J’ai récemment exploré quelques actions de startups technologiques intéressantes et honnêtement, les plus petites qui passent inaperçues font des choses incroyables en ce moment.

Tout le monde parle de Microsoft, Nvidia, Alphabet — c’est vrai, ils ont cartonné. Mais voici ce que j’ai réalisé : certaines des solutions les plus innovantes ne viennent pas du groupe des méga-capitalisations. Il existe tout un écosystème de sociétés technologiques de taille moyenne qui résolvent de vrais problèmes de manières que les grands acteurs ne peuvent ou ne veulent pas.

Prenez Tyler Technologies par exemple. La plupart des gens n’ont aucune idée de ce qu’ils font, mais ils sont essentiellement la colonne vertébrale du fonctionnement des bureaux gouvernementaux, des écoles et des tribunaux. De la gestion des itinéraires de bus scolaires à la gestion des affaires judiciaires en passant par le traitement des licences — c’est peu glamour mais c’est une infrastructure essentielle qui continue de croître avec l’expansion des populations et la réduction des budgets. Ils atteignent régulièrement une croissance annuelle de 10 % et, honnêtement, cette stabilité dans la tech est sous-estimée.

Ensuite, il y a Snowflake. Je sais que le nom circule beaucoup mais la plupart des gens ne comprennent pas vraiment la proposition de valeur. Ils aident essentiellement de grandes organisations à donner du sens à leurs montagnes de données grâce à l’IA — sans que tout le monde ait besoin d’être un data scientist. Le marché l’achète clairement. La croissance du chiffre d’affaires dépasse régulièrement 20 % par an et le marché mondial de l’analyse de données devrait atteindre près de 30 % de croissance annuelle jusqu’en 2034. C’est le genre de vent favorable qu’on veut derrière une entreprise.

Confluent a aussi attiré mon attention. La diffusion de données peut sembler ennuyeuse mais c’est en réalité une infrastructure critique. Chaque grand détaillant, institution financière et usine doit constamment mettre à jour ses informations sur l’inventaire, les transactions, le comportement des clients — en temps réel. Confluent gère cela à grande échelle. Ils réalisent près de $1 milliards de dollars de revenus avec une croissance prévue d’environ 18-19 % cette année et l’année prochaine.

La cybersécurité est évidemment un thème majeur et, bien que tout le monde connaisse Palo Alto Networks, Fortinet est le joueur plus agile à surveiller. Ils construisent en fait des puces de sécurité sur mesure — quelque chose qu’aucune autre entreprise dans ce domaine ne fait. C’est une véritable barrière concurrentielle. Gartner les a classés plus haut que Palo Alto pour les solutions SD-WAN en 2024, ce qui est assez révélateur.

Marvell Technology est une autre qui m’a surpris. Oui, Nvidia et Intel dominent les semi-conducteurs, mais Marvell se concentre sur des puces accélératrices d’IA spécialisées. Une capitalisation boursière de $60 milliards peut sembler grande mais c’est minuscule comparée aux géants du secteur. Ils prévoient une croissance du chiffre d’affaires de plus de 40 % cette année, suivie d’environ 20 % l’année suivante — c’est le genre d’accélération qu’on veut voir.

The Trade Desk est fascinant parce qu’ils sont essentiellement la couche d’infrastructure pour la publicité numérique. Connecter les annonceurs avec l’inventaire, suivre les résultats, aider à optimiser les campagnes en temps réel. Les ventes ont atteint 2,5 milliards de dollars l’année dernière, en hausse de 26 % par rapport à l’année précédente, et la dynamique semble perdurer.

DigitalOcean est le genre d’entreprise qui paraît ennuyeuse jusqu’à ce que vous réalisiez à quel point l’infrastructure cloud est fondamentale pour tout ce qui se passe dans la tech en ce moment. Ils facilitent l’utilisation de Kubernetes, le déploiement de solutions d’IA, la mise en place de bases de données. Goldman Sachs prévoit une croissance annuelle de 22 % dans le cloud computing d’ici 2030 — DigitalOcean est parfaitement positionnée dans cette tendance.

Recursion Pharmaceuticals fait quelque chose de vraiment différent — utiliser l’IA pour tester des candidats-médicaments sur d’immenses bases de données propriétaires avant des essais cliniques coûteux. Ils n’inventent pas de médicaments, ils racc