La croissance du parc mondial de datacenters hyperscale ne montre pas de signes de ralentissement. Les dépenses d’infrastructure associées, non plus.
Depuis deux ans, les pointages trimestriels de Synergy Research Group en ont témoigné quasi systématiquement. Le dernier en date n’y déroge pas.
Ruée sur les GPU… et sur la RAM
Le parc en question avoisine désormais les 1300 datacenters, pour une puissance informatique plus que quadruplée en 7 ans. Au T3 2025, les dépenses d’exploitation des hyperscalers – Synergy en recense une vingtaine, acteurs du IaaS, du PaaS, du SaaS, de la recherche, des réseaux sociaux, du e-commerce et du gaming – ont atteint 142 Md$. Elles étaient d’environ 80 Md$ un an plus tôt (et 50 Md$ au T3 2023).
Ces investissements vont pour l’essentiel dans les serveurs. La plupart d’entre eux (91 %) sont maintenant équipés d’accélérateurs. À commencer par des GPU… qui ont besoin d’autant plus de RAM qu’on y fait tourner des modèles d’IA.
La course engagée par les hyperscalers a contribué à engendrer une pénurie de mémoire. Et par là même une augmentation remarquable des prix. On en est par exemple arrivé, il y a quelques semaines, à ce qu’un kit de 64 Go de DDR5 coûte plus cher qu’une PlayStation.
Le phénomène est amplifié par une réorientation de la fabrication vers des types de mémoires adaptés aux accélérateurs IA. En tête de liste, la HBM (DRAM à large bande passante). Les modules mémoire génériques se raréfient d’autant plus.
Des conséquences en 2026 sur PC et smartphones
Il se dit que la situation pourrait persister au moins jusqu’en 2027. Elle a en tout cas commencé à se répercuter en bout de chaîne, sur le prix des équipements informatiques. Chez Dell, il semble falloir se préparer à des augmentations de 10 à 30 % dans les gammes de PC B2B. Chez ASUS, il est question de 15 à 20 % de hausse sur des notebooks. Les prévisions sont similaires chez Acer, qui songerait aussi à livrer des modèles avec moins de RAM… potentiellement à rebours de la promesse des « PC IA ».
On surveillera particulièrement les plus petits fournisseurs, qui ont globalement moins d’inventaire, de trésorerie et de marge de négociation. Même chose avec les smartphones. Sur ce segment, la mémoire peut traditionnellement représenter jusqu’à 20 % du coût de revient matériel. Il est probable que, si hausses de prix il y a, elle seront plus nettes sur l’entrée et le milieu de gamme, où les marges sont faibles. À l’autre bout du spectre, on pourrait voir les flagships plafonner à 12 Go de RAM en 2026.
IDC estime que cette année, le marché des smartphones pourrait se contracter d’environ 5 % en volume, tandis que le prix de vente moyen augmenterait de quelque 8 %. Ses prévisions sont comparables pour les PC, dont les fabricants ne se verront sans doute pas livrer toute la capacité de mémoire commandée (potentiellement, autour de 70 % pour les principaux OEM et de 40 % pour les plus petits). D’autant plus que les hyperscalersse battent, de plus en plus agressivement, pour les stocks restants. Une tendance accentuée par le marché chinois, où les USA ont finalement autorisé la vente des GPU H200. Sur place, plus de 2 millions d’unités auraient été commandées à NVIDIA, qui en aurait à peine la moitié en réserve. AMD est aussi concerné, dans une moindre mesure, avec ses accélérateurs Instinct. Alibaba, entre autres, lui en aurait acheté jusqu’à 50 000.
Les hyperscalers en éléments perturbateurs
En parallèle à leurs ventes sur le marché du datacenter, AMD et NVIDIA prépareraient tous deux des hausses de prix sur leurs cartes graphiques « grand public ». Ce mois-ci pour le premier ; en février pour le second. Avec la pénurie, la GDDR en est venue à constituer plus de 80 % de leur coût de revient.
AMD envisagerait par ailleurs de réintroduire des puces sur socket AM4 (potentiellement des CPU Ryzen 5000 et des APU Zen 3), ce qui éviterait d’avoir à racheter des cartes mères… et de la DDR5.
Du côté des fabricants de semi-conducteurs, on s’en tient dorénavant à des contrats au trimestre. Et on donne, comme sus-évoqué, la priorité à la mémoire HBM. Actuellement en mesure de produire 160 000 à 170 000 wafers par mois, Samsung Electronics prévoirait d’augmenter cette capacité de 50 %. Micron a quant à lui annoncé que son carnet de commandes HBM était rempli pour l’année 2026.
Dans ce contexte, le marché IT dans son ensemble a potentiellement connu, en 2025, une croissance sans égale depuis 30 ans. Tout du moins à en croire IDC, qui communiquait, début décembre, une estimation à + 14 % (4250 Md$), hors dépenses télécoms. En première ligne, les dépenses des fournisseurs de services d’infrastructure, pas majoritaires (environ 500 Md$), mais en nette croissance (+ 86 %, contre environ + 10 % pour les dépenses des entreprises).
Le capex d’Amazon, Google et Microsoft atteint celui des telcos
Si on s’en tient à ce qu’IDC qualifie d’infrastructures IA (dans les grandes lignes, tout ce qui porte des applications au minimum « augmentées » par de l’IA), les Ètats-Unis concentrent les trois quarts des dépenses, contre environ 5 % pour l’EMEA.
Sur place se trouve environ 55 % de la capacité hyperscale mondiale, selon Synergy Research Group. La Virginie en concentre à elle seule 14 %. Mais la demande croissante en énergie favorise les implantations dans des Ètats moins densément peuplés comme l’Oregon (22 habitants au km² ; actuellement 5 % de la capacité mondiale), l’Iowa (17 hab/km² ; 4 %) et le Nebraska (10 hab/km²). On ne peut pas en dire autant d’emplacements tels que Londres et Francfort. Ce dernier est d’ailleurs sorti du top 20 des hubs mondiaux, comme Amsterdam. Ne reste, côté européen, que Dublin, qui accueille environ 4 % de la capacité hyperscale.
capacité par région géographique
De cette capacité, le trio Amazon-Microsoft-Google détient une part (58 %) du même ordre que son poids sur le marché mondial du cloud d’infrastructure (63 %). Leur ratio capex est aujourd’hui au niveau de celui des telcos, approchant de 20 % du chiffre d’affaires – la majorité allant dans les datacenters.
