Découvrez Claude Code en action, du concept à la validation dans un seul flux de travail fluide.
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Fondateurs d’entreprise au profil non technique remportant des contrats publics ou développeurs solo réalisant seuls des projets à grande échelle : voici comment le codage agentique est en train de réécrire les règles des startups.
Y Combinator, un accélérateur de startups, a lancé depuis 2005 plus de 5 000 entreprises, dont la valorisation combinée dépasse les 800 milliards de dollars, parmi lesquelles des noms grand public comme Airbnb, Stripe et DoorDash.
Aujourd'hui, les outils de codage agentique comme Claude Code changent fondamentalement la manière dont les startups d'YC se construisent et évoluent. Les fondateurs peuvent maintenant créer des produits directement depuis le terminal, réduisant les cycles de développement de quelques semaines à quelques heures. Même les fondateurs non techniques peuvent désormais rivaliser avec des acteurs établis, dès le départ.
Nous avons interrogé trois startups YC qui illustrent cette transformation :
Regardons cela de plus près.
Dexter Horthy créait des agents autonomes d’IA pour la gestion d'entrepôts SQL lorsqu’il a observé un obstacle fondamental (mais compréhensible) à l’adoption des agents : les entreprises avaient du mal à autoriser des applications d’IA à accéder à des opérations sensibles sans supervision, comme la suppression de tables de bases de données.
Cette constatation est devenue l'idée centrale de HumanLayer : les fonctions les plus utiles de tout logiciel sont souvent les plus risquées, en particulier pour les systèmes non déterministes alimentés par LLM.
« Notre solution idéale, c’était un agent capable de se coordonner avec les humains dans Slack, de procéder à des nettoyages de base, comme la suppression des tables sans requêtes depuis plus de 90 jours », explique Horthy. « Nous n'étions pas à l'aise avec une application d'IA exécutant du SQL brut sans supervision, alors nous avons ajouté quelques étapes d'approbation humaine de base. »
En août 2024, Horthy a créé un MVP, l’a présenté à différentes startups de San Francisco et a obtenu ses premiers clients payants.
Cette progression a permis à HumanLayer de rejoindre la promo YC F24. L'équipe a choisi de fournir une API et un SDK permettant aux agents d'IA de contacter des humains pour obtenir des retours, des données et des approbations sur Slack, par e-mail ou SMS et sur d'autres canaux.
Tout au long du premier trimestre 2025, l’équipe de HumanLayer a mené une exploration approfondie des besoins clients, interrogant des dizaines d’équipes d’ingénierie qui créaient des agents d'IA. Elle s’est aperçue qu’il existait une lacune non identifiée jusque là dans la boucle de développement agentique.
« Chaque équipe avait sa propre architecture d'agent », explique Horthy. « Nous avons réalisé qu'il ne suffisait pas de simplement créer une meilleure API : il fallait qu’elle aide à établir les modèles et principes permettant de développer l’écosystème. »
Horthy a donc décidé de documenter ses conclusions dans un document intitulé « Agents à 12 facteurs : modèles d'applications LLM fiables ». Publié en avril 2025, ce guide est devenu viral. Il synthétise leur expérience en matière de création de systèmes d’agents de production et met en évidence les meilleures pratiques pour la discipline émergente de l’ingénierie contextuelle.
Forte de ces enseignements, l'équipe de HumanLayer a commencé à explorer des idées de produits et des approches alternatives.
Lorsqu'Anthropic a lancé Claude Code, Horthy et son équipe étaient déjà de fervents partisans de l’utilisation de modèles Claude pour le codage. Ils ont immédiatement commencé à l'utiliser pour réaliser ces expériences.
« On a tout écrit avec Claude Code », explique Horthy. « Lorsque le SDK Claude Agent a été lancé avec Opus 4 et Sonnet 4, permettant l’exécution d’agents sans interface, on a su que ça changeait la donne. »
Après des mois de perfectionnement en interne, Horthy a commencé à partager ses flux de travail Claude Code avec son cercle immédiat d’amis fondateurs.
