Révision de Claude par Anthropic : Un exemple de transformation de l'infrastructure de l'IA

Ryze et le changement de paradigme dans l'infrastructure de l’IA

L’expérience de Ryze illustre parfaitement à quelle vitesse l’infrastructure de l’IA peut être bouleversée. Plutôt qu’un déclin progressif, une simple mise à jour de Claude AI d’Anthropic—combinée aux connecteurs Meta Ads de Manus AI—a rendu instantanément obsolète toute une catégorie de produits spécialisés. Cela démontre l’impact immense de l’innovation au niveau des plateformes : une nouvelle fonctionnalité peut transformer radicalement le marché en quelques jours.

Les données montrent l’effondrement soudain. Ryze s’était taillé une solide niche, attirant plusieurs centaines de clients payants en seulement deux mois et affichant un taux de conclusion d’affaires de 70 %. Cet élan a disparu du jour au lendemain. Après la mise à jour, leur taux de conclusion est tombé à 20 %. Il ne s’agissait pas simplement de perdre du terrain face à un concurrent—c’était l’irrélevance soudaine d’un produit construit sur une plateforme fondamentale. L’agent IA de Ryze, conçu pour automatiser la gestion publicitaire pour Google et Meta, s’est soudain retrouvé face à un concurrent intégré disposant des mêmes capacités de base, soutenu par une entreprise disposant de ressources bien supérieures et d’un écosystème plus vaste.

Ce bouleversement signale l’émergence d’une nouvelle couche d’infrastructure : le Model Context Protocol (MCP). L’objectif est que les agents IA sélectionnent et coordonnent les outils de manière transparente, éliminant le besoin pour les utilisateurs de choisir parmi une liste d’options. Ce changement rappelle l’effet transformateur de l’App Store. Lorsque Apple a lancé l’iPhone App Store en 2008, il n’a pas seulement introduit une nouvelle application—il a redéfini la façon dont les logiciels étaient découverts, distribués et utilisés, rendant obsolètes les boutiques d’applications autonomes pour toute une génération de développeurs. De la même manière, MCP pourrait devenir l’interface par défaut des agents IA, leur permettant de choisir le meilleur outil pour la tâche et de contourner le besoin pour les utilisateurs d’intégrer manuellement des plateformes d’automatisation tierces comme Ryze.

À l’heure actuelle, la menace est encore en train de se réaliser. Claude ne peut actuellement qu’analyser des données et n’a pas accès directement à Google Ads, de sorte que l’offre principale de Ryze dispose encore d’une fenêtre d’opportunité temporaire. Toutefois, la direction est claire. Comme l’a observé Ira Bodnar, fondatrice de Ryze, « d’ici quelques mois, ce sera le cas. » L’adoption rapide des fonctionnalités IA signifie que tout avantage est probablement de courte durée. L’infrastructure sous-jacente est en train de changer, et les bâtisseurs de plateformes posent les nouveaux fondements.

La nouvelle infrastructure : puissance de calcul et capacités natives de l’IA

La perturbation subie par Ryze n’a pas seulement résulté d’un simple ajustement logiciel—c’était un saut dans l’infrastructure sous-jacente de l’IA. La nouvelle fondation repose sur deux piliers principaux : une puissance de calcul sans précédent et des capacités avancées d’agents natifs. Ces forces exponentielles permettent aux plateformes de subsumer et de surpasser les solutions spécialisées.

L’avancée la plus visible est la fenêtre de contexte d’un million de tokens en bêta pour Claude Sonnet 4.6. C’est un véritable bouleversement. Auparavant, les modèles IA devaient traiter de longs documents ou des bases de code complexes par segments, perdant souvent le contexte. Désormais, le modèle peut traiter des ensembles de données ou des documents entiers en une seule fois, permettant un raisonnement et une planification approfondis et longs—cruciaux pour gérer des campagnes publicitaires complètes et multicanal.

Tout aussi important est le bond dans les compétences d’interaction avec l’ordinateur. Anthropic a introduit cette fonctionnalité expérimentale fin 2024, passant d’interactions maladroites et sujettes aux erreurs à une maîtrise quasi humaine. L’IA peut désormais opérer directement des interfaces logicielles—cliquer sur des boutons, naviguer dans des menus, saisir du texte—sans connecteurs personnalisés. Pour la gestion publicitaire, cela comble une lacune essentielle. Une IA capable d’utiliser un ordinateur comme une personne peut potentiellement gérer directement Google et Meta Ads, éliminant la nécessité d’outils d’automatisation tiers comme Ryze.

Peut-être que le développement le plus transformateur est l’autonomie orchestrée. La fonctionnalité d’équipes d’agents dans Claude Opus 4.6 permet à plusieurs agents spécialisés de travailler en parallèle, chacun traitant une partie d’une tâche complexe avant de combiner leurs résultats. Cette approche imite une équipe humaine, permettant à l’IA de s’attaquer à des flux de travail auparavant inaccessibles. Elle prépare le terrain pour une véritable automatisation en plusieurs étapes.

