Tout le monde sait générer des slides. Que reste-t-il à Gamma ?

Gamma vient de racheter Lica, une jeune startup soutenue notamment par Accel et spécialisée dans la création de contenus visuels. Pris isolément, le deal pourrait facilement passer pour une petite acquisition de talents dans un marché qui en compte beaucoup.

Mais le timing est intéressant. Car le problème de Gamma n’est plus vraiment de prouver que l’IA sait fabriquer une présentation. Cette bataille-là est presque gagnée par tout le monde.

La vraie question est désormais plus inconfortable : qu’est-ce qui reste différenciant quand générer un deck devient une commodité ?

Gamma a gagné sur la vitesse

Gamma s’est imposé avec une proposition particulièrement simple : partir d’une idée, de quelques notes ou d’un document, et obtenir en quelques minutes une présentation structurée, propre et immédiatement partageable.

C’est précisément ce qui rend l’outil efficace. Là où PowerPoint ou Figma demandaient encore de construire soi-même la mise en page, Gamma a transformé le design de présentation en système semi-automatique : thèmes, layouts adaptatifs, génération de contenu, illustrations et composants arrivent dans le même flux.

Le résultat n’a pas besoin d’être parfait pour créer énormément de valeur. Pour une équipe qui veut dérouler rapidement une idée, préparer un support ou matérialiser une structure, le gain de temps est considérable.

Et l’entreprise n’aborde pas cette nouvelle phase en position de fragilité. Le 10 novembre 2025, Gamma annonçait avoir franchi les 100 millions de dollars d’ARR, tout en étant rentable depuis plus de deux ans. La société indiquait avoir atteint ce niveau avec seulement 23 millions de dollars de financement initial et une équipe d’environ 50 personnes. Le même jour, elle annonçait une série B de 68 millions de dollars menée par Andreessen Horowitz, sur une valorisation de 2,1 milliards.

Autrement dit, le sujet n’est pas la survie financière de Gamma. Il est plus intéressant : son avantage produit peut-il rester aussi fort lorsque la génération elle-même se banalise ?

Mais cet avantage contient aussi sa principale limite.

À force d’automatiser la composition, les présentations Gamma adoptent facilement une grammaire visuelle reconnaissable. Les thèmes fonctionnent, les layouts sont efficaces, mais dès qu’une marque possède une direction artistique très précise ou qu’un designer veut sortir des rails, le système montre plus vite ses contraintes.

Le compromis était jusqu’ici assez évident : moins de contrôle contre beaucoup plus de vitesse.

Figma commence à casser ce compromis

C’est probablement la pression la plus intéressante à observer.

Figma Slides n’est pas nouveau, mais l’ouverture progressive de la plateforme aux agents change la nature du produit. Via son serveur MCPModel Context Protocol : standard pour brancher des outils / données à un LLM (serveurs, resources, tools)., Figma permet désormais à des assistants de créer et modifier du contenu Figma natif dans Figma Design, FigJam et Figma Slides. Pour Slides, c’est aujourd’hui le point le plus important : un agent externe peut écrire directement dans le canvas et produire un deck natif, tout en restant dans l’écosystème Figma.

En parallèle, Figma développe son propre agent natif. Son périmètre ouvert est toutefois plus étroit : l’agent est en bêta dans Figma Design, avec un accès ouvert aux sièges Full des plans Professional, Organization et Enterprise. Il peut utiliser comme contexte des fichiers Design, des boards FigJam et des decks Slides attachés à un promptConsigne / contexte fourni au modèle pour orienter sa génération (system, user, exemples, outils)..

L’agent directement dans FigJam et Figma Slides, lui, reste déployé progressivement auprès de participants acceptés sur liste d’attente. Il faut donc distinguer les deux mouvements : le MCP est déjà le chemin disponible pour écrire nativement dans Slides ; l’agent Figma, aujourd’hui surtout ouvert dans Design, montre la direction dans laquelle l’entreprise étend cette logique.

Cette nuance compte beaucoup. Figma conserve alors ce qui a toujours fait sa force : le canvas, les composants, l’auto-layout, les styles, les variables et les design systems. L’automatisation arrive donc dans un environnement où la direction artistique peut rester beaucoup plus maîtrisée.

Le schéma historique était assez simple :

• Gamma pour aller vite ;
• Figma pour garder le contrôle.

Avec le MCP dans Slides et un agent natif qui s’étend progressivement à travers la plateforme, la frontière commence à bouger. Figma peut récupérer une partie de la vitesse sans abandonner la précision graphique.

Et pour Gamma, c’est un sujet beaucoup plus sérieux qu’un énième concurrent spécialisé dans les présentations IA.

Google et Microsoft banalisent aussi le premier draft

La pression ne vient pas uniquement des outils de design.

Google permet désormais à Gemini de produire des présentations natives et éditables dans Google Slides, à partir de fichiers Drive et de présentations existantes utilisées comme référence. Microsoft suit la même logique avec Copilot dans PowerPoint, avec de la génération, de la restructuration, de l’édition et des fonctions liées à la marque directement dans l’outil historique.

Ces acteurs n’ont pas forcément besoin de proposer une meilleure expérience que Gamma sur tous les points. Ils peuvent simplement rendre la génération suffisamment bonne et suffisamment intégrée pour qu’une partie des utilisateurs n’ait plus besoin d’ajouter un outil supplémentaire.

