Masterclass sur les places de marché à l’ère de l’IA avec Everything Marketplaces

J’ai eu le plaisir de discuter avec Mike Williams d’Everything Marketplaces sur l’état des places de marché à l’ère de l’IA.

0:04 Intro
0:58 Le parcours de Fabrice
1:44 Ce que Fabrice recherche dans les places de marché lorsqu’il investit
4:46 L’état des places de marché avec l’IA
17:28 Nouvelles stratégies pour les places de marché « AI-native »
19:03 Taux de croissance des places de marché avec l’IA
22:50 Comment l’IA modifie les besoins en capitaux des places de marché
25:40 Défendabilité des places de marché à l’ère de l’IA
28:13 Conseils pour les fondateurs qui lancent des places de marché en 2026
31:08 Questions-réponses groupées sur la manière dont les investisseurs évaluent les places de marché gérées
33:44 Questions-réponses groupées sur les conseils pour passer au modèle « AI-native »
34:55 Questions-réponses groupées sur le calcul de la LTV
36:45 Questions-réponses groupées sur le CAC côté vendeur
38:17 Questions-réponses groupées sur les références de levée de fonds en 2026
40:10 Derniers conseils sur les places de marché

Outre la vidéo YouTube ci-dessus, vous pouvez également écouter le podcast sur iTunes et Spotify.

Transcription

Mike Williams : Bienvenue à nouveau sur Everything Marketplaces, où nous parlons des fondateurs et des dirigeants de certaines des meilleures places de marché actuelles. Voici donc l’épisode 209, qui est en fait une excellente discussion de groupe que j’ai eue avec Fabrice Grinda, associé chez FJ Labs. FJ Labs est un fonds de capital-risque de démarrage qui a soutenu plus de 1 200 startups, y compris des places de marché comme Alibaba, Flexport, Clutch, et bien d’autres.

Fabrice est également un ancien invité de nos discussions de groupe. C’est un plaisir de l’accueillir à nouveau pour commencer par un aperçu rapide du fonds de capital-risque FJ Labs et de ce qu’ils recherchent dans les places de marché lorsqu’ils investissent. Nous avons approfondi le sujet des places de marché à l’ère de l’IA. Nous avons abordé des thèmes tels que la manière dont l’IA facilite la défendabilité des places de marché et l’état actuel des levées de fonds.

Fabrice a partagé de nombreux conseils pour les fondateurs et nous avons également eu une excellente session de questions-réponses en groupe. J’ai vraiment apprécié cette conversation. Je pense que tu vas trouver cette vidéo passionnante jusqu’à la fin.

Alors Fabrice, c’est un plaisir de te retrouver pour cette nouvelle discussion de groupe aujourd’hui. J’ai l’impression que tellement de choses ont changé depuis notre dernière discussion, il y a seulement quelques années, et maintenant nous avons bien sûr beaucoup de sujets à explorer. Notamment les places de marché à l’ère de l’IA, mais je me suis dit que ce serait génial si tu pouvais commencer par un rappel rapide de ton parcours pour ceux qui ne te connaîtraient pas encore et qui viennent de nous rejoindre.

Fabrice Grinda : Je suis fondateur et investisseur dans la tech depuis 1998, soit 28 ans. J’ai bâti trois grandes entreprises financées par du capital-risque. La dernière en date comptait 11 000 employés dans 30 pays, avec plus de 300 millions de visiteurs uniques. C’était un Craigslist pour le reste du monde, et tout au long de cette période débutée en 98, j’ai commencé à investir dans les places de marché.

J’ai ensuite professionnalisé cela en 2016 en créant FJ Labs, qui est un fonds de capital-risque spécialisé dans les entreprises « asset-light » (légères en actifs) et les places de marché à grande échelle. Nous avons investi dans, je dirais, probablement 1 300 entreprises. Nous avons eu plus de 300 sorties et, jusqu’à présent, nous cumulons un TRI réalisé d’environ 30 %.

Mike Williams : C’est un parcours vraiment incroyable, bien sûr. Il y a tellement de choses que nous allons aborder ici. Pour commencer par un petit rappel, peux-tu nous donner un aperçu de FJ Labs en tant que fonds de capital-risque et de ce que tu recherches dans les places de marché quand tu investis ?

Fabrice Grinda : FJ Labs est vraiment le reflet de ma personnalité. J’étais un « super angel » avant de devenir capital-risqueur. Et je n’ai jamais fait de construction de fonds descendante (top-down). C’est plutôt : je vois un dossier, je rencontre un fondateur qui me plaît et qui me convainc, et j’investis. Comme je suis intellectuellement curieux, je vois la tech comme une solution aux problèmes du monde. Au 21e siècle, je pense qu’il y a trois problèmes fondamentaux que nous essayons de régler : le changement climatique, l’inégalité des chances, et la crise du bien-être mental et physique. Et j’aime utiliser la tech, surtout la tech « asset-light », pour être meilleur, moins cher et plus rapide que les alternatives. Maintenant, ce que je recherche n’a pas fondamentalement changé.

J’ai quatre critères de sélection qui sont toujours les mêmes aujourd’hui, même s’il y a quelques petites choses que j’ai modifiées à l’ère de l’IA. Le premier critère est : « Est-ce que j’aime le fondateur ? », ce qui pour moi signifie quelqu’un d’extrêmement éloquent ; car que tu le veuilles ou non, en tant que fondateur, tu es un vendeur : tu vends aux employés, aux partenaires commerciaux, aux investisseurs, à la presse, etc.

Peu importe que tu sois introverti ou extraverti, tu dois être éloquent. Deuxièmement : « Peux-tu exécuter ladite vision ? ». Ces deux critères sont nécessaires mais insuffisants s’ils sont séparés. Il faut les deux ensemble pour faire un grand fondateur. Et la façon dont je détermine en un appel d’une heure si quelqu’un peut exécuter, c’est le point numéro deux : « Est-ce que j’aime l’entreprise ? ». C’est une combinaison de la taille du marché total adressable, mais plus important encore pour une place de marché, l’unité économique (unit economics). Quel est ton coût d’acquisition client complet, tant du côté de l’offre que de la demande ? Quelle est ta marge contributive nette par client ? À quoi ressemblent tes cohortes au fil du temps ?

