GPTunneL et la Tendance Forbes : Pourquoi les AI-Superapps Deviennent le Nouveau Moteur de Croissance du Marché

Le marché de l'IA générative bascule rapidement des modèles isolés vers le format de superapps d'IA, où l'utilisateur ne vient pas chercher « une réponse d'un chatbot », mais accomplir une tâche entière : rédiger du texte, traiter un fichier, générer une image, analyser des données ou assembler un flux de travail fonctionnel à partir de plusieurs outils. L'équipe de GPTunneL, qui est passée de 1,5 à 2 millions d'utilisateurs en quelques mois seulement, estime que ce changement explique au mieux pourquoi les superapps deviennent non pas un label à la mode, mais une nouvelle logique de marché. Comme confirmation externe de cette tendance, l'équipe pointe la prévision de février de Forbes, qui a nommé les superapps d'IA comme l'une des principales directions pour 2026.

Mais plus important que la prévision elle-même est la statistique appliquée : au cours de 2025, le trafic vers les outils multimodaux au sein de GPTunneL a triplé. Cela signifie que l'audience abandonne de moins en moins les requêtes textuelles uniquement et combine de plus en plus les modes de fonctionnement — texte, images, documents, scénarios vocaux et automatisation. Parallèlement, la nature des demandes change.

Si auparavant les utilisateurs « posaient des questions » au modèle, ils formulent désormais des tâches : préparer une présentation, analyser un document, créer un visuel, réécrire une lettre, rédiger un brouillon de rapport. Pour un produit, c'est une différence fondamentale, car la valeur se déplace de l'accès au modèle vers la qualité de l'action finale. Sur le marché mondial, ce changement se présente différemment, mais la direction générale est la même.

En Chine, l'idée de superapp est depuis longtemps familière aux utilisateurs, donc les services d'IA s'intègrent naturellement dans des écosystèmes numériques plus larges. Aux États-Unis, la concurrence porte sur les interfaces de travail universelles qui combinent plusieurs modèles, agents et types de contenu en une seule fenêtre. En Turquie et sur d'autres marchés en croissance rapide, il existe une demande visible de produits plus appliqués, où la localisation, le prix d'entrée et les scénarios d'utilisation clairs importent plus que la « pureté » technologique du modèle choisi.

Dans ce contexte, le superapp d'IA devient un compromis entre la complexité de l'infrastructure IA moderne et l'attente de l'utilisateur d'obtenir un seul service clair au lieu d'un ensemble disparate d'outils. Pour la Russie, cette transition est compliquée par plusieurs facteurs. Premièrement, le marché se tourne de plus en plus vers les modèles souverains et le contrôle local de l'infrastructure critique.

Deuxièmement, les grands acteurs déploient déjà des solutions d'entreprise, notamment GigaChat Enterprise, accélérant la demande des entreprises non pas pour « un autre chat », mais pour des produits d'entreprise intégrables. Troisièmement, la pénurie de GPU reste une contrainte sévère pour la montée en charge, surtout si une entreprise veut non seulement revendre l'accès aux API tiers, mais construire sa propre couche technologique. C'est dans cette logique que GPTunneL développe son modèle GROM : non pas comme un projet d'image, mais comme une tentative d'obtenir plus de contrôle sur la qualité, le coût et les scénarios d'application.

Remarquablement, la revente de jetons représente moins de 20 % des revenus, selon l'équipe. C'est un signal important : l'économie de tels services est de moins en moins liée à une simple marge sur le modèle et de plus en plus liée à l'emballage produit, aux interfaces, à l'orchestration des outils et aux scénarios spécifiques à l'industrie. La conclusion principale de cette histoire est que le marché de l'IA mûrit plus vite que le langage habituel autour de lui ne change.

Un utilisateur peut encore dire qu'il « utilise un modèle », mais ce qu'il achète réellement n'est pas un modèle — c'est un résultat : un document, une analyse, l'automatisation, un flux de travail prêt. Pour les startups, cela signifie construire non pas une vitrine de dizaines de LLMs, mais un produit cohérent avec sa propre couche de valeur. Pour les entreprises — la transition des expériences à la mise en œuvre dans les processus commerciaux.

Et pour le marché russe — une pression supplémentaire vers sa propre infrastructure, sa puissance de calcul et ses modèles locaux. Si ce vecteur persiste, en 2026, ne gagneront pas ceux qui ont la liste la plus longue de réseaux de neurones connectés, mais ceux qui les emballent le mieux dans un seul outil de travail.