Trois chiffres qui vont dans le même sens
Aux États-Unis, d’abord. D’après le Bank of America Institute, qui suit les paiements de ses clients aux registres de création de sociétés, les demandes de création d’entreprise portées par la Gen Z ont augmenté d’environ 66 % sur un an en juin 2026. C’est plus du double de la croissance observée chez les millennials et la Gen X.
En France, ensuite. L’Insee a publié le 18 septembre ses chiffres de création d’entreprises : sur les douze mois qui vont de septembre 2025 à août 2026, les créations augmentent de 11,4 %. Les micro-entrepreneurs en représentent les deux tiers, et leur nombre progresse de 14,4 %.
Côté logiciel, enfin. Dans le bilan d’incident publié après sa panne du 17 août, GitHub, la plateforme où les développeurs hébergent leur code, donne des volumes qu’on n’avait jamais vus : 2,9 milliards de commits par mois, environ 130 millions de propositions de modification fusionnées et 24 millions de nouveaux dépôts. En avril, la plateforme peinait déjà à encaisser 1,4 milliard de commits mensuels. Le volume a doublé en quatre mois.
Le rapprochement est tentant, la preuve manque
Le lien saute aux yeux. L’IA abaisse presque tous les obstacles du démarrage : tester une idée, construire un prototype, rédiger une page de vente, préparer une prospection. Ce qui demandait un associé technique et trois mois tient aujourd’hui dans un week-end.
Il faut pourtant rester honnête : aucune de ces séries ne mesure directement l’effet de l’IA. Le Bank of America Institute avance une piste prudente. Les demandes de création grimpent, mais celles qui prévoient de verser des salaires décrochent, et l’écart est le plus fort dans le secteur de l’information. Autrement dit, on crée davantage d’entreprises qui comptent tourner sans embaucher. L’IA est un suspect crédible, pas un coupable démontré.
La conclusion du rapport mérite d’être citée telle quelle, parce qu’elle dit tout : selon ses auteurs, l’IA rend peut-être plus facile la création d’une entreprise, sans être encore un moteur prouvé de productivité pour les petites entreprises. Créer, oui. Faire tourner, rien ne le montre encore.
Le piège : lancer trois projets plutôt que vendre le premier
C’est là que le sujet devient concret. Ce qu’on observe chez beaucoup d’entrepreneurs qu’on rencontre, c’est que l’IA ne facilite pas seulement le lancement. Elle facilite aussi la dispersion.
Quand construire ne coûte presque plus rien, la tentation est de construire encore. Un deuxième projet démarre avant que le premier ait trouvé un seul client. Puis un troisième. Chacun avance vite, aucun n’arrive au bout, et la partie qui ne s’automatise pas reste en friche : appeler, relancer, comprendre pourquoi un prospect dit non, revenir avec une meilleure offre.
Cette partie-là est même devenue plus difficile. On passe ses journées face à un écran qui répond toujours, qui ne refuse jamais, qui ne fait jamais attendre. Un vrai client, lui, ne répond pas au premier message. La prospection demande une endurance sociale qui s’entretient, et qui s’use quand on ne la pratique plus.
Le résultat, on le voit régulièrement : des entrepreneurs qui se sentent productifs depuis des mois et qui, en réalité, font du surplace. Ils se réveillent un matin avec trois prototypes, aucun revenu, et l’impression d’avoir beaucoup travaillé. Puis ils repartent bosser.
Se sentir productif n’est pas l’être
Ce décalage n’a rien d’une impression. Il a déjà été mesuré chez les développeurs. Dans l’étude contrôlée publiée par METR en juillet 2025, seize développeurs expérimentés pensaient gagner 24 % de temps grâce à l’IA. Mesurés, ils avaient mis 19 % de temps en plus. Et même après coup, ils estimaient encore avoir gagné 20 %.
