Parler d’un marché des solutions de gestion du travail collaboratif a-t-il encore un sens ?

Gartner le fait encore dans le cadre de son Magic Quadrant. L’an dernier, il avait toutefois reconnu que les frontières s’estompaient avec des offres issues de segments adjacents (gestion de projets, intranets, outils de développement, suites bureautiques cloud…) tendant à développer de telles capacités.

La même dynamique est évoquée cette année, mais dans le sens inverse : à mesure que l’IA les gagne, les solutions de gestion du travail collaboratif entrent en concurrence avec des applications métier qui relèvent d’autres segments dans la nomenclature du cabinet américain.

Ce phénomène est aussi porté par la multiplication de ce que Gartner appelle des « accélérateurs de cas d’usage ». En quelque sorte, des kits de démarrage associant modèles de données, workflows et configurations prêts à l’emploi. Une proposition de valeur qui réduisent, tout du moins sur le papier, le besoin en applications spécialisées.

9 fournisseurs... tous "leaders" ou presque

D'une année à l'autre, les critères d'inclusion au Magic Quadrant ont peu évolué. Sur le volet fonctionnel, il fallait toujours, dans les grandes lignes, couvrir au minimum les aspects planification, collaboration (y compris création de contenu), workflows et automatisation, reporting et analytics, en fournissant également lesdits "accélérateurs de cas d'usage". Un élément s'est ajouté : "assistance intelligente". Y sont regroupées des capacités fondées sur l'IA générative, dont la création et l'édition de contenu, l'aide à l'utilisation des produits et l'optimisation de workflows.

Les offreurs sont évalués sur deux axes. L'un prospectif ("vision"), centré sur les stratégies (sectorielle, géographique, commerciale, marketing, produit...). L'autre censé refléter la capacité à répondre effectivement à la demande ("exécution" : expérience client, performance avant-vente, qualité des produits/services...).

Les 9 fournisseurs classés sont les mêmes que l'an dernier. En 2024, ils étaient 5 dans le carré des "leaders"... et les 4 autres n'en étaient pas si loin. Un an plus tard, ils sont 7 "leaders" et les 2 autres en sont encore plus proches.

La situation sur l'axe "exécution" :

Rang	Fournisseur	Évolution annuelle
1	monday.com	+1
2	Smartsheet	- 1
3	Asana	=
4	Adobe	=
5	Airtable	+ 1
6	Wrike	- 1
7	Atlassian	=
8	ClickUp	=
9	Quickbase	=

L'expérience client et la qualité des produits ont eu un poids élevé dans la notation. La viabilité (santé financière et probabilité d'investissement continu dans la solution), un poids moyen. L'exécution commerciale et marketing, un poids bas.

Sur l'axe "vision" :

Rang	Fournisseur	Évolution annuelle
1	monday.com	=
2	Asana	=
3	Smartsheet	=
4	Airtable	=
5	Wrike	=
6	ClickUp	+ 1
7	Quickbase	+ 2
8	Atlassian	=
9	Adobe	- 3

La stratégie produit a eu un poids élevé dans la notation. L'innovation, un poids moyen. La compréhension du marché, un poids bas, comme les stratégies commerciale, marketing et géographique. La stratégie sectorielle n'a pas été notée.

Du channel aux solutions sectorielles, des éléments "en développement" chez Airtable

Airtable se distingue autant sur la composante low-code que sur la scalabilité de son socle HyperDB. Gartner salue aussi l'innovation en matière d'IA, avec une approche associant chatbot global et agents embarqués au sein des applications.

À grande échelle, il peut s'avérer difficile de maintenir une gouvernance cohérente des applications personnalisés. Attention aussi à la courbe d'apprentissage pour qui est néophyte des concepts de base de données. Gartner souligne aussi qu'Airtable développe actuellement sa présence hors de son cœur de marché (présence physique, channel, datacenters) et sur les solutions sectorielles.

Avec Asana, attention à la courbe d'apprentissage

Bon point pour Asana sur la notoriété de marque, la communauté et le taux d'adoption pour certains usages (planification du travail, en particulier). Gartner apprécie aussi l'architecture Work Graph, entre le modèle de données qui la porte et les agents IA qui y sont greffés. Il note également l'exhaustivité de l'offre sur la gestion de tâches et des projets ainsi que sur le suivi d'objectifs et résultats.

De par son exhaustivité, Asana est susceptible de présenter une certaine courbe d'apprentissage. Gartner relève aussi une marge de progression sur l'approche sectorielle : certains cas d'usage peuvent ne pas être efficacement couverts. Le cabinet américain remarque également que la croissance des revenus d'Asana a ralenti, tandis que l'effectif n'a pas augmenté. Potentiellement le signe, estime-t-il, d'une dépendance au modèle product-led (le produit comme moyen privilégié d'acquisition, par opposition au sales-led ou au marketing-led).

Atlassian : des faiblesses sur la gestion des actifs et du temps

Atlassian se distingue par son niveau de présence sur le marché ; et par sa notoriété, notamment chez les développeurs et l'IT. Il a aussi pour lui son écosystème (partenaires, marketplace fournie, certification de produits tiers...). Et sa tarification, jugée transparente et compétitive.

Certains produits ayant tendance à se chevaucher (Gartner cite Trello et Jira), l'offre d'Atlassian peut s'avérer difficile à appréhender. S'y ajoute une approche commerciale et marketing moins développée que chez les concurrents sur l'aspect sectoriel. Au niveau fonctionnel, il existe des faiblesses sur la gestion d'actifs, l'allocation de ressources et le suivi du temps.

ClickUp, pas déployé à la même échelle que les concurrents directs

Gartner note la croissance notable de la clientèle de ClickUp et du nombre d'utilisateurs actifs. Il souligne aussi la facilité d'utilisation, tant au niveau de l'interface que de par la flexibilité offerte sur la gestion de tâches, avec une configuration initiale minimale. Bon point également sur la convergence "travail-connaissances-communication", qui minimise le changement de contexte.

Hors de l'Union européenne, la présence géographique de ClickUp est limité. Ses plus gros déploiements sont plus petits que ceux des concurrents directs (moindres volumes de données et d'utilisateurs simultanés). Quant au réseau de partenaires, il est "en évolution", tout comme le ciblage de secteurs et de métiers (pas de programme commercial dédié).

Tarification, cœur fonctionnel... Les contreparties des "accélérateurs" de monday.com

monday.com jouit d'une notoriété portée par son niveau d'offre gratuit, son UX jugée intuitive et son ciblage efficace de relais d'influence dans plusieurs secteurs. Autre élément de distinction : ses "accélérateurs" (CRM, développement logiciel, service management...), qui comment à concurrencer des apps métier. Gartner apprécie aussi les investissements dans la gestion du cycle de vie des données et la personnalisation par API.

Point fort, les "accélérateurs" sont en même temps susceptibles de limiter les investissements dans le cœur fonctionnel. Ils entraînent aussi, avec leur tarification spécifique, une complexité pour qui recherche une solution multiusage. Gartner recommande par ailleurs de vérifier la disponibilité d'expertise sur les plaques géographiques où monday.com est essentiellement en indirect.

Smartsheet : les complexités du nouveau modèle de licence

Bon point sur le plan fonctionnel pour Smartsheet, qui s'avère adapté aux workflows complexes nécessitant de l'élasticité. Les briques de gestion de projet, de gestion de ressources et de reporting tendent à être appréciées des grandes entreprises. Autres points forts : la notoriété (Smartsheet est le fournisseur le plus souvent benchmarké dans les requêtes faites à Gartner) et la partie collaboration de contenu (versioning, pistes d'audit, fonctionnalité de révision avec fils de discussion).

L'an dernier, Gartner rappelait que Smartsheet allait redevenir une entreprise privée et appelait à porter attention aux impacts sur la visibilité de la stratégie, de la roadmap et des résultats. Il n'en dit pas moins cette année, même si la transition a été bouclée depuis (janvier 2025). Dans cet intervalle, la croissance des revenus et de l'effectif a été plus faible que chez les principaux concurrents. Quant à la transition vers le modèle à l'abonnement par utilisateur, elle a engendré des complexités de réconciliation et de gestion des licences ; complexités renforcées par la suppression de l'option free collaborator.

La marketplace de Wrike, en défaut de capacités-clés

L'acquisition de Klaxoon a renforcé les capacités de Wrike sur la collaboration visuelle et ouvert la voie au développement d'agents IA autour de cette brique. Gartner apprécie aussi les possibilités en matière de gestion des données (synchronisation des systèmes tiers, moteur no code avec connecteurs préconstruits...). Et la tarification, jugée transparente, compétitive et particulièrement accessible aux petites équipes comme aux déploiements multiusages.

Comme chez Smartsheet, la dynamique business n'est pas positive, tant sur la croissance des revenus et de la clientèle que sur la visibilité globale. La présence physique reste limitée dans certaines régions géographiques et le réseau de partenaires n'est pas le plus étendu sur ce marché. Des services-clés manquent par ailleurs sur la marketplace (publication en self-service, évaluations et discussions d'utilisateurs).

Illustration © nsit0108 - Adobe Stock

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Microsoft poursuit ses investissements dans l’IA médicale avec la création d’une nouvelle équipe baptisée MAI Superintelligence Team. Son ambition :  développer une intelligence artificielle capable de surpasser largement les capacités humaines dans des domaines spécifiques, à commencer par le diagnostic médical

Microsoft prévoit d’investir « beaucoup d’argent » dans ce projet, selon Mustafa Suleyman, directeur de l’IA du groupe et responsable de cette initiative

Premier objectif : le diagnostic médical

Son équipe  se concentrera sur des modèles spécialisés atteignant ce que Mustafa Suleyman qualifie de performances surhumaines, tout en présentant « pratiquement aucun risque existentiel ». Il cite comme exemples potentiels une IA capable de développer de nouvelles molécules, faisant référence à AlphaFold, les modèles d’IA de DeepMind capables de prédire les structures protéiques.

Pour le diagnostic médical, domaine d’intérêt historique pour l’IA et sur lequel Microsoft s’est déjà penché avec son. système nommé Microsoft AI Diagnostic Orchestrator, Suleyman estime avoir « une visibilité vers une superintelligence médicale dans les deux à trois prochaines années ».

Illustration : © Microsoft

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L’IA générative n’est plus seulement utilisée dans la phase de développement des malwares : elle l’est aussi lors de leur exploitation.

Google s’en fait l’écho… et en donne 5 exemples. Parmi eux, un dropper VBScript qu’il a appelé PROMPTFLUX.

Un dropper réécrit son code grâce à Gemini

Identifié début juin, le malware fait appel à la dernière version de Gemini Flash 1.5 – via l’API, la clé étant intégrée en dur – pour l’aider à obscurcir son code. Et ainsi maximiser ses chances d’éviter la détection par les antivirus.

Des variants ont été découverts. Dont un qui, toutes les heures, demande à Gemini de réécrire l’intégralité de son code source. Et de sauvegarder chaque nouvelle version dans le dossier de démarrage, afin d’établir une persistance.

PROMPTFLUX a aussi les attributs d’un ver, capable en l’occurrence de se propager sur des partages réseau et des supports amovibles. Il ne semble cependant pas à même de compromettre un réseau ou même un appareil. Certaines de ses fonctions sont effectivement commentées, dont celle par laquelle il modifie son code grâce aux éléments fournis par Gemini. Mais la présence de cette fonction, comme d’ailleurs de la journalisation des réponses IA, illustre clairement sa finalité.

Un data miner génère des commandes Windows via Qwen

Autre exemple : PROMPTSTEAL. Lui aussi identifié en juin, il a été utilisé par APT28 (groupe à la solde de la Russie) contre l’Ukraine.

Il s’agit d’un data miner Python déguisé en programme de création d’images. Il contient un script compilé qui fait appel à Qwen2.5-Coder-32B-Instruct via l’API Hugging Face, probablement grâce à un jeton volé. Objectif : générer des commandes Windows destinées à collecter des infos système et à copier des documents dans un dossier spécifique en vue des les exfiltrer.

