe qui piège le plus de candidats fondateurs cette année.

Un post très partagé sur Reddit en mai 2026, écrit par un fondateur qui en avait assez de lire des « j'ai vibe-codé une application mais je n'ai pas d'utilisateurs », le formule en deux phrases : « The cost of building dropped. The cost of attention did not. » (« le coût de construire a chuté, le coût de l'attention, non »). L'auteur ajoute deux phrases qui devraient être affichées au-dessus de l'écran de quiconque ouvre un éditeur de code assisté par IA : « You can have a real product and zero real demand » (« vous pouvez avoir un vrai produit et zéro demande réelle ») et « The scarce resource is no longer code. It's attention, trust, urgency, and belief » (« la ressource rare n'est plus le code, c'est l'attention, la confiance, l'urgence et la conviction »).

Ce n'est pas un avis isolé. Sous un fil de discussion du 15 août 2026 qui demandait si l'IA avait compliqué la vie des « vraies » startups, un commentaire résume le sentiment général : « So development has gotten easier, but it makes distribution and getting attention from investors harder » (« développer est devenu plus facile, mais distribuer et attirer l'attention des investisseurs est devenu plus dur »). Ces témoignages ne prouvent rien statistiquement, ils disent simplement ce que vivent ceux qui construisent en ce moment.

Le chiffre qui donne corps à ce paradoxe vient de Carta, la plateforme qui gère les capitaux propres de dizaines de milliers de startups américaines : la part des entreprises créées par un fondateur seul est passée de 23,7 % en 2019 à 36,3 % au premier semestre 2025, selon son rapport sur les fondateurs solo publié en décembre 2025. Une personne avec des agents IA peut effectivement porter plus loin qu'avant un produit seule. Mais le même rapport montre que ces entreprises solo captent une part des capitaux levés bien inférieure à leur poids dans les créations : l'outil est disponible, le chemin reste étroit.

La conséquence pratique est simple : si construire devient facile pour vous, cela devient facile pour tout le monde. Votre avantage ne peut donc pas venir de la construction. Il vient de la qualité de l'idée, de votre connaissance du problème et de votre accès aux clients. C'est exactement sur ces trois points que la méthode ci-dessous travaille.

La méthode n'a pas changé : remarquer, pas inventer

La référence sur la recherche d'idées reste un essai de Paul Graham, cofondateur de Y Combinator, écrit en novembre 2012 et toujours recommandé par les partenaires de YC en 2025. Sa première phrase est un rappel à l'ordre :

« The way to get startup ideas is not to try to think of startup ideas. It's to look for problems, preferably problems you have yourself. » (« La façon d'obtenir des idées de startup, ce n'est pas d'essayer de penser à des idées de startup. C'est de chercher des problèmes, de préférence des problèmes que vous avez vous-même. ») Paul Graham, How to Get Startup Ideas

Graham ajoute que le bon verbe n'est pas « penser » mais « remarquer » (« not "think up" but "notice" »), et il appelle « organiques » les idées qui poussent naturellement de l'expérience des fondateurs. Son conseil de choc : « live in the future, then build what's missing » (« vivez dans le futur, puis construisez ce qui manque »).

Sam Altman abonde, mais avec une notion en plus : la vague. Dans une conférence donnée à l'université de Waterloo en 2017, rediffusée par la chaîne Startup Archive, il explique que les startups arrivent par grappes parce qu'elles surfent sur des déplacements de fond : « What is the big tectonic shift that's going to happen in the next couple of years? And do something that's enabled by that and built on that platform. » (« Quel est le grand glissement tectonique des prochaines années ? Faites quelque chose que ce glissement rend possible, construit sur cette plateforme. ») Internet était une vague, le smartphone en était une autre. L'IA capable d'enchaîner des actions est celle de cette décennie. Altman a d'ailleurs écrit en juin 2025, dans son essai The Gentle Singularity, que l'industrie construit « un cerveau pour le monde » et que « we will be limited by good ideas » (« nous serons limités par les bonnes idées ») : selon lui, les « idea guys », ces profils moqués par les techniciens parce qu'ils avaient une idée mais pas d'équipe pour la construire, « are about to have their day in the sun » (« sont sur le point d'avoir leur heure de gloire »).