C’est une forme classique de commoditisation : ce qui était hier un produit entier devient progressivement une fonctionnalité de la suite que l’entreprise paie déjà.

L’open source attaque encore une autre couche

À une échelle beaucoup plus petite, Presenton illustre un troisième mouvement.

Le projet open source, sous licence Apache 2.0, peut être auto-hébergé, utilisé avec différents fournisseurs de modèles, exposé via APIApplication Programming Interface : contrat machine pour consommer un service (HTTP, SDK, webhooks). et intégré à des workflows agentiques. Il peut générer puis exporter des présentations en PPTX ou PDF, tout en laissant davantage de contrôle sur l’infrastructure et les modèles utilisés.

Presenton propose également une application cloud managée. Ce détail est intéressant : il montre qu’une couche commerciale peut se reconstruire au-dessus d’un moteur open source, sans que toute la valeur soit enfermée dans un SaaSSoftware as a Service : logiciel livré en ligne par abonnement, multi-tenant en général. propriétaire.

Presenton n’est pas aujourd’hui un concurrent commercial de Gamma à la même échelle. Ce serait forcer la comparaison.

Mais son existence montre quelque chose de plus important : la mécanique de génération elle-même devient appropriable.

Une entreprise peut progressivement imaginer son propre pipeline : documents internes, agent, modèle de son choix, template maison, génération du deck. Dans ce scénario, la valeur ne réside plus nécessairement dans le moteur qui transforme du texte en slides.

Même ChatGPT regarde les présentations

Un autre signal est apparu début août : OpenAILaboratoire d’IA américain à l’origine des modèles GPT et de ChatGPT, accessibles par API et non téléchargeables. a révélé l’acquisition de NextSlide, une startup spécialisée dans la création de présentations éditables à partir de prompts, de notes ou de documents. L’opération avait en réalité été réalisée plus tôt en 2026, son fondateur Ahmed Beshry précisant que l’annonce arrivait avec quelques mois de retard.

Aucun produit directement issu de cette acquisition n’a encore été annoncé. Mais l’équipe de NextSlide travaille déjà sur ChatGPT, ce qui rend le signal plus concret qu’une simple prise de participation ou qu’un intérêt exploratoire.

Il serait évidemment prématuré d’en déduire que ChatGPT va remplacer Gamma. Mais l’opération confirme que la présentation devient un terrain naturel pour les assistants généralistes. Lorsque l’agent possède déjà le contexte, les documents, les recherches et les instructions de l’utilisateur, produire le livrable final est une extension logique.

Gamma se retrouve donc entre plusieurs mouvements simultanés : les suites bureautiques intègrent la génération, Figma rapproche les agents du design system, l’open source rend la technologie plus accessible et les assistants généralistes s’intéressent directement au format.

Lica prolonge un virage déjà engagé

C’est dans ce contexte que le rachat de Lica prend une autre dimension. Mais il serait trop simple de le lire comme une réaction soudaine à la pression concurrentielle.

Le virage avait déjà commencé le 17 mars 2026, avec le lancement de Gamma Imagine. L’outil ne se contente pas de générer des visuels : Gamma le présente comme un système conçu pour se comporter comme un graphiste, en appliquant automatiquement les couleurs et l’identité visuelle de l’équipe, puis en permettant d’affiner le résultat en langage naturel. L’utilisateur peut aussi téléverser une image de référence afin d’aligner le style de l’ensemble de la création.

Ce détail change la lecture. Gamma travaillait donc déjà, avant Lica, sur le problème précis de la cohérence de marque dans la création visuelle assistée par IA.

L’acquisition de Lica apparaît alors moins comme un simple élargissement vers « le visuel » que comme l’approfondissement d’un chantier déjà ouvert. Fondée en 2023 par Priyaa Kalyanaraman et Purvanshi Mehta, Lica avait levé 4 millions de dollars un an plus tard auprès notamment d’Accel, South Park Commons et Village Global. La startup travaillait justement sur la génération de contenus visuels capables de respecter une identité de marque.

Ses deux cofondatrices vont désormais diriger un design research lab chez Gamma. L’entreprise n’a pas encore annoncé de produit directement issu de l’opération, mais évoque des présentations plus fluides, personnalisées et multimodales.

Ce discours dépasse largement l’ajout de quelques nouveaux thèmes.

Il suggère que Gamma veut déplacer progressivement son centre de gravité : ne plus être seulement la meilleure machine à transformer du texte en slides, mais devenir un outil capable de choisir comment une idée doit être exprimée visuellement.

C’est probablement là que se jouera une partie de sa prochaine différenciation.

Car si tout le monde sait générer une présentation, la valeur remonte vers des questions beaucoup plus difficiles à automatiser correctement : quelle composition fonctionne pour cette audience ? Quelle identité visuelle faut-il préserver ? Quel niveau de densité convient ? Faut-il réellement produire des slides, ou un autre format serait-il plus efficace ?

En résumé, le marché ne semble plus chercher uniquement le meilleur générateur de decks. Il commence à chercher le meilleur système de communication visuelle assisté par IA.

Et c’est peut-être précisément ce que Gamma essaie de devenir avant que son premier avantage ne devienne une simple fonctionnalité.