Quand les outils IA de l’hôte ciblé servent à rechercher des secrets

Google évoque aussi PROMPTLOCK, un ransomware codé en Go. Jugé expérimental, il exploite un LLM (non spécifié) pour générer des scripts Lua. Il inclut des capacités de découverte de système de fichiers, d’exfiltration de données et de chiffrement sur Windows comme sur Linux.

FRUITSHELL et QUIETVAULT, au contraire, on été observés dans des opérations.
Le premier, disponible publiquement, est un reverse shell écrit en PowerShell. Il embarque des prompts censés lui éviter la détection par les systèmes de sécurité reposant sur des LLM.
Le second, codé en JavaScript, est censé exfiltrer des tokens GitHub et NPM en les poussant sur un repo public. Pour recherche d’autres secrets, il se nourrit des outils IA en ligne de commande disponibles sur l’hôte.

Illustration générée par IA

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Google annonce son plus important accord d’achat de crédits carbone issus de la reforestation,  avec la startup brésilienne Mombak sur 200 000 tonnes métriques de compensation d’émissions de CO2, soit quatre fois le volume du contrat pilote signé en septembre 2024.

Mombak transforme d’anciennes terres de pâturage dégradées en forêt amazonienne,

Les deux entreprises ont refusé de divulguer la valeur financière de la transaction. En 2023, lors de sa vente à McLaren Racing, Mombak avait facturé ses crédits en moyenne à plus de 50 dollars la tonne.

Un revirement vers la photosynthèse

L’accord marque un tournant dans la stratégie de décarbonation de Google. En 2024, l’entreprise avait initialement investi plus de 100 millions $ dans diverses technologies de capture du carbone – altération minérale, biochar, capture directe dans l’air et acidification des rivières. L’accord de septembre 2024 avec Mombak représentait sa première incursion dans les crédits carbone basés sur la nature au Brésil.

« La technologie la moins risquée dont nous disposons pour réduire le carbone dans l’atmosphère est la photosynthèse », explique Randy Spock, responsable des crédits carbone chez Google, cité par Reuters.

Cette multiplication des engagements répond à une explosion des émissions liées aux activités de Google. Selon son dernier rapport environnemental, ses émissions de scope 2 liées au marché – principalement l’électricité achetée pour ses centres de données et bureaux – ont plus que triplé entre 2020 et 2024, atteignant 3,1 millions de tonnes d’équivalent CO2.

La coalition Symbiosis élève les standards

En 2024, Google s’était associé à Meta, Salesforce, McKinsey et Microsoft – le plus gros acheteur à ce jour – pour créer la Symbiosis Coalition  qui s’est engagée à contracter plus de 20 millions de tonnes de compensations carbone basées sur la nature d’ici 2030.

La coalition impose des normes strictes : comptabilité carbone conservatrice et transparente, préservation à long terme et bénéfices pour la biodiversité et les communautés locales. Sur 185 projets examinés, celui de Mombak est le premier à satisfaire ces critères.

Cette annonce intervient alors que la COP30 qui s’ouvre aujourd’hui à Belem ( Brésil) doit annoncer, entre autres initiatives, un nouveau fonds de soutien pour les forêts tropicales.

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Prière de ne plus faire passer Comet pour Google Chrome.

Amazon l’intime à Perplexity… entre autres doléances consignées dans une lettre de mise en demeure rendue publique.

En toile de fond, la confrontation de deux conceptions du commerce agentique, à cheval entre liberté et protection du consommateur.

(In)satisfaction client et (in)sécurité

Amazon appelle Perplexity à cesser, sans délai, d’utiliser les agents IA de son navigateur Comet pour « s’introduire secrètement » dans son périmètre e-commerce. Il lui demande d’identifier lesdits agents de manière transparente, au nom du droit des fournisseurs de services à superviser l’activité agentique.

Ce droit de supervision doit permettre d’empêcher les comportements qui dégradent l’expérience d’achat et la confiance du client avec, tout en créant des risques pour ses données.

Avec la technologie de Perplexity, l’expérience d’achat n’est pas adéquate, affirme Amazon : Comet ne peut pas sélectionner le meilleur prix, la meilleure méthode de livraison et les recommandations. Il ne donne pas non plus la possibilité d’ajouter des produits à des commandes déjà effectuées.

Quant à la sécurité des données des clients, c’est portes ouvertes, d’après Amazon. Preuve en serait des conditions d’utilisation et la notice de confidentialité de Perplexity, qui lui donnent le droit de collecter mots de passe, clés de sécurité, méthodes de paiement, historiques d’achats et autres données sensibles… tout en excluant toute responsabilité.

Amazon pointe des contournements répétés

Les premiers faits que le groupe américain juge répréhensibles remontent au moins à novembre 2024. À partir de là, à travers la fonctionnalité « Buy with Pro », des commandes ont été réalisées au nom d’utilisateurs, en exploitant une poignée de comptes Amazon – dont des comptes Prime – gérés par Perplexity.

En plus de violer les conditions d’utilisation de Prime, cette pratique aurait engendré une mauvaise expérience client. Par exemple en compliquant les retours de produits.
Perplexity avait fini par accepter d’y mettre un terme. Et, plus globalement, de ne pas déployer d’autres agents dans le Store jusqu’à négociation d’un accord. Il aurait, depuis, renié cette promesse, en changeant de tactique, avec des agents qui se connectent aux comptes des utilisateurs.

Amazon explique avoir découvert cette activité en août. N’étant pas parvenu à faire entendre raison à Perplexity, il avait coupé l’accès à Comet… qui, dans les 24 heures, avait contourné le blocage. Les relances ultérieures n’ont pas plus porté leurs fruits, Perplexity continuant à « déguiser » ses agents en instances Chrome.

Pour Amazon, cette opacité est d’autant plus troublante que les preuves de vulnérabilité de Comet aux injections de prompts se sont accumulées ces derniers temps.

Le groupe américain regrette aussi d’avoir dû dédier des ressources aux investigations et à implémentation de contre-mesures. Soulignant que le risque s’accroîtra probablement maintenant que Comet est ouvert au grand public, il réclame des mesures injonctives et une compensation financière. Non sans prétendre qu’il y a infraction aux Codes pénaux des États-Unis et de Californie.

Perplexity brandit la liberté du consommateur

En réponse, Perplexity ne mâche pas ses mots : cette offensive juridique est « une menace pour tous les internautes ».

De son avis, Amazon devrait se montrer favorable à Comet : une expérience d’achat plus simple signifie davantage de transactions et des clients plus heureux. S’il ne réagit pas ainsi, c’est parce que « son intérêt est de vous servir de la publicité, des résultats sponsorisés, et influencer vos décisions d’achat avec […] des offres embrouillantes ».

Rappelant en filigrane que les authentifiants qu’utilise Comet ne sont jamais stockés sur ses serveurs, Perplexity appelle à ne pas confondre « expérience du consommateur » avec « exploitation du consommateur ». Les utilisateurs veulent des assistants IA qui travaillent pour eux pour pour personne d’autre, ajoute-t-il. Non sans laisser comprendre qu’Amazon, dans sa volonté de travailler à terme avec des fournisseurs d’agents, chercherait d’abord à en encadrer le fonctionnement.

Or, l’IA agentique est justement l’occasion, pour les utilisateurs, de reprendre le contrôle de leurs expériences en ligne, veut croire Perplexity. En ce sens, et au nom de la liberté de choix, une entreprise n’aurait aucunement le droit de discriminer les utilisateurs sur la base des IA qu’ils choisissent pour les représenter.

Perplexity veut croire que de telles aspirations font de lui une cible idéale à intimider. Il invite en tout cas Amazon à ne pas oublier les combats qu’il a lui-même menés pour en arriver là, précisément au nom de la liberté du consommateur et avec la même conviction d’avoir un « produit qui change le monde ». Et de conclure : « Le commerce agentique est une évolution naturelle et les gens en sont demandeurs. Nous exigeons de pouvoir l’offrir.« 

Un gatekeeper remis en cause ?

Certains auront fait remarquer que Perplexity est gonflé, vu le contenu de ses propres conditions d’utilisation (l’usage de spiders, de crawlers, de scrapers et autres robots ou « processus automatisés » y est très largement proscrit).

D’autres se réjouissent au contraire de cette résistance, y voyant un moyen de remettre en cause le monopole qu’Amazon aurait sur la recherche de produits sur sa marketplace. Et par là même la position de force dans laquelle il est vis-à-vis des vendeurs tiers.

En intercalant des IA entre lui et le client, Amazon verrait plus globalement son rôle de gatekeeper un tant soit peu remis en cause. Au risque de perdre, in fine, du business.

Entre autres arguments, circule aussi celui selon lequel les logiciels avec lesquels l’utilisateur accède à un service ne regardent que lui. À l’inverse, certains estiment que tout propriétaire de site(s) e-commerce doit pouvoir ne pas autoriser des IA dans son écosystème.

Illustration générée par IA

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Grosse alerte pour le champion national de la e-santé. L’Autorité de la concurrence vient d’infliger à Doctolib une amende de 4,6 millions € pour avoir abusé de sa position dominante sur deux marchés stratégiques : la prise de rendez-vous médicaux en ligne et les solutions de téléconsultation.

La sanction fait suite d’une plainte de Cegedim Santé déposée en 2019 et d’une opération de visite et saisie réalisée en 2021,

Une décision qui révèle les coulisses d’une stratégie de verrouillage du marché, documentée par des échanges internes particulièrement explicites.

Les chiffres parlent d’eux-mêmes. Entre 2017 et 2022, Doctolib a détenu des parts de marché constamment supérieures à 50 % dans la prise de rendez-vous médicaux en ligne, dépassant même les 90 % certaines années.

Sur le marché de la téléconsultation, lancé en 2019, l’entreprise a rapidement capté plus de 40 % des parts. Une domination renforcée par la crise sanitaire, lorsque le gouvernement a confié en 2021 à Doctolib, aux côtés de Maiia et KelDoc, la gestion des rendez-vous de vaccination contre la Covid-19.

Trois pratiques dans le collimateur

L’instruction, déclenchée en 2021 après une plainte de Cegedim Santé et suivie de perquisitions, a mis au jour trois pratiques anticoncurrentielles distinctes.

Premier grief : les clauses d’exclusivité. Jusqu’en septembre 2023, les contrats d’abonnement imposaient aux professionnels de santé de recourir exclusivement aux services Doctolib. Des documents internes saisis lors des perquisitions révèlent une stratégie délibérée : les dirigeants affichaient ouvertement leur volonté d’« être une interface obligatoire et stratégique entre le médecin et son patient afin de les verrouiller tous les deux ».

Plus embarrassant encore, alors que la direction juridique alertait sur l’illégalité de ces clauses et « insistait vraiment fortement pour les supprimer », le président de Doctolib décidait de les maintenir, arguant « qu’il faut stratégiquement la garder ».

Deuxième grief : les ventes liées. Pour accéder à Doctolib Téléconsultation, les praticiens étaient obligés de souscrire au préalable à Doctolib Patient, le service de prise de rendez-vous. Cette pratique commerciale a mécaniquement renforcé la position dominante de l’entreprise sur le marché des agendas médicaux, privant les concurrents d’opportunités commerciales.

Troisième grief : l’acquisition de MonDocteur. En juillet 2018, Doctolib rachète son principal concurrent  », la société MonDocteur. Une opération qui n’a pas fait l’objet d’un examen par les autorités de concurrence, les seuils de notification n’étant pas atteints.

Mais les documents internes sont accablants : Doctolib voulait « killer le produit », la « création de valeur » résidant « non pas dans l’ajout de l’actif MonDocteur mais sa disparition en tant que concurrent ». Un document commandé par Doctolib affirme même qu’après cette acquisition,
« Doctolib fonctionnera sans plus aucune concurrence en France ».

Des effets concrets sur les prix et la concurrence

Cette stratégie a porté ses fruits. L’acquisition de MonDocteur a permis à Doctolib de gagner 10 000 nouveaux professionnels de santé et d’augmenter durablement ses parts de marché.