Quel est ton ratio LTV/CAC sur une base CM2 ? Et ce, quel que soit le stade où tu en es. Je m’attends à ce que tu puisses répondre à cela. Même avant le lancement, je veux que tu y aies réfléchi. Si tu n’y as pas pensé, il est très peu probable que tu sois capable d’exécuter l’idée.

Numéro trois : quelles sont les conditions de l’accord ? Je suis sensible au prix. Et je ne veux pas dire que je cherche du bon marché. Je veux que ce soit juste. Juste au regard de la traction, de l’opportunité et du problème que tu résous.

Numéro quatre, tout aussi fondamental franchement, c’est : « Est-ce que tu résous un problème qui me tient à cœur et qui rend le monde meilleur de mon point de vue ? ». Évidemment, c’est subjectif, mais j’ai une vision assez claire de la direction que prend le monde : l’avenir de la mobilité, de la robotique, de l’alimentation, etc. Et ton idée doit être alignée avec les méga-tendances, n’est-ce pas ? Il faut aller dans le sens de l’histoire et non contre lui.

Ton idée est-elle alignée avec la direction de l’histoire ? Si ces quatre critères sont réunis, j’investis, et nous investissons assez vite : deux réunions d’une heure sur une semaine ; on y va ou on n’y va pas. Ça n’a pas changé. Voilà.

Mike Williams : Non, ces critères vont être très utiles pour tout le monde ici. Je suis sûr que cela suscitera pas mal de questions lors de la session de questions-réponses. Mais je voudrais passer à la discussion sur les places de marché et l’ère de l’IA dans laquelle nous vivons. Bien sûr, tu as vu un impact sur les places de marché. Alors, pour commencer, où en sommes-nous actuellement ?

Fabrice Grinda : Je dirais que nous sommes dans une année de peur intense pour les fondateurs de places de marché et les investisseurs publics quant à l’impact de l’IA. Ils se disent : « Oh ! Le haut du tunnel de conversion va se déplacer vers les agents et, par conséquent, on ne pourra plus avoir de marge, on va subir une compression massive et une désintermédiation ». Peut-être que les LLM comme GPT ou Claude vont s’intégrer verticalement et tout faire, ne laissant aucune place aux places de marché. Et peut-être que tout le secteur passera au commerce par agents sans même un humain dans la boucle, rendant les places de marché non pertinentes.

Et je ne pourrais pas être plus en désaccord avec chacune de ces affirmations. Tout d’abord, quand je regarde le comportement des utilisateurs aujourd’hui sur les places de marché, je ne vois pas de basculement vers les LLM et je ne m’attends pas à ce qu’il y en ait un, car il existe trois comportements d’achat sur les places de marché.

Le premier, c’est quand tu navigues pour le plaisir, l’équivalent de se promener sur Broadway à SOHO et d’aller de boutique en boutique. Si tu es sur l’un de ces sites, comme Vinted dans la catégorie mode d’occasion, où la navigation est vraiment un divertissement, tu consultes en moyenne 20 ou 30 pages par visite.

Tu y vas plusieurs fois par mois. Tu ne cherches rien de précis, mais c’est généralement pour des articles à faible valeur moyenne. Quelque chose que tu achètes sur un coup de tête. Encore une fois, il n’y a aucun monde dans lequel ce flux irait vers les LLM. Ce n’est pas du tout dans leurs priorités de créer un flux de mode d’occasion à 30 euros de prix moyen que tu pourrais vouloir acheter. Ils sont organisés pour l’efficacité, pas pour quelqu’un qui veut flâner. Dans un monde où tu ne cherches pas l’efficacité, ça ne marche pas. Même si le trafic se déplaçait là-bas, je ne pense pas que ce serait un gros problème.

Deuxièmement, si tu sais exactement ce que tu cherches, il n’y a également aucune raison d’aller sur un LLM, n’est-ce pas ? Le comportement actuel, c’est d’aller directement sur Amazon ou eBay ou, dans une moindre mesure, sur Google. Tu tapes le modèle, par exemple LG TV C3 65 pouces OLED, et boum, tu l’as.

D’ailleurs, même si tu vas sur Google, la valeur qu’ils capturent est assez minime car 43 % des résultats renvoient en fait vers Amazon et eBay. La liquidité est donc toujours assurée par la concentration des gens en arrière-plan. Maintenant, il y a une troisième catégorie d’achats réfléchis où l’on peut soutenir que le LLM prendra plus de valeur.

Parce que si tu ne sais pas quelle voiture acheter en fonction de qui tu es, ou où tu devrais vivre, alors une conversation avec un LLM fait sens. Pour les achats réfléchis, donc. Mais là encore, est-ce que Carvana sera mieux positionné pour te conseiller, ou est-ce que ce sera GPT ? Ce n’est pas clair.

C’est possible que ce soit GPT. Mais même dans ce cas, je ne pense pas que la majeure partie du trafic se déplace vers les LLM. Cela dit, les LLM représentent aujourd’hui environ un tiers du trafic de recherche et c’est gratuit. Tu devrais donc absolument, sans aucune hésitation, t’indexer dans les LLM. Et tu devrais faire de l’AEO (Answer Engine Optimization) de manière agressive.

Les premiers à adopter l’AEO vont gagner la guerre du trafic gratuit. Tu peux obtenir beaucoup de trafic gratuit par ce biais. Donc, indexe-toi absolument là-bas. Ne les laisse pas utiliser tes données pour l’entraînement, mais indexe tes annonces pour qu’elles apparaissent dans les résultats. Bon, maintenant, supposons le pire des scénarios.

Pour une raison quelconque, j’ai tort. 100 % du haut du tunnel va vers GPT. Et toutes les recherches commencent là. Réfléchissons maintenant à la part de valeur que GPT va capturer dans ce pire scénario par rapport à la place de marché. Tout dépend, franchement, de la tâche à accomplir (job to be done), n’est-ce pas ?