Reste à savoir où remarquer. La réponse la plus concrète vient d'un épisode du podcast de Y Combinator publié le 7 février 2025, How To Get AI Startup Ideas. Harj Taggar y donne le mode d'emploi : « you need to get out of the house » (« il faut sortir de chez soi »), c'est-à-dire soit introspecter sérieusement son propre parcours, soit aller s'immerger dans un secteur, jusqu'à prendre un petit job ou suivre quelqu'un sur son poste. Garry Tan pose la question qui sert de filtre : « Are the founders experts in anything? Because if the founders are experts in anything, then like often that's the place to look for ideas first » (« Les fondateurs sont-ils experts en quelque chose ? Parce que c'est souvent là qu'il faut chercher les idées d'abord »).

Les exemples cités dans cet épisode valent tous les catalogues d'idées du web :

• Salient construit un agent vocal pour le recouvrement des prêts automobiles : son fondateur vient des opérations financières de Tesla.
• Diode aide à concevoir des cartes électroniques : ses fondateurs viennent d'Apple.
• Spur teste automatiquement des sites web : sa fondatrice vient de Figma.
• Egress Health gère le back-office des cabinets dentaires : l'idée est née du cabinet dentaire de la mère d'un fondateur.

Aucune de ces idées n'est sortie d'une liste « 50 idées de startups IA ». Toutes viennent d'un métier réellement pratiqué ou observé de près. Andrew Ng, dans sa conférence Building Faster with AI donnée à l'AI Startup School de YC en juin 2025, complète la méthode côté exécution : il demande à ses équipes de ne travailler que sur des idées « concrètes », parce qu'une idée concrète « gives clear direction and the team can run really fast to build it and either validate it, prove it out or falsify and conclude it doesn't work » (« donne une direction claire, et l'équipe peut la construire très vite pour la valider, la prouver, ou la falsifier et conclure qu'elle ne marche pas »). Vague, expérience, idée concrète : ce sont les trois ingrédients. L'IA n'est pas dans la liste, et c'est précisément le point.

Ce que les données de 2026 disent du terrain de chasse

La méthode a 13 ans, mais le terrain, lui, a beaucoup changé. Voici ce que disent les mesures publiées entre fin 2025 et mi-2026, avec leurs limites.

Premier constat : l'adoption est massive en surface, minuscule en profondeur. Selon l'enquête McKinsey State of AI, dont les résultats 2025 sont repris par l'AI Index 2026 de Stanford publié en avril 2026, 88 % des organisations déclarent utiliser l'IA dans au moins une fonction, et 70 % utilisent l'IA générative quelque part. Mais le même rapport note que le déploiement d'agents, c'est-à-dire des systèmes qui enchaînent des actions seuls, reste « à un chiffre » dans presque toutes les fonctions. Le rapport McKinsey lui-même précise le détail : 62 % des organisations expérimentent des agents, 23 % seulement en déploient à l'échelle dans au moins une fonction, et 39 % rapportent un impact mesurable sur leur résultat d'exploitation. Ces chiffres sont auto-déclarés par des dirigeants, Stanford prévient qu'ils donnent une direction plutôt qu'une mesure exacte, mais l'écart est trop grand pour être du bruit : presque tout le monde a essayé, et la majorité reste en expérimentation ou en phase de pilote. Cet écart est le marché.

Deuxième constat : l'Europe part de loin, ce qui est une opportunité pour qui vend en France. Selon Eurostat, 20,0 % des entreprises européennes de dix salariés ou plus utilisaient une technologie d'IA en 2025, contre 13,5 % en 2024. La progression est rapide, mais huit entreprises sur dix n'ont encore rien déployé, avec des écarts énormes entre pays : 42,0 % au Danemark, 5,2 % en Roumanie. L'usage le plus courant reste l'analyse de textes, loin des agents qui agissent. Un éditeur qui vend un agent prêt à l'emploi à une PME française ne concurrence donc pas dix autres éditeurs : il concurrence le tableur, le post-it et le secrétariat.