Les documents internes évoquent la possibilité de « réduire la pression sur les prix » et
d’« augmenter les tarifs de 10 à 20 % ». De fait, Doctolib a procédé à plusieurs hausses successives, allant même au-delà des augmentations initialement envisagées, de 3 points de pourcentage supplémentaires, sans perte de clientèle ni ralentissement de la croissance, malgré des tarifs supérieurs à ceux de ses concurrents.

Les clauses d’exclusivité ont, elles, provoqué l’abandon ou le gel de projets concurrents. Des acteurs comme Solocal ou Qare ont cessé de développer leur service de prise de rendez-vous médicaux ou ont renoncé à en lancer un.

Une décision historique

L’amende se décompose en 4, 615 millions € pour les pratiques d’exclusivité et de ventes liées, que l’Autorité qualifie d’« infraction unique complexe et continue » visant à « verrouiller le marché », et 50 000 € pour l’acquisition de MonDocteur.

Cette dernière sanction, symbolique, reflète l’incertitude juridique qui prévalait avant l’arrêt Towercast de la Cour de justice de l’Union européenne du 16 mars 2023. Pour la première fois, l’Autorité sanctionne ainsi une acquisition prédatrice située sous les seuils de notification.

L’Autorité souligne que ces pratiques ont eu « pour effet, au moins potentiel, d’évincer les concurrents sur les marchés concernés », tout en précisant que « les mérites propres de cette entreprise ne sont pas contestés ».

 Doctolib fait appel de la décision. Dans un communiqué, elle réfute les griefs pointé par l’Autorité.

« La décision se fonde étonnamment sur l’acquisition par Doctolib d’une petite start-up (Mon Docteur) en 2018, qui équipait 2 % des soignants au moment du rachat. Cette opération de croissance externe visant à  regrouper deux PME pour innover plus rapidement est d’une banalité absolue dans la vie d’une entreprise. (…)
En outre, la décision remet en cause le lien entre la téléconsultation et le reste du logiciel Doctolib, alors que la déconnecter aboutirait à des difficultés conséquentes pour le suivi des patients et l’activité quotidienne des soignants. C’est cette connexion qui permet l’accès au dossier patient, le partage d’ordonnance et la facturation.(…)
Elle s’appuie enfin sur l’existence passée d’une clause d’exclusivité il y a 11 ans, qui était présente seulement pour prévenir un mauvais usage de notre logiciel par les soignants.»

Ilustration : image générée par l’IA

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Databricks voisinera bientôt avec Snowflake dans le périmètre SAP Business Data Cloud.

L’éditeur allemand avait lancé cette offre SaaS en février 2025. La promesse : pouvoir créer des produits de données entièrement gérés, autour d’un catalogue unifié.

Datasphere, Analytics Cloud et Business Warehouse en sont les principales composantes. Avec, par-dessus, la brique Insight apps (devenue Intelligent applications) : des apps low code embarquant leurs dashboards et leurs modèles sémantiques.

Databricks intégré depuis mai 2025 ; Snowflake pour début 2026

À cet assemblage s’est ajouté, début mai, SAP Databricks*, une édition spécifique déployée en tant qu’extension Business Data Cloud. Puis est arrivé un connecteur (Business Data Cloud Connect) pour faire la jonction avec les instances Databricks externes – là aussi sans ETL, grâce notamment aux partages Delta.

Le même type d’approche va être mis en place avec Snowflake. L’édition spécifique est prévue pour le premier trimestre 2026. Le connecteur, pour le premier semestre.

En attendant, l’éventail des sources de données s’est élargi avec, en particulier, SAP Customer Data Plaform (intégré en juillet) et SuccessFactors (octobre). L’offre a par ailleurs été déployée sur Azure (4 régions dont Amsterdam) et GCP (4 régions dont Francfort) en plus d’AWS (7 régions dont Francfort).

SAP étend ainsi le terrain de jeu potentiel de Joule… et probablement de ses technologies d’automatisation, comme Signavio.

* SAP Databricks fait l’impasse sur certaines fonctionnalités (la fédération de lakehouses, entre autres), tandis que des briques sont remplacées par celles du groupe allemand (la BI par Analytics Cloud, par exemple).

À consulter en complément :

Où en est SAP Joule dans son tournant agentique ?
SAP sous enquête de concurrence : ce que lui reproche Bruxelles
SAP engage 20 M€ dans une offre de cloud souverain en Europe
Databricks renforce l’intégration des modèles d’OpenAI
Le tandem lakehouse-IA s’impose dans le branding d’Oracle

Illustrations © SAP

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Sécurité du musée du Louvre, épisode 2. Après le « braquage du siècle » dans la galerie Apollon exécuté à grands coups de scie circulaire, Libération révèle que le dispositif de cybersécurité du plus grand musée du monde était aussi fragile que les vitrines censées protéger les bijoux de la couronne.

Le quotidien a exhumé « des documents confidentiels ou publiés dans le cadre d’appels d’offres » qui révèle l’ampleur du fiasco cyber.

Première étape : décembre 2014. L’Agence nationale de la sécurité des systèmes d’information (ANSSI) réalise un premier audit du réseau de sûreté du musée qui contrôle les systèmes les plus critiques : contrôle d’accès, alarmes, vidéosurveillance. Les conclusions, consignées dans un rapport de 26 pages estampillé « diffusion restreinte », sont alarmantes.

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Microsoft a engagé plus de 60 milliards $ auprès « neo-clouds » pour sécuriser la capacité de calcul nécessaire à ses projets d’intelligence artificielle, selon des informations rapportées par Bloomberg.
Cette somme marque une nette accélération des investissements du groupe dans les infrastructures externes, dans un contexte de forte demande pour les services liés à l’IA.
La part la plus importante de ces engagements — environ 23 milliards $— concerne la scale-up britannique Nscale. Cet accord donnera à Microsoft accès à environ 200 000 puces GB300 de Nvidia sur plusieurs sites situés au Royaume-Uni, en Norvège, au Portugal et au Texas.
Depuis le début du mois d’octobre, les engagements financiers de Microsoft envers de  » neo-clouds » ont presque doublé, en totalisant les deux derniers accords, totalisant plus de 10 milliards $. : 9,7 milliards avec la société australienne Iren et un contrat de plusieurs milliards avec Lambda  La plupart de ces contrats sont conclus pour une durée de cinq ans.
Ces contrats permettent à Microsoft d’accélérer le déploiement de capacités de calcul sans attendre la construction de ses nouveaux centres de données.
Lors de sa dernière communication financière, Microsoft a annoncé une hausse de ses dépenses d’investissement, qui ont atteint près de 35 milliards $ au dernier trimestre, principalement pour des baux de centres de données et des équipements serveurs.

Fournisseur	Montant en $
Nscale	23 milliards
Nebius	19, 4 milliards
CoreWeave	Plus de 10 milliards
Iren	9,7 milliards
Lambda	Plus de 2 milliards
Oracle	Inconnu

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Clément Dudouet est le nouveau Directeur des Systèmes d’Information Groupe de Crédit Agricole Personal Finance & Mobility. Il est rattaché à Jean-Marie Malherbe, Directeur Général Adjoint en charge de l’Industrialisation et des Synergies Groupe.

Cette nomination intervient dans un contexte d’évolution des outils informatiques du groupe, liée à la mise en œuvre du plan moyen terme 2026-2028.

Parcours au sein de Crédit Agricole

Clément Dudouet a débuté sa carrière en 2008 au sein de CACEIS, filiale du groupe Crédit Agricole, en tant que chargé d’études et de développement. En 2011, il rejoint l’Inspection Générale du groupe, où il exerce les fonctions de chef de mission d’audit, puis de superviseur adjoint Audit Informatique Groupe.

En 2016, il est nommé Secrétaire général du Pôle Innovation, Transformation Digitale & IT Groupe (ITD) de Crédit Agricole. En 2021, il rejoint le comité de direction de Crédit Agricole Leasing & Factoring (CAL&F) en tant que Directeur des Systèmes d’Information et de la Digitalisation (DSID).

Clément Dudouet est ingénieur informatique diplômé de l’ENSIIE et titulaire d’un Master of Science (MSc) in Computer Science de l’Université d’Oxford.

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Aujourd’hui standard de l’industrie, demain norme internationale ? RISC-V en prend le chemin.

Une première étape a récemment été franchie : RISC-V International a été autorisé à soumettre des spécifications à l’ISO.

Deux arguments portent la démarche. D’une part, contribuer à faire accepter encore plus largement RISC-V (l’étiquette ISO reste un marqueur dans certaines organisations). De l’autre, assurer une distinction claire avec les dérivés non conformes – un élément déjà abordé dans la pratique avec un système de profils.

Une autre ISA avait atteint, par le passé, le statut de norme internationale, mais chez l’IEEE. Il s’agissait de SPARC V8 (architecture de type RISC). C’était en 1999. Elle avait été retirée deux ans plus tard.

À consulter en complément :

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Lorsque vous créez vos index, pensez aux vecteurs binaires.

Une forme de consensus s’est dessinée à ce sujet sur Hacker News, en réaction au retour d’expérience d’un ingénieur américain. L’intéressé y pointe les limites de pgvector… et suggère de lui préférer une base de données vectorielle.

À chaque index ses inconvénients

L’extension donne, rappelle-t-il, le choix entre deux types d’index : IVFFlat (Inverted File with Flat quantization) et HNSW (Hierarchical Navigable Small World). Le premier partitionne l’espace vectoriel en clusters. Le second construit un graphe.

Avec IVFFlat, la création d’index est plus rapide, en plus d’une consommation mémoire inférieure. Et les performances sont acceptables pour de nombreux cas d’usage.
Il est toutefois impératif de spécifier au préalable le nombre de clusters. Ce nombre a une nette influence sur la latence des requêtes. Comme sur la qualité du rappel, qui peut par ailleurs varier en fonction de la distribution des données.

Avec HNSW, le rappel est meilleur sur la plupart des datasets. La performances des requêtes est globalement plus consistante et le système passe bien à l’échelle.
La construction des index nécessite cependant beaucoup de mémoire et peut se révéler lente (plusieurs heures quand on atteint des millions de vecteurs).

Reconstructions et mises à jour

Avec IVFFlat, la clusterisation de nouveaux vecteurs se base sur la structure existante (distribution telle qu’elle était quand on a construit l’index). Avec le temps, il peut en résulter une sous-optimisation. D’où la nécessité de reconstruire régulièrement l’index. Et donc de tolérer une dégradation de la qualité de recherche voire une indisponibilité. Ou bien d’accepter de mettre en place un mécanisme de contournement, tels le provisionnement d’une grande quantité de RAM ou la mise en place d’un index séparé depuis lequel on réalise un échange atomique. S’y ajoute le besoin de gérer les insertions effectuées dans ce laps de temps.

Avec HNSW, chaque insertion exige de mettre à jour le graphe. Donc d’effectuer une traversée pour intégrer le nœud et actualiser les connexions, au risque d’engendrer des contentions de verrou si le taux d’écritures est suffisamment élevé.

Le dilemme du filtrage des recherches

Autre aspect à prendre en compte : les métadonnées, stockées dans d’autres tables ou tout du moins dans d’autres colonnes, et qu’il faut garder synchronisées. Pas si évident avec des reconstructions qui peuvent durer.

Quant aux filtres, faut-il les appliquer avant ou après la recherche vectorielle ? L’une et l’autre méthode ont leurs avantages… et leurs inconvénients.
L’option « avant » fonctionne bien lorsque le filtre est très sélectif. Elle assure une bonne qualité de rappel (k résultats garantis), mais la recherche peut s’avérer lente.
L’option « après » est au contraire adaptée aux filtres permissifs. Elle permet une recherche rapide, mais la qualité de rappel est variable (souvent 0 résultat ou en tout cas moins que k).