Sur un marché du cloud d’infrastructure estimé à 107 Md$ au T3 2025, les néo-clouds (plates-formes spécialisées, le plus souvent sur les workloads IA à base de GPU) montent doucement en puissance. Ils ont passé les 5 Md$ de revenus trimestriels. Les principaux acteurs se nomment CoreWeave, Crusoe, Lambda, Nebius… et OpenAI (que Synergy inclut au titre de ses abonnements à ChatGPT).
En parallèle, les fusions-acquisitions(-investissements) « orienté(e)s datacenter » ont atteint en 2024 une valeur globale sans précédent : 73 Md$. Principal contributeur : l’acquisition d’AirTrunk, emmenée par le fonds Blackstone et bouclée en décembre pour 16 Md$. Suivent deux investissements dans Vantage Data Centers totalisant 9,2 Md$.
Dans les couloirs de l’industrie musicale, l’annonce fait du bruit. Universal Music Group (UMG), premier major mondial de la musique, et Nvidia, poids lourd des semi-conducteurs et de l’IA, ont noué une alliance de long terme pour développer des modèles d’intelligence artificielle appliqués au catalogue du label.
L’objectif affiché : transformer en profondeur la découverte musicale, l’engagement des fans et les processus de création, tout en garantissant la protection des droits d’auteur.
Un modèle qui « pense » comme un mélomane
Au cœur du dispositif, on trouve Music Flamingo, le modèle audio-langage développé par Nvidia fin 2025. Cette technologie se distingue par sa capacité à analyser des morceaux de près de 15 minutes dans leur intégralité.
Contrairement aux systèmes traditionnels qui se contentent d’étiqueter par genre ou style, Music Flamingo décortique structure harmonique, instrumentation, paroles et trajectoires émotionnelles. Le tout pour reproduire, selon ses concepteurs, la façon dont un auditeur humain appréhende une œuvre.
Cette approche ouvre des perspectives inédites : fini les recherches par simple mot-clé, place aux requêtes par ambiance, contexte narratif ou résonance culturelle. Les plateformes de streaming adossées au catalogue d’UMG pourraient ainsi proposer des recommandations fondées sur des similarités musicales profondes plutôt que sur des playlists thématiques conventionnelles.
Trois axes de développement
Le partenariat s’articule autour de trois piliers. D’abord, la découverte musicale : les algorithmes permettront d’explorer le catalogue selon des critères émotionnels et structurels sophistiqués. Ensuite, l’engagement des fans : artistes et auditeurs pourront interagir avec la musique dans un environnement « conversationnel et contextuel », loin du simple listing de titres.
Troisième volet, et non des moindres : la création. Un incubateur réunissant auteurs, compositeurs et producteurs verra le jour dans des studios prestigieux comme Abbey Road à Londres ou Capitol Studios à Los Angeles. Mission : co-concevoir de nouveaux outils alimentés par l’IA. UMG martèle toutefois que ces technologies resteront des aides à la création humaine, et non des machines à générer automatiquement de la musique.
La question brûlante des droits d’auteur
Derrière les promesses technologiques se cache un enjeu majeur : celui de la propriété intellectuelle. UMG et Nvidia promettent une IA « responsable », intégrant dès la conception la protection des œuvres, l’attribution et la rémunération des créateurs. Une posture qui tranche avec les pratiques de certaines start-up, accusées d’avoir entraîné leurs modèles sur des catalogues commerciaux sans autorisation.
Pour UMG, ce partenariat avec un mastodonte comme Nvidia représente une opportunité de dicter les standards du marché, en conciliant innovation technologique et respect du cadre légal. Le groupe entend proposer un « antidote » à la prolifération de contenus générés par des IA génériques, en misant sur un acteur capable d’intégrer nativement les contraintes de copyright dans ses outils.
Un coup stratégique pour les deux camps
Pour l’industrie musicale, l’accord peut faire jurisprudence et ouvrir la voie à d’autres alliances entre majors, plateformes et fournisseurs d’IA. Il valorise les catalogues musicaux comme ressources stratégiques pour entraîner des modèles spécialisés et pourrait creuser l’écart entre services premium dotés d’une découverte « intelligente » et offres standard aux algorithmes classiques.
Côté Nvidia, le deal marque une nouvelle étape dans la conquête des industries culturelles. Après le jeu vidéo et la vidéo, le groupe démontre que ses GPUs, ses plateformes de modélisation et ses modèles pré-entraînés comme Music Flamingo peuvent s’adapter aux exigences spécifiques de la musique. Un positionnement stratégique au moment où la régulation de l’IA se durcit dans de nombreux pays.
Plutôt que des tables imbriquées et du CSS inline, utilisons MJML*.
ManoMano a fait ce choix pour générer des e-mails responsive. Le contexte : un projet de modernisation du système assurant l’envoi de ces messages.
Auparavant, il y avait un monolithe en PHP. Désormais, il y a une plate-forme Node.js/Kotlin.
L’ancien service était basé sur des bibliothèques obsolètes, d’autant plus difficiles à mettre à jour que l’expertise PHP s’était progressivement perdue en interne. Il était par ailleurs étroitement lié à des services tels que RabbitMQ, donc impossible à maintenir de manière indépendante. Des années de correctifs avaient plus globalement alourdi la codebase, compliquant les changements et les rendant plus risqués. L’écriture des templates en Twig et en HTML brut posait de plus des problèmes de compatibilité en fonction des clients de messagerie.
Une approche configuration over code
Le service d’origine était déclenché par des appels API ou par des événements RabbitMQ. Avant d’envoyer un e-mail, il fallait l’enrichir en récupérant des éléments sur plusieurs services externes. Des dépendances qui tendaient à fragiliser l’ensemble.
Pour favoriser le décommisionnement, ManoMano a isolé cette logique en un composant email-merger. Ses requêtes sont centralisées sur la nouvelle plate-forme au côté des requêtes « modernes » – qui ne passent plus par le monolithe – par un service Kotlin (email-sender). Celui-ci suit une approche configuration over code : toute la configuration est gérée via le back-end central, sans avoir à écrire de code.
La passerelle réceptionnant les requêtes s’appuie sur PostgreSQL pour le stockage d’état et de configuration. Elle transmet les événements à un nœud de travail qui récupère un template et fait la liaison avec le service SMTP. Le bus de messagerie RabbitMQ a été remplacé par du Kafka, pour l’élasticité, la résilience et le retry intégré.
Une séparation plus claire des responsabilités
Le fournisseur de templates (email-templates) est écrit en Node.js. Il évite aux développeurs front-end d’avoir à évoluer dans un environnement PHP. La bibliothèque react-mjml leur permet de créer des templates comme ils créent des composants React.