Troisième constat : l'IA rend les gens compétents au-delà de leur métier, et c'est une nouvelle matière première pour un fondateur. Une étude d'OpenAI Economic Research publiée le 27 juillet 2026 a analysé plus de 800 000 messages d'utilisateurs américains de ChatGPT : 43,5 % des messages rattachés à un métier précis portaient sur des tâches traditionnellement dévolues à un autre métier (16,8 % de l'ensemble des messages professionnels). Un commercial fait de l'analyse, un dirigeant produit ses propres documents financiers. L'effet est le plus fort dans les plus petits espaces de travail, ceux de deux à cinq sièges, du moins parmi les utilisateurs moyens : l'étude note que chez les utilisateurs les plus intensifs, la relation n'est pas aussi régulière. Traduction pour un fondateur : vous pouvez aller plus loin seul dans la vente, le support ou la finance avant de recruter, et vos futurs clients, eux aussi, bricolent déjà avec des outils généralistes qu'ils paieraient pour ne plus avoir à bricoler.

Quatrième constat : la valeur migre des conversations vers les tâches accomplies. Sequoia Capital l'écrit sans détour dans 2026: This is AGI, publié le 14 janvier 2026 : « The AI applications of 2023 and 2024 were talkers. The AI applications of 2026 and 2027 will be doers » (« les applications IA de 2023 et 2024 parlaient, celles de 2026 et 2027 agissent »). Côté usage réel, l'Anthropic Economic Index de janvier 2026, calculé sur des conversations anonymisées, mesure 52 % d'augmentation (l'humain et le modèle travaillent ensemble) contre 45 % d'automatisation (le modèle exécute seul) : la coopération reste majoritaire sur la délégation complète, ce qui milite pour des produits qui gardent un humain dans la boucle plutôt que des produits qui prétendent tout remplacer.

Cinquième constat : l'argent suit déjà cette migration. Le rapport AI Application Spending d'Andreessen Horowitz, publié en octobre 2025 à partir des transactions réelles de plus de 200 000 clients de la banque Mercury, place les outils créatifs en tête des catégories de dépenses, Replit, outil de « vibe coding », c'est-à-dire faire coder l'IA en langage naturel, troisième des applications, et compte 17 applications verticales dans son top 50, dont 5 sont des « employés IA » de bout en bout : un cabinet juridique automatisé, un commercial automatisé. L'analyse AI Inside d'a16z explique la mécanique : un logiciel vertical qui fait le travail, et pas seulement qui le range, ne se vend plus contre un budget logiciel mais contre un budget salaires, ce qui peut dans leurs exemples multiplier le revenu par client jusqu'à dix fois. Leurs exemples de niches rentables sont éloquents : blanchisseries, chiropracteurs, vétérinaires. L'ennuyeux est le nouveau glamour.

Enfin, la lecture la plus explicite de ce que les investisseurs espèrent voir naître se trouve dans la liste Requests for Startups de Y Combinator, édition automne 2026 : logiciels pour les métiers physiques (« 80 % des travailleurs du monde ne sont pas assis à un bureau »), infrastructure de conformité pensée pour l'IA, outils pour une population vieillissante (« d'ici 2030, un Américain sur cinq aura plus de 65 ans »), agents « multijoueurs » utilisables par plusieurs collègues à la fois, petits logiciels sur mesure (« small software should be as easy to share with your colleagues as a Google Doc », « un petit logiciel devrait être aussi simple à partager avec ses collègues qu'un document Google »), et maintenance automatique des intégrations entre logiciels quand une interface de programmation change. Une précision d'honnêteté : une telle liste exprime ce que les partenaires de YC aimeraient voir traiter, pas une demande client déjà prouvée. Quand Y Combinator publie sa liste de courses, la regarder avant d'écrire la sienne est une évidence, à condition de ne pas la confondre avec un bon de commande.

L'IA comme co-fondateur : générer des pistes, puis les tuer vite

Tout ce qui précède se résume ainsi : l'IA est un excellent instrument de vérification et un piètre détecteur de problèmes. Elle ne sait pas ce qui vous agace dans votre métier, mais elle excelle à analyser cent avis clients, à comparer douze concurrents ou à construire la démonstration qui servira à tester une idée.

