Base44 dévoile son modèle d’IA propriétaire pour renforcer la défensabilité de sa plateforme de codage par ambiance

Base44, la plateforme de codage par « vibe » acquise par Wix pour 80 millions de dollars il y a seulement un an — alors qu’elle n’avait que six mois et une équipe de huit personnes — a commencé à déployer son modèle d’IA propriétaire afin d’aider les utilisateurs à créer des applications en langage naturel.

Cette avancée survient alors que la communauté de l’IA débat de l’optimalité des modèles de pointe pour tous les cas d’usage, et de la capacité des entreprises s’appuyant sur des modèles externes à maintenir une défensibilité à long terme. La dernière stratégie de Base44, basée dans la baie de San Francisco, répond à ces deux préoccupations.

Bien que son LLM personnalisé soit en cours de déploiement, Base44 vise à dépasser à terme les modèles de pointe. Le fondateur Maor Shlomo souligne que « la formation et la propriété du modèle dans le cadre de notre pile technologique complète nous permettent d’effectuer beaucoup plus d’optimisations en matière de latence, de coût et d’efficacité. »

Initialement, cette stratégie semble conçue pour devancer des concurrents tels que la startup suédoise Lovable, qui a atteint le statut de licorne lors de sa série A l’été dernier en utilisant des LLM externes. Toutefois, Shlomo prévoit que d’autres acteurs bien dimensionnés formeront également leurs propres modèles, « du moins ceux qui ont atteint une échelle et une vitesse suffisantes pour disposer de suffisamment de données. »

Jonathan Userovici, associé général chez Headline, un fonds de capital-risque qui investit dans des entreprises d’IA telles que Mistral AI mais pas dans Base44, identifie les données comme l’un des trois piliers clés de la défensibilité pour les startups d’IA, aux côtés de la distribution et de la pile technologique.

Par conséquent, les entreprises disposant de marques fortes exploitent leurs données et leurs infrastructures pour renforcer leur défensibilité, un schéma que Base44 suit. L’entreprise indique que sa première itération de LLM, Base1, a été entraînée sur un jeu de données issu de « dizaines de millions d’interactions réelles d’utilisateurs sur la plateforme. »

Cet ensemble de données s’élargira parallèlement à celui de ses concurrents. La concurrence principale ne sera peut-être pas d’autres startups de codage par « vibe », mais plutôt les laboratoires d’IA de pointe qui empiètent sur la niche de Base44 — Cursor et xAI (la maison mère de Grok, également détenue par SpaceX) sont désormais actifs dans ce domaine, et Claude Code s’est imposé comme un outil significatif de codage par « vibe ».

Cela donne à Anthropic et à d’autres fournisseurs d’IA fondamentale l’accès aux données et aux boucles de rétroaction nécessaires à l’amélioration des modèles de création d’applications. Toutefois, Shlomo estime que la spécialisation confère à Base44 un avantage, prédisant que « les modèles progressent, mais ils resteront très généraux dans ce qu’ils peuvent faire. »

Userovici met en garde contre la sous-estimation des modèles de pointe, citant la startup juridique Harvey, qui a abandonné ses plans de formation de son propre modèle. Il ne s’attend pas à ce que les entreprises d’IA appliquée deviennent des laboratoires de pointe en masse, mais contextualise la démarche de Base44 dans une tendance plus large où les coûts d’inférence sont devenus un facteur critique.

Userovici note que cette pression sur les coûts a entraîné des changements exigés par les clients d’entreprise. « Ils ne voient pas nécessairement un [retour sur investissement] en utilisant les derniers modèles pour tous les cas d’usage, donc une infrastructure entière est mise en place pour effectuer l’orchestration et l’optimisation afin de sélectionner les bons modèles pour eux, de sorte que les coûts n’explosent pas tout en maintenant des performances identiques ou similaires pour la majorité des cas d’usage. »

Bien que les entreprises d’entreprise restent une minorité parmi les utilisateurs des plateformes de codage par « vibe », elles représentent une part croissante des revenus, et les utilisateurs de toutes tailles s’inquiètent de plus en plus des coûts de l’IA. La décision de Base44 de développer son propre LLM a été motivée par plusieurs facteurs, la réduction des coûts étant un avantage clé.

« Nous voulons obtenir un modèle qui sera plus aligné sur ce que nous considérons comme la bonne approche, qui sera mieux optimisé pour ce que nous voyons que les utilisateurs apprécient en termes de résultats obtenus, et qui sera finalement plus rapide et moins cher pour les clients que l’utilisation des modèles de pointe comme Opus », a déclaré Shlomo.

En ce qui concerne Base44 elle-même, la réduction des coûts n’est pas simple. Dans un communiqué de presse, l’entreprise a indiqué que « la propriété du modèle donne à Base44 un contrôle direct sur les dépenses de calcul et d’inférence, ce qui devrait se traduire par un profil de marge structurellement plus solide au fil du temps. »

Même avec un retour différé, une amélioration des marges bénéficierait à la société mère de Base44, qui a récemment annoncé une réduction de 20 % de ses effectifs. En revanche, Base44 a augmenté ses effectifs depuis l’acquisition et a récemment annoncé avoir dépassé 100 millions de dollars de revenus récurrents annuels.

Ce chiffre reste inférieur à celui de Lovable, qui a annoncé 500 millions de dollars de revenus récurrents annuels plus tôt ce mois-ci. Toutefois, Shlomo parie que « l’énorme effort d’ingénierie » consacré au développement de Base1 consolidera la position de Base44 en tant que « seule application de codage par « vibe » verticalement intégrée — ce qui signifie, selon les termes d’Userovici, un acteur qui possède à la fois sa distribution, ses données et ses infrastructures. »