Épargner aux développeurs React le travail en environnement PHP a déchargé l’équipe back-end de nombre de requêtes. Dans le même temps, la centralisation des templates assure une plus grande cohérence des e-mails. Et les responsabilités sont plus claires : le back n’est plus impliqué dans les changements visuels, le front ne l’est plus dans la logique de delivery.
Mi-novembre 2025, ManoMano avait migré environ 80 % de son trafic mail sur la nouvele plate-forme. Dont ses communications les plus critiques (confirmations de commandes, notifications d’envois, réinitialisations de mots de passe).
* Mailjet Markup Language, publié en source ouverte (licence MIT) en 2016 par Mailjet. Ce langage déclaratif est transpilé en HTML responsive.
Un an après l’avoir supprimé, Dell revient sur sa décision et relance XPS, le segment haut de gamme de ses ordinateurs portables et un pilier historique de sa stratégie produits.
L’annonce, faite au CES 2026 de Las Vegas, marque un revirement assumé de la part de Jeff Clarke, directeur des opérations du groupe texan, qui reconnaît que l’entreprise s’était « un peu égarée » dans le pilotage de son activité PC.
Un aveu d’erreur et un retour aux fondamentaux
« Nous n’avons pas écouté nos clients. Vous aviez raison sur le branding », a déclaré Jeff Clarke lors d’un point presse à Las Vegas. Celui qui a repris l’an dernier la supervision directe de la division PC, a évoqué une année difficile marquée par « des tarifs douaniers, la promesse non tenue de l’IA » et « l’une des transitions de processeurs les plus lentes de [sa] carrière ».
Cette autocritique s’ajoute aux retours négatifs du marché, lorsque le constructeurs avait remplacé la marque XPS par les appellations Dell Pro et Dell Pro Max, une nomenclature jugée trop proche de celle d’Apple et mal accueillie par le public comme par les partenaires.
Le groupe justifie aujourd’hui ce revirement par la nécessité de clarifier son offre : les modèles Dell visent désormais le segment grand public et professionnel intermédiaire, XPS reprend son positionnement premium, et Alienware demeure consacré au gaming.
Des machines plus fines et mieux optimisées
Les deux premiers modèles relancés, les XPS 14 et XPS 16, figurent parmi les ordinateurs les plus fins jamais produits par Dell, avec une épaisseur de 14,6 mm et un poids respectif de 1,36 kg et 1,63 kg. Leurs châssis en aluminium, leurs bordures d’écran réduites et leur design minimaliste les placent en concurrence directe avec les MacBook Air 13 et 15 pouces d’Apple.
Les deux machines embarquent les nouveaux processeurs Intel Core Ultra Series 3, dotés de graphiques Intel Arc, censés offrir jusqu’à 78 % de performances IA supérieures et une autonomie pouvant atteindre 27 heures dans certaines configurations. Dell affirme également avoir repensé son système de refroidissement pour le rendre plus silencieux, plus fin et plus économe en énergie.
Les XPS 14 et 16 sont disponibles dès cette semaine aux États-Unis et au Canada, à partir de 2000 $. Un XPS 13 de moins de 13 mm d’épaisseur sera présenté plus tard dans l’année.
Un marché du PC sous tension
Le choix de relancer XPS s’inscrit dans un contexte de reprise incertaine du marché mondial du PC. Selon les estimations d’IDC, les ventes devraient progresser de 3 à 5 % cette année, après deux années de contraction.
Mais Dell, comme ses concurrents HP et Lenovo, reste confronté à des coûts de production accrus – notamment à cause de la hausse du prix des mémoires – et à une demande encore freinée par l’attentisme des entreprises.
Jeff Clarke a reconnu que l’intelligence artificielle n’a pas encore généré le cycle de renouvellement espéré, malgré la mise en avant des fonctions d’assistance et de traitement local intégrées aux nouveaux processeurs.
Avec le retour de la gamme XPS, née dans les années 1990, Dell espère ainsi regagner des parts de marché dans le segment premium.
L’IT est aujourd’hui un actif clé d’une entreprise et une démarche de Due Diligence en vue d’une fusion/acquisition implique d’expertiser ses comptes, son organisation, ses équipes, mais aussi d’évaluer la qualité de ses infrastructures informatiques logicielles et matérielles. C’est ce que l’on appelle l’IT Due Diligence.
Cette évaluation doit commencer par une cartographie du système d’information de l’entreprise cible. Il faut référencer et documenter l’ensemble de son patrimoine informatique, depuis l’infrastructure avec les matériels et équipements en production, ses réseaux, ses systèmes de cybersécurité, ainsi que l’ensemble des applications (maisons, SaaS) utilisées par l’entreprise. Pour mener à bien cette tâche fastidieuse, une Data Room doit être mise en place et la DSI de l’entreprise cible doit être capable de fournir toute la documentation nécessaire sur ces process et politiques de sécurité en vigueur. Toutes les ressources déployées en interne doivent être dument cataloguées, de même que les ressources Cloud. L’objectif est bien évidemment d’évaluer la dette technique de l’entreprise cible, identifier ses équipements et logiciels obsolètes qui vont s’avérer extrêmement coûteux à migrer ou simplement à faire cohabiter avec le SI de l’acquéreur.
Une analyse détaillée du SI de l’entreprise cible est indispensable
Cette phase peut être extrêmement complexe et chronophage lorsque la cible est un grand groupe qui a lui-même connu plusieurs fusions et acquisitions. A chaque opération de ce type, le SI devient plus complexe, avec de nouvelles applications, d’autres opérateurs de communications, d’autres fournisseurs Cloud. Chacune d’elles vient ajouter un peu plus de complexité et va, in fine, ajouter des délais et des coûts d’intégration supplémentaires pour l’acquéreur. De cet état des lieux doit émerger un plan d’action détaillé que les équipes d’intégration vont pouvoir mener dès la signature.