D’autres questions se posent si on souhaite appliquer plusieurs filtres. Dans quel ordre le faire ? Faut-il mélanger les deux options ?… PostgreSQL a bien un planificateur, mais pas optimal, son modèle de coût n’ayant pas été élaboré pour la recherche vectorielle. Les choses ne s’arrangent pas à mesure qu’on insère de nouveaux vecteurs, à moins d’enclencher un ANALYZE, qui coûte des ressources, sans pouvoir appréhender totalement la distribution des données.
On en arrive ainsi à devoir réécrire les requêtes pour différents types d’utilisateurs, partitionner les données dans des tables distinctes ou encore à filtrer dans le code de l’application quitte à récupérer plus de données que nécessaire.

L’option pgvectorscale

Les bases de données vectorielles ont résolu ces problèmes, affirme l’ingénieur : planification adaptée, recherche hybride native, indexation en temps réel sans pics de conso mémoire, scaling et monitoring spécifiques… Il mentionne OpenSearch, dont le plug-in k-NN permet de spécifier la stratégie de filtrage ; Pinecone, qui gère automatiquement la sélectivité des filtres ; Weaviate, qui embarque des optimisations pour les patterns de filtrage communs. Et d’appeler à mesurer le coût d’opportunité de pgvector ; en l’occurrence, le temps qu’on consacre à sa maintenance plutôt qu’à d’autres projets.

Il y a sinon, dans le domaine open source, pgvectorscale. Cette version « enrichie » de pgvector ajoute un nouveau type d’index basé sur l’algorithme DiskANN de Microsoft et plus efficace en mémoire. Elle apporte également une méthode de compression améliorée par rapport à la quantification binaire standard.
Il s’agit néanmoins d’une dépendance supplémentaire à gérer et elle n’est pas disponible, entre autres, pour RDS.

Discourse allie pgvector et vecteurs binaires

Le dilemme entre pré- et post-filtrage a été résolu dans la version 0.8.0 avec les scans itératifs, fait remarquer ingénieur chez Discourse. Son entreprise, affirme-t-il, utilise pgvector en production, sur des milliers de bases de données.

Un de ses pairs, travaillant pour un fournisseur de solutions cyber, s’en étonne : à une telle échelle, dans sa société, PostgreSQL a montré ses limites. Une base de données spécialisée (Vespa) lui a donc été préférée. Elle opère un map-reduce sur tous les nœuds de graphe, limitant le nombre de traversées à effectuer.

Si Discourse n’a pas ce souci, c’est parce que chaque forum a sa base de données. Il existe donc une sorte de « sharding gratuit », où chaque instance a en moyenne moins d’un million de topics.
L’entreprise utilise aussi beaucoup la quantification : avant indexation, elle convertir les vecteurs à virgule flottante en vecteurs binaires (chaque dimension est réduite à 1 bit). La majeure partie de leur utilisée est conservée, et la qualité de rappel avec.

Illustration générée par IA

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En France, environ 70 % des PME seraient équipées d’un CRM, avec une adoption dépassant 90 % dès que l’entreprise compte plus de 10 salariés (source : Belacom) . On le sait, la valeur d’un CRM réside dans sa capacité à bénéficier d’une vue à 360° des interactions client, tous canaux confondus, et à fournir des données fiables. C’est encore plus vrai avec les IAs qui passent désormais au crible ces données pour en extirper toute la valeur.

L’interconnexion entre les outils de communications (téléphonie, collaboration, visioconférence, centre de contact) et ceux de gestion de la relation client est donc vitale. Leur convergence supporte et façonne la transformation digitale de la relation client en entreprise.

Or, l’évolution des environnements de centre de contact et de solutions CRM s’accompagne d’une diversification notable des modes d’interconnexion aujourd’hui disponibles pour les entreprises. L’ambition de cet article est de présenter de manière simplifiée ces principaux modes d’interconnexion, en les regroupant en 4 groupes classés par complexité de mise en œuvre croissante.

Le CTI est mort, vive le CTI !

Le CTI (Couplage Téléphonie Informatique) est un acronyme ancien, apparu au début des années 1990, lorsque les entreprises ont cherché à relier deux univers jusque-là indépendants : la téléphonie traditionnelle et l’informatique de bureau. L’objectif était d’améliorer la productivité des environnements de centre d’appels ou de support client. Sa principale fonctionnalité était la remontée de fiche d’identification sur les appels entrants.

Mais oubliez l’image du CTI des années 90 : aujourd’hui, c’est une boîte à outils cloud qui booste la productivité des agents. Si l’acronyme garde la trace de ses origines techniques, ses usages et les technologies qui le soutiennent sont désormais bien plus proches du logiciel cloud que du matériel téléphonique traditionnel.

Avec l’avènement de la téléphonie IP et des environnements cloud, le CTI s’est enrichi de nouvelles fonctionnalités : intégration (et non plus seulement Couplage) avec les CRM, click-to-call, distribution automatique des appels (ACD), transcription de messages vocaux, statistiques avancées ou encore intégration omnicanale permettant de gérer voix, messageries et emails dans une même interface.

Malgré ces évolutions technologiques fortes, de nombreux éditeurs maintiennent la terminologie de « CTI ». Chez ISI-COM par exemple, le fondateur de la société en parlait dès dans un livre publié en 1996 et en faisait un pilier de sa stratégie. Mais parler de CTI chez cet éditeur aujourd’hui, c’est évoquer une boîte à outils multi-technologique mise à destination des développeurs.

Les fonctionnalités CTI ne se limitent plus à l’identification d’appelant ou du click-to-call. Elles s’enrichissent par exemple chez Akio du routage intelligent, de l’enregistrement, de la transcription et du résumé d’appel, voire même de fonction d’anonymisation pour des questions de souveraineté.

Le connecteur sur étagère : simple, rapide à déployer, mais évolutif à son rythme

D’une certaine manière, le CTI était le premier connecteur du marché. S’il a posé les bases de l’interconnexion, le connecteur natif en a démocratisé l’accès.

Le connecteur natif – ou sur étagère, ou « out-of-the-box » – représente souvent le point d’entrée privilégié pour les entreprises qui veulent interconnecter leurs outils et optimiser leur fonctionnement. Il permet en quelques clics de relier une solution voix ou une plateforme de centre de contact à un CRM pour fluidifier le parcours agent sans engager de gros travaux IT.

Ce type de connecteur séduit par sa facilité et sa rapidité de mise en œuvre, mais – à l’instar du CTI – il offre des options limitées de personnalisation ou d’automatisation sophistiquée. Sa simplicité peut aussi devenir un piège (dépendance à l’éditeur, manque de flexibilité pour des besoins métiers spécifiques).

Malgré tout, les fonctionnalités vont du plus courant au plus évolué en fonction des connecteurs : log automatique des appels, synchronisation des contacts, création de tickets ou opportunités, envoi de SMS, etc. . Ce périmètre fonctionnel d’un connecteur évolue régulièrement, en fonction des attentes du marché, de l’évolution des technologies et des ressources disponibles chez l’éditeur.

Ainsi, Telavox a récemment renforcé son intégration avec Zendesk en y incluant l’automatisation avancée des flux, la vérification d’identité BankID pendant l’appel (pour les secteurs réglementés) et la journalisation des appels mobiles pour le travail à distance.

La montée en puissance des places de marché

Si leur terminologie peut varier – Apps Store, App Gallery, AppFoundry marketplace pour Genesys, App Directory chez Enreach, Rainbow Hub chez ALE, Integration Directory pour Eloquant, etc. – toutes les places de marché des éditeurs de solutions de communication multiplient désormais les connecteurs avec les plateformes CRM. Pour ne citer que l’acteur français historique Genesys, son AppFoundry présente presque une centaine de connecteurs dans la catégorie « CRM & Case Management ».

Le plus souvent y sont référencés les leaders du CRM comme Salesforce, HubSpot, ou encore Dynamics (selon les estimations, ces 2 acteurs représentent de 35 à 40% du marché en France). La présence des autres solutions va – quant à elle – dépendre de la stratégie des éditeurs et de leur positionnement sur le marché.

Précisons que le présent article s’intéresse prioritairement aux connecteurs publiés par les éditeurs de solutions de communication. Les places de marchés peuvent en effet présenter des connecteurs édités par des partenaires ou des intégrateurs (voir section sur les API). Ainsi pour 3CX, le connecteur Sellsy a été développé par Sellsy ; de même que pour Genesys, le connecteur Zoho a été développé par son partenaire Softphone.ai ; ou encore les connecteurs développés sur HubSpot, Dynamics ou Zoho CRM par des partenaires d’Amazon Connect.

Le webhook : pour une automatisation no-code et agile

Si les connecteurs natifs offrent une solution clé en main, les webhooks permettent d’aller plus loin sans entrer dans un développement sur mesure. Voyons comment.

Un webhook est comme un petit déclencheur invisible (un « trigger » disent les anglo-saxons) qui révolutionne l’automatisation sans une ligne de code en permettant à deux applications différentes—ici un CRM et une plateforme de communication —de se parler en temps réel, sans intervention humaine. Par exemple, dès qu’un nouvel appel se présente, un message est automatiquement envoyé au CRM pour l’avertir, et ce dernier peut alors agir en conséquence, par exemple en créant une fiche contact ou en ajoutant une note à une fiche existante.

Odigo offre ainsi la qualification automatisée de l’appel, le routage dynamique et la remontée d’information via webhook vers n’importe quel CRM. De même, Heedify facilite l’intégration de sa solution centre de contact avec Salesforce ou Microsoft Dynamics via Power Automate, permettant de déclencher des workflows et d’afficher la fiche client à chaque appel, sans développement spécifique.

L’automatisation via webhooks fait figure de solution intermédiaire pour étendre l’intégration. C’est une solution qui reste légère, agile, mais peut aussi montrer des limites pour des parcours complexes.

Un mode d’interconnexion omniprésente au sein des plateformes d’automatisation

Les plateformes d’automatisation (ou « hubs ») comme Zapier, Make, IFTT ou encore Power Automate, offrent une approche no-code / low-code qui permet à chacun de créer des flux automatisés entre une plateforme de communication et un CRM. Avec une différence importante qui est de proposer une approche agnostique des éditeurs. Elles permettent de connecter des centaines d’applications entre elles, mais leur utilisation peut devenir coûteuse à grande échelle et moins performante pour des intégrations temps réel.

Make.com est par exemple compatible avec la plupart des solutions majeures de VoIP, UCaaS et CCaaS, soit via des connecteurs directs que Make appelle des ‘modules officiels’ (Aircall, Diabolocom, Ringover, Teams, Zoom, RingCentral) ou via des API ouvertes (Genesys, Kiamo, Mitel, Avaya, 3CX, Wildix, Wazo, Enreach, Dstny, Telavox, Akio, Axialys, Eloquant, Heedify). Les connecteurs cachent toute la complexité de l’API en proposant un usage réellement sans code et en garantissant la sécurité (OAuth préconfiguré). Nous reviendrons sur la question des API dans le dernier chapitre de cet article .

Quand le no-code / low-code intègre les solutions CCaaS elles-mêmes

Si elles sont relativement ouvertes, agnostiques et offrent une ergonomie no-code / Low-code appréciable, les plateformes d’automatisation tierces présentent un inconvénient intrinsèque à leur mode de fonctionnement : elles impliquent de faire ‘sortir’ des données souvent sensibles vers un acteur tiers.

Que ce soit pour des questions de confiance, de sécurité ou de conformité réglementaire, de plus en plus d’éditeurs ont donc développé des modules d’ interconnexion CRM directement intégrés à leurs solutions.

Chez Akio par exemple, on utilise les technos URL ou toolbox pour permettre à des utilisateurs de créer eux-mêmes leur propre connecteur au sein de la plateforme. Le module est agnostique du CRM. Même logique pour le toolkit développé par Diabolocom, qui permet d’intégrer simplement les fonctionnalités de la plateforme dans un CRM tiers.

L’ère API et CPaaS : vers une intégration programmable et sur mesure

Si les webhooks et les hubs d’automatisation simplifient l’interconnexion, leurs capacités restent limitées à des scénarios prédéfinis. Pour les entreprises confrontées à des parcours clients complexes ou évolutifs, les API et les plateformes CPaaS offrent une plus grande flexibilité, mais nécessitent de renseigner manuellement de nombreux paramètres techniques ; elles requièrent donc une compréhension technique minimale.