Si tu me dis que tu réserves un billet d’avion et qu’il y a cinq compagnies aériennes qui détiennent 99 % de part de marché, et qu’elles sont en situation d’oligopole. D’accord, tu es coincé. Mais là encore, dans le monde d’aujourd’hui, combien d’argent Expedia gagne-t-elle sur les billets d’avion ? Rien. Ils ne sont pas vraiment une place de marché. Ils sont un distributeur pour des agents. Et au passage, c’est vrai pour n’importe lequel d’entre vous qui bâtit une place de marché : si ton offre est concentrée, tu n’es pas une place de marché. Tu es un distributeur pour celui que tu vends, et il aura un pouvoir de fixation des prix sur toi, et tu ne pourras pas avoir de marge raisonnable.

Pense maintenant à un Airbnb avec des millions d’annonces ou à un DoorDash avec des centaines de milliers de restaurants. Cette offre, qui a été agrégée, est extrêmement difficile à reproduire. Il n’y a aucun monde dans lequel GPT va faire ça. Et d’ailleurs, plus tu fais de travail pour les mettre en relation avec des coursiers…

DoorDash a ces places de marché à trois faces : les acheteurs, les restaurants et les coursiers. Plus tu en fais dans les paiements, la logistique, etc., plus tu captures de valeur. Et n’oublions pas que la plupart des places de marché fonctionnent sur le principe du « winner takes most » (le gagnant rafle presque tout) dans la plupart de ces catégories. Il n’y a pratiquement qu’Airbnb, puis DoorDash et Uber Eats, et c’est tout.

Il y a Uber et Lyft, et c’est tout. Plus il y a de petites transactions récurrentes avec une offre massivement désagrégée, plus tu vas capturer de valeur. Donc, le maximum que je vois un GPT capturer serait l’équivalent d’un Google SEM en haut du tunnel, et cela en supposant que 100 % du trafic y aille, ce que je ne crois pas.

Donc, je ne m’inquiéterais pas de l’impact du « commerce par agents ». D’ailleurs, le commerce par agents aujourd’hui est nul. Il est inexistant d’un point de vue volumétrique. Les achats d’articles non dirigés par des humains mais par des agents sont minimes. Est-ce que ça va croître avec le temps ? Oui. Est-ce que je m’attends à ce que cela représente plus de 10 % du commerce dans les cinq prochaines années ? Non. Non.

Deuxièmement, je ne m’inquiéterais pas tant que ça des menaces que je viens de mentionner, mais plutôt de l’opportunité. Pour moi, c’est là que les gens sous-estiment ce que l’on peut faire aujourd’hui en tant que fondateur de place de marché en utilisant l’IA. C’est époustouflant. Laisse-moi te donner quelques exemples, peut-être six catégories de choses que tu peux faire.

L’une d’elles est le commerce transfrontalier, c’est peut-être moins pertinent si tu vends aux États-Unis. Mais en Inde, par exemple, où il y a tant de langues, le bengali, le tamoul, le hindi, etc. Auparavant, les places de marché désagrégées vendant localement, comme le faisait CDC, ne pouvaient pas fonctionner. Tu ne pouvais pas vendre d’un consommateur d’une région à une autre parce qu’ils ne parlaient pas la même langue.

Et c’était vrai en Europe. L’Europe n’a jamais été l’Europe. L’Europe, c’était la France, l’Allemagne et le Royaume-Uni, et les Français ne parlent pas anglais ou allemand, et tu ne pouvais pas expédier par-delà les frontières. Mais maintenant Vinted, la place de marché de mode que j’ai mentionnée plus tôt avec plus de 10 milliards de GMV, un milliard de revenus nets et des centaines de millions de flux de trésorerie disponible…

Ce sont des génies, ils traduisent automatiquement les annonces. Ils traduisent automatiquement les conversations entre acheteurs et vendeurs. Ils utilisent donc leur liquidité française là où ils ont gagné pour aller ensuite en Espagne, en Italie, et ils ont immédiatement de la liquidité et deviennent immédiatement une force dominante. Nous investissons dans des places de marché, même des places de marché B2B de voitures d’occasion comme CarOnSale en Allemagne, qui vend maintenant en France. En un an, 30 % des ventes. Tu peux donc pratiquement passer les frontières et faire croître ton entreprise de 30 % en un an grâce à l’IA.

Deuxièmement, la mise en ligne sur les places de marché. Historiquement, sur la plupart d’entre elles, c’est 1 % de vendeurs pour 99 % d’acheteurs. Et peu importe qu’il s’agisse de services, de produits, etc. C’est en partie parce que la barrière à l’entrée pour publier une annonce est assez élevée.

Si je dois prendre 20 photos, écrire un titre et une description dans la catégorie sélectionnée et choisir le prix, c’est pas mal de travail. Et la plupart des gens sont paresseux et ne sont pas prêts à le faire. C’est encore plus vrai pour les articles à faible valeur de commande moyenne. Et c’est aussi vrai pour les catégories où les transactions sont compliquées.

Mais maintenant avec l’IA, tu peux juste prendre une photo et boum. Catégorie, description, boum. C’est fini. Et tu as même une annonce améliorée avec un taux de conversion plus élevé côté vente. Tu devrais donc absolument utiliser l’IA avec l’entraînement et les jeux de données appropriés pour ta catégorie afin de simplifier au maximum le processus de mise en ligne, d’améliorer le pourcentage de visiteurs qui deviennent vendeurs et, de manière générale, d’améliorer l’expérience utilisateur, ce qui booste le taux d’achat.

Troisièmement, tu peux fondamentalement infléchir ta structure de coûts. Nous investissons dans une société appelée Ace Waves, qui fait de l’IA pour le service client des places de marché. Les places de marché qui l’ont intégrée ont réduit leurs coûts de service client de 50 % en six mois, 50 % tout en améliorant le NPS.

En même temps, en utilisant le « vibe coding », tu peux améliorer considérablement la productivité de tes programmeurs. Tu devrais donc être capable d’améliorer la productivité des programmeurs et de réduire les coûts de manière spectaculaire.