Une attention toute particulière doit être portée aux aspects réseau et sécurité comme l’explique Hakim Belhouchi, Solution Specialist SASE chez Tata Communications : « L’intégration de systèmes hétérogènes n’est jamais facile, mais les technologies modernes nous permettent de les réaliser de manière beaucoup plus simple que par le passé. Du point de vue réseau, il était auparavant excessivement complexe de connecter deux réseaux MPLS ensemble. Cela avait de lourds impacts sur les plans d’adressage, énormément de recouvrements à traiter. »
Faire appel à des consultants aguerris à ce type de projets
Le volet cybersécurité reste un sujet de premier plan. Les attaquants privilégient de plus en plus les attaques sur la supply chain informatique. Une attaque sur une nouvelle filiale potentiellement moins sécurisée peut leur donner un accès à l’informatique de la cible réelle. Comme l’explique Hakim Belhouchi, les solutions modernes viennent grandement faciliter le travail des ingénieurs qui vont mener l’intégration du nouveau SI. « Avec les réseaux SD-WAN, il est beaucoup plus simple de connecter 2 réseaux entre eux, même si ceux-ci appartiennent à des opérateurs différents. De même, les architectures de sécurité SASE (Secure Access Service Edge) et en particulier la mise en œuvre d’une solution de ZTNA (Zero Trust Network Access) permet aujourd’hui d’accorder un accès facile et rapide aux ressources en toute sécurité. »
Faire appel à des équipes de consultants et d’ingénieurs aguerris sur ce type de projet peut faire gagner énormément de temps en phase de fusion des SI.
Les 5 grandes phases d’une IT Due Diligence
Cadrage et préparation
Définition des objectifs,
Mise en place de la gouvernance.
Mise en place d’une Data Room
Cartographie du SI,
Travail collaboratif avec la DSI de l’entreprise cible.
Analyse détaillée du SI
Inventaire des assets, estimation précise de la dette technique,
Evaluation des risques liés à la sécurité, à la continuité d’activité, à la dépendance à des tiers.
Rédaction des scénarios d’intégration et chiffrage
Statuer pour chaque ressource sur sa substitution avec une application existante, une migration ou un arrêt.
> VMware exclut l’UE de la marche forcée vers VCF
VMware franchit un nouveau cap dans le resserrement de son offre autour de VCF, mais fait – jusqu’à nouvel ordre – une exception pour l’UE.
> Panne Cloudflare : ce qui s’est passé dans le système anti-bots
La panne chez Cloudflare a été déclenchée par une erreur de configuration dans une base de données alimentant le système de gestion des bots. A lire ici
Data & IA
> L’Agentic AI Foundation veut imposer les standards de l’IA autonome
OpenAI, Anthropic et Block s’allient au sein de l’Agentic AI Foundation (AAIF), pour éviter la fragmentation d’un marché stratégique. Plusieurs poids lourds de l’IT participent à l’initiative. A lire ici
> Stratégie IA : la France en tête du peloton européen…mais loin du compte
Le rapport de la Cour des comptes révèle les failles d’une stratégie nationale sur IA, ambitieuse mais sous-financée. A lire ici
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Le Future of Life Institute tire la sonnette d’alarme : aucune des huit grandes entreprises d’IA évaluées n’obtient une note satisfaisante en matière de sécurité. A lire ici
Cybersécurité
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Si les grandes entreprises ont cadré les usages de l’IA générative, le risque de voir leurs collaborateurs développer des pratiques de Shadow AI en utilisant des modèles américains ou chinois est bien réel. A lire ici
> Quand un rapport de l’ANSSI révélait les défaillances cyber du Louvre
Les défaillances du dispositif de cybersécurité du Louvre, pourtant signalées depuis près de dix ans, n’ont jamais été pleinement corrigées. A lire ici
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> Pourquoi OpenAI décrète l’« alerte rouge » face à Google Bousculée par les dernières avancées de Google et d’Anthropic, OpenAI suspend ses projets annexes pour sauver le soldat ChatGPT. A lire ici
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Les géants pétroliers et les fonds souverains du Golfe accélèrent leurs investissements dans l’intelligence artificielle pour peser sur l’ordre technologique mondial. A lire ici
> Ce que le nouveau statut d’OpenAI change dans sa relation avec Microsoft
Avec sa transformation en « public benefit corporation », OpenAI rebat les cartes de son partenariat stratégique avec Microsoft. A lire ici
Alphabet, maison mère de Google, vient d’annoncer l’acquisition d’Intersect pour 4,75 milliards $ en cash, auxquels s’ajoute la reprise de la dette existante. Cette opération représente l’une de ses transactions les plus importantes et marque un tournant dans sa stratégie de développement de centres de données dédiés à l’IA.
L’enjeu est de taille : permettre à Google d’accéder à davantage d’électricité pour ses infrastructures, alors que le réseau électrique américain, vieillissant, peine à absorber une demande énergétique qui explose pour la première fois depuis des décennies. L’IA constitue le principal moteur de cette croissance fulgurante.
« Intersect nous aidera à accroître nos capacités, à opérer avec plus d’agilité dans la construction de nouvelles centrales électriques en phase avec la nouvelle charge des centres de données, et à repenser les solutions énergétiques pour stimuler l’innovation et le leadership des États-Unis » déclare Sundar Pichai, directeur général de Google et d’Alphabet.
Un portefeuille énergétique impressionnant
Aux termes de cet accord, Alphabet achète les projets énergétiques et de centres de données d’Intersect, qu’ils soient en développement ou en construction. L’entreprise possède 15 milliards $ d’actifs en exploitation ou en construction.
Elle exploite actuellement environ 7,5 gigawatts de capacité solaire et de stockage, et prévoit de développer 8 gigawatts supplémentaires. Pour référence, un gigawatt équivaut approximativement à la production d’un réacteur nucléaire et peut alimenter environ 750 000 foyers. L’essentiel de cette capacité est concentré au Texas.
Son PDG, Sheldon Kimber, avait d’ailleurs surnommé le Texas le « Disneyland de l’énergie » en raison de ses abondantes ressources éoliennes et solaires. Parmi ses projets phares dans cet État figure « Quantum », un système de stockage d’énergie propre construit directement à côté d’un campus de centres de données pour Google.
L’opération s’inscrit dans une stratégie plus large d’Alphabet dans le secteur énergétique. Google, en partenariat avec TPG Rise Climate, avait déjà soutenu Intersect lors d’une levée de fonds de plus de 800 millions $ en décembre 2024.
Une structure d’acquisition sur mesure
Dans le cadre de cet accord, Alphabet acquiert la plateforme de développement et les effectifs d’Intersect, y compris les actifs en développement déjà sous contrat avec Google. Intersect conservera sa propre marque et restera dirigée par Sheldon Kimber.
Les actifs opérationnels existants de la société au Texas, ainsi que ses actifs opérationnels et en développement en Californie, ne seront pas inclus dans l’acquisition et continueront de fonctionner comme une entreprise indépendante, soutenue par ses investisseurs actuels. TPG Rise Climate conservera une participation dans ces actifs.