« J’ai compris que nous devions nous investir pleinement à l’occasiond d’ une session de travail en binôme d’une journée complète avec Vaibhav de BoundaryML (YC W23) », se souvient Horthy. « Vaibhav était sceptique au début, mais quand nous avons expédié en sept heures ce qui aurait normalement pris une à deux semaines, il a été conquis. J'ai réalisé que ce flux de travail pouvait fonctionner pour d'autres équipes et bases de code. »
Aujourd'hui, le produit CodeLayer de HumanLayer aide les équipes à exécuter plusieurs sessions d'agents Claude en parallèle, à l’aide de répertoires de travail et de travailleurs distants dans le Cloud. Un facteur crucial a été identifié : une fois qu'un ingénieur maîtrise Claude Code, ses gains de productivité sont tellement importants que le véritable défi devient organisationnel – faire évoluer ces flux de travail entre l'ensemble des équipes.
« Dès que plusieurs membres de l’équipe travaillent sur un code écrit par IA, on fait face à un problème de type complètement différent », explique Horthy. « C'est un problème de communication, de collaboration, d'outils et de gestion. Il faut repenser la manière dont votre équipe développe ses logiciels. »
Depuis le début du quatrième trimestre 2025, HumanLayer a réalisé plusieurs projets pilote de grande envergure auprès d'équipes d'ingénierie de toutes tailles afin de déployer ces outils et flux de travail, tous développés avec Claude Code.
Jack Stettner et Sam Brickman ont fondé Ambral pour résoudre un problème bien connu de tous les fondateurs de startups B2B et CRO : à mesure que les entreprises grandissent, la proximité des fondateurs avec les clients, qui était à la base de la croissance initiale, devient impossible à maintenir.
Que ce soit dans les jeunes startups en hypercroissance ou dans les grandes entreprises, les responsables de comptes jonglent entre 50 et 100 comptes simultanément. « Il est impossible de fournir une expérience de gestion de compte efficace quand on doit diviser son attention entre cinquante personnes », explique Stettner. Le contexte des clients, qui auparavant tenait dans la mémoire d’un fondateur, est dispersé entre les systèmes, les journaux, les messages Slack, les transcriptions de réunions et les données d’utilisation des produits.
Ambral synthétise les signaux de l'activité et des interactions clients en modèles alimentés par l'IA pour chaque compte. Le système identifie qui a besoin d'attention et pourquoi, fonctionnant de manière autonome ou recommandant des extensions, tout en détectant les signes avant-coureurs d’insatisfaction pour éviter la perte de clients.
« Nous essayons d’offrir à chaque client l'expérience d'un gestionnaire de compte dédié », explique Stettner.
En tant que directeur technique et unique ingénieur de cette jeune startup, Stettner s’appuie fortement sur Claude Code pour son développement et sur le SDK pour agent de Claude pour alimenter le produit lui-même. L'architecture technique reflète une compréhension fine des mécanismes permettant de tirer le meilleur parti des différents modèles Claude.
Stettner a adopté un flux de travail précis qui exploite les atouts des différents modèles de Claude avec sous-agents :
« J'utilise Opus 4.1 pour la recherche et la planification. Sonnet 4.5 a été absolument incroyable pour la mise en œuvre de plans que je crée en Markdown », explique Stettner.
Son processus de développement se déroule en trois phases distinctes :
Cette approche, qui a pris le pas sur les autres flux de travail testés par Stettner, a été influencée par certains aspects du travail de Horthy chez Humanlayer : « J'ai essayé tous les outils de codage et expérimenté pratiquement tous les modèles. Je pense vraiment qu’actuellement, les modèles d'Anthropic sont les meilleurs pour l’utilisation d’outils, et cela se traduit en code. »
Le produit lui-même reflète cette approche multiagents. Stettner a créé le moteur de recherche principal d'Ambral à l'aide du SDK Claude Agent, avec des sous-agents dédiés pour chaque type de données.