Quatrièmement. Les places de marché voient de plus en plus de flux de revenus arriver. Avant, on prenait une commission et c’était tout, mais aujourd’hui, on peut avoir des frais d’abonnement SaaS plus une petite commission. Et l’un des gros morceaux, c’est la vente de publicité. Tes propres vendeurs qui achètent de la publicité. D’ailleurs, la plupart des gens ne réalisent pas qu’Amazon est une place de marché. La vaste majorité des articles vendus sur Amazon sont des articles de tiers. Amazon est totalement une place de marché qui gère les paiements, la préparation des commandes et l’expédition. Donc la logistique, les retours et le service client, mais c’est une place de marché.

Leurs vendeurs, leurs marchands qui achètent des publicités sur Amazon pour des annonces sponsorisées, représentent désormais une catégorie de plusieurs milliards de dollars. Et la beauté de la publicité, c’est que c’est un produit avec une marge de 95 %. Des entreprises comme Instacart tirent 5 % de leur GMV des publicités en libre-service, et c’est là que se trouve la grande majorité des bénéfices.

Ainsi, à mesure qu’elles se développent, les places de marché devraient totalement mettre en œuvre la publicité, en particulier pour les vendeurs de la plateforme qui achètent des annonces pour se promouvoir via des sociétés comme Topsort. Et évidemment l’IA, n’est-ce pas ? Le truc, c’est que c’est assez difficile à faire. Tu ne peux pas simplement vendre au CPC le plus élevé, car ce que tu optimises en réalité, ce n’est pas le CPC, c’est le CCM.

Tu optimises pour le CPC multiplié par le taux de clic. Tu as donc besoin d’une IA vraiment intelligente pour déterminer quelle publicité afficher et où, afin d’obtenir le CPC le plus élevé multiplié par le CTR le plus élevé. C’est donc totalement piloté par l’IA du côté de la génération de revenus.

Il y a des millions d’autres choses que tu pourrais faire, comme le suivi des articles. En gros, ton entreprise devrait être construite « AI forward » et « AI first », avec une IA intégrée dès le départ, et cela peut transformer l’activité. Je regarderais donc les opportunités de l’IA au fur et à mesure.

En fait, encore une chose. Il y a beaucoup de catégories où les places de marché ne pouvaient pas exister par le passé parce qu’il fallait trop de travail humain pour réaliser la transaction. Et il y a beaucoup de catégories où, imagine que tu es un entrepreneur général et que tu fais une construction quelque part.

Le nombre de sous-traitants avec lesquels tu travailles est hallucinant, et tout se passe par iMessage ou WhatsApp, il n’y a pas de diagramme de Gantt, etc. Maintenant, tu pourrais utiliser l’IA et des agents pour remplacer le travail des humains et rationaliser les flux de travail, réduire les coûts. Je connais des entreprises de construction qui sont maintenant des entreprises technologiques, elles vendent de la tech pour permettre aux gens qui répondent à des appels d’offres pour des bâtiments commerciaux ou des entrepôts, ou qui répondent à des appels d’offres de villes. Ils construisent l’appel d’offres avec l’agent, ils peuvent passer par tout le processus de licence de la ville.

Ils peuvent réduire les délais de plusieurs années ou mois à quelques semaines, en gros. Il y a donc beaucoup d’entreprises qui ne pouvaient pas être créées auparavant et que tu peux bâtir à l’ère de l’IA.

Mike Williams : C’est une excellente analyse. La façon dont l’IA impacte les places de marché, et je suis ravi que nous ayons aussi pris le temps d’aborder comment les places de marché peuvent en faire plus et aussi le « pourquoi maintenant », ce sont des sujets dont nous discutons souvent dans la communauté.

Et un autre sujet sur lequel je voulais enchaîner, ce sont les nouvelles stratégies. Parce que ces places de marché « AI-native » n’adoptent parfois pas l’approche traditionnelle pour démarrer. Quelles sont donc certaines de ces nouvelles stratégies que tu vois et que les places de marché commencent à utiliser aujourd’hui et qui fonctionnent ?

Fabrice Grinda : Oui, mais je dirais qu’elles sont tactiques. Je connais beaucoup de places de marché qui, en ce moment, utilisent… je suppose qu’on pourrait utiliser Claude Co-work, mais avant sa sortie, elles utilisaient OpenClaw. Ça trouvait tous les prospects de l’offre ou de la demande sur LinkedIn. Ça créait un compte LinkedIn InMail et ça les contactait. Et ce, avec pratiquement zéro CAC ou juste des crédits sous-jacents, donc peut-être pas exactement zéro.

Et ça a permis de construire à la fois l’offre et la demande de la place de marché dans une catégorie. J’ai vu des exemples où des gens ont codé leur OpenClaw pour faire de la vente par téléphone, en codant une interface vocale, comme avec Whisper ou autre. Ensuite, ils appelaient en prenant un numéro Twilio et ils pouvaient faire du démarchage téléphonique à des coûts raisonnablement bas, que ce soit pour l’offre ou la demande qu’ils essayaient de capter.

Il y a donc beaucoup de choses que tu peux faire pour pirater la liquidité en utilisant l’IA dans le monde d’aujourd’hui. Mais encore une fois, pour moi, c’est tactique. Tu utilises les outils pour faire des choses intéressantes ou tu utilises des agents pour remplir des rôles qui n’auraient pas été rentables et pour lesquels tu ne pouvais pas créer de place de marché par le passé, alors qu’aujourd’hui tu peux faire fonctionner le marché.

Mike Williams : Oui, tout à fait. C’est tactique et nuancé à la fois. Et une autre chose avec ces nouvelles places de marché « AI-native » qui se lancent, on les voit démarrer, obtenir de la liquidité et croître plus vite que jamais. Comment cela change-t-il potentiellement ta façon de les évaluer lors d’un investissement et quels sont les points de repère pour la croissance ?

Fabrice Grinda : C’est difficile de lever des fonds pour les places de marché aujourd’hui. Et la raison pour laquelle c’est dur en série A et B, c’est parce que l’IA a capturé tout l’oxygène de la pièce. Il y a eu ces exemples d’entreprises passant de zéro à cent millions d’ARR avec 90 % de marge, les Lovable, Cursor et consorts, alors que ta modeste place de marché passe de zéro à 3 millions de GMV, puis de 3 à 15 millions, puis à 50 ou autre, sur trois ans. C’est difficile d’enthousiasmer les gros fonds de capital-risque qui signent les plus gros chèques.

