GPTunneL et la tendance Forbes : pourquoi les super-apps d'IA deviennent le nouveau moteur de croissance du marché

Le marché de l'IA générative passe rapidement des modèles isolés au format de la super-app d'IA, où l'utilisateur ne vient pas chercher une « réponse de chatbot », mais faire exécuter une tâche de bout en bout : rédiger un texte, traiter un fichier, générer une image, analyser des données ou assembler un scénario de travail à partir de plusieurs outils. L'équipe de GPTunneL, qui est passée de 1,5 à 2 millions d'utilisateurs en quelques mois, estime que ce basculement explique le mieux pourquoi les super-apps ne sont pas une étiquette à la mode, mais une nouvelle logique de marché. Comme confirmation extérieure de cette tendance, l'équipe cite la prévision de février de Forbes, qui place les super-apps d'IA parmi les principales orientations de 2026.

Mais la prévision compte moins que les statistiques d'usage : en 2025, le trafic vers les outils multimodaux au sein de GPTunneL a triplé. Cela signifie que le public se contente de moins en moins de requêtes textuelles et combine de plus en plus les modes de travail : texte, images, documents, scénarios vocaux et automatisation.

Le type de requêtes évolue en parallèle. Là où les utilisateurs « interrogeaient » surtout le modèle, ils formulent désormais des tâches : préparer une présentation, analyser un document, créer un visuel, réécrire un courriel, assembler le brouillon d'un rapport. Pour un produit, la différence est fondamentale, car la valeur se déplace de l'accès au modèle vers la qualité de l'action accomplie.

Sur le marché mondial, ce basculement prend des formes différentes, mais la direction générale est la même. En Chine, l'idée de super-app est familière aux utilisateurs depuis longtemps, si bien que les services d'IA s'intègrent naturellement à des écosystèmes numériques plus larges. Aux États-Unis, la concurrence porte sur des interfaces de travail universelles qui réunissent plusieurs modèles, agents et types de contenu dans une seule fenêtre.

En Turquie et sur d'autres marchés en forte croissance, la demande se porte sur des produits plus appliqués, où comptent la localisation, le prix d'entrée et un usage clair, plutôt que la « pureté » technologique du modèle choisi. Dans ce contexte, la super-app d'IA devient un compromis entre la complexité de l'infrastructure d'IA actuelle et l'attente de l'utilisateur, qui veut un seul service compréhensible plutôt qu'un assemblage d'outils dispersés.

En Russie, cette transition est compliquée par plusieurs facteurs à la fois. Premièrement, le marché se tourne de plus en plus vers les modèles souverains et le contrôle local des infrastructures critiques. Deuxièmement, les grands acteurs lancent déjà des solutions pour les entreprises, dont GigaChat Enterprise, et accélèrent ainsi une demande qui ne vise pas « un chat de plus », mais des produits d'entreprise intégrables. Troisièmement, la pénurie de GPU reste une contrainte dure pour passer à l'échelle, surtout si l'entreprise veut non seulement revendre l'accès aux API de tiers, mais aussi bâtir 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 de mieux maîtriser la qualité, le coût et les scénarios d'usage.

Fait notable, selon l'équipe, la revente de tokens représente moins de 20 % du chiffre d'affaires. Le signal est important : l'économie de ces services dépend de moins en moins d'une simple marge sur le modèle, et de plus en plus de l'habillage produit, des interfaces, de l'orchestration d'outils et des scénarios sectoriels.

La principale conclusion est que le marché de l'IA mûrit plus vite que ne change le langage qui l'entoure. L'utilisateur peut continuer à dire qu'il « utilise un modèle », mais ce qu'il achète n'est plus un modèle : c'est un résultat, qu'il s'agisse d'un document, d'une analyse, d'une automatisation ou d'un flux de travail prêt à l'emploi. Pour les start-up, cela implique de construire non pas une vitrine de dizaines de LLM, mais un produit cohérent avec sa propre couche de valeur. Pour les grandes entreprises, de passer des expérimentations à l'intégration dans les processus métier. Et pour le marché russe, une pression supplémentaire en faveur d'une infrastructure propre, de capacités de calcul et de modèles locaux.

Si cette tendance se confirme, ceux qui l'emporteront en 2026 ne seront pas ceux qui disposent de la plus longue liste de réseaux de neurones connectés, mais ceux qui sauront le mieux les assembler en un outil de travail unique.