Greg Isenberg, créateur très suivi sur ces questions, a publié le 10 juin 2025 une liste de méthodes qui reste la plus concrète du genre (post X complet, version longue sur son blog). Trois d'entre elles méritent d'être recopiées telles quelles :

1. Demander au modèle : « give me 10 tedious workflows a [métier] does that ai could automate » (« donne-moi 10 tâches fastidieuses qu'un [métier] réalise et que l'IA pourrait automatiser »), puis restreindre encore et encore vers une niche précise (« rinse and niche down »).
2. Relire son propre historique de conversations avec l'IA : « if you're repeating the same type of prompt weekly, that's a product hiding in plain sight » (« si vous retapez le même type de consigne chaque semaine, un produit se cache là, en pleine vue »).
3. Chercher sur Google la requête « site:reddit.com "is there a tool that" » suivie de votre secteur : « you'll find users begging for tools that don't exist yet » (« vous trouverez des utilisateurs qui réclament des outils qui n'existent pas encore »).

À ces trois-là, la pratique du studio en ajoute deux que nous utilisons systématiquement avant tout chiffrage. La première consiste à faire interviewer le modèle par lui-même : décrivez le métier cible, puis demandez-lui de lister ce qu'un sceptique objecterait à votre idée, point par point. La seconde consiste à demander un « plan de falsification » : quelle expérience, réalisable en quinze jours, prouverait que l'idée ne vaut rien ? Andrew Ng appelle cela falsifier ; les fondateurs pressés l'appellent se rendre service.

La validation, elle, ne change pas non plus : elle consiste à vendre avant de construire. La discipline que nous appliquons au studio tient en quinze jours, et c'est notre cadre de travail, pas une loi : dix entretiens avec des professionnels du secteur, une page de présentation, une démonstration du résultat final produite à la main ou avec l'IA, puis une question directe : « si ce service existait demain à ce prix, vous le prenez ? ». Tant que personne n'a dit oui, le produit n'existe pas, et c'est très bien ainsi : vous venez d'économiser des mois. Une fois trois oui obtenus, construisez le minimum avec les outils de vibe coding, en suivant par exemple les cinq fondamentaux pour faire coder l'IA sans perdre le contrôle, puis automatisez uniquement ce que vos premiers clients utilisent vraiment.

Dix idées de startups IA à lancer en 2026

Ces dix pistes ne sont pas des idées toutes faites à copier : ce sont des terrains de chasse où un signal existe en 2026, à croiser avec votre propre expérience. Un signal n'est pas une preuve de demande : la liste de Y Combinator décrit ce que ses partenaires aimeraient voir naître, pas des marchés validés, et seuls vos entretiens et vos premiers paiements vaudront validation. Opinion de Pierre Beunardeau : les fourchettes de prix et les niveaux de difficulté du tableau sont des repères indicatifs, pas des mesures de marché.

La colonne de droite distingue trois natures de signaux : « RFS YC » renvoie à la liste publiée par Y Combinator pour l'automne 2026, « a16z » à l'analyse citée plus haut, et « Lecture Origin » à notre lecture de studio, qui n'a pas valeur de source externe. Trois remarques pour lire ce tableau. D'abord, chaque piste suppose un accès privilégié au métier : sans connaissance du secteur ni moyen de parler à dix professionnels cette semaine, la meilleure ligne du tableau reste une mauvaise idée pour vous. Ensuite, chacune commence par un service avant d'être un logiciel : les premières semaines, vous pouvez réaliser une partie du travail à la main derrière l'interface, ce qui finance l'apprentissage du métier. Enfin, aucune ne prétend remplacer un professionnel ; toutes retirent des étapes. C'est cohérent avec ce que mesure l'Anthropic Economic Index cité plus haut : la coopération homme-machine domine encore l'automatisation complète.

La grille à quatre filtres pour trier vos idées

Voici l'outil de décision que nous appliquons au studio avant d'engager la moindre construction d'agent, et qui se tient en une page.

1. Fréquence. Le problème revient chaque semaine, idéalement chaque jour. Une douleur annuelle ne nourrit pas un abonnement.
2. Temps perdu. La tâche coûte des heures mesurables à quelqu'un. Si personne ne peut chiffrer le temps perdu, personne ne paiera pour le récupérer.
3. Données numériques. La tâche laisse des traces que l'IA peut lire : emails, PDF, photos, tableurs, enregistrements. Sans entrée numérique, l'agent n'a rien à manger.
4. Budget existant. Quelqu'un est déjà payé pour faire ce travail : un salarié, un prestataire, un logiciel. Le budget existe, vous proposez mieux ou moins cher.