Cela dit, tu peux faire beaucoup plus avec beaucoup moins. Ce que je vois de plus en plus, ce sont des places de marché qui court-circuitent le pré-amorçage (pre-seed), n’est-ce pas ? Avant, ton stade de pré-amorçage, c’était un million et, disons, six de valorisation post-money.

Si tu es chez YC, ce sera 30 ou 40, mais il y a une fourchette, peut-être huit ces jours-ci. Et tu avais besoin d’un million pour obtenir une traction qui te permettrait d’obtenir ton tour d’amorçage (seed). D’ailleurs, pour l’amorçage des places de marché, les valorisations n’ont pas tant changé que ça.

Elles ont un peu grimpé, mais franchement. On voit encore beaucoup d’amorçages où l’entreprise fait 150 k$ par mois de GMV, avec un taux de commission de 15 % et une marge de 70 %, et ils lèvent sur une base de 12 millions de valorisation pré-money, n’est-ce pas ? Et peut-être qu’ils lèvent 5 sur 15, mais ce n’est pas… et peut-être que la série A médiane maintenant, avec un taux de commission de 15 %, c’est peut-être 10 sur 30 pré-money avec 750 k$ ou un million par mois de GMV. Je suppose que les attentes en matière de traction ont augmenté parce que tu devrais être capable d’en obtenir plus. On ne fait plus tellement de projets au stade de l’idée, les gens viennent nous voir et, même s’ils ne sont que deux, c’est déjà lancé, ils ont déjà un début de traction, ils sont prêts à montrer leurs unités économiques, etc., parce qu’on peut tout construire avec rien. En fait, si tu n’es pas capable de lancer et d’obtenir de la traction avec des clopinettes…

Cela témoigne en fait de ton incapacité potentielle à exécuter dans la catégorie où tu te trouves. Et je dirais qu’une grande tendance est de sauter l’étape du pré-amorçage pour aller directement à l’amorçage avec de la traction. Bon, il y a quelques exceptions où des gens ont pu passer à l’échelle de manière spectaculaire, et ils ne passent pas par… l’ancienne école, c’était : tu étais à 150 k$ par mois.

Tu lèves 3, tu passes à 750 k$ par mois, tu lèves 10 ou 7, tu passes de 2,5 à 5 millions par mois, tu lèves 15, 20 ou 25. Parfois, tu peux accélérer cela. Le truc, c’est que je n’ai pas vu tant d’accélération que ça dans ces entreprises par rapport aux sociétés de pur SaaS par abonnement « AI-native » qui ont pu monter en puissance à une vitesse folle.

Je n’ai pas vu grand-chose de ce genre. Les seuls endroits où le GMV explose, c’est dans les places de marché B2B, mais là encore, si ton taux de commission est de 1 %, ça m’est égal. Ce qui m’importe, c’est le revenu net, pas la croissance du GMV. Donc, si ton taux est bas, un million avec 15 % de commission, c’est 150 k$ net. Si tu es à 1 % de commission, j’ai besoin que tu sois à 10 millions, pas à 1 million, pour être au même niveau de traction qu’une série A.

Mike Williams : Certes, et tu as mentionné le fait de sauter le pré-amorçage et d’être capable d’aller beaucoup plus loin. En lien avec cela, comment penses-tu que l’IA va commencer à modifier les besoins en capitaux des startups et des places de marché spécifiquement à l’avenir ?

Fabrice Grinda : L’IA elle-même a été extrêmement gourmande en capitaux, n’est-ce pas ? Une partie de la raison pour laquelle il est difficile de lever pour les places de marché en ce moment, c’est que tout l’oxygène est capturé par ce qui touche à l’IA : 95 % des entreprises de YC sont des entreprises d’IA, 75 % des financements en 2025 allaient à l’IA — je veux dire des entreprises de type LLM — et presque tout le capital est allé à cinq entreprises.

Donc non seulement c’est « tout pour l’IA tout le temps », mais c’est aussi Claude ou Anthropic et ChatGPT qui capturent un pourcentage massif de ce capital, suivis par les Lovable et Cursor de ce monde et ElevenLabs. Et puis la « defense tech », des choses comme Anduril, qui est aussi proche de l’IA avec un gros morceau d’IA, ou Figure, qui a de grosses composantes d’IA.

La réponse est assez classique : ça dépend, n’est-ce pas ? Je pense que ça dépend de ton client. Au bout du compte, les places de marché, comme je l’ai mentionné plus tôt, sont des entreprises d’unités économiques. La question est donc de savoir à quelle vitesse tu peux faire fonctionner l’unité économique, et souvent elles ne fonctionnent pas vraiment au début. En fait, un signal clair que tu as un « product-market fit » et que tu construis de réels effets de réseau, c’est que tes CAC diminuent. Chaque nouvel acheteur apporte plus de vendeurs, chaque nouveau vendeur apporte plus d’acheteurs.

Un signe clair que ce n’est pas le cas, c’est quand, au fil du temps, tu dépenses de plus en plus pour faire venir les utilisateurs marginaux ; tu es alors davantage une organisation axée sur la vente. Dans la mesure où tu as des économies positives, des CAC en baisse et que tu es capable d’automatiser davantage de processus, est-ce que je pense que tu pourrais aller beaucoup plus loin avec beaucoup moins de capital ?

Absolument. Mais encore une fois, j’investis toujours dans environ 150 places de marché par an. Je n’ai pas vu beaucoup d’exemples de places de marché qui ont atteint une échelle extraordinaire avec très peu de capital. Je les ai vues passer à l’échelle avec très peu de personnel, parce qu’elles utilisent maintenant des agents pour être beaucoup plus productives, mais elles utilisent toujours du capital pour faire croître l’offre et la demande, et on veut toujours faire croître les deux en parallèle. Peu importe que ce soit axé sur la vente, le marketing ou les agents. Ils ont tous des coûts impliqués ou associés. Je n’ai donc pas vu quelque chose passer de zéro à un milliard de GMV sans aucune levée de fonds, essentiellement. Peut-être OnlyFans, à part OnlyFans.