Une API (Application Protocol Interface) permet de créer des ponts dynamiques entre systèmes, bien au-delà des simples notifications des webhooks. Par exemple, une API peut synchroniser en temps réel les données d’un appel avec un CRM, déclencher des workflows avancés (comme l’envoi d’un SMS personnalisé après une interaction), ou encore intégrer des fonctionnalités comme la transcription automatique ou l’analyse de sentiment.

Contrairement aux connecteurs natifs, les API s’adaptent aux processus métiers spécifiques, mais leur mise en œuvre exige des compétences techniques et un budget conséquent

Les plateformes CPaaS (comme Twilio, Vonage ou 8×8) franchissent quant à elles une étape supplémentaire en proposant des environnements clés en main pour concevoir des expériences communicantes multicanales. Elles intègrent nativement la voix, le SMS, la vidéo, les chatbots et même l’IA, sans nécessiter de développement lourd. Pour cette raison, elles s’adressent surtout aux organisations cherchant à innover et à scalabiliser leurs intégrations.

Par exemple, une entreprise peut utiliser Twilio Flex pour unifier ses canaux de communication (appels, chats, emails) dans une seule interface connectée à son CRM, tout en automatisant des tâches comme la création de tickets ou l’envoi de confirmations.

Les plateformes CPaaS réduisent ainsi les délais de déploiement, mais leur coût et leur complexité peuvent représenter un frein pour les petites structures. Les risques en termes de maintenance, de dépendance aux développeurs, ou de verrouillage technologique (migration difficile si l’API change) ne sont pas neutre également.

Ce qui est sûr, c’est que l’émergence du modèle API-first et la montée des plateformes CPaaS comme Twilio, 8×8, Sinch, Vonage, Amazon Connect ou RingCentral permettent aux entreprises d’orchestrer sur-mesure la synchronisation et le pilotage de tous leurs canaux de relation client.

Le cas particulier du connecteur OCF d’Orange Business

Dans un environnement technologique à la complexité croissante, les intégrateurs de solutions et les ESN sont régulièrement sollicités, à base projet, pour mettre en place des interconnexions à la carte.

Orange Business – branche intégrateur / ESN d’Orange – s’est positionné sur ce créneau avec une approche plus ‘industrielle’ en développant OCF, un connecteur à visée universelle. Certifié sur plus de 100 applicatifs, ce connecteur illustre une stratégie d’intégration “agnostique”, capable de garantir l’interopérabilité entre toute solution de téléphonie (IPBX, ToIP, cloud) et des CRM leaders ou sectoriels.

Pas de choix unique, mais une logique hybride au service des priorités de l’entreprise

Derrière ce panorama, une vérité s’impose : L’offre de modes d’interconnexion n’a jamais été aussi large ni aussi mature : du connecteur prêt à l’emploi à la plateforme CPaaS pilotée par API, en passant par le CTI agnostique et l’automatisation événementielle.

Mais faire un choix n’est pas une simple question choix technique ou IT ; c’est une décision stratégique. La maturité métier, la capacité d’investissement, les cycles d’évolution SI ou la pression sur la sécurité des flux, définissent plus sûrement le bon modèle qu’aucune fiche comparative. Ce sont finalement les priorités de l’entreprise, la nature des parcours client, et la capacité à maintenir l’équilibre entre simplicité d’usage et périmètre fonctionnel qui guident les arbitrages.

L’ensemble des modèles présentés ici a vocation à coexister sur le marché, chaque organisation étant amenée à bâtir son propre chemin d’intégration, en réponse à ses enjeux spécifiques et à l’évolution de son environnement.

Aucun modèle n’est universel : le bon choix dépend de vos priorités — maturité métier, budget, sécurité — et de votre capacité à mixer les solutions. L’avenir ? Une hybridation intelligente, où le centre de contact gère le temps réel, et le CRM capitalise sur la connaissance client. À vous de composer votre équation.

*Didier Lambert est le fondateur de Hubtic.fr

Avertissement
L’article s’appuie sur un parti pris méthodologique : il part des plateformes de communication pour explorer les modèles d’intégration qu’elles proposent. Un exercice similaire qui partirait des plateformes CRM serait instructif mais ce n’est pas l’objet de cet article. Les informations présentées proviennent des entretiens avec les éditeurs qui ont répondu à nos sollicitations, de l’exploration de leurs sites web et de leurs places de marché.
La liste des CRM n’est pas exhaustive et s’appuie sur les principaux acteurs commercialisés en France.

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OpenAI a un nouveau fournisseur d’infrastructure : AWS.

Le créateur de ChatGPT s’est engagé dans un contrat à 38 Md$. Se projetant sur un horizon de 7 ans, il évoque l’accès à « des centaines de milliers » de GPU et une possibilité d’extension à « des dizaines de millions » de CPU.

L’annonce mentionne les configurations UltraServer dotées en NVIDIA GB200 et GB300. Pas celles qui exploitent les puces d’AWS. Aucun timing n’est communiqué, si ce n’est l’ambition d’avoir déployé toute la « capacité cible » (non spécifiée) avant fin 2026, pour ensuite aller éventuellement au-delà.

Quitte avec Microsoft, OpenAI promet des montagnes de gigawatts

En toile de fond, l’accord signé la semaine passée avec Microsoft. Il a permis la transformation d’OpenAI en PBC (public benefit corporation, société à but lucratif encadrée par une mission d’intérêt général).

Le deal apparaît globalement bénéfique à Microsoft. Notamment en ce qu’il conserve 27 % du capital de la PBC (participation valorisée à 135 Md$) et qu’OpenAI s’est engagé à investir 250 Md$ dans Azure jusqu’en 2032.

Les concessions ont été à la hauteur de l’enjeu. Cette restructuration met effectivement un terme au plafonnement des profits d’OpenAI, ouvrant la voie à de nouvelles levées de capitaux. Elle élimine aussi les contraintes sur le choix des fournisseurs d’infrastructure, Microsoft ayant renoncé à son droit de premier refus.

Dans ce contexte, Sam Altman n’a pas tardé à annoncer l’ambition d’investir 1400 Md$ pour développer 30 GW de capacité. L’intéressé espère pouvoir, à terme, ajouter 1 GW par semaine, en réduisant le coût du gigawatt à 20 Md$ (contre 50 à 60 Md$, si on en croit les estimations du patron de NVIDIA).

CoreWeave, Google, Oracle… La diversification avait déjà démarré

Microsoft fut le fournisseur d’infrastructure exclusif d’OpenAI jusqu’en janvier 2025. Avec l’annonce de Stargate, le partenariat avait été révisé : OpenAI allait pouvoir acquérir de la capacité supplémentaire auprès d’autres acteurs.

Un contrat de 5 ans avec Coreweave avait été officialisé en mars, pour un montant de 11,9 Md$ (enveloppé portée depuis à 22 Md$). Dans ce cadre, OpenAI a obtenu pour 350 M$ en actions Coreweave.

En mai, OpenAI avait signé avec Google. On ne sait pas grand-chose du deal, sinon qu’il concerne à la fois ChatGPT et l’API.

En juillet, un accord fut annoncé avec Oracle pour développer 4,5 GW de capacité supplémentaire dans le cadre de l’initiative Stargate. Ce sur trois nouveaux sites, au Nouveau-Mexique, au Texas et « dans le Midwest ». On a appris, depuis, qu’il s’agissait d’un contrat à 300 Md$ sur 5 ans, censé démarrer en 2027.

De 4,5 GW, on est passé à environ 7 GW au mois de septembre avec l’officialisation de deux autres sites (Ohio, Texas) que doit porter SoftBank. Ils sont censés pouvoir atteindre 1,5 GW sous 18 mois. Cela s’ajoute au premier datacenter Stargate, en service depuis mi-2025 à Abilene (Texas) et sujet à une extension de 600 MW.

Louer plutôt qu’acheter, et concevoir ses propres puces

Également en septembre, OpenAI a signé avec NVIDIA. Il s’est engagé à déployer au moins 10 GW de capacité. À commencer par des puces Vera Rubin (qui succèdent aux Grace Blackwell) au deuxième semestre 2026. En parallèle, NVIDIA investira jusqu’à 100 Md$ dans OpenAI.

À contre-courant du modèle actuel, ces puces seront peut-être… louées. Il se dit que NVIDIA pourrait monter une entité à cet effet. Elle achèterait ses propres GPU et des équipements réseau pour ensuite faire de la location sur 5 ans.

Parallèlement à ses contrats d’infra, OpenAI veut concevoir ses propres puces accélératrices. Il a récemment déclaré qu’elles s’incarneraient dans des racks développés par Broadcom, qui fournira les solutions de mise en réseau. Une lettre d’intention a été signée, pour 10 GW de capacité. Sans faire le lien avec l’officialisation, quelques semaines en amont par Broadcom, d’un contrat à 10 Md$…

Quand le fournisseur finance son client

Nombre de ces accords sont qualifiables de « circulaires ». Dans certains cas, parce que OpenAI est financé par des acteurs auxquels il achète du compute. Le partenariat avec Microsoft, par exemple, a suivi cette logique.

À l’inverse, il arrive qu’OpenAI finance ses fournisseurs, en échange d’une prise de participation. L’accord avec Coreweave suit ce modèle. Même chose pour celui avec AMD, annoncé début octobre. OpenAI s’est engagé à déployer 6 GW de capacité ; à commencer, au deuxième semestre 2026, par des GPU Instinct MI450. En parallèle, il pourrait acquérir jusqu’à 160 millions d’actions AMD, soit environ 10 % du capital.

Avec Oracle, il existe une forme de réciprocité plus indirecte : le montant du contrat avec OpenAI (300 Md$) pourrait couvrir ses dépenses d’exploitation à l’horizon 2030.

De la circularité, il y en a aussi dans la relation avec SoftBank. D’un côté, le groupe japonais a investi dans OpenAI (il a emmené, cette année, un tour de table de 40 Md$). De l’autre, il participe à la construction des datacenters de Stargate… sur lesquels vont tourner ChatGPT et C^ie.

Les datacenters en ébullition

Intensive en capital, l’activité d’OpenAI n’est pas pour autant rentable à l’heure actuelle.

La barre des 10 Md$ d’ARR (revenu annuel récurrent) a été franchie au premier semestre 2025.

Sur cette période, les pertes auraient atteint 13,5 Md$.
Sur le seul troisième trimestre, elles auraient dépassé les 10 milliards.

Le modèle est assumé, et les fonds d’investissement continuent pour le moment à l’alimenter. Jusqu’au niveau du parc de datacenters. Témoin Blue Owl. Dans la continuité d’un accord à 20 Md$ avec Oracle dans le cadre de Stargate, le fonds américain vient de former un joint-venture avec Meta. Il en possède 80 %, en échange d’un ticket à 27 Md$ pour développer le datacenter Hyperion en Louisiane.

Les hyperscalers renforcent eux-mêmes leurs investissements dans les datacenters… et dans les sources d’énergie annexes. Les démarches de Microsoft pour relancer la centrale nucléaire de Three Mile Island (Pennsylvanie) en sont emblématiques. L’entreprise s’est engagée à acheter, pour 20 ans à partir de 2028, l’intégralité de la production, estimée à 835 MW. Auparavant, AWS avait mis la main sur un campus de datacenters jouxtant une centrale nucléaire dont il entend exploiter 960 MW.

Aux États-Unis, les investissements dans les datacenters pourraient pour la première fois dépasser, en 2025, l’investissement dans l’immobilier de bureau.
D’après de récentes statistiques du département du Commerce, les achats de logiciels et d’équipements informatiques compte pour un quart de la croissance économique.

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« Sur une technologie de SIEM, quand le travail est bien fait en amont sur les équipements, on a surtout de la donnée technique. Pas de données à caractère personnel, pas de données sensibles particulières« .

