On a arrêté d'acheter nos logiciels

Pensées d'un citoyen du monde, édition 5. On a arrêté d'acheter nos logiciels.

2016 : l'IA avant ChatGPT.

En 2016, à Moscou, j'ai monté une startup : Trafficintellect. Notre idée : mesurer la fréquentation des musées et des expositions. Des caméras comptaient les visiteurs, des algorithmes analysaient leurs parcours, et les musées pouvaient mieux organiser leurs salles.

C'était la mode. Toutes les startups « faisaient de l'IA ». On ne parlait pas encore de LLM, mais de machine learning et de big data.

À l'époque, l'IA était une affaire de spécialistes. Il fallait des data scientists, des mois de développement, des budgets. Pour une petite entreprise, c'était une promesse lointaine.

Ce qui a changé depuis, ce n'est pas seulement la puissance de l'IA. C'est qui a le droit de construire avec.

Un conseil reçu à Los Angeles.

J'ai découvert ChatGPT dès sa sortie, fin 2022, comme beaucoup de monde.

Puis j'ai eu de la chance. Au printemps 2024, je suis passé par Los Angeles et j'ai retrouvé mon cousin, qui travaille dans la tech. Il ne m'a pas parlé de ChatGPT comme d'un gadget. Il m'a dit : « Prends l'abonnement payant. Tout de suite. »

Je l'ai écouté. C'est probablement le meilleur conseil tech qu'on m'ait donné.

Pendant longtemps, je m'en suis servi comme tout le monde : écrire, résumer, traduire, réfléchir. Utile, mais rien de révolutionnaire.

Le vrai déclic est venu plus tard, quand j'ai compris que l'IA ne servait pas seulement à écrire du texte. Elle pouvait écrire du code.

Et là, je dois vous faire un aveu : j'ai toujours eu la flemme d'apprendre à coder. Je comprenais la logique de programmation, les algorithmes, l'architecture d'un logiciel. Mais écrire le code moi-même ? J'en étais incapable.

L'IA a fait sauter ce verrou.

Le projet qui a foiré.

Au printemps 2026, je me suis lancé dans mon premier vrai projet tech construit avec l'IA : un « hub » interne pour Axiom.

L'ambition était énorme. Ce hub devait devenir l'outil central de l'entreprise : lire nos emails, nos messages, tout centraliser, tout analyser.

J'y suis allé avec très peu de méthode. Je découvrais les outils, je n'utilisais pas encore Claude, et je voulais tout faire d'un coup.

Résultat : en quelques semaines, le projet était abandonné.

Mais en chemin, j'ai fait un test : connecter WhatsApp à un programme que j'avais écrit avec l'IA. Et ça a marché.

C'est là que j'ai compris qu'on pouvait faire beaucoup plus que ce que j'imaginais.

Mon premier vrai projet construit avec l'IA a complètement foiré. C'est lui qui m'a tout appris.

La leçon suivante est venue vite. Pour notre partenariat avec Cours Legendre, j'ai construit un petit CRM, beaucoup plus modeste : un outil, un besoin précis, une équipe. Il m'a pris un jour. Un seul.

Un outil qui veut tout faire ne fait rien. Un outil construit pour un geste précis du métier, ça marche.

Quitter notre logiciel.

Pendant des années, Axiom a fonctionné sur TutorCruncher, un logiciel de gestion pour les entreprises de cours particuliers. Il nous coûtait près de 15 000 euros par an.

Le prix n'était pas le vrai problème. Le vrai problème, c'est qu'il était générique. Pensé pour tout le monde, donc pour personne en particulier.

Résultat : c'est nous qui nous adaptions à l'outil. Nos équipes contournaient ses limites, nos process se tordaient pour rentrer dans ses cases. Ce n'est confortable pour personne.

Pendant des années, on a adapté notre façon de travailler à nos logiciels. Avec l'IA, c'est enfin l'inverse.

Début août 2026, je me suis lancé dans MyAxiom, notre propre logiciel. Cette fois avec méthode, et avec Claude.