Mike Williams : Oui, tout à fait. Et tu as brièvement mentionné plus tôt le sentiment du marché et les levées de fonds. Mais je pense qu’un sujet qui revient un peu plus sur le devant de la scène en ce moment, c’est la question de la défendabilité, n’est-ce pas ?

Alors, comment penses-tu la défendabilité à l’ère de l’IA, et spécifiquement pour les places de marché aujourd’hui ?

Fabrice Grinda : Alors, tout d’abord, vous devriez tous aller sur mon blog et regarder l’épisode 52 « Marketplaces in the Age of AI ». J’y ai quelques diapositives qui montrent ce qui te rend défendable face à l’IA sur le long terme.

D’abord, quand tu lances ta place de marché, tu as zéro défendabilité, d’accord ? Ton rempart, c’est ta liquidité. Au final, c’est la liquidité. Et une fois que tu as la liquidité, tu es pratiquement indélogeable. Regarde Craigslist, qui est encore incroyablement pertinent en 2026.

D’un point de vue volumétrique dans certaines catégories, comme les emplois manuels, malgré une interface utilisateur horrible, le fait de détruire intentionnellement la liquidité en faisant payer, etc. La façon dont je verrais les choses, c’est : A, quelle quantité de travail fournis-tu en tant que place de marché ?

Es-tu une pure place de marché de génération de prospects, comme Zillow ou Angie, où tu ne fais pas grand-chose, ou es-tu fortement gérée, comme DoorDash ou Amazon, où tu as des entrepôts, un service client, des retours, des paiements et la gestion de livraisons tierces ?

Plus tu es géré et plus ton offre est fragmentée, moins l’impact est fort et plus tu es défendable. L’autre chose à laquelle je penserais, c’est la fréquence à laquelle les gens achètent les produits. Et combien de temps ils passent à réfléchir à ce qu’ils achètent. Encore une fois, moins ils passent de temps à réfléchir à leur achat — ce qui signifie que cela ne nécessite pas de recherche —

et plus ils achètent le produit fréquemment, plus tu es défendable. Instacart, DoorDash, Uber, Amazon. Etsy, bof ! Je ne suis pas vraiment inquiet. Maintenant, si tu es sur un achat très réfléchi, où les gens passent beaucoup de temps à penser à ce qu’ils achètent ou à qui ils embauchent, et que ce n’est pas très récurrent, c’est probablement beaucoup plus risqué.

Je pense donc qu’il y a beaucoup de choses que tu peux faire pour te défendre sur le marché face aux LLM, simplement en en faisant plus et en choisissant les catégories où c’est vrai. Mais au bout du compte, une fois que tu as la liquidité, ça n’a plus d’importance. Même si le haut du tunnel allait vers les LLM, la transaction passerait par toi, même si c’est via un agent, et tu capturerais la majeure partie de la valeur.

Mike Williams : Ça va être une analyse très utile pour nous. Super. Alors, je reçois des questions de fondateurs et je promets de garder du temps pour les questions-réponses du groupe. Juste avant d’y passer, as-tu quelques conseils pour les fondateurs qui lancent des places de marché aujourd’hui ?

Fabrice Grinda : Utilise les outils d’IA de la manière que j’ai mentionnée plus tôt. Sois super économe en capital, car le capital va être difficile à obtenir. Assure-toi d’aller le plus loin possible. En gros, fais en sorte d’être « default alive » (vivant par défaut) et « default investable » (investissable par défaut). Si ta traction est indiscutable et que l’entreprise est si bonne qu’un VC devra la financer quoi qu’il arrive.

Si tu es passé de zéro à, disons, 10 millions par mois de GMV avec très peu de capital et de bonnes unités économiques, peu importe si l’étape suivante est à 30 millions par mois et non 100, c’est correct. Quelqu’un va investir là-dedans. Et il y a toujours des VC qui aiment les places de marché parce qu’elles sont défendables.

Ce que les gens ne réalisent pas, c’est que 46 % des entreprises d’IA créées sont déjà mortes. Tu as des entreprises qui montent à 4 milliards de valeur, comme tout le secteur de l’IA, et elles meurent. Tes entreprises sont beaucoup plus défendables, mais pour y arriver, utilise les outils, sois économe en capital, aie d’excellentes unités économiques, et trouve vraiment la liquidité du produit. Et la façon dont je trouverais la liquidité et prouverais le « product-market fit »… je vais partager la plus grande erreur que font, selon moi, les fondateurs de places de marché. La plus grande erreur, c’est que, comme les vendeurs sur la plateforme — peu importe ce qu’ils vendent : produits, services, etc. — sont motivés financièrement par la place de marché, il est très facile d’inonder ta plateforme d’offre, n’est-ce pas ? N’importe qui à qui tu t’adresses, même si tu dis que tu n’as pas de trafic, tu dis : « Hé, je lance ma place de marché. Tu veux être listé ici ? C’est gratuit et on s’occupe de tout ». Tout le monde dira oui. Le problème, c’est que si tu as une offre infinie et aucune demande.

Tu n’auras quasiment aucun engagement avec les vendeurs. Ils ne seront pas impliqués. Si quelqu’un, par erreur, achète quelque chose, ils ne répondront pas. Ils vont vivre une mauvaise expérience. Il vaut bien mieux avoir l’offre la meilleure, la plus qualitative, la plus soigneusement sélectionnée. Tu les traites bien, tu les rends heureux, tu les fais venir.

Selon la catégorie, si ce sont des articles qu’ils vendent, peut-être des articles d’occasion, tu représentes probablement 25 % de leurs ventes. Donc, plutôt le bas de la liquidité. Si c’est un service, tu veux représenter au moins 25 % de leurs revenus. Idéalement 100 %. Comme Uber, mais peut-être 25 %. Ensuite tu commences à scaler l’offre, puis tu ajoutes de la demande et tu les fais croître en parallèle.

Tu ne veux jamais inonder ta marketplace avec tellement d’offre que ta liquidité baisse. C’est la liquidité, la liquidité, la liquidité. Et quand tu en as plus, encore plus de liquidité.

