Montréal a depuis longtemps cessé d’être seulement la capitale culturelle du Canada – même si, là-bas, on semble encore se demander ce qui est le plus important : le festival de jazz ou une nouvelle start-up. Aujourd’hui, c’est l’un des principaux pôles informatiques du pays, où les technologies redéfinissent avec assurance l’économie de la ville. Des dizaines d’applications y voient le jour : des projets indépendants, conçus dans une cuisine entre deux tasses de café et deux délais, aux services mondiaux utilisés par des millions de personnes partout dans le monde. Ce phénomène a déjà fait l’objet de nombreux articles, par exemple ici : montreal-future.com, et il a depuis longtemps dépassé le cadre de l’intérêt local.
Ce n’est pas la Silicon Valley, mais il y a de quoi se réjouir
Les chiffres parlent d’eux-mêmes : plus de 2 500 start-ups actives, jusqu’à 180 000 employés dans le secteur technologique et plus de 100 000 développeurs qui constituent l’épine dorsale de l’industrie. Dans le domaine de l’intelligence artificielle, Montréal joue carrément dans une autre ligue : près de 48 000 spécialistes, plus d’un millier de chercheurs et des dizaines d’organisations travaillant à la croisée de la science et des affaires. Et il ne s’agit pas simplement de beaux chiffres pour les présentations, mais d’une infrastructure réelle qui génère constamment de nouveaux produits.
Les raisons de cette croissance sont assez pragmatiques. Tout d’abord, ces universités — qui comptent parmi les meilleures du Canada — diplômés chaque année des milliers de spécialistes qui ne partent pas immédiatement aux États-Unis, mais restent travailler sur place.
D’autre part, il existe un écosystème bien établi de start-up et de centres de recherche, où les grandes entreprises côtoient les petites équipes sur un pied d’égalité.
Et, troisièmement, une politique fiscale qui ne fonctionne pas comme un « avantage » abstrait, mais comme un outil de réduction des risques pour les entreprises : dans certains secteurs, l’État compense jusqu’à environ 30 % des dépenses de recherche et développement, et dans le domaine de la fintech, les frais d’exploitation peuvent être jusqu’à 36 % inférieurs à ceux des grandes villes des États-Unis ou du Canada. Et ce qui importe ici, ce n’est pas tant que ce soit « moins cher », mais que ce soit plus prévisible — et c’est justement cette prévisibilité qui détermine souvent si une start-up survivra au cours de ses premières années.
Au final, Montréal n’apparaît pas tant comme un lieu propice aux percées retentissantes, mais plutôt comme un environnement où ces percées deviennent possibles. Des centaines de projets voient le jour ici chaque année : la plupart d’entre eux restent dans l’ombre, certains disparaissent, incapables de résister à la concurrence, mais d’autres — discrètement et sans faire de bruit — se transforment en produits utilisés par des millions de personnes. C’est précisément de cette idée qu’est née l’histoire de l’une des applications les plus célèbres créées à Montréal.
L’histoire de Frédéric Lalonde
L’histoire de Frédéric Lalonde ne ressemble pas au mythe classique du « jeune homme qui code depuis son enfance dans son garage ». Dans son cas, tout s’est déroulé de manière bien moins spectaculaire, mais nettement plus réaliste : un long parcours, plusieurs tentatives professionnelles et une compréhension progressive du fonctionnement des grands marchés numériques.
Il n’a pas grandi dans une famille liée aux technologies, et cela ne semble pas avoir constitué un obstacle pour lui – bien au contraire, cela l’a poussé à tracer sa propre voie. Ses études lui ont donné les outils de base pour travailler avec les systèmes et les données, mais n’ont pas déterminé définitivement dans quelle direction aller. En conséquence, alors qu’il était encore jeune, il a abandonné ses études et s’est lancé dans l’entrepreneuriat : une décision qui a en fait marqué le début de sa carrière dans le secteur des technologies.
Avant même la création de Hopper, les premiers pas professionnels de Lalonde étaient déjà liés au secteur des technologies et aux produits numériques. Frédéric a fondé la société NewTrade Technologies, rachetée par Expedia en 2002. Il a travaillé dans le secteur du voyage et des services en ligne, où il s’est très vite heurté au principal problème de l’industrie : les gens prennent la décision d’acheter des billets dans un état d’incertitude permanente. Les prix changent, les algorithmes ne sont pas transparents, et l’utilisateur joue en fait contre un système qu’il ne comprend pas.