« J'ai passé beaucoup de temps à utiliser le SDK Claude Agent pour créer un moteur de recherche très robuste, capable d'opérer avec toutes ces données », explique Stettner. « Il repose sur les sous-agents de Claude. Pour chaque type de données, nous avons un sous-agent spécialisé, expert dans la compréhension de ces données. »
Que les utilisateurs discutent avec le système ou qu'Ambral crée des automatisations pour les clients, tout est soutenu par le SDK Claude Agent et une série de sous-agents capables de récupérer les données d'utilisation, les messages Slack, les transcriptions de réunions et les interactions avec les produits et d’en dériver un raisonnement.
L'architecture est directement inspirée de l'expérience de développement de Stettner : « Je pense que l’efficacité des sous-agents de Claude Code et l’aide qu’ils m’ont apportée pour le développement m’ont simplement donné envie d’utiliser ces mêmes sous-agents pour le moteur de recherche dans le produit lui-même. »
Pour Tanner Jones, CEO et cofondateur de Vulcan, l'impact de Claude Code va bien au-delà de la productivité : il démocratise le développement d’entreprise. Pour sa startup, l’équipe de Vulcan a estimé qu’il devait exister un produit capable d’améliorer le fonctionnement des pouvoirs publics pour les citoyens. Cette vision serait restée impossible sans Claude Code, car aucun fondateur n'avait une formation d’ingénieur.
Vulcan s’attaque à un problème vieux de plusieurs siècles : la complexité des codes réglementaires. La House of Burgesses de Virginie, la plus ancienne institution démocratique toujours en fonction au monde, illustre parfaitement ce défi. Plus de 400 ans d’accumulation de réglementations ont donné naissance à l’un des codes les plus nuancés et complexes des États-Unis.
Lorsqu’Aleksander Mekhanik et Tanner Jones ont cofondé Vulcan en avril 2025, ils ne justifiaient ni l’un ni l’autre d’une formation d’ingénieur. Mekhanik avait étudié l'apprentissage machine et les mathématiques à l'université, tandis que la dernière expérience de programmation de Jones était un cours avancé de JavaScript au lycée, pendant lequel il écrivait le code à la main, avec un stylo et du papier. Pourtant, ce duo a réussi à concevoir le prototype de son premier produit pour le bureau du gouverneur de Virginie à temps pour le 1er mai, et remporté le contrat face à des cabinets de conseil établis.
« Tout le prototype a été réalisé avec Claude », explique Jones. « C'était avant Claude Code. Nous avons littéralement copié-collé les scripts dans l’application Web, en changeant de méthodes. » Après avoir créé le prototype, l’entreprise a engagé son directeur technique, Christopher Minge, qui avait déjà travaillé chez Google sur Gemini et Waymo. Puis, avec le lancement de Claude Code en juin, les trois acteurs ont décuplé leur vitesse.
L'analyse réglementaire basée sur l'IA de Vulcan a contribué à réduire le prix moyen d'une propriété neuve de 24 000 $ en Virginie, permettant aux contribuables d’économiser plus d’un milliard de dollars par an grâce à l’identification des exigences réglementaires redondantes et superflues. Le gouverneur de Virginie a tellement apprécié le travail de Vulcan qu'il a signé le décret 51, exigeant que tous les organismes publics se soumettent à un « examen réglementaire agentique par l’IA ».
Pour Jones, l'impact de Claude Code va au-delà des mesures de productivité.