Mike Williams: Oui. Ça va être super. Je suis content qu’on mette ça en avant, c’est important. Et puis, je peux parler de ma propre expérience : au début, j’ai un peu développé l’offre au détriment de la demande, ok. On va passer au Q&A de groupe. Salut Lisa, je t’ai vue lever la main. Tu veux intervenir ?

Lisa: Oui. Salut Fabrice. Ravie de te rencontrer. Je m’appelle Lisa. Je construis Buddy, une marketplace B2B de métaux recyclés. Je sais que tu es un fonds indiciel, tu reçois énormément d’opportunités et tu as géré des marketplaces et des vraies marketplaces, c’est ça ?

Donc les deux existent, mais je pense que tu as vu que le « revenu » peut vouloir dire des choses complètement différentes entre une vraie marketplace et une marketplace gérée. Par exemple, nous, on est basé sur un take rate. Tous les autres dans notre secteur achètent et revendent en principal.

Fabrice Grinda: Oui, mais on n’est pas idiots. C’est-à-dire que si quelqu’un achète et revend et compte ça comme du revenu, évidemment, je regarde quand même la marge qu’ils font, et aussi le besoin en capital s’ils ont du stock.

Donc au final, je vais comparer des choses comparables. Si ton revenu, c’est ton take rate, je vais regarder la structure de marge de ce take rate. Je vais évidemment comparer à ce qu’ils font. Donc je ne me prendrais pas trop la tête. Je ferais ce qui est juste pour le business du point de vue KPI/OKR et je ne sur-analyserais pas. Les investisseurs ne sont pas… et les investisseurs marketplace comprennent la différence.

Lisa: Merci. Et je sais que tu es un investisseur marketplace, donc tu connais très bien ça. Mais notre expérience, c’est que les investisseurs non marketplace n’évaluent pas forcément de la même manière que toi. Et je me demandais si tu avais des conseils sur la façon de le présenter, sur le fait qu’on a le potentiel de devenir une couche transactionnelle parce que c’est la nature d’une vraie marketplace, versus ne pouvoir prendre du revenu que sur les transactions qu’on capte.

Fabrice Grinda: Tu devrais, dans la mesure où tu le suis, mentionner tout le GMV qui passe par la plateforme, non ? Comme ça, ça devient beaucoup plus comparable au chiffre d’affaires des acteurs qui achètent et vendent.

Lisa: D’accord.

Fabrice Grinda: Essaie de les indexer sur le GMV. Et ensuite tu peux expliquer quel pourcentage des transactions tu monétises aujourd’hui versus ce que tu pourras monétiser à l’avenir, et pourquoi ; quel est le take rate actuel et pourquoi tu penses qu’il peut monter. Dans les marketplaces B2B, le take rate varie selon l’élasticité de l’offre et de la demande. Et il y a des catégories où, franchement, tu ne peux rien prendre : c’est zéro. Mais il y en a d’autres où tu commences à 1, 2 ou 3, puis avec le temps, à mesure que tu as plus de liquidité et que tu apportes plus de valeur, tu peux vraiment le faire monter à 6, 7, 8 ou 9.

Et ensuite tu peux ajouter des choses comme le financement, l’assurance, et d’autres services à valeur ajoutée pour amener ton take rate effectif moyen, ou ce que tu veux, à 10 à 15.

Mike Williams: Salut Fabrice, je voulais poser une question pour un fondateur qui n’a pas pu se joindre à nous, et c’est assez courant dans la communauté : ça concerne la transition vers un modèle « AI native », ou la façon dont l’IA impacte ton business.

On a beaucoup de marketplaces qui, disons il y a un an et demi, ont levé une sorte de tour « pre-seed ». Est-ce que tu as des bonnes pratiques ou des conseils pour des entreprises qui ont levé avant l’ère de l’IA et qui, aujourd’hui, réfléchissent à l’impact sur leur business et à une éventuelle transition ?

Fabrice Grinda: Pour moi, c’est exactement le même conseil que si tu lançais une nouvelle startup aujourd’hui. Utilise les outils, intègre l’IA, sois « AI forward ». Et si tu dois réécrire ta stack, réécris ta stack. Mais encore une fois, souvent tu n’en as pas besoin. Et d’ailleurs, beaucoup de nos marketplaces utilisent des outils sur étagère, non ?

Elles utilisent Shopify parce qu’au final, c’est moins la tech — même si tu fais des choses comme des annonces à partir d’une seule photo, etc. — que l’économie unitaire et la liquidité. C’est ça le différenciateur, plus que la plateforme technique sous-jacente. Mais oui : sois orienté outils, fais du AEO et indexe-toi dans les LLM.

Mike Williams: Salut, je vois Molly. Désolé. Tu as levé la main. Tu veux intervenir ?

Molly: Bien sûr. Oui, c’est vrai. Salut. Je suis la fondatrice de Recess. C’est un peu le booking.com des cours et des camps pour enfants. On a levé 4 millions à ce jour. On a moins d’un an de revenus, mais on grandit très vite, donc on va bientôt repartir lever notre prochain tour.

Une question qui revient dans les discussions avec les investisseurs concerne le LTV, qui est assez long chez nous, vu l’âge des enfants qu’on sert. Notre ICP, en réalité, on n’a aucune donnée pour étayer ce LTV. Est-ce qu’il existe autre chose que la recherche utilisateur sur le cycle d’achat habituel pour ce type de produit, que les investisseurs accepteraient pour le LTV ?

Fabrice Grinda: Je n’ai pas bien entendu ce que tu vends, mais dans la mesure où le churn est faible et que les gens paient mensuellement, par exemple, ils vont accepter ton LTV parce que le churn est faible, non ? Donc la net revenue retention après 6 mois, 12 mois, 18 mois, etc., dit beaucoup de choses. La plupart des startups qu’on regarde au seed ne sont pas en ligne depuis plus de 18 mois. Et pourtant, on peut projeter un LTV/CAC sur 5 ou 10 ans à partir du churn.

Donc, dans la mesure où tu as une net revenue retention positive — ou, disons, 150 %, pardon, de net revenue retention après 18 mois ou autre — et que tu connais tes taux de churn mensuel et annuel, tu peux le projeter et on l’achètera.

