Superblocks CEO dévoile comment identifier une idée de licorne en étudiant les prompts des systèmes d’IA
Superblocks CEO : Trouver une idée de licorne en étudiant les prompts des systèmes d’IA
Brad Menezes, CEO de Superblocks, affirme que les idées de licornes de demain se cachent dans les prompts système employés par les startups d’intelligence artificielle déjà licornes. Ces prompts longues et détaillées, souvent entre 5 000 et 6 000 mots, servent à orienter les modèles fondamentaux, tels que ceux d’OpenAI ou Anthropic, pour générer des applications IA précises.
Comprendre les prompts système : source d’idées innovantes
Les prompts système sont spécifiques à chaque startup, même lorsqu’ils utilisent le même modèle fondamental. Ils permettent de configurer l’IA pour qu’elle réponde précisément aux besoins d’un domaine ou d’une tâche particulière.
Selon Menezes, ces prompts constituent une véritable masterclass de prompt engineering. Leur analyse offre une occasion unique d’identifier des concepts, méthodes ou fonctionnalités que les startups valorisent pour réussir dans leurs domaines.
Superblocks : Partage et ouverture autour des prompts
Dans le cadre du lancement de « Clark », un agent IA pour le codage en entreprise, Superblocks a rendu publique une compilation de 19 prompts système provenant de produits de codage IA reconnus comme Windsurf, Manus ou Cursor.
- Ce partage a généré un grand retentissement, avec près de 2 millions de vues sur Twitter et l’attention de personnalités influentes de la Silicon Valley.
- Superblocks a par ailleurs bouclé une levée de fonds de 23 millions de dollars en série A, ce qui porte leur total à 60 millions.
Les composants clés d’une application IA selon Menezes
Le prompt système représente environ 20% du secret d’une application performante. Le reste repose sur l’« enrichissement du prompt », l’écosystème construit autour des appels au modèle IA.
Ce travail d’enrichissement comprend :
- Les instructions complémentaires attachées aux requêtes des utilisateurs.
- Les actions post-réponse, comme la vérification de la pertinence et exactitude.
Les trois dimensions indispensables des prompts à étudier
Menezes identifie trois axes essentiels dans la construction d’un prompt système :
| Dimension | Description | Exemple |
|---|---|---|
| Role Prompting | Donne un rôle, une personnalité et une cohérence au modèle IA. | « Vous êtes Devin, un ingénieur logiciel expert, capable de comprendre et modifier finement du code. » |
| Contextual Prompting | Apporte le contexte nécessaire à l’IA avant d’agir. Fixe des limites et des règles. | « N’utilisez les outils que si nécessaire, ne montrez pas le code sauf si demandé, corrigez les erreurs claires avec modération. » |
| Tool Use | Oriente l’IA dans l’utilisation d’outils extérieurs pour accomplir des tâches complexes. | Instructions sur l’édition de code, la gestion de bases de données, l’exécution de commandes système. |
Les pistes d’innovation révélées par l’étude des prompts
L’analyse des prompts des concurrents montre différents positionnements :
- Des outils comme Loveable, V0 et Bolt insistent sur des itérations rapides.
- Manus, Devin, OpenAI Codex et Replit visent à aider les utilisateurs à développer des applications complètes, mais produisent un code encore brut.
Menezes a détecté une opportunité dans la simplification pour les non-développeurs, en intégrant la sécurité et l’accès aux données d’entreprise comme Salesforce, afin de démocratiser l’écriture d’applications.
Superblocks en action : usage interne et clients
Superblocks sert déjà des clients importants comme Instacart ou Paypaya Global. Menezes applique aussi « le dogfooding » en interne :
- Les ingénieurs logiciels n’ont pas le droit de coder leurs outils internes.
- Les collaborateurs non-techniques créent des agents IA pour gérer les leads, suivre le support client, équilibrer les tâches commerciales.
- Une démarche visant à construire des outils sur-mesure plutôt que d’en acheter.
Points clés à retenir
- Les prompts système des startups IA cachent des idées prometteuses pour créer des licornes.
- Ils combinent rôle, contexte et usage d’outils pour guider précisément les modèles d’IA.