Ensemble, ces innovations créent une nouvelle pile technologique : la vaste fenêtre de contexte fournit la mémoire, les compétences d’utilisation de l’ordinateur offrent une interface, et les équipes d’agents permettent l’orchestration. Cette capacité intégrée positionne des plateformes comme Claude en concurrents directs des outils de niche tels que Ryze. Le changement ne concerne pas des fonctionnalités incrémentales—c’est la plateforme elle-même qui devient l’infrastructure pour la prochaine vague de travail.

Survivre à la perturbation : pivots stratégiques pour les startups

L’histoire de Ryze offre un avertissement clair aux startups : la couche infrastructurelle est désormais l’arène principale de la concurrence. Lorsqu’une plateforme comme Claude intègre une fonction essentielle, les produits de niche construits dessus peuvent voir leur marché disparaître presque du jour au lendemain. La question immédiate est de savoir comment survivre. Ira Bodnar, fondatrice de Ryze, a déjà opéré un pivot—passant de la vente d’un outil d’automatisation basique au développement de flux de travail complexes pilotés par l’IA pour de grandes agences publicitaires. Son nouveau focus concerne les agences gérant des centaines de comptes, où l’échelle et la complexité exigent une intégration poussée et une supervision humaine, et pas seulement une simple automatisation.

Ce changement est une réponse directe aux limites actuelles de la perturbation. Bien que la menace soit réelle, elle n’est pas encore totale. Comme le souligne Bodnar, Claude ne peut qu’analyser des données et ne peut pas accéder ni modifier directement les comptes Google Ads. Cela crée une fenêtre critique mais brève où les outils spécialisés peuvent encore apporter de la valeur en s’intégrant aux agents IA et en fournissant des fonctionnalités manquantes. Pour l’instant, survivre signifie agir comme le connecteur essentiel durant cette transition.

En regardant vers l’avenir, Bodnar envisage un monde de commerce agentique, où des agents IA achètent, comparent des produits et sélectionnent les meilleures options de manière autonome. Cela commoditisera des catégories entières, érodant les marges et rendant les stratégies de vente traditionnelles obsolètes. Le message aux startups est clair : si votre produit peut être automatisé par un agent IA, c’est une commodité. Le véritable avantage concurrentiel réside dans la conception des flux de travail, l’intégration ou la touche humaine que l’IA ne peut pas reproduire.

Au final, l’infrastructure évolue. Les startups doivent choisir de construire sur ces nouveaux rails ou risquer d’être laissées pour compte. Le parcours de Ryze met en lumière une voie : utiliser la perturbation comme une motivation pour monter dans la chaîne de valeur, en se concentrant sur des défis complexes et à fort impact qui exigent plus que de l’automatisation. À l’ère de l’adoption rapide de l’IA, c’est la seule stratégie durable.

Infrastructure IA : catalyseurs, risques et perspectives

La compétition pour définir la prochaine couche de l’infrastructure IA en est à un stade précoce et turbulent. Pour les startups, le succès dépend de l’identification des bonnes tendances et de la gestion d’un risque clé : construire sur des plateformes elles-mêmes en évolution rapide. Les gagnants seront ceux qui anticipent les changements de paradigme plutôt que d’y réagir simplement.

Le catalyseur le plus immédiat est l’intégration de Manus AI avec Google Ads. Meta a déjà commencé à déployer son intégration, et certains annonceurs Meta sont désormais informés que les fonctionnalités de Manus sont disponibles directement dans Ads Manager. Cela marque la première étape vers la fermeture de l’écart qui protège actuellement les outils spécialisés. Une fois que Google activera des connecteurs natifs et complets pour sa plateforme, la niche restante pour les outils d’automatisation tiers comme Ryze disparaîtra. Cela accélérera la commoditisation de la gestion publicitaire de base, obligeant tous les acteurs à se tourner vers des offres à plus forte valeur ajoutée ou à être absorbés par les plateformes.

À plus grande échelle, l’adoption de protocoles comme le Model Context Protocol (MCP) sera un signal clé. Si MCP devient la norme pour la communication agent-outil, il façonnera le nouvel écosystème applicatif. Les développeurs trouveront leur avantage concurrentiel non pas dans les applications autonomes, mais dans les flux de travail et intégrations opérant dans ce protocole. La plateforme qui établira l’interface par défaut—tout comme l’a fait l’App Store—dominera. Observer quels outils gagnent en popularité au sein de MCP et quelles plateformes le prennent en charge révélera les futurs leaders de l’infrastructure.

Le risque central pour les startups est clair : la perturbation exponentielle signifie que la couche infrastructurelle est le véritable champ de bataille. Créer un outil pour une tâche que les agents IA peuvent automatiser, c’est créer une commodité. Le seul avantage durable réside dans le flux de travail, l’intégration ou la supervision humaine—des domaines que l’IA ne peut pas encore totalement reproduire. Comme le note Bodnar, Claude ne peut actuellement qu’analyser des données et n’a pas accès direct à Google Ads, mais ceci n’est qu’un avantage temporaire. Le vrai risque est que tout produit construit sur une plateforme en évolution rapide puisse devenir obsolète avant d’atteindre l’échelle. La course ne porte pas seulement sur les fonctionnalités—il s’agit de se positionner pour la prochaine vague de perturbation.