Puis le cinquième filtre, celui qui tue le plus d'idées en ce moment : la distribution. Où sont vos dix premiers clients, concrètement ? Un forum de métier, un syndicat professionnel, votre ancien réseau, un groupe Facebook de praticiens ? Si la réponse tient en une phrase, l'idée est testable rapidement. Si la réponse est « je ferai de la publicité », le risque grimpe nettement. Un fil Reddit consacré à la recherche d'idées le dit crûment : votre propre métier est la meilleure étude de marché, et « AI makes it possible to turn more of those "inconveniences" into viable tools » (« l'IA permet de transformer davantage de ces "petits désagréments" en outils viables »), à condition, répond un autre fondateur, de distinguer la gêne du vrai problème « hair on fire », celui pour lequel le client cherche déjà une solution de toute urgence.

Apport Origin : cette grille est la version condensée de ce que nous vérifions avant de dire oui à un projet d'agent. Opinion de Pierre Beunardeau : sur les projets que nous avons vus passer en production, l'idée de départ était toujours une tâche déjà payée et déjà documentée, jamais un concept abstrait ; à l'inverse, les idées mortes en route avaient presque toutes en commun d'avoir sauté le filtre de la distribution. C'est un retour de pratique, pas une statistique : il vaut comme expérience à confronter à la vôtre, pas comme preuve universelle. Pour ce qui se passe une fois la construction lancée, ce qu'un agent en production exige vraiment décrit la partie que les démonstrations ne montrent pas, et notre méthode pour choisir le modèle de chaque flux de travail couvre l'arbitrage coût-qualité qui vient ensuite.

Appliquer la grille : le réceptionniste IA d'un cabinet dentaire, scénario borné

Prenons la dixième piste du tableau et passons-la dans la grille, comme nous le ferions en amont d'un projet. Ce qui suit est un scénario de démonstration, pas le compte rendu d'un projet réel.

Fréquence : un cabinet dentaire vit au téléphone. Rendez-vous, reports, urgences, rappels : les appels reviennent toutes les heures. Filtre validé sans discussion.

Temps perdu : la question à poser en entretien est précise : combien d'appels ratés par jour, et que devient un appel raté ? Si la secrétaire passe deux heures quotidiennes au standard et que les patients rappellent malgré tout, le temps perdu est chiffrable. Si personne ne sait répondre, la mesure devient la première étape du projet, pas une raison d'abandonner.

Données numériques : les appels peuvent être transcrits, l'agenda est un logiciel, les motifs de consultation sont une liste fermée. L'agent a de quoi lire et de quoi écrire. Le point sensible est ailleurs : brancher un agent sur les données de patients impose des règles de confidentialité strictes, exactement le genre de bornage que nous décrivons dans l'architecture pour donner accès à une base clients sans y laisser entrer n'importe quoi.

Budget existant : le secrétariat est un poste payé, et les services de télésecrétariat médical existent depuis des années. Le budget est là ; votre offre ne crée pas une dépense, elle en déplace une.

Distribution : c'est ici que le scénario devient honnête. Vendre à des praticiens suppose de les rencontrer, de rassurer sur les données de santé et de survivre à un essai en conditions réelles. Le fondateur idéal pour cette piste a déjà un pied dans le secteur, comme l'équipe d'Egress Health citée plus haut, partie du cabinet dentaire d'un parent. Sans cet accès, la même idée, pourtant simple à réaliser techniquement, reste commercialement hors de portée.

Le scénario aboutit donc à un verdict en deux temps : les quatre filtres passent, la distribution décide. C'est le schéma que nous voyons le plus souvent.

Ce que cet article ne prouve pas

Trois honnêtetés pour finir. D'abord, les citations de Reddit et de X utilisées ici sont des signaux qualitatifs : elles disent ce que des fondateurs vivent, pas ce que le marché mesure. Ensuite, les chiffres d'adoption cités reposent sur des enquêtes où les dirigeants s'auto-déclarent ; Stanford lui-même les présente comme des directions, pas des mesures. Enfin, aucune liste d'idées, celle-ci comprise, ne contient votre avantage : deux équipes qui lisent le même tableau ci-dessus partent avec la même information, et seule celle qui connaît le métier et ses clients transformera la ligne en entreprise. L'IA accélère tout ce qui se mesure en heures de travail. Elle n'accélère ni la confiance, ni la connaissance d'un secteur, ni le courage de vendre.

