Ce que l’affaire Builder.ai révèle sur l’AI washing et l’investissement technologique:
Au cœur du discours de Builder.ai se trouvait une promesse séduisante : réduire de 70 % les cycles de développement grâce à l’intelligence artificielle. Depuis 2016, son assistante virtuelle « Natasha » était présentée comme un outil révolutionnaire, capable de transformer des demandes utilisateurs en applications fonctionnelles, sans la moindre ligne de code.
Clients et investisseurs y ont cru. Microsoft a soutenu la start-up, à la fois financièrement et via une intégration technique au sein d’Azure. Pourtant, dès 2024, les premiers signaux d’alerte sont apparus : délais non tenus, problèmes de qualité, insatisfaction croissante des clients.
Et pourtant, aucun signal d’alarme n’avait été déclenché jusqu’à ce qu’un audit interne, mené en 2025, révèle une réalité bien différente des promesses affichées. Aucune trace d’automatisation : chaque projet était confié à des équipes de développeurs basées à Gurgaon et Bangalore. Le code, rédigé manuellement, était ensuite reconditionné et faussement présenté comme étant issu d’une intelligence artificielle. L’enquête a également révélé un montage financier douteux impliquant VerSe Innovation, destiné à gonfler artificiellement les revenus de Builder.ai entre 2021 et 2024.
AI washing : un risque croissant pour les investisseurs
L’AI washing consiste à exagérer, voire à inventer, l’usage de l’intelligence artificielle au sein d’une entreprise pour la faire paraître plus innovante ou plus scalable qu’elle ne l’est réellement. Trois dynamiques de marché rendent cette pratique particulièrement risquée :
- Valorisations dopées par l’engouement : les entreprises qui revendiquent l’usage de l’IA bénéficient de valorisations surévaluées, uniquement portées par l’effet de mode.
- Manque de transparence technique : sans audit technique poussé, les investisseurs ne peuvent souvent pas vérifier ce qui est réel ou non.
- Pression concurrentielle : les start-ups surestiment leurs capacités pour obtenir des financements ou accroître leur visibilité, en sachant que les vérifications sont rares.
Les risques dépassent largement les seules conséquences financières immédiates. L’AI washing dissimule des réalités opérationnelles fondamentales, comme le recours à la main-d’œuvre humaine, l’absence de scalabilité, ou l’illusion d’une technologie propriétaire. Une fois les faits révélés, les dégâts en matière de réputation sont souvent irréparables.
Builder.ai n’a pas simplement survendu sa proposition. L’entreprise a délibérément induit en erreur ses parties prenantes, en exploitant le décalage entre le discours marketing et l’infrastructure technologique réelle.
Pourquoi la due diligence traditionnelle ne suffit plus
La chute de Builder.ai démontre que les pratiques classiques de due diligence ne permettent plus d’évaluer correctement les entreprises prétendant utiliser de l’intelligence artificielle. L’analyse des pitch decks, des états financiers et des déclarations de l’équipe dirigeante ne suffit pas à détecter les formes sophistiquées d’AI washing
La Tech Due Diligence doit évoluer pour répondre à ce défi. Elle doit inclure un audit complet de l’architecture système, une vérification claire du cycle de vie des données et des jeux de données utilisés pour entraîner les modèles, un examen des structures de gouvernance et de la transparence des processus, ainsi qu’une validation indépendante du niveau réel d’automatisation atteint.
C’est précisément la vocation de l’Audit de Maturité de l’IA proposé par Vaultinum. Il permet d’évaluer la réalité technologique derrière les revendications d’IA, en distinguant les entreprises qui innovent réellement de celles qui se contentent d’appliquer des outils existants ou pire, d’en simuler l’usage.
Les nouvelles règles de l’investissement dans l’IA
À la suite de l’affaire Builder.ai, un nouveau référentiel s’impose pour un investissement responsable dans l’intelligence artificielle. Les investisseurs doivent désormais exiger :
- Des indicateurs quantifiables mesurant l’automatisation réelle par rapport à l’intervention humaine
- Une traçabilité des datasets utilisés pour l’entraînement des modèles
- Une vérification par un tiers indépendante des composants d’IA
Dans ce contexte, les audits techniques réalisés par des acteurs indépendants et spécialisés, comme Vaultinum, ne relèvent plus du choix mais de la nécessité. Seul un tiers neutre peut fournir une évaluation objective, à l’abri de tout conflit d’intérêts commercial.
En Europe, la pression réglementaire s’intensifie : les contrats d’investissement devraient de plus en plus intégrer des exigences de performance IA vérifiables. La Tech Due Diligence devient rapidement un prérequis dans tout accord impliquant l’intelligence artificielle.
Du scandale à la stratégie
L’effondrement de Builder.ai n’est pas un cas isolé, mais un signal d’alerte.
Alors que le marché de l’investissement dans l’IA arrive à maturité, l’ère des paris aveugles sur des start-up simplement estampillées IA semble révolue. Les Private Equity et VC qui continuent de financer ces entreprises sans audit approfondi s’exposent à des risques bien plus importants qu’ une simple perte en capital.
La réponse à l’AI washing est claire : une due diligence technologique, rigoureuse et indépendante.
Dans un marché où chacun prétend utiliser l’IA, seule une analyse en profondeur du code, de l’architecture et des données permet de distinguer ceux qui construisent réellement l’avenir de ceux qui s’en donnent seulement l’apparence.