- Le prompt système n’est qu’une partie du succès ; l’environnement technologique et le traitement post-réponse comptent beaucoup.
- Partager et analyser ces prompts révèle les tendances et ouvre des possibilités d’innovation.
- Superblocks vise à rendre la création d’applications accessible aux non-développeurs avec des outils sécurisés et intégrés.
Superblocks CEO : Comment trouver une idée de licorne en étudiant les prompts des systèmes d’IA
Vous cherchez la prochaine idée de startup qui pourrait valoir un milliard ? Ne cherchez pas loin, elle se cache peut-être dans les prompts utilisés par les géants de l’IA. Oui, c’est bien ça. Brad Menezes, le CEO de Superblocks, a une vision claire : les « system prompts » sont la mine d’or encore peu exploitée pour découvrir des projets à fort potentiel. Mais de quoi parle-t-on exactement ?
Les system prompts sont ces longues instructions, souvent entre 5 000 et 6 000 mots, que les startups d’IA utilisent pour guider des modèles de base comme ceux d’OpenAI ou Anthropic. Ces prompts ne sont ni triviaux ni génériques. Chaque entreprise développe un texte unique pour faire fonctionner ces modèles dans un domaine spécifique. Imaginez : deux startups peuvent utiliser le même modèle, mais les prompts, eux, sont radicalement différents.
Il faut imaginer ces prompts comme un « cours intensif » en ingénierie de prompt, un art finement ciselé qui oriente le modèle de langage vers des tâches ultra-précises. Menezes va même plus loin : il a partagé un fichier contenant 19 prompts issus des startups les plus innovantes dans le domaine du codage AI, avec des noms comme Windsurf ou Cursor.
Ce geste a fait sensation. Son tweet a explosé avec près de 2 millions de vues et l’attention de figures majeures de la Silicon Valley. Ce partage d’informations est rare et révèle un positionnement clair de Superblocks sur la transparence et l’innovation collaborative. Cette audace s’est accompagnée d’une levée de fonds impressionnante : 23 millions de dollars lors d’un prolongement de Série A, totalisant 60 millions pour développer des outils de “vibe coding” à destination des non-développeurs dans les entreprises.
Analyser les prompts : 20 % du secret, mais un secret capital
Brad Menezes explique que le prompt système constitue environ 20 % de la recette magique. Il sert de base pour indiquer au modèle ce qu’il doit faire. Mais la grande partie, 80 %, réside dans l’enrichissement du prompt, c’est-à-dire l’infrastructure ajoutée autour. Cela inclut les consignes attachées aux demandes des utilisateurs et les actions de vérification après que la réponse est générée. Tout un écosystème qui garantit fiabilité et qualité.
Intéressons-nous au cœur même de ces prompts : trois éléments cruciaux à étudier pour dénicher des idées à fort potentiel.
- Role prompting : cela consiste à définir clairement qui est le modèle. Par exemple, Devin, un agent IA, est présenté comme un programmeur expert, un « code-wiz » qui comprend parfaitement les bases de code et améliore sans relâche son travail. Cette définition donne au modèle un rôle cohérent avec sa mission.
- Contextual prompting : ce sont les garde-fous qui orientent le modèle. Exemple : le prompt de Cursor prescrit d’appeler des outils uniquement lorsqu’il est nécessaire, et de ne jamais mentionner ces outils à l’utilisateur final. Il faut aussi éviter de montrer le code à moins d’en être explicitement demandé. Ce type d’instruction évite les erreurs et optimise les coûts.
- Tool use : c’est la partie empowerment. Le modèle, grâce à ces instructions, ne se contente plus de générer du texte, il agit sur des fonctions concrètes comme éditer un code, installer un langage ou interroger une base de données. Replit pousse cette idée très loin, faisant exécuter au modèle toute une série de tâches techniques complexes.
Pourquoi étudier ces prompts vaut de l’or ?
Etudier les prompts permet de lire entre les lignes des produits concurrents. Par exemple, Menezes remarque que certains outils tels que Loveable, V0, et Bolt ciblent l’itération rapide. D’autres, comme Manus, Devin ou Replit, permettent de créer des applications full-stack, mais le résultat demeure souvent du code brut, parfois difficile à manier pour un non-développeur.