Trois mois plus tard : plus de 1 600 modifications enregistrées, et MyAxiom fait tourner l'entreprise. Les demandes des familles, le suivi des élèves, les comptes rendus de séance, et depuis septembre, la paie de nos profs.

Le 1er septembre, on a lancé officiellement MyAxiom auprès de toute l'équipe. Et je tiens à saluer nos conseillères et conseillers : en pleine rentrée, ils ont pris l'outil en main en quelques jours et se sont adaptés à une vitesse impressionnante. Un logiciel ne vaut que par ceux qui s'en servent.

Cette semaine, une prof a écrit à Mathieu, mon associé, après avoir rempli ses informations dans l'outil. Elle nous remerciait pour la plateforme, qu'elle trouve « vraiment professionnelle, intuitive et très agréable à utiliser ».

Aucun éditeur de logiciel ne connaît nos familles et nos profs mieux que nous. Le savoir-faire qui compte n'est plus le code. C'est le métier.

210 pages, puis 1 940.

Même logique pour notre site.

En mai 2026, le site d'Axiom tournait sur Tilda, un outil no-code de création de sites. Environ 210 pages, faites à la main. On annonçait quatre langues, mais en réalité, seul le français existait vraiment.

Aujourd'hui, le site est construit par nous, avec l'IA. Il compte 1 940 pages.

La plus grosse différence, ce sont les profils publics de nos profs. Environ 600 profs ont aujourd'hui leur page, en français et en anglais. Sur Tilda, c'était impensable : 1 200 pages à faire et à tenir à jour à la main.

Désormais, ces pages viennent directement de MyAxiom. Quand un prof est validé dans l'outil, son profil existe sur le site.

Attention, « pages » ne veut pas dire « pages écrites par une IA ». Chaque profil est celui d'un vrai prof, avec son parcours et ses matières. Ce qu'on a construit, c'est le système qui les publie.

Et ce n'est pas qu'Axiom : le nouveau site d'IB Tutor est sorti du même atelier, dans les mêmes mois.

La suite : augmenter toute l'équipe.

Jusqu'ici, je vous ai surtout parlé de ce que j'ai construit. Mais le vrai sujet n'est pas là.

Si l'IA ne rend qu'une seule personne plus efficace dans l'entreprise, on a raté quelque chose.

L'étape suivante, c'est d'augmenter chaque membre de l'équipe. Pas de remplacer qui que ce soit, d'augmenter.

C'est déjà en cours.

Mathieu, mon associé, a construit un « kit Copilote » pour nos conseillers et conseillères : un assistant IA installé sur leur ordinateur, qui les aide à suivre leurs messages et leurs familles.

Valentin, mon frère, produit tout notre contenu avec l'IA, des visuels aux campagnes.

Mon ambition est simple : que chacun, dans son métier, devienne dix fois plus efficace. Pas pour travailler dix fois plus. Pour que l'entreprise puisse grandir sans que chacun s'épuise.

Et maintenant, la partie qui fâche.

Beaucoup de PME regardent encore l'IA comme un sujet de conférence. Elles paient des logiciels génériques, adaptent leurs équipes à des outils pensés pour d'autres, et attendent de voir.

Attendre de voir, c'est déjà prendre du retard. Ceux qui s'y mettent maintenant n'auront pas seulement de meilleurs outils. Ils auront des équipes qui savent s'en servir.

Reste une vraie question : la sensibilité des données. Confier ses fichiers clients, ses échanges et ses chiffres à une IA n'a rien d'anodin. C'est à chaque entreprise de faire son choix, en connaissance de cause.

Mais ce choix n'oblige plus à passer par les États-Unis ou la Chine. Mistral AI, une entreprise française, héberge par défaut les données de ses clients dans l'Union européenne. Pour qui ne veut pas confier ses données à un acteur américain ou chinois, il existe une solution européenne.

La sensibilité des données est une raison de bien choisir son outil. Ce n'est pas une raison de ne rien faire.

Je ne dis pas que c'est facile. Mon premier projet a foiré. Mais c'est justement pour ça qu'il faut commencer tôt : on n'apprend qu'en construisant.