L’étude porte sur un petit échantillon et sur un métier précis, il ne faut pas lui faire dire plus qu’elle ne dit. Mais le mécanisme se transpose sans effort à l’entrepreneur : l’IA produit beaucoup de signes visibles d’avancement, des écrans, des pages, des documents, et le cerveau confond volontiers la quantité de choses produites avec le chemin parcouru vers un client qui paie.
Ce qui sépare un prototype d’une entreprise
Un prototype répond à la question « est-ce que ça peut marcher ? ». Une entreprise répond à une autre question : « qui paie, combien, et pourquoi revient-il ? ». L’IA a rendu la première réponse presque gratuite. La seconde coûte exactement ce qu’elle coûtait avant : du temps passé avec des clients, des choix de périmètre, et le renoncement à tout ce qui n’est pas vital.
C’est aussi pour cette raison qu’on travaille en quatre mois chez Tiltio, avec un périmètre, un délai et un prix arrêtés avant la première ligne de code. Quatre mois obligent à choisir. Ce qui est vital pour le lancement entre dans le périmètre, le reste attend la version suivante, avec de vrais retours d’utilisateurs pour trancher. La contrainte n’est pas là pour ralentir. Elle est là pour empêcher le deuxième projet de démarrer avant que le premier soit dans les mains de quelqu’un.
Quatre questions avant de lancer le projet suivant
Combien de personnes ont payé, ou se sont engagées par écrit, pour le projet en cours ? Si la réponse est zéro, le projet suivant est probablement une fuite plutôt qu’une opportunité.
Combien d’heures cette semaine ont été passées à construire, et combien à parler à des clients ? Le ratio dit plus de choses sur l’avancement réel que le nombre de fonctionnalités livrées.
Qu’est-ce qui manque vraiment pour vendre ? Très souvent, ce n’est pas une fonctionnalité de plus. C’est une offre plus claire, un prix assumé, ou dix appels qu’on repousse.
Qu’est-ce qu’on accepte de ne pas faire ? Un périmètre ne se définit pas par ce qu’on y met, mais par ce qu’on en sort.
Questions fréquentes
L’IA fait-elle augmenter le nombre de créations d’entreprises ? Les créations progressent nettement : +11,4 % en France sur douze mois selon l’Insee, environ +66 % sur un an pour la Gen Z aux États-Unis selon le Bank of America Institute. Aucune de ces séries ne mesure directement le rôle de l’IA, mais la baisse relative des créations qui prévoient d’embaucher, surtout dans le secteur de l’information, en fait une explication plausible.
Pourquoi la Gen Z crée-t-elle autant d’entreprises ? Le Bank of America Institute avance deux raisons : un marché du travail difficile pour les jeunes, qui fait de l’entrepreneuriat une voie alternative, et des outils numériques, IA comprise, qui réduisent le besoin d’embaucher au démarrage. La Gen X reste toutefois le premier groupe de fondateurs, avec près de quatre créateurs pour un de la Gen Z.
L’IA rend-elle les entrepreneurs plus productifs ? Rien ne le prouve encore à grande échelle. Le Bank of America Institute conclut que l’IA facilite peut-être la création d’entreprise sans être un moteur démontré de productivité des petites entreprises. Chez les développeurs, l’étude METR de 2025 a même mesuré un écart entre le gain ressenti et le temps réellement passé.
Faut-il encore un développeur pour lancer un produit en 2026 ? Pour un prototype, souvent non. Pour un produit que de vrais utilisateurs adoptent, qui encaisse des paiements, protège des données et évolue pendant des années, oui : la différence entre les deux ne tient pas au code écrit, mais à l’architecture, à la sécurité et aux choix de périmètre.
Sources
Bank of America Institute, « A new generation of business formation », 21 juillet 2026
Insee, Informations rapides, créations d’entreprises en août 2026, 18 septembre 2026
GitHub, « The August 17 outage, and the work ahead », 20 août 2026
METR, « Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity », juillet 2025