Intersect explorera également un éventail de technologies émergentes pour accroître et diversifier l’approvisionnement énergétique, tout en soutenant les investissements de Google dans ses centres de données américains.
« En acquérant un développeur et pas seulement un contrat d’achat d’électricité, Google s’offre la flexibilité nécessaire pour construire où et quand il le souhaite » estime Ben Hertz-Shargel, analyste du cabinet Wood Mackenzie cité par Bloomberg.
Au nom de la compétitivité, une « révolution en matière de simplification » se prépare.
Les institutions de l’UE l’avaient promis en novembre 2024, à l’issue du Sommet de la communauté politique européenne. Elles s’étaient engagées à « réduire drastiquement les charges administratives, réglementaires et de déclaration, en particulier pour les PME ».
La Commission européenne a repris ces éléments dans son programme de travail pour 2025. Annoncé le 11 février, il comporte des objectifs chiffrés : d’ici à la fin du mandat en 2029, réduire le « fardeau administratif » de 25 % (et de 35 % pour les PME).
Deux semaines plus tard étaient présentés deux trains de mesures, dits omnibus. L’un assouplit les exigences de reporting extra-financier, notamment en réduisant le champ d’application de la directive CSRD (informations en matière de durabilité) et en reportant l’entrée en application de certaines de ses dispositions. L’autre applique la même logique aux règlements InvestEU et EFSI, dans le but de stimuler les investissements stratégiques.
L’omnibus numérique apporte des changements à l’AI Act. Il prévoit notamment de décaler l’entrée en application des règles relatives au système d’intelligence artificielle classés à haut risque. L’échéance, initialement fixée à août 2026, pourra être repoussée de 16 mois maximum, le temps de mettre des outils de soutien à disposition des entreprises.
L’AI Act serait aussi modifier pour étendre aux small caps certaines simplifications accordées aux PME qui développent ou utilisent des systèmes d’IA. Notamment en matière de documentation technique. Par small cap, il faut entendre les organisations comptant moins de 750 salariés et ne dépassant pas 150 M€ de CA annuel ou 129 M€ de total de bilan. Une catégorie créée à l’échelle de l’UE par un autre paquet omnibus.
Toujours au chapitre AI Act, l’accès aux bacs à sable réglementaires (environnements de tests contrôlés) est élargi. Davantage de tests en conditions réelles seront par ailleurs effectués, dans des secteurs comme l’automobile.
Allégements autour d’un « nouveau Data Act »
L’omnibus numérique abroge plusieurs textes dont il fusionne certaines dispositions au sein du Data Act :
Data Governance Act (règlement 2022/868)
Directive Open Data (2019/1024)
Règlement sur la libre circulation des données à caractère non personnel au sein de l’UE (2018/1807, dit FFDR)
Le « nouveau Data Act » apporte, entre autres, des facilités pour les PME qui fournissent des services de traitement de données. Plus précisément, un régime plus « léger » pour les services « personnalisés » (non commercialisés sur étagère et qui ne fonctionneraient pas sans une adaptation préalable aux besoins de l’utilisateur).
Des facilités sont également octroyées aux fournisseurs de services d’intermédiation de données. Ils n’ont pas l’obligation de notifier les autorités compétentes, ni d’opérer une séparation juridique vis-à-vis d’autres services (une séparation fonctionnelle suffit).
L’omnibus supprime aussi, dans le Data Act, les exigences pour les smart contracts qui exécutent des accords de partage de données (contrôle de l’accès, archivage, résilation en toute sécurité…). Il fournit par ailleurs un motif supplémentaire pour refuser de communiquer des données relatives à des produits connectés au nom du secret des affaires. En plus du risque de préjudice économique grave, il devient possible d’invoquer le risque élevé d’acquisition ou d’usage par des pays tiers qui ne garantissent pas un niveau de protection des données équivalent à celui de l’UE.
PME et small caps sont de plus exemptées des règles sur le changement de fournisseur cloud, excepté celles relatives à la fin des frais de sortie.
Le RGPD assoupli jusqu’à la définition des données personnelles
L’omnibus numérique apporte aussi des modifications au RGPD… qui change jusqu’à la définition des données personnelles.
Celles-ci ne le sont plus pour toute entité qui ne peut pas réidentifier la personne concernée à l’aide de moyens raisonnables. Cela reste vrai même si un destinataire ultérieur a les moyens de réaliser cette identification.
Le périmètre des « données de santé » se réduit aussi. Ne sont plus considérées comme telles que celles qui révèlent « directement » des infos sur l’état de santé d’une personne. De même, n’est plus interdit que le traitement de données personnelles révélant « directement » l’origine raciale ou ethnique, les opinions politiques, les convictions religieuses ou philosophiques, etc.
L’omnibus numérique introduit une dérogation supplémentaire à l’interdiction de traiter des catégories particulières de données personnelles. Elle touche au développement et à l’exploitation de systèmes d’IA. Elle complète, entre autres, l’obtention d’un consentement explicite et la nécessité pour la sauvegarde des intérêts vitaux de la personne concernée.
Des contraintes en moins sur l’information des personnes concernées et des autorités
Les règles relatives aux cookies sont modernisées. L’idée est que les utilisateurs puissent définir leurs préférences « en un clic » pour une durée de 6 mois ou via les paramètres de leur navigateur ou OS. En parallèle, certaines fonctions basiques des sites web, comme le comptage du nombre de visiteurs, ne nécessitent plus de consentement.
Autres exigences allégées : celles relatives à l’information des personnes concernées. Elles ne s’appliquent plus dès lors que les collectes sont effectuées dans le cadre d’une relation « claire et délimitée » par un responsable de traitement exerçant une activité « non intensive en données ». Ce sous réserve que la personne connaisse déjà les finalités et la base du traitement.
Quant à l’obligation de notifier l’autorité référente en cas de violation de données, elle devient limitée aux incidents qui engendrent un risque élevé pour les droits et libertés des personnes concernées. Le délai est porté de 72 à 96 heures.
L’abandon de la directive sur la responsabilité en matière d’IA…
Parallèlement à ces dispositifs, la Commission européenne a abandonné ses travaux sur certains textes. Parmi eux, une directive sur la responsabilité en matière d’IA. Motif : pas d’accord prévisible entre les colégislateurs de l’UE.
