Tu connais ce sentiment quand ton IA te pond du code en trois secondes, mais que le déployer prend trois minutes ? C’est exactement le problème que Railway, une plateforme cloud basée à San Francisco, vient de recevoir 100 millions de dollars pour régler. Et non, c’est pas une levée de plus dans le brouhaha de l’IA – c’est un coup de pied dans la fourmilière des géants du cloud.
Railway, c’est l’histoire d’une startup qui a fait tout le contraire de ce que les manuels de startup recommandent. Pas de marketing, pas d’équipe commerciale jusqu’à l’année dernière, juste 30 employés qui ont construit une plateforme utilisée par 2 millions de développeurs. Comment ? En faisant ce que les ingénieurs font le mieux : construire un truc qui marche, et laisser le bouche-à-oreille faire le reste. Le fondateur Jake Cooper résume ça avec une simplicité désarmante : « On a fait le truc standard en ingénierie : si tu le construis, ils viendront. Et dans une certaine mesure, ils sont venus. »
Mais pourquoi tout ce buzz maintenant ? Parce que Railway a flairé un changement tectonique dans la façon dont le logiciel est créé. Avec des assistants de codage IA comme Claude, ChatGPT ou Cursor qui génèrent du code fonctionnel en quelques secondes, le cycle de déploiement traditionnel est devenu un goulot d’étranglement ridicule. Cooper le dit sans détour : « Quand une intelligence divine est à portée de main et peut résoudre n’importe quel problème en trois secondes, ces amas de systèmes deviennent des goulots d’étranglement. » Traduction : ton infrastructure cloud de boomer est en train de cramer les gains de productivité que l’IA t’offre.
La réponse de Railway ? Des déploiements en moins d’une seconde. Oui, tu as bien lu. Là où un cycle standard avec Terraform prend deux à trois minutes, Railway promet de tout faire en un clin d’œil. Et ils ne se contentent pas de promesses – des clients comme G2X rapportent des améliorations de vitesse par sept et une réduction de 87% de leurs coûts. Le CTO de G2X, Daniel Lobaton, a vu sa facture d’infrastructure passer de 15 000 dollars par mois à environ 1 000 dollars. « Le travail qui me prenait une semaine sur notre ancienne infrastructure, je peux le faire sur Railway en une journée, » témoigne-t-il.
Mais comment ils font pour être si rapides et si peu chers ? En abandonnant Google Cloud en 2024 pour construire leurs propres data centers. Un move audacieux qui leur donne un contrôle total sur la pile technologique. Cooper cite même Alan Kay : « Les gens qui sont sérieux avec le logiciel devraient fabriquer leur propre matériel. » Résultat : un pricing qui défie toute concurrence. Railway facture à la seconde pour l’utilisation réelle du compute – 0,00000386 dollar par gigaoctet-seconde de mémoire, 0,00000772 dollar par vCPU-seconde – sans frais pour les machines virtuelles inactives. Compare ça avec le modèle des hyperscalers où tu payes pour la capacité provisionnée, que tu l’utilises ou non.
« La sagesse conventionnelle veut que les gros aient des économies d’échelle pour offrir de meilleurs prix, » note Cooper. « Mais quand ils facturent pour des VM qui restent généralement inactives dans le cloud, et que nous avons tout conçu exprès pour avoir une densité bien plus grande sur ces machines, il y a une grosse opportunité. »
Le timing est parfait. Les investisseurs parient que l’IA va créer mille fois plus de logiciels qu’il n’en existe aujourd’hui. Et tout ce code doit tourner quelque part. Railway a déjà intégré des systèmes IA directement dans sa plateforme, avec des boucles où « Claude peut se connecter, appeler des déploiements et analyser l’infrastructure automatiquement. » Ils ont même sorti un serveur Model Context Protocol en août 2025 pour permettre aux agents IA de déployer des applications depuis leurs éditeurs de code.
Mais est-ce que Railway peut vraiment défier AWS, Google Cloud et Azure ? Cooper pense que oui, parce que les géants ont un problème structurel : « Les hyperscalers ont deux systèmes concurrents, et ils ne se sont pas engagés à fond dans le nouveau modèle parce que leur flux de revenus legacy imprime encore de l’argent. » En clair : pourquoi tuirais-tu la poule aux œufs d’or ?
Railway, elle, n’a pas ce problème. Avec seulement 30 employés et des dizaines de millions de revenus annuels, leur ratio revenu par employé ferait rougir même les entreprises de logiciel établies. Ils ont 31% des entreprises Fortune 500 qui utilisent leur plateforme, même si les déploiements vont de l’infrastructure à l’échelle de l’entreprise à des projets d’équipe individuels.
Les 100 millions levés vont servir à étendre leur empreinte mondiale de data centers, agrandir l’équipe au-delà de 30 personnes et – ironie du sort pour une entreprise qui a grandi sans marketing – construire une opération go-to-market digne de ce nom. « 2026 est l’année où nous jouons sur la scène mondiale, » annonce Cooper.
Le pari est énorme, mais Railway a déjà prouvé qu’elle pouvait défier la sagesse conventionnelle des startups. Maintenant, elle s’attaque à la sagesse conventionnelle du cloud. Dans un monde où l’IA rend le codage accessible à presque tout le monde, la question n’est plus « qui peut écrire du code ? » mais « où est-ce que ce code va tourner ? » Railway pense avoir la réponse. Et si leur trajectoire continue, les hyperscalers pourraient bien se réveiller avec une migraine monumentale.
Pendant ce temps, dans d’autres nouvelles de levées de fonds qui font moins de bruit mais qui gonflent quand même les valuations : LiveKit, qui alimente le mode vocal de ChatGPT, atteint une valorisation d’un milliard de dollars après une levée de 100 millions. Et Inferact, une startup d’inférence, lève 150 millions pour commercialiser vLLM, avec une valorisation de 800 millions. L’argent coule à flots dans l’infrastructure IA, mais Railway, avec son approche radicale, pourrait bien être celle qui redistribue les cartes.
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