Keran Campeon justifie ainsi le fait que son équipe n’utilise pas la version SecNumCloud de l’offre Sekoia.

L’intéressé est, depuis décembre 2021, responsable du SOC de l’Urssaf Caisse nationale (agence centrale du réseau des Urssaf).

Sur un effectif global d’environ 17 000 collaborateurs, 1300 travaillent à la DSI. Le parc informatique sur l’ensemble du réseau comprend quelque 15 000 serveurs, 22 000 postes de travail et 800 applications, développées en interne.

Une direction adjointe à la DSI porte les thèmes de l’infrastructure, de l’architecture et de la sécurité. Le département SSI y est divisé en deux secteurs, dits tactique et opérationnel. Le premier décline les stratégies de haut niveau en stratégies opérationnelles (écriture d’exigences non fonctionnelles de sécurité, analyse de risques opérationnels au sens régalien du terme, gestion des vulnérabilités/pentests, etc.). Le second comprend, entre autres, des équipes sur la gestion des identités, une équipe intégratrice de solutions techniques… et le SOC.

Ce dernier réunit un peu moins de 20 personnes. Son activité était englobée dans celles d’un centre d’expertise technique jusqu’à la décision, en avril 2017, de créer une équipe dédiée.

2017 : une stack ELK pour commencer

« On démarre à 4 ou 5, et sans outils, déclare Keran Campeon. Il existe une stack ELK qui sert à la production. On s’appuie dessus. On met des tableaux de bord en place. On y ajoute un élément open source : ElastAlert, qui nous permet de faire des règles d’alerting basiques.« 

En 2019, des études de NDR sont lancées. Elles se révèlent concluantes. L’expérimentation qui s’ensuit est néanmoins arrêtée au bout d’un an. Elle répondait à un besoin, mais apportait une vue purement télémétrie réseau. L’Urssaf n’avait alors pas de vision des endpoints (EDR en cours de déploiement). Elle n’avait pas non plus de SIEM. En la matière, un projet avait bien été enclenché à la fin des années 2000, mais ne s’était pas concrétisé. « On avait déployé toute la partie infrastructure et réseau. Mais on n’est jamais allé au bout du sujet sur les endpoints et la supervision système« , reconnaît Keran Campeon. Le projet manquait d’autant plus d’un pilotage bien défini que son initiateur était parti en cours de route. Par ailleurs, l’équipe mobilisée était réduite (3 personnes, non dédiées). Et les technologies de SIEM n’étaient pas les mêmes qu’aujourd’hui (parseurs développés à base de regex).

Il n’était, de surcroît, pas facile de déterminer un périmètre pour le NDR. « Tout étant interconnecté chez nous, on se retrouve vite à devoir projeter un déploiement sur l’intégralité du SI. Avec un prix qui, à l’époque, approche grandement de celui d’un déploiement SIEM [sur ce même périmètre]. » Dans ce contexte, l’Urssaf décide donc de plutôt achever le déploiement de l’EDR, puis de mettre en place le SIEM.

2020 : le choix d’un SOC hybride

Toujours en 2019, les travaux sur la stack ELK permettent de constater que les services Urssaf exposés sur Internet subissent régulièrement des incidents. « Des access brokers venaient […] faire du credential stuffing sur nos portails pour valider des comptes et leur donner de la valeur à la revente, explique Keran Campeon. Quelques jours après il pouvait y avoir de la réutilisation de certains de ces comptes pour des tentatives de fraude. C’est particulièrement apparu [lors de la mise en place de nouvelles offres de services].« 

Fin 2020, une étude est lancée en vue d’une surveillance 24/7 sur ce périmètre grâce à un SOC managé, la gestion du legacy devant reposer sur les équipes internes aux heures ouvrées. Quasiment en parallèle démarre la veille sur une solution de SIEM.

2022 : le début du PoC SIEM

En novembre 2021, le projet de déploiement du SOC hybride est lancé. Le passage en prod sur le service managé intervient en mars 2022. Débute alors le PoC SIEM. 9 solutions sont évaluées sur papier. 3 sont retenues. Parmi elles, un pure player, un éditeur déjà présent sur le SI au niveau de la gestion des vulnérabilités… et Sekoia, arrivé au moment opportun. « On terminait les deux autres PoC. On avait un peu de temps avant de rendre la copie« , précise Keran Campeon.

L’évaluation s’est faite sur 22 critères regroupés en 9 « fonctions ».

Fonction	Critères
COLLECTE	Intégration de la solution dans le SI Gestion des sources de données
INTERFACE	Gestion des accès (AAA) Prise en main de la console
DETECTION	Règles de détection Gestion des alertes Threat Intelligence
ANALYSE	Contextualisation des données Analyse des incidents Analyse comportementale Accès aux logs bruts Threat hunting Gestion des requêtes
REPONSE	SOAR
REPORTING	Tableau de bord / Rapport
SUPPORT	Support technique Relation client Documentation
DIVERS	Marge de progression Souveraineté des données Ressentis évaluateurs
FINANCIER	Projection sur 5 ans et 50 000 assets

Techniquement, Sekoia n’était pas forcément au-dessus des autres. Il s’est en revanche distingué sur l’aspect relationnel et le support. « On avait des idées d’évolutions possibles. Ils [les ont] prises très au sérieux. Ils en ont même inscrit dans la roadmap dès la phase de PoC« , se réjouit Keran Campeon. Lequel apprécie aussi l’approche normative de l’éditeur, basée sur des standards : Sigma comme langage de détection, ECS pour les requêtes sur la télémétrie, STIX/TAXII pour la CTI…

La solution du pure player présentait une exploitation complexe et soulevait des difficultés sur la prévision budgétaire (licence à la consommation), en plus de l’absence de cadre d’achat existant.

L’autre solution passée en PoC était en avance technologiquement, mais proposait des scénarios de détection peu évolutifs. Il lui manquait, de surcroît, des sources critiques, comme le WAF. L’Urssaf percevait également qu’elle ne pourrait pas avoir beaucoup d’influence sur l’évolution du produit.

2023 : de l’expérimentation à la généralisation du SIEM

Sekoia sélectionné, une expérimentation d’un an est lancée. Elle est centrée sur les postes utilisateurs, pour couvrir les menaces les plus courantes. Il s’agit alors d’intégrer, au minimum, les événements des contrôleurs de domaine, des antivirus/EDR, des proxys de navigation, de la messagerie (antispams, sandbox) et de l’environnement Office 365. Il s’agit aussi d’améliorer la capacité de réponse aux requêtes judiciaires et de favoriser l’exploitation des IOC tranmis par l’ANSSI.

Les objectifs ont été atteints en quelques mois, nous assure-t-on. Keran Campeon fait remarquer l’ouverture de la plate-forme, « agnostique » des autres éditeurs. Et de souligner que chez certains fournisseurs, des fonctionnalités XDR comme le moteur d’analyse comportementale ne marchent que si on source les briques sous-jacentes chez eux (leur firewall, leur NDR, etc.).

Fin 2023, le déploiement est généralisé sur le périmètre initialement défini pour le SOC interne. À la suite de quoi l’Urssaf envisage d’aller plus loin sur la surveillance de ses applications. L’idée est alors de dépasser la phase initiale axée sur sur le trafic des usagers à travers les logs du WAF, pour couvrir les socles qui portent ces applications (partie système).

2024 : l’Urssaf enclenche la réinternalisation du SOC managé

Rapidement, les dérapages potentiels du le modèle à l’EPS [événements par seconde] sont constatés. Une étude est donc réalisée sur la capacité à réinternaliser ce périmètre. D’autant plus qu’entre-temps, l’équipe a grandi. La démarche est effectivement lancée en novembre 2024. La relation avec le fournisseur du SOC managé ne s’arrête pas totalement : elle bascule vers le sujet CSIRT. En avril 2025, tout est opéré en interne. Au cours de l’été, le déploiement est massifié. La partie navigation des usagers est intégrée.

Pour gérer ses alertes, l’Urssaf a intégré un « petit plus » : un serveur Ollama avec un playbook qui déclenche une analyse des événements sur un LLM. Les équipes du SOC bénéficient ainsi d’un premier récapitulatif. Particulièrement utile pour l’analyse de commandes système avec plein d’arguments, selon Keran Campeon. »

Sekoia a son propre LLM Roy, qu’il héberge en interne. « On l’utilise, mais encore de manière trop ponctuelle« , reconnaît Keran Campeon. Il en souligne néanmoins le potentiel sur la création – partielle, tout au moins – de règles Sigma. « C’est un peu comme quand on utilise un LLM aujourd’hui : ça nous permet surtout de ne pas partir d’une feuille blanche.« 

2026 : basculer le case management sur Sekoia

Roy est aussi intégré au niveau du case management. L’Urssaf a un enjeu fort sur cet aspect : elle espère, d’ici à mi-2026, le basculer sur Sekoia. Elle est satisfaite de son outil actuel, mais la synchronisation de l’information n’est pas évidente à maintenir. Sekoia a, de plus, récemment livré une évolution intéressante : le rapprochement d’alertes semblant correspondre à un incident et la création automatique de cases sur cette base.

Du point de vue de Keran Campeon, les notebooks font partie du sujet de case management. Pour son équipe, ils sont un moyen de décrire des « fiches réflexes » (typologie, critères de sévérité, actions à mener). « On est en discussion pour pouvoir générer, au sein des cases, des champs personnalisés requêtables. On a effectivement un sujet sur les indicateurs à sortir : je dois remonter des informations à mes décideurs.« 

La question s’est posée de faire la bascule dès septembre 2025 (la licence de l’outil de ticketing arrivait à échéance début octobre). « On a hésité tout l’été. Techniquement, pour les analystes, on était prêt. La chose qui nous manquait, c’était cette partie des indicateurs.« 

L’Urssaf a également adopté le detection as code (gestion des règles de détection sur un git). Elle y trouve un intérêt majeur pour la gestion de ses filtres. « Quand une application génère plein d’alertes, on va potentiellement avoir besoin de mettre son identifiant sur plein de règles. Aller le faire en clique-bouton, c’est vite pénible. Copier-coller dans un git, c’est facile« , résume Keran Campeon.

Propos recueillis lors de Assises de la cybersécurité 2025

Photo © Gaël Coto

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En quelques années, l’architecture des systèmes d’information a été totalement bousculée. Le SI 100 % privé sécurisé de manière périmètrique a fait place à un écosystème informatique hybride et ouvert. Les collaborateurs y accèdent tant dans les bureaux que depuis leur domicile, tant depuis le laptop de l’entreprise que depuis une tablette ou leur smartphone personnel.

De facto, le rôle du WAN n’est plus d’interconnecter les sites de l’entreprise les uns aux autres, mais de connecter toutes ces ressources, quelle qu’en soit la nature.

Bastien Aerni, Vice President, Strategy & Technology Adoption chez le fournisseur de réseaux managés GTT souligne : « Alors que remplacer MPLS était souvent un point de départ, aujourd’hui, l’adoption du SD-WAN répond à des ambitions plus larges de la part des entreprises. Les grandes organisations recherchent des solutions qui vont au-delà de la “simple” connectivité. Elles recherchent des plateformes capables d’orchestrer les performances, d’intégrer la sécurité et de s’aligner sur les priorités métier. »

Les SD-WAN remplacent peu à peu les liens réseau statiques avec, outre l’atout du coût comparé aux liens MPLS, la capacité à délivrer bien plus de services additionnels, c’est ce que l’on appelle le SASE (Secure Access Service Edge). Le fournisseur délivre la connectivité dans une approche Network as a Service, un service de CDN, de l’optimisation WAN, mais aussi des services de sécurité exécutés dans son Cloud et/ou sur son routeur.

Parmi ces services du CASB, du SWG Cloud, du ZTNA/VPN ou encore du Firewall as a Service. SASE marque une tendance forte vers la consolidation des fonctions réseau et sécurité. Une étude du Gartner de 2024 souligne que d’ici 2027, 65 % des nouveaux contrats de SD-WAN iront vers les offres unifiées SASE délivrées par un seul acteur, contre 20 % actuellement.