Il s’agissait de garantir aux victimes de dommages causés par l’IA une protection équivalente à celle des victimes de dommages causés par d’autres produits de manière générale. En toile de fond, des règles nationales jugées non adaptées au traitement des actions en responsabilité pour de tels dommages. En particulier sur la charge de la preuve. Autre constat : les stratégies IA de plusieurs États membres montraient une volonté d’élaborer des mesures dans le domaine… au risque d’une fragmentation qui augmenterait les coûts pour les entreprises exerçant dans l’ensemble de l’Union.
La directive devait s’appliquer aux actions civiles fondées sur une faute extracontractuelle pour des dommages causés par un système d’IA classé « à haut risque ». Elle avait pour principaux effets d’habiliter les juridictions nationales à ordonner la divulgation d’éléments de preuve et d’établir une présomption de lien de causalité. L’approche d’harmonisation était dite minimale, de sorte qu’on pourrait toujours invoquer les règles plus favorables du droit national.
… et du règlement ePrivacy
Un autre texte a été mis sur la touche : le règlement ePrivacy. Là aussi par manque de perspective d’accord entre législateurs. Mais également parce que son contenu apparaissait « obsolète au vu de la législation récente ».
Le règlement était resté à l’état de projet depuis 2017. L’objectif était initialement de le faire entrer en application parallèment au RGPD (soit le 25 mai 2018). Il aurait remplacé une directive de 2002, révisée pour la dernière fois en 2009, et également dite ePrivacy – ou « vie privée et communications électroniques ». D’un côté, pour encadrer plus strictement l’usage des métadonnées et des cookies. De l’autre, pour élargir son champ aux services de communication « par contournement » (OTT, over-the-top).
Le « nouvel ePrivacy » devait englober davantage de techniques de suivi du comportement en ligne. Et remédier à la « formulation confuse » de certaines dispositions de la directive. L’une touchait au consentement dans le cadre du suivi en ligne. Les modifications proposées avaient entraîné une levée de boucliers d’éditeurs de presse et de représentants du numérique et des télécoms.
Une disposition nouvelle aurait obligé les fournisseurs de logiciels et de matériels associés à des services de communication à proposer, dans les paramètres de configuration, la possibilité de refuser les cookies tiers. Une autre aurait imposé de présenter un code ou un indicatif spécifique montrant le caractère commercial d’appels téléphoniques.
AI Act : une entrée en application (très) progressive
Le RGPD est en application depuis le 25 mai 2018. Le Data Act, depuis le 12 septembre 2025. Concernant l’AI Act, une première salve de dispositions sont applicables depuis février. Une bonne partie ont pour effet d’exclure du champ du règlement certains systèmes et usage. Par exemple :
Systèmes d’IA utilisés exclusivement à des fins militaires, de défense ou de sécurité nationale
Systèmes ou modèles d’IA spécifiquement développés et mis en service uniquement à des fins de R&D scientifique
Systèmes d’IA publiés sous licence ouverte, tant qu’ils ne sont pas mis sur le marché ou mis en service en tant que système à haut risque ou relevant d’usages que l’AI Act interdit
Parmi ces usages interdits, il y a la techniques subliminales ou délibérément trompeuses, la « notation sociale » et l’exploitation de vulnérabilités dues à l’âge, au handicap ou à la situation sociale ou économique. Pour aider à leur interprétation, la Commission européenne a publié des lignes directrices.
Des pressions face aux règles applicables à ChatGPT & Cie
Une deuxième série de mesures de l’AI Act est entrée en application au mois d’août. Parmi elles, les obligations faites aux fournisseurs de modèles d’IA à usage général – ChatGPT, Gemini, Claude, etc.
En amont, l’association EU AI Champions, qui regroupe une soixantaine d’entreprises européennes, avait demandé un moratoire de 2 ans sur l’application des principales obligations. Motif : la complexité du texte et l’absence de lignes directrices opérationnelles. Parmi les signataires, Arthur Mensch (Mistral AI), Éléonore Crespo (Pigment), Alexandre Bompard (Carrefour), Jean-Laurent Bonnafé (BNP Paribas), Bernard Charlès (Dassault Systèmes), Guillaume Faury (Airbus) et Patrick Pouyanné (TotalEnergies).
L’association professionnelle CCIA Europe, représentant de grandes entreprises technologiques internationales, avait également appelé à un report, soulignant le risque de freiner l’innovation et la compétitivité.
La France avait adopté une position intermédiaire. Clara Chappaz, ministre déléguée au numérique, avait souhaité que la mise en œuvre du règlement ne soit pas ralentie, mais qu’un délai de grâce soit accordé pour la mise en conformité.
La présidence polonaise du Conseil de l’UE, comme le Premier ministre suédois, avait porté une demande formelle de report.
Le débat se porte sur la révision du DMA
Entre juillet et septembre 2025, la Commission européenne a organisé une consultation publique. Cela préfigure la première évaluation du DMA (une démarche à boucler au plus tard le 3 mai 2026 et qui pourrait mener à des modifications).
Le règlement s’applique actuellement à une vingtaine de « services de plate-forme essentiels » dont les exploitants sont nommés « contrôleurs d’accès » (gatekeepers). Il est censé garantir la contestabilité et l’équité des marchés dans le secteur numérique de l’UE, à travers des règles touchant notamment à l’exploitation de données, à l’interopérabilité et aux relations contractuelles avec les entreprises utilisatrices des services en question.
Dans le contexte de pression sur la Commission européenne, la Chambre de commerce de République tchèque s’est inscrite dans la lignée du rapport Draghi pour réclamer des allégements du DMA.
L’Open Cloud Coalition (alliance de fournisseurs essentiellement britanniques) a suivi. Elle estime que le DMA n’est pas adapté au cloud, mieux couvert par les règles antitrust standards ; en tout cas pour le IaaS et le PaaS, dont le fonctionnement n’implique pas réellement d’intermédiaires entre des utilisateurs et des fournisseurs de services.
Du SIEM à la RPA, de l’UCaaS à l’iPaaS, il existe au moins un axe d’évolution commun : la diffusion des technologies d’IA.
Nous en avons fait un des angles d’une brève revue des tendances du marché IT en 2025. En nous intéressant, en parallèle, à trois autres aspects :
La « platformisation » et ses effets (stratégies mono/multifournisseur, lock-in, chevauchements de produits)
Le décalage entre offre et demande
L’évolution des tarifications
Les éléments suivants sont issus de notre traitement du Magic Quadrant au long de l’année, sur une quarantaine de segments. Il s’agit donc d’instantanés ; basés, pour les plus anciens, sur des évaluations qui remontent à 2024. Nous avons circonscrit le périmètre d’analyse aux fournisseurs considérés comme leaders sur les marchés concernés.