On achètera à quoi ressemble ton LTV/CAC long terme parce que c’est porté par tes cohortes. Et tant que les cohortes restent bonnes et que le churn reste le même, ça reste bon. Ça ira. Je n’ai pas besoin que tu sois en ligne depuis 10 ans pour y croire. Tu as des utilisateurs qui paieront pendant 10 ans tant que les données sont là pour le soutenir.

Mike Williams: Salut Julius, je t’ai vu lever la main. Tu veux intervenir ?

Julius: Je voulais poser une question sur le CAC côté vendeurs. Quels benchmarks tu aurais, ou à partir de quand tu dirais que le CAC est vraiment bon ? Et aussi le taux de conversion : on onboarde un vendeur et ensuite il met effectivement quelque chose en ligne sur la plateforme.

On a 16 000 utilisateurs actifs mensuels. C’est là où on en est actuellement. Je suis juste curieux sur le CAC, côté vendeurs.

Fabrice Grinda: Le CAC que tu es prêt à supporter est vraiment déterminé par le LTV de l’utilisateur que tu as.

Et donc je ne peux pas répondre sans comprendre le panier moyen, combien d’articles ils vendent, etc., etc. Tu veux une bonne économie, non ? Et en général, l’économie côté vendeurs est bien meilleure que côté acheteurs, parce qu’un vendeur finit par vendre beaucoup d’articles sur une longue période.

Donc typiquement — parce que c’est plus facile d’obtenir des vendeurs que des acheteurs — l’économie unitaire côté vendeurs est plutôt du 20 pour 1, 50 pour 1 ou 100 pour 1, versus côté acheteurs. Côté acheteurs, c’est souvent seulement du 3 pour 1 ou 4 pour 1 parce que tu dépenses beaucoup sur Google et ces gens achètent… ça dépend de la catégorie, mais une ou deux fois, alors que les vendeurs continuent de vendre encore et encore.

Et je m’assurerais que ton économie côté vendeurs soit, disons, du 10 pour 1, 20 pour 1, sur une base d’économie unitaire.

Mike Williams: Ok, on a Godfrey. Désolé. Tu as levé la main. Tu veux intervenir ? On va essayer de conclure. Une dernière question.

Godfrey: Donc, Godfrey ici, fondateur d’une marketplace de transport maritime transfrontalier qui aide les vendeurs de voitures d’occasion — et les soumissionnaires, pardon — à trouver des transitaires vérifiés pour expédier leurs voitures depuis des enchères aux États-Unis et au Canada vers l’étranger.

Tu as mentionné qu’un de tes quatre critères de financement, c’est de bons deals, et je regardais les métriques de levée de fonds de FJ Labs. Ma question : comment ces métriques de levée ont-elles changé ?

Fabrice Grinda: Est-ce que ça a vraiment changé, honnêtement, dans les marketplaces ? Peut-être un tout petit peu à la hausse. À la fois la taille des tours et les valorisations, mais pas tant que ça. Ce qui a vraiment fait bouger l’aiguille, ce sont les boîtes IA, où tu as une entreprise, comme AMI Labs, qui levait un seed d’un milliard sur une valo pré-money de 3,5 milliards ou je ne sais quoi.

Et quand tu regardes les moyennes, les médianes dans l’industrie, plus rien n’a de sens parce que tu as ces deals débiles en IA qui gonflent ou brouillent complètement les statistiques, non ? À part le fait que les gens sautaient le pre-seed, pour l’essentiel, on n’a pas vu un très gros changement.

Mais ce qu’on a vu, c’est une difficulté accrue à lever. Et donc, il faut une histoire de croissance avec une bonne économie. C’est ce qui rend le dossier tellement convaincant que les VCs n’ont pas d’autre choix que de te prendre au sérieux et d’investir.

Mike Williams: C’est une super façon de conclure, Fabrice. Je sais qu’on n’a plus le temps, mais j’apprécie vraiment que tu aies pris le temps de nous rejoindre aujourd’hui pour ce chat de groupe de suivi.

Et je sais qu’on a beaucoup couvert et que certains sujets et questions sont évidemment très nuancés, et que ça dépend, non ? Mais je pense que c’est top et que ça va être super utile pour tout le monde. Et j’avais une dernière question, ma question de clôture habituelle ; je vais juste la reformuler un peu cette fois : si tu pouvais revenir juste avant 2026 et cette nouvelle ère dans laquelle on est avec l’IA, qu’est-ce que tu te dirais, spécifiquement à propos d’une marketplace ?

Fabrice Grinda: Honnêtement, s’il y a un type de business que je pense être le plus protégé de la révolution de l’IA, ce sont les marketplaces. Et d’ailleurs, s’il y a une catégorie dont je pense que les gens sous-estiment encore la taille potentielle, ce sont les marketplaces. Là, oui, dans nos vies de consommateurs, on est très bien servis, entre Lime, Instacart, Amazon, eBay, Uber et Airbnb. On a des marketplaces qui couvrent 15, 20, 25 % du commerce dans chacune des grandes catégories.

Mais quand tu regardes le B2B… rien n’a été fait. On est à moins de 1 % de pénétration dans la plupart des catégories. Clairement moins de 5 % dans ces catégories qui pèsent des milliers de milliards de dollars. Et je pense que, parce que tu peux faire beaucoup plus de travail et parce que ça bouge lentement, etc., tu vas avoir une défendabilité incroyable. Donc je pense toujours que les marketplaces, c’est la voie à suivre. C’est asset light, tu vas… tu vas construire un moat, elles vont être défendables.

Utilise tous les outils, indexe-toi, mais ne les laisse pas t’utiliser pour faire du trading de données, pour être clair. Et oui, tu es toujours au bon endroit, à faire la bonne chose.

Mike Williams: Super. Super conseil de fin, et je vois beaucoup de hochements de tête. Encore une fois, merci beaucoup d’avoir pris le temps de nous rejoindre. Et bien sûr, je partagerai un lien vers ton blog et vers FJ pour que tout le monde puisse se tenir à jour et suivre, et vous contacter aussi.

Donc merci encore d’être venu, et merci à tous pour les super questions aujourd’hui.