Questions fréquentes

Faut-il savoir coder pour lancer une de ces pistes ?

Non pour démarrer, oui pour tenir la distance. La phase de validation n'exige aucune ligne de code : entretiens, démonstration faite à la main, premiers paiements. La phase de construction peut démarrer en vibe coding, c'est-à-dire en décrivant le produit à un outil qui écrit le code, à condition de garder le contrôle technique sur ce qui est produit. Quand le produit grandit au-delà des premiers clients, il faudra une compétence technique dans l'équipe, salariée ou associée : c'est elle qui garantit la fiabilité, la sécurité des données et la capacité à corriger vite.

Une idée de cette liste est-elle déjà prise par d'autres ?

Oui, et c'est une bonne nouvelle. Toutes ces pistes ont déjà des acteurs, ce qui prouve qu'un marché existe. La question utile n'est pas « l'idée est-elle libre » mais « quel segment est mal servi » : un secteur précis, une taille d'entreprise, une région, une contrainte réglementaire. Salient, Diode et Spur, cités plus haut, travaillent tous sur des terrains où des concurrents existaient déjà ; leur avantage était la connaissance du métier, pas la vacance du terrain.

Combien coûte le test d'une idée en 2026 ?

Le coût utile à mesurer est votre temps, pas l'outillage. Opinion de Pierre Beunardeau : à titre indicatif, les outils de génération et de construction assistée coûtent entre quelques dizaines et quelques centaines d'euros par mois ; les semaines d'entretiens et de démonstration représentent l'essentiel de l'investissement. Le vrai prix d'une mauvaise idée n'a jamais été l'abonnement aux outils, mais les mois passés à construire sans avoir vendu.

L'IA peut-elle valider une idée toute seule ?

Non. Elle peut générer des pistes, analyser des avis, dresser la liste des objections et simuler des clients, mais elle ne peut pas signer le premier chèque ni tenir la conversation où un professionnel avoue ce qui le fait vraiment souffrir. La validation reste un acte social : quelqu'un doit accepter de payer. Tout ce que l'IA change, c'est le nombre d'hypothèses que vous pouvez tester avant d'arriver à cette conversation, et la vitesse à laquelle vous construisez ensuite ce qui a été validé.

À lire aussi

• Vibe coding : les 5 fondamentaux pour construire sans perdre le contrôle
• Anatomie d'un agent en production : ce que la démo ne montre pas
• Donner accès à une base clients à un agent IA : les barrières qui protègent

Sources

• Paul Graham, How to Get Startup Ideas (novembre 2012, consulté le 16/08/2026)
• Y Combinator, How To Get AI Startup Ideas (07/02/2025) ; la vidéo sur YouTube
• Sam Altman, extrait Startup Archive (conférence Waterloo 2017, publiée en 2024) et la note Startup Archive associée ; Sam Altman, The Gentle Singularity (10/06/2025)
• Andrew Ng, Building Faster with AI, AI Startup School de YC (10/07/2025)
• Y Combinator, Requests for Startups, édition automne 2026 (consultée le 16/08/2026)
• Stanford, AI Index Report 2026 (avril 2026) ; McKinsey, The State of AI (enquête 2025, 1 993 répondants)
• Eurostat : 20,0 % des entreprises européennes utilisaient l'IA en 2025 (11/12/2025)
• OpenAI Economic Research, How AI is Expanding What People Do at Work (27/07/2026)
• Anthropic Economic Index, Economic Primitives (15/01/2026)
• Andreessen Horowitz, AI Inside Opens New Markets for Vertical SaaS (décembre 2024) ; The AI Application Spending Report (02/10/2025)
• Sequoia Capital, 2026: This is AGI (14/01/2026)
• Carta, Solo Founders Report (09/12/2025)
• Greg Isenberg : 19 façons de trouver des idées, post X (10/06/2025) et version longue en 20 méthodes
• Signaux utilisateurs, valeur qualitative : fil r/startups sur les produits vibe-codés sans utilisateurs (19/05/2026) ; fil r/startups : l'IA a-t-elle compliqué la victoire des vraies startups (15/08/2026) ; fil r/startups : votre propre métier est la meilleure étude de marché (03/11/2025)