1. L’IA, élément plus ou moins perturbateur
Une voie structurante pour le SIEM
Parmi les dynamiques qui structurent le marché du SIEM, il y a une opposition. Entre, d’un côté, les fournisseurs qui poussent la combinaison avec d’autres parties de la stack de sécurité pour réduire la complexité. Et de l’autre, ceux qui prônent un usage stratégique de l’augmentation des workflows, notamment à renfort d’IA.
Sur ce marché, Gartner salue l’usage de l’IA chez Exabeam pour la priorisation des cas ; chez Microsoft pour la corrélation. Il note aussi la capacité de Google à la diffuser sur un large spectre de workflows.
Un enrichissement pour la sécurité des e-mails
Sur ce marché, les modèles de langage contribuent, entre autres, à l’évolution des simulations de phishing, à l’extension du support linguistique de moteurs d’analyse et à la détection des mauvais destinataires.
Une recomposition du paysage concurrentiel sur la gestion du travail collaboratif
À mesure que l’IA les gagne, les solutions de gestion du travail collaboratif entrent en concurrence avec des applications traditionnellement classées dans d’autres segments de marché. Par exemple, la gestion de projets, les intranets, les outils de développement et les suites bureautiques cloud. Le phénomène est notamment porté par la multiplication des « accélérateurs de cas d’usage ». En quelque sorte, des kits de démarrage associant modèles de données, workflows et configurations prêtes à l’emploi. Une proposition de valeur qui réduit, tout du moins sur le papier, le besoin en applications spécialisées.
Sur ce marché, Gartner salue l’approche d’Airtable associant chatbot global et agents embarqués au sein des applications. Il apprécie aussi l’architecture Work Graph d’Asana, entre le modèle de données qui la porte et les agents IA qui y sont greffés.
Une diffusion rapide dans la gestion des actifs numériques
La GenAI se généralise pour la création et la manipulation de contenus, ainsi que leur adaptation aux canaux de diffusion. Elle ajoute cependant à la complexité des tarifications.
Sur ce marché, Gartner salue l’intégration de l’IA dans les workflows de création chez Adobe. Il apprécie aussi sa mise en œuvre par Aprimo (recherche sémantique, métadonnées prédictives et révision automatisée du contenu). Comme par Bynder (capacité de création et de mise en œuvre d’agents IA qui, combinés à l’API, favorisent la création de contenus par d’autres métiers que le marketing), Orange Logic (automatisation agentique, recherche conversationnelle) et Storyteq (conception d’agents sans code).
Une composante pas encore fondamentale dans l’UCaaS
L’IA est un levier de différenciation pour les offreurs, en premier lieu sur l’administration et la maintenance. Elle apparaît toutefois rarement fondamentale dans les décisions d’achat. Sauf pour des cas spécifiques impliquant des métiers en contact avec la clientèle.
Sur ce marché, Gartner salue les investissements de Cisco dans l’IA. Il apprécie aussi le socle « robuste » proposé chez Microsoft – bien qu’il soit focalisé sur la partie réunions – et la fonctionnalité de « réceptionniste virtuel » de RingCentral.
Un développement embryonnaire du génératif dans la protection des terminaux
Sur ce marché, les principaux fournisseurs ont globalement peu innové au niveau du cœur fonctionnel. La R&D s’est concentrée sur les produits adjacents, l’intégration de solutions tierces… et le volet IA. Y compris générative, même si son usage demeure embryonnaire, essentiellement pour l’assistance administrative (résumé d’incidents, découverte de documentation, traduction code-texte et vice versa). Il reste par ailleurs du chemin à parcourir pour ce qui est d’intégrer les assistants IA avec des produits tiers.
Une boussole commerciale pour la RPA sous le prisme agentique
La RPA se dilue au sein de plates-formes englobant des technologies comme l’iPaaS, l’IDP (Intelligent Document Processing) et le développement low code. La tendance n’est pas nouvelle, mais elle prend un autre visage avec l’automatisation agentique. Les principaux offreurs ont presque tous développé des fonctionnalités qui relèvent de ce domaine. Ils n’hésitent pas à les intégrer dans leurs propositions commerciales, quand bien même le client ne les a pas sollicitées.
Sur ce marché, Gartner salue la brique computer vision de SS&C Blue Prism. Mais note que ses offres GenAI sont moins « versatiles » que chez la concurrence, en ce qu’elles se focalisent sur la modalité texte. Le cabinet américain appelle aussi à la vigilance concernant l’impact que le focus sur l’automatisation agentique pourrait avoir sur le « cœur RPA » chez Automation Anywhere et UiPath.
Le génératif, désormais une commodité sur le DEX et l’iPaaS
Sur le marché du DEX (gestion de l’expérience employé numérique), la GenAI s’est répandue, en tout cas pour la recommandation de remédiations, l’ébauche de campagnes à destination des employés et la fourniture d’interfaces en langage naturel aux admins. Omnissa a droit à une mention pour son assistant Omni AI.
Sur le marché de l’iPaaS, Gartner considère maintenant l’IA comme une fonctionnalité standard, que ce soit pour la création d’intégrations, la génération de documentation ou l’exploitation des solutions. Il salue son intégration rapide chez Workato, sa connexion avec l’écosystème Azure chez Microsoft et son utilisation chez SAP en renfort d’une approche « composable » et orientée événements.
Du conversationnel pour la data quality
Gartner focalise désormais son analyse sur les solutions « augmentées ». En d’autres termes, enrichies à base d’algorithmes. Principalement à l’appui de techniques d’apprentissage supervisé, tout du moins pour les cas d’usage où les entités et leurs relations sont bien cernées (analyse des graphes et des métadonnées, par exemple).
Sur la partie GenAI, la tendance est à l’ajout de capacités « de type ChatGPT ». Souvent à renfort de versions spécifiques de l’offre OpenAI (Azure OpenAI, modèles sur Vertex AI…) pour des raisons de sécurité. Il arrive que les fournisseurs développent leurs propres interfaces avec les LLM pour traduire entrées et sorties.
La prise en charge des données structurées s’est développée avec le RAG en point de mire. Les offreurs ont pris le pas, pêle-même, en s’associant à des hyperscalers, en exploitant des LLM ouverts, en personnalisant des LLM commerciaux, voire en développant les leurs.
Sur ce marché, Gartner salue la brique CLAIR AI Copilot d’Informatica et l’assistant qu’Ataccama a intégré dans sa plate-forme de data management.