Adrien Porcheron, directeur France de Cato Networks explique cette évolution : « L’objectif n’est plus seulement d’acheminer le trafic de manière efficace, mais aussi de garantir un accès sécurisé, homogène et maîtrisé aux applications et aux données, quel que soit le contexte d’utilisation. »

Ce pure player du SASE milite pour une offre totalement intégrée, avec une centralisation des fonctions de protection dans une plateforme unique, ce qui évite la multiplication d’équipements physiques ou de briques logicielles hétérogènes.

Outre les mises à jour automatiques, cette centralisation facilite la cohérence des règles, la montée en charge et l’automatisation de certaines fonctions, notamment grâce à l’intelligence artificielle. « L’ensemble du trafic, qu’il soit local, internet ou cloud, est traité dans un même cadre, ce qui améliore la visibilité et réduit les angles morts. Les règles de sécurité sont appliquées de façon homogène, indépendamment de la localisation ou du profil de l’utilisateur. »

Cap sur les ETI !

Les opérateurs réseau ne peuvent rester en marge de cette évolution. Ainsi, Deutsche Telekom s’est allié récemment à Juniper pour proposer une solution SD-WAN aux PME et ETI.

La solution proposée met en œuvre la plateforme Juniper Mist du californien et son IA de surveillance temps réel du réseau et des applications. L’offre est positionnée à partir de 3 sites seulement. En France, Orange s’est tourné vers Palo Alto Networks dès 2023 pour proposer des services SASE.

Autre illustration de ce mouvement, le rapprochement entre Ekinops, fournisseur français de solutions de télécommunications qui a réalisé il y a quelques semaines l’acquisition de l’éditeur de solutions de sécurité Olfeo.
« Ekinops maîtrise l’ensemble de la partie réseau incluant bien entendu la partie SD-WAN » explique Alexandre Souillé, président d’Olfeo. « Ses solutions sont reconnues, ouvertes, fiables et déjà déployées à grande échelle chez des opérateurs et des entreprises à l’échelle internationale. Olfeo vient donc compléter cette architecture avec une brique SSE complète qui inclut les produits Secure Web Gateway, CASB et DLP. »

La cible des deux partenaires est essentiellement les ETI, mais aussi les organisations publiques ou sensibles, soumises à de fortes contraintes réglementaires (santé, éducation, défense, collectivités, énergie…) et les grosses PME multi-sites. L’origine européenne des deux partenaires place cette offre en bonne position sur les appels d’offres qui privilégient les solutions souveraines, ce qui n’est pas le cas de celles opérées par les grands acteurs de la cyber américaine.

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Christian Cévaër prend la direction de France Cyber Maritime, succédant à Xavier Rebour, qui occupait cette fonction depuis la création de l’association. La passation interviendra au lendemain des Assises de l’économie de la mer 2025.

Créée en novembre 2020, l’association a pour mission d’accompagner le monde maritime et portuaire dans le renforcement de sa cybersécurité. Forte de plus de quatre-vingt-dix adhérents, elle regroupe des opérateurs maritimes et portuaires, des offreurs de solutions de cybersécurité, ainsi que des acteurs publics et des collectivités territoriales littorales de métropole et d’outre-mer.

L’association encourage le développement de solutions de cybersécurité adaptées et opère le M-CERT (Maritime Computer Emergency Response Team), qui alerte les opérateurs du secteur sur les menaces et vulnérabilités et offre assistance aux victimes de cyberattaque.

Plus de 600 incidents de cybersécurité en 2024

En 2024, le M-CERT a répertorié plus de 600 incidents de cybersécurité touchant le secteur maritime et portuaire dans le monde, un chiffre déjà atteint sur les dix premiers mois de 2025. La majorité des attaques est attribuée à des hacktivistes mus par des motivations géopolitiques, tandis que la cybercriminalité reste à un niveau élevé, avec des impacts financiers considérables. Les activités portuaires, l’industrie, le transport et les administrations maritimes figurent parmi les secteurs les plus touchés.

Après cinq années sous la direction de Xavier Rebour, ancien officier de marine spécialisé dans les questions de sûreté et de sécurité maritimes, l’association bénéficiera désormais de l’expertise reconnue de Christian Cévaër pour poursuivre sa mission d’intérêt général. Fort de plus de vingt-cinq ans d’expérience dans le domaine des systèmes d’information et de la cybersécurité, il a notamment exercé la fonction de Délégué à la sécurité numérique de l’ANSSI en région Bretagne entre 2019 et 2024. À ce poste, il a accompagné la création et la montée en puissance de France Cyber Maritime.

Cette nouvelle étape s’inscrit dans un contexte marqué par des menaces numériques croissantes et la mise en œuvre prochaine de la loi “résilience des infrastructures critiques et renforcement de la cybersécurité”, transposant en droit français la directive européenne NIS 2. Cette législation étendra à un plus grand nombre d’entités publiques et privées l’obligation de mettre en place des mesures de cybersécurité.

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Signal repose en partie sur AWS… et cela en a surpris beaucoup.

Meredith Whittaker le constate et s’en étonne. La présidente de la Fondation Signal s’en inquiète même : et si la concentration du pouvoir dans les mains de quelques hyperscalers était moins perçue qu’elle ne le pensait ?

Que la panne AWS soit « une leçon »

« Pourquoi Signal utilise-t-il AWS ? » n’est pas la question, poursuit l’intéressée. Il faut mesurer ce que toute plate-forme globale de communication en temps réel exige en matière d’infrastructure. La voix et la vidéo, en particulier, requièrent une architecture complexe pour gérer gigue et perte de paquets. Ces choses-là, AWS, Azure et GCP les fournissent à grande échelle. Pas les autres, tout du moins dans un contexte occidental.

Une telle infrastructure coûte des milliards à provisionner et à maintenir, en plus d’être largement amortissable, fait remarquer Meredith Whittaker. C’est pourquoi « presque tous ceux qui gèrent un service temps réel » (elle mentionne Mastodon, X et Palantir) s’appuient au moins en partie sur ces sociétés.

« Même si on avait les milliards pour, ce n’est pas qu’une question d’argent« , ajoute-t-elle. L’expertise est rare. Et très concentrée. D’ailleurs, l’outillage, les playbooks et le langage même du SRE moderne émanent des hyperscalers.

Dans la pratique, 3 ou 4 acteurs ont la main sur l’entièreté de la stack, résume M. Whittaker. Dans ces conditions, Signal « fait au possible » pour garantir une intégrité dans l’écosystème où il se trouve, grâce à du chiffrement de bout en bout.

La panne AWS, sera espère-t-elle, une leçon ; une mise en lumière des risques que suppose la « concentration du système nerveux de notre monde dans les mains de quelques acteurs ».

Signal sur AWS : une publicité limitée

Jusque-là, Signal n’avait pas fait grande publicité de son utilisation d’AWS.

On en trouve quelques traces sur son GitHub. Entre autres dans un ticket ouvert début 2021.

Dans une période d’exode marqué vers Signal, un utilisateur qui cherchait à migrer depuis WhatsApp s’était plaint d’un bug avec les liens servant à rejoindre un groupe.

« N’est-ce pas possible de monter en charge ?« , avait demandé un autre utilisateur, croyant savoir que Signal utilisait AWS. Un des contributeurs au projet le lui avait confirmé.

CloudFront, utilisé pendant un temps pour contourner la censure

AWS est aussi apparu à quelques reprises sur le blog de Signal. Notamment en 2018, dans le cadre d’une mise au point sur le domain fronting.

Cette technique, fonctionnant au niveau de la couche application, est traditionnellement utilisée pour contourner la censure. Elle permet de se connecter par HTTPS à un service interdit, tout en paraissant communiquer avec un site différent.

Pour la mettre en œuvre, Signal s’est, pendant un temps, appuyé sur Google App Engine, profitant du fait que couche de terminaison TLS était séparée de celle traitant les requêtes. Il l’a appliqué en Égypte, à Oman, au Qatar et aux Émirats arabes unis. Pour continuer à bloquer Signal, ces pays auraient dû bloquer google.com. Un pas qu’ils n’ont pas franchi.

La situation fut différente pour l’Iran. En application des sanctions américaines, Google n’autorisait pas le traitement, dans App Engine, de requêtes issues de ce pays. Mis sous pression pour lever cette interdiction, il avait, au contraire, fermé la porte au domain fronting au niveau mondial.

Signal s’était alors rabattu sur CloudFront, qui hébergeait quelques-uns des domaines les plus populaires (top 100 Alexa) dans les régions en question. Le projet étant open source, Amazon avait fini par avoir vent de la bascule… et avait rapidement fermé lui aussi les vannes du domain fronting.

Illustration générée par IA

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Dans beaucoup de solutions, attention au décalage entre le marketing de l’IA et les capacités qu’elle apporte réellement.

Gartner fait la remarque dans le dernier Magic Quadrant du DEM (Digital Experience Monitoring).

Ce marché regroupe, d’après la définition qu’en donne le cabinet américain, les outils qui supervisent la performance des applications métier, des réseaux et de l’infrastructure pour évaluer la qualité de l’expérience des utilisateurs internes et externes, comptes machine inclus.

En ce sens, le DEM est distinct du DEX (Digital Employee Experience Management). Lequel se focalise sur l’expérience des employés au niveau des applications et services approuvés par leur entreprise et avec les terminaux qu’elle leur fournit.

Aucun des 16 fournisseurs classés au Magic Quadrant du DEX n’est d’ailleurs présent dans celui du DEM. On retrouve en revanche, dans ce dernier, plusieurs acteurs que Gartner a listés dans le Magic Quadrant de l’observabilité. En l’occurrence, Datadog, Dynatrace, IBM, ITRS Group, New Relic et SolarWinds.

14 fournisseurs, 4 « leaders »

Datadog, Dynatrace et New Relic font partie des « leaders » de l’observabilité… et aussi du DEM, aux côtés d’un autre offreur, quant à lui spécialisé : Catchpoint.

Pour figurer au Magic Quadrant du DEM, il fallait impérativement fournir, au 16 juin 2025, trois capacités :

• Mesurer la performance d’un système informatique sous une perspective front-end externe, par UI ou API
• Afficher une représentation « de bout en bout » des requêtes et des parcours en montrant les points d’intersection avec les composants du système
• Interroger le système pour déterminer l’impact que sa performance a sur l’expérience ou le comportement de l’utilisateur

Il fallait aussi couvrir au moins 3 des 5 usages suivants :

• Identifier « de façon proactive » les dégradations de performance du point de vue de l’utilisateur
• Comprendre le comportement et les parcours des utilisateurs
• Suivre les SLA des applications importantes
• Comparer les performances (benchmarking) et identifier les problèmes avant qu’ils n’affectent les utilisateurs
• Identifier les opportunités d’amélioration de la performance des sites web

Seules les solutions SaaS ont été prises en considération. Les versions autohébergées étaient hors périmètre.

L’évaluation se fait sur deux axes. L’un (« exécution ») reflète la capacité à répondre effectivement à la demande du marché. L’autre (« vision ») est centré sur les stratégies.

Sur l’axe « exécution », la situation est la suivante :

Rang	Fournisseur	Évolution annuelle
1	Datadog	=
2	Dynatrace	=
3	New Relic	=
4	Catchpoint	+ 1
5	Splunk	– 1
6	Riverbed	=
7	ITRS Group	+ 1
8	Checkly	nouvel entrant
9	IBM	– 2
10	ManageEngine	+ 1
11	Conviva	nouvel entrant
12	SolarWinds	– 2
13	ip-label	– 1
14	Blue Triangle	– 5

Sur l’axe « vision » :

Rang	Fournisseur	Évolution annuelle
1	Dynatrace	+ 1
2	New Relic	– 1
3	Catchpoint	+ 1
4	Datadog	– 1
5	Riverbed	=
6	IBM	+ 1
7	Conviva	nouvel entrant
8	Splunk	+ 1
9	ITRS Group	– 3
10	ManageEngine	– 2
11	ip-label	=
12	SolarWinds	=
13	Blue Triangle	– 3
14	Checkly	nouvel entrant

Catchpoint, en retard sur le rejeu de session

Catchpoint se distingue par sa roadmap claire et sa vision priorisant l’IA. Autre bon point : l’extensibilité de son offre, que ce soit au niveau de l’API d’exportation/ingestion ou des intégrations avec les outils d’analytics et d’observabilité. Gartner apprécie également l’exhaustivité des ressources de formation et de certification.