L’opportunité qu’a vue Menezes ? Proposer une solution où des utilisateurs non techniques pourraient écrire eux-mêmes leurs applications. La startup peut gérer les aspects complexes comme la sécurité et l’intégration avec les sources de données d’entreprise telles Salesforce. Cela répond à une demande directe des entreprises de simplifier la création d’outils digitaux.
Superblocks en action : un vrai laboratoire d’innovation interne
Superblocks ne se contente pas d’observer. Menezes pratique aussi ce qu’il prêche. Les ingénieurs de la société ne peuvent pas développer d’outils internes ; ils se concentrent sur le produit. Les équipes business utilisent donc Clark, l’agent AI de Superblocks, pour créer eux-mêmes les outils dont ils ont besoin. On parle ici d’agents intelligents qui intègrent le CRM pour identifier des prospects, surveillent les métriques support, et équilibrent les tâches des ingénieurs commerciaux.
Cette méthode « manger ses propres croissants » (ou dogfooding, dans le jargon startup) permet d’éprouver ses outils en interne avant de les proposer aux clients. Pas besoin d’acheter des outils, on les fabrique sur-mesure. On sent là une quête effrénée de productivité et d’autonomie.
Quelles leçons retenir pour trouver sa propre idée licorne ?
Premièrement, ne sous-estimez jamais le pouvoir d’une bonne maîtrise des prompts IA. Ils sont la clé pour influencer des modèles complexes. Apprenez à les décortiquer, à comprendre leur structure et leurs subtilités.
Deuxièmement, analysez les différences entre les offres concurrentes : quels sont leurs points forts, leurs faiblesses ? Superblocks a repéré que beaucoup fournissent du code brut, mais peinent à offrir une solution clé en main aux non-experts. Cela ouvre la voie à des innovations qui abaissent les barrières techniques.
Enfin, expérimentez en interne, en impliquant vos équipes non techniques. Rien de tel pour détecter les besoins réels et affiner votre produit. Faites confiance à vos utilisateurs « business » pour piloter la création d’outils adaptés.
Un dernier mot pour les entrepreneurs en herbe
Se lancer dans l’aventure d’une licorne demande à la fois audace et humilité. Brad Menezes nous montre qu’observer les mécaniques invisibles des géants et comprendre leurs prompts système peut révéler des pistes inattendues. Alors, prêt à plonger dans ces milliers de mots d’instructions et à y dénicher votre pépite ?
Pour finir, posez-vous cette question : si les grandes startups cachent leurs secrets dans leurs prompts, que pouvez-vous inventer en remixant, en améliorant, ou en simplifiant ces codes invisibles ? Le prochain milliard vous attend peut-être juste derrière une ligne de texte bien écrite.
Qu’est-ce qu’une idée « licorne » selon Superblocks CEO et comment les prompts système d’IA jouent un rôle ?
Brad Menezes estime que les « idées licornes » se cachent dans les prompts système, ces instructions détaillées que des startups d’IA licornes utilisent pour guider les modèles de base.
Quels sont les éléments clés à étudier dans un prompt système pour créer une startup d’IA innovante ?
- Role prompting : définit le rôle et la personnalité du modèle.
- Contextual prompting : donne le contexte nécessaire pour des réponses adaptées.
- Tool use : indique comment utiliser des outils pour dépasser la simple génération de texte.
Quelle est la part du prompt système dans le succès d’une application d’IA ?
Le prompt système représente environ 20% du secret. Le reste repose sur le « prompt enrichment » qui inclut l’infrastructure autour des appels au modèle, comme la vérification de cohérence et des actions spécifiques.
Comment Superblocks utilise-t-il ces prompts pour aider les non-développeurs ?
Superblocks crée des agents IA qui permettent à des utilisateurs sans compétences en codage d’écrire des applications, intégrant sécurité et accès à des sources de données d’entreprise comme Salesforce.
Quelle est la stratégie interne de Superblocks pour améliorer ses produits grâce aux prompts système ?
L’équipe utilise ses agents IA pour automatiser des fonctions internes, remplaçant ainsi l’écriture d’outils manuels par des outils créés par leurs agents, améliorant efficacité et innovation.