Pour Lalonde, il ne s’agissait pas simplement d’une observation, mais d’un enjeu commercial. Si l’incertitude est la norme, alors le produit peut servir d’intermédiaire entre les données et la décision. C’est ainsi que s’est progressivement dessinée la logique du futur service : ne pas vendre de billets, mais aider à décider quand les acheter.
C’est cette idée qui a donné naissance à Hopper, un produit né non pas de l’ambition de « créer une énième application de voyage », mais d’une expérience très concrète du métier dans un secteur où l’utilisateur dispose toujours de moins d’informations que le système.
Interprète du marché
À un certain moment, ce problème cesse d’être une simple observation et commence à apparaître comme une lacune dans la logique même du marché. Si des millions de personnes prennent chaque jour la décision d’acheter des billets dans un climat d’incertitude, et que les données sur les prix existent, mais restent fragmentées et opaques, un intermédiaire doit inévitablement s’interposer entre eux.
C’est là que l’expérience personnelle de Lalonde cesse d’être simplement l’histoire d’un entrepreneur pour devenir le fondement même du produit. Ce qui apparaissait auparavant comme le chaos du marché des vols aériens commence à se présenter comme un système pouvant être modélisé. Et si ce système peut être décrit par des données, il est également possible de le prévoir.
C’est ainsi que, grâce à l’expérience acquise dans le secteur du voyage, l’idée de Hopper a progressivement vu le jour : une application qui ne se contente pas d’afficher les prix des billets, mais qui tente de répondre à la question que les utilisateurs se posent le plus souvent : faut-il acheter maintenant ou attendre ?
L’application analyse en permanence l’évolution historique des prix des billets d’avion, le comportement des compagnies aériennes, la saisonnalité, le taux de remplissage des liaisons et même les tendances de la demande au fil du temps. À partir de cette mine d’informations, des algorithmes établissent des prévisions : le prix va-t-il augmenter, baisser ou rester stable dans les jours ou les semaines à venir ?
Au final, l’utilisateur ne voit pas simplement une liste d’options, mais une recommandation : attendre ou acheter maintenant, parfois accompagnée d’une prévision assez précise et d’un horizon temporel. De plus, le système peut «suivre» l’évolution souhaitée et signaler lorsque le prix atteint le niveau optimal, évitant ainsi à l’utilisateur d’avoir à surveiller constamment le marché manuellement.
Dans cette optique, Hopper cesse d’être un service de réservation classique. Il fonctionne plutôt comme un interprète du marché : il traduit l’évolution complexe et imprévisible des prix en une solution simple pour l’utilisateur.
Des prévisions plutôt que des conjectures
Le succès de Hopper ne tient pas à une simple « idée géniale », mais au fait qu’il a su mettre le doigt sur un véritable point sensible du marché. Pendant des années, les gens ont acheté leurs billets à l’aveuglette, en se fiant à leur intuition ou à des conseils aléatoires. Hopper a proposé une alternative simple : des prévisions plutôt que des conjectures.
L’application a également connu un succès fulgurant parce qu’elle a libéré les utilisateurs de la fatigue liée à la surveillance constante des prix. Là où il fallait auparavant vérifier chaque jour des dizaines d’options, une seule recommandation s’est imposée : acheter ou attendre. Associé au format mobile et à la confiance croissante dans les algorithmes, cela a rendu le produit intuitif et pratique pour le grand public.
C’est alors que l’effet d’échelle s’est produit : plus il y a de données, plus les prévisions sont précises, et plus les prévisions sont précises, plus il y a d’utilisateurs. C’est ainsi qu’une idée locale, née dans l’écosystème technologique montréalais, s’est rapidement imposée sur le marché mondial.
Sources :
- https://mila.quebec/en/about/impact-reports/impact-report-2024–2025
- https://startupgenome.com/insights/montreals-tech-ecosystem-by-the-numbers
- https://www.statista.com/outlook/tmo/it-services/canada#revenue
- https://www.montrealinternational.com/en/news/2024-report-2–7b-in-investments-supported-by-montreal-international/
- https://meet.mtl.org/en/why-montreal/key-economic-sectors/artificial-intelligence