Catchpoint est, comme sus-évoqué, le seul des « leaders » à ne pas disposer d’une solution d’observabilité. Une dimension à prendre en compte pour qui souhaiterait une solution unique corrélant DEM et télémétrie back-end/infra. Autre point de vigilance : le rejeu de sessions, jugé immature. Gartner souligne aussi l’absence de tarification publique.

Chez Datadog, la brique IPM manque d’automatisation

Bon point pour Datadog sur le modèle économique « sans limites » qui a remplacé la tarification à l’usage pour l’enregistrement de sessions. En découplant l’ingestion et l’indexation, il permet une conservation sélective. Gartner apprécie aussi la combinaison de cette brique avec le RUM, les heatmaps et l’analyse de funnels pour fournir des insights sur l’adoption des produits. Il salue par ailleurs l’usage d’IA pour la détection d’anomalies et pour la fourniture d’un résumé après corrélation.

Outre le fait qu’il n’est déployable qu’en SaaS, Datadog s’inscrit dans une plate-forme d’observabilité. Il peut ainsi se révéler trop exhaustif pour qui recherche du DEM autonome. Attention aussi sur la partie IPM (Internet Performance Monitoring) : le fonctionnement actuel, très dépendant d’analyses manuelles, contraste avec les approches plus automatisées de solutions concurrentes.

Dynatrace, pas le plus flexible sur le SSO

Dynatrace se distingue en combinant API, Terraform et son CLI Monaco pour permettre le configuration as code. Autre point fort : le masquage multicouche des PII (à la capture, au stockage et à l’affichage, avec des règles par groupes de processus ou par sources de logs). Gartner apprécie aussi les capacités d’analyse fournies sous les bannières Davis AI et Davis CoPilot.

Comme chez Datadog, l’IPM est basique. Dynatrace ne fonctionne par ailleurs pas comme un IdP pour le monitoring synthétique. Ce qui peut limiter la flexibilité pour qui a besoin d’une fédération côté fournisseurou d’une simulation avancée des flux SSO dans les tests. Quant à la flexibilité et à la richesse des insights, elles peuvent se révéler difficiles à prendre en main ; en particulier pour les propriétaires d’apps, surtout lorsqu’il s’agit de paramétrer les dashboards.

Pas d’offre DEM autonome chez New Relic

En gérant Terraform, Pulumi et GitHub Actions, New Relic permet le monitoring as code (intégration de marqueurs, de dashboards ou d’instrumentations dans les pipelies CI/CD). Il se distingue aussi sur le dépannage assisté par l’IA (résumés de sessions, provisionnement de tests synthétiques…). Et sur le niveau de prise en charge des workflows ITSM, grâce à son connecteur ServiceNow bidirectionnel.

Les possibilités d’hébergement de New Relic sont limitées (uniquement aux États-Unis ou en Allemagne), sauf à opter pour des emplacements synthétiques privés. Le modèle à la consommation, s’il est flexible, peut nécessiter une configuration technique avancée pour contrôler les pipelines. Plus globalement, le DEM de New Relic n’est pas commercialisé de manière autonome : il est englobé dans la plate-forme d’observabilité.

Illustration générée par IA

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En l’absence d’environnement de test, autant construire un nouveau cluster plutôt que d’adapter l’ancien.

LinkedIn a suivi ce raisonnement dans le cadre de la modernisation de l’infrastructure LDAP-Kerberos sécurisant sa plate-forme Hadoop.

La démarche a eu pour contexte une migration massive vers Azure Linux, qui a remplacé CentOS 7 (voir notre article à ce sujet).

Un socle 389 Directory Server

Le cluster Hadoop de LinkedIn réunit aujourd’hui environ 10 milliards d’objets. Sa taille avoisine les 5 exaoctets. L’infrastructure LDAP-Kerberos qui lui est adossée a son propre cluster. Les deux briques sont cohébergées pour éviter les appels réseau. La première, fondée sur des serveurs 389-ds, sert de data store à la seconde.

L’ensemble gère environ 1 million de requêtes par minute, pour trois grands cas d’usage :

• Stocker les principaux Kerberos du périmètre Hadoop
• Effectuer les recherches d’utilisateurs et de groupes sur les hôtes Linux du cluster Hadoop
• Alimenter le plan de contrôle HDFS pour mettre en œuvre les permissions d’accès aux fichiers

Divers points de défaillance unique dans l’ancienne infra

Dans l’ancienne configuration, l’infra LDAP-Kerberos se répartissait sur 2 datacenters. Un cluster comprenait :

• Des instances primaires gérant les opérations d’écriture
• Des workers gérant les opérations de lecture
• Des hubs gérant la réplication des données des instances primaires vers les workers

Le trafic en écriture était dirigé vers une instance primaire dans un datacenter, lequel répliquait les transactions vers une instance primaire dans l’autre datacenter.
Chaque datacenter hébergeait un hub et plusieurs workers en scale-out. L’équilibrage de la charge entre les workers était assurée par HAProxy. Les clients accédaient à l’annuaire via une URL qui résolvait les adresses IP de 4 instances HAProxy en utilisant un DNS round-robin.

Ce système présentait des limites :

• Points de défaillance unique au niveau des instances primaires (risque d’échec des écritures lorsque l’une d’elles tombe) et des hubs (risque de désynchronisation des workers)
• Activités de maintenance complexifiées par ces points de défaillance
• Instances paramétrées manuellement à l’aide d’un savoir informel
• Absence d’environnement de test
• Cluster utilisant RHEL/CentOS, que LinkedIn avait presque entièrement abandonné

LinkedIn adopte une topologie en étoile

Pour éliminer les points de défaillance unique, 4 instances primaires ont été configurées en étoile. Deux dans chaque datacenter, chacune répliquant vers et depuis toutes les autres. Cette architecture favorise la maintenance, ainsi que le basculement d’un datacenter à l’autre.

Chaque datacenter héberge 3 hubs. Tous réceptionnent le trafic de réplication de l’ensemble des instances primaires (pas seulement celles situées dans le même datacenter). Ils peuvent ensuite répliquer vers tous les workers de leur datacenter respectif.

Pour le trafic en lecture, LinkedIn n’a pas effectué de changements majeurs. La répartition se fait toutefois désormais à l’appui de 8 instances HAProxy (4 dans chaque datacenter).

Éviter les conflits en écriture : l’astuce CNAME

Le modèle de cohérence de LDAP proscrivait tout acheminement du trafic en écriture vers plusieurs instances primaires en simultané (risque de conflits). L’option backup de HAProxy donc a été envisagée pour le diriger systématiquement vers la même instance primaire et ne basculer vers une autre qu’en cas d’indisponibilité. Elle n’a cependant pas été retenue vu la délicatesse de faire fonctionner un serveur d’annuaire sécurisé par GSS-API (authentification Kerberos pour LDAP lui-même) derrière un load balancer.

Lorsqu’un client utilise GSS-API pour accéder à un serveur d’annuaire, il s’appuie sur un principal de service qui inclut le nom DNS du service. Ce nom, il l’obtient par une recherche inversée sur l’adresse IP finale détectée pour le serveur d’annuaire.
Pour que l’authentification du client réussisse, le serveur doit avoir un keytab qui contient le principal de service en question. Le problème pour LinkedIn a été que le client utilise le nom DNS du load balancer dans le principal de service, et qu’il utilise ce load balancer en tant que proxy. Le nom DNS du load balancer doit donc être présent dans le keytab.
Ce n’est pas problématique tant qu’on peut faire en sorte que la recherche DNS inversée pour toutes les adresses IP d’instances du load balancer résolve le même nom. Ce n’était pas possible avec le système de découverte de services par DNS mis en place chez LinkedIn.

Il a donc été décidé d’utiliser un CNAME pointant vers l’instance primaire voulue. Pour gérer les actions de maintenance et les incidents, il fallait un mécanisme automatisé par lequel ce CNAME serait « basculé » vers une autre instance primaire. LinkedIn l’a concrétisé avec un service externe qui contrôle en continu les ports kadmind (749) et ldaps (636) et bascule si nécessaire en mettant à jour le DNS.

Standardiser pour automatiser

Pour simplifier davantage la maintenance, LinkedIn a migré cette infrastructure LDAP-Kerberos sur sa stack de déploiement standardisée. Les deux composantes y ont été définies comme services, avec des commandes de contrôle utilisées par l’agent de déploiement. Cela a permis d’automatiser des tâches comme la création d’index LDAP, le paramétrage de la réplication et le rafraîchissement des certificats TLS.

La réplication est intégrée dans la commande « start » pour le service LDAP. Elle découvre automatiquement les fournisseurs pour une instance donnée en s’appuyant sur la topologie de déploiement. Ainsi, un worker tentera de découvrir les hubs situés dans le même datacenter que lui, puis de négocier avec eux des accords de réplication. Une fois la jonction établie, le fournisseur pousse régulièrement les changements vers le consommateur, de manière incrémentale.

Deux tâches cron pour superviser les workers

LinkedIn a construit un cluster de test et un cluster de préprod, ce dernier étant intégré à un CI/CD pour effectuer les tests d’intégration.

La migration a démarré par le trafic en lecture (le plus simple à gérer grâce à l’usage existant de HAProxy). Pour s’assurer que les workers de l’ancien et du nouveau cluster restent synchronisés, une réplication a été paramétrée entre l’ancienne instance primaire et la nouvelle. Le trafic a alors été progressivement redirigé en modifiant les workers enregistrés dans HAProxy.

Afin que tous les workers soient à jour, LinkedIn a introduit un mécanisme de supervision du délai de réplication. Il implique deux tâches cron. L’une horodate, toutes les 30 minutes, un enregistrement LDAP x sur l’ancienne instance primaire. L’autre s’exécute sur les workers : toutes les minutes, elle calcul le délai de réplication. La formule : temps actuel – (valeur de x dans ce worker + 30 minutes).

Une minute d’interruption pour basculer les écritures

Pour le trafic en écriture, il a d’abord été envisagé d’exploiter le dual write afin de parvenir à un basculement sans interruption. L’idée a été abandonnée à défaut d’une manière simple d’activer ce mécanisme sur TCP avec un proxy. Il s’agissait par ailleurs d’éviter la complexité d’un système de commit/rollback pour assurer la persistance des écritures entre les deux clusters.

Partant, LinkedIn a toléré une interruption d’environ 1 minute. Il s’est basé sur l’URL utilisée par les clients produisant du trafic en écriture. Cette URL contenait un enregistrement DNS A pointant vers l’adresse IP de l’ancienne instance primaire. Il a fait en sorte d’éteindre cette instance puis d’intervertir l’enregistrement DNS avec un enregistrement CNAME pointant vers le nouveau cluster. Grandes étapes de la démarche :

• Réduire le TTL de l’enregistrement à 1 minute
• Arrêter la réplication entre l’ancienne instance primaire et la nouvelle
• Éteindre l’ancienne instance
• Créer, dans le système DNS, une transaction unique qui supprime l’ancien enregistrement et crée le nouveau
• Valider les écritures vers le nouveau cluster une fois les changements DNS propagés

La définition d’un TTL d’une minute a offert une forme de garantie, en facilitant le retour du trafic en écriture vers l’ancien cluster en cas de problème.
Pour couvrir le cas où il aurait fallu revenir complètement à l’ancien cluster, LinkedIn s’est appuyé sur une sauvegarde périodique du changelog de réplication des nouvelles instances primaires. Ce backup aurait contenu les transactions réalisées sur les 14 derniers jours. Un script idempotent aurait alors appliqué une diff.

Illustration principale © Alexey Novikov – Adobe Stock

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