« Claude Code est facile à utiliser si on comprend le langage et la pensée critique », explique-t-il. « Je pense que les spécialistes en sciences humaines pourraient bénéficier d’un petit avantage, car le langage est notre seul moyen de communiquer avec l’IA. Si vous maîtrisez parfaitement le langage, que vous êtes doué pour la création de listes de données ordinales bien organisées, de listes à puces imbriquées et de processus bien pensés, vos requêtes s'exécuteront peut-être mieux. »
Selon Jones, Vulcan doit la majeure partie de sa réussite à Claude Code : « En quatre mois, avec trois fondateurs, dont un seul possédait de véritables compétences techniques, nous avons décroché des contrats avec des gouvernements fédéraux et nationaux et avons levé un tour d’amorçage de 11 millions de dollars auprès de certains des meilleurs fonds de capital-risque. Rien de tout cela n'aurait été possible sans les outils incroyables d’Anthropic. »
Christopher Minge, directeur technique de Vulcan qui a suivi une « formation technique en bonne et due forme », a vu sa vision de l’ingénierie basculer.
« C'est un peu comme si j'avais un collègue chez Google auquel confier toutes mes idées et tâches. Il se trompe souvent, mais mon rôle, c’est de déléguer à plusieurs instances de Claude Code, de devenir assez bon pour détecter les erreurs courantes et de communiquer efficacement nos idées », explique Minge.
Ces trois startups ont développé des approches éprouvées pour maximiser l'impact de Claude Code, notamment :
« Claude ne doit pas faire de recherche lorsqu’il tente de planifier et d’implémenter », conseille Stettner. « Utilisez des requêtes distinctes et faites-en des étapes à part entière. »
Cette précaution évite la contamination du contexte et permet à chaque phase de se concentrer sur son objectif principal. Commencez une nouvelle session Claude Code pour chaque phase majeure, en transmettant uniquement les conclusions retenues, sans rajouter tout l'historique de contexte.
Le conseil de Stettner aux autres fondateurs est centré sur une gestion délibérée du contexte :
« Le contexte est essentiel. Les résultats inattendus ou de mauvaise qualité sont généralement dus à une contradiction dans une invite quelque part », explique-t-il. « Soyez très précis lorsque vous entrez des informations dans une requête système ou lorsque vous choisissez de démarrer une nouvelle conversation afin de ne pas brouiller votre contexte. Si votre requête contient des contradictions, le résultat sera médiocre. »
« Essayez de surveiller attentivement la chaîne de pensée et de comprendre ses effets », suggère Jones. « Gardez le doigt sur la gâchette pour en sortir et interrompre tout mauvais comportement. »
Ceci est particulièrement important lorsque vous exécutez plusieurs instances. Il vaut mieux rectifier rapidement le tir, dès les premiers appels d'outil. Cette approche permet d’éviter qu’une analyse complète soit menée par Claude Code sur une mauvaise piste, ce qui représente un gain de temps considérable.
Ces trois startups témoignent d’un changement fondamental dans la façon dont les entreprises sont bâties avec des outils comme Claude Code. HumanLayer a fait basculer et évoluer son approche tout en codifiant des pratiques d'ingénierie contextuelle désormais utilisées dans l'ensemble de l'écosystème d'YC. Ambral s’attaque à grande échelle à la réussite de ses clients grâce à une équipe fondatrice réduite. Vulcan a remporté des contrats publics sans ingénieurs.
Les obstacles traditionnels au développement de logiciels (expertise technique, taille de l'équipe, temps de développement) laissent place à de nouveaux avantages concurrentiels : réflexion claire, décomposition structurée des problèmes, collaboration efficace avec l’IA.
Envie de créer avec Claude Code ? Démarrer.
« Nous automatisons les tâches courantes. Aujourd'hui, 80 % du travail commercial est manuel et laborieux et repose sur des données. À l'ère de l'IA, les humains peuvent se concentrer sur un travail véritablement humain et créatif, et nous pouvons laisser le travail sur les données entre les mains de l'IA. »
« L'intelligence de Claude Sonnet 4.5 est immédiatement perceptible : elle utilise mieux le contexte de base de code d'Augment, gère les tâches à plus long horizon et ouvre de nouvelles possibilités d'agencement que nous explorons activement. »
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