Les plates-formes DSML, entre prédictif et génératif
Dans l’univers des plates-formes DSML (data science & machine learning), la tendance est à cibler des profils d’utilisateurs alignés sur des BU et des domaines fonctionnels. AutoML reste, dans ce cadre, une composante essentielle. Mais il est désormais complété par des assistants GenAI. En toile de fond, des opportunités de différenciation pour les vendeurs, dans la manière dont ils combinent prédictif et génératif.
Sur ce marché, Gartner apprécie l’offre SageMaker Unified Studio d’AWS et sa brique « IA responsable » Bedrock Guardrails (vérification par raisonnement automatisé), mais note que son catalogue de modèles de fondation n’a pas encore une influence déterminante auprès des acheteurs. Databricks est salué pour sa vision d’un écosystème agentique, adapté en particulier à la finance et à la gestion de réputation. Dataiku l’est pour son initiative LLM Mesh, par ce qu’elle apporte en matière de gouvernance. DataRobot l’est pour son repositionnement vers un écosystème agentique d’applications métier, avec cependant un point d’interrogation quant à l’adhésion des éditeurs partenaires à ce pivot.
Dans le DEM, attention au marketing de l’IA
Dans beaucoup de solutions de DEM (gestion de l’expérience numérique ; pas seulement pour les employés, ce qui différencie ce marché du DEX), il existe un décalage entre les capacités promises et celles réellement apportées.
Gartner apprécie les briques Davis AI et Davis CoPilot de Dynatrace. Il salue aussi Datadog (pour la détection d’anomalies et la fourniture de résumés après corrélation) et New Relic (dépannage, résumé de sessions, provisionnement de tests synthétiques).
Un coup de pouce pour les infrastructures LAN
Sur ce marché, l’évolution de l’offre est portée par de nouvelles approches d’approvisionnement, sur fond de basculement vers des réseaux « autonomes », à l’appui de technologies regroupées sous la bannière IA. Parmi ces nouvelles approches, le NaaS, encore peu adopté, mais qui se structure par l’émergence de modèles de consommation basés sur la surface occupée (square footage) ou sur des incréments par utilisateur.
Gartner salue l’usage de l’IA par HPE pour la collecte et le traitement de la télémétrie ; par Juniper à travers les jumeaux numériques ; par Huawei pour le même motif, ainsi que pour l’optimisation du provisionnement et de l’UX.
Des d’usage distingués sur la data…
Entre autres capacités notables sur l’intégration de données sont celles de :
Ab Initio (compréhension des données, création de pipelines, interactions en langage naturel)
Denodo (description et étiquetage automatiques des données sensibles ; réponse aux questions des métiers à l’appui d’un modèle de raisonnement)
Google (agent de data engineering pour BigQuery)
IBM (gestion des données non structurées avec les modèles Granite)
Informatica (gestion de pipelines avec CLAIRE GPT)
Informatica est également distingué sur la gouvernance des données, avec son plug-in CLAIRE AI axé sur l’automatisation des tâches côté tech.
Sur la gouvernance des communications électroniques, bon point pour Arctera mêle détection automatique de la langue et transcription, analyse de sentiment, recherche et labels prédictifs.
Au niveau des intranets, l’IA se diffuse chez LumApps, tant pour les gestionnaires de contenus que les utilisateurs finaux. Et chez Simpplr, notamment pour la gouvernance (utilisation de NVIDIA NeMo Guardrails et de Langfuse).
… l’infra
Sur la gestion du SaaS, Torii est salué pour le traitement des contrats, l’enrichissement des profils d’applications et la conception d’automatisations. Zluri, pour l’analyse de l’activité des utilisateurs, le dimensionnement des licences… et aussi le traitement des contrats.
En matière de gestion d’API, bon point pour Kong (génération d’API, de spécifications et de serveurs MCP).
Sont mentionnés sur l’observabilité :
Dynatrace : découverte des environnements et des causes racines
Elastic : catalogue de modèles, capacités de personnalisation, assistant avec RAG
New Relic : bibliothèque d’agents et API d’intégration standardisée
Sur le PaaS, Gartner souligne les connexions que les principaux hyperscalers ont établies avec leurs écosystèmes IA : Bedrock et SageMaker chez AWS, Azure AI Foundry chez Microsoft, Gemini et Vertex AI chez Google, Model Studio et Platform for AI chez Alibaba Cloud. Il note aussi que Salesforce a aligné Heroku sur sa stratégie IA, le rendant ainsi susceptible de mieux toucher les métiers.
AWS et Google ont un avantage sur le cloud public d’infrastructure, par la maîtrise qu’ils ont sur leurs piles respectives, à commencer par les puces.
Sur le stockage d’entreprise, HPE et Huawei sont cités pour leur usage de l’IA. Le premier, sur l’optimisation des ressources et l’observabilité. Le second, sur l’atténuation des risques et l’isolation plus rapide des erreurs.
HCLSoftware est mentionné sur le SOAP (orchestration de services) pour les capacités qu’il apporte en matière d’optimisation des workloads et de gestion de la plate-forme.
AWS l’est sur le DaaS, pour l’assistance au dépannage et à la gestion des ressources.
… et la sécurité
Sur le PAM (gestion des accès à privilèges), bons points pour CyberArk (résumé de sessions, détection d’anomalies au niveau des secrets, recommandation de règles) et Delinea (automatisation des décisions d’accès dans les environnements cloud).
Dans le domaine des pare-feu réseau, Fortinet a intégré de l’IA jusque sur ses appliances physiques pour l’analyse des événements de sécurité. Palo Alto Networks en a aussi intégré… et l’a surtout sécurisée. Dans le même ordre d’idée, Netskope a étendu la couverture de son SASE aux agents IA.
En matière de sauvegarde, Veeam se distingue sur le scan inline ; Rubrik, sur la détection d’anomalies ; Druva, sur l’aide au dépannage et au reporting.
2. La « platformisation » et ses effets
Dans la nomenclature de Gartner, plusieurs analyses de marchés ont vu leur terminologie évoluer en 2025 pour englober la notion de plate-forme. Il n’est, par exemple, plus question de solutions de sauvegarde/restauration, mais de « plates-formes de sauvegarde et de protection des données ». Le reflet d’une « complexification des patrimoines data », pour résumer la position du cabinet américain. Même si dans la pratique, les critères fonctionnels pris en considération pour évaluer les fournisseurs n’ont pas significativement changé (il faut tout de même désormais gérer les environnements multicloud).
Dans la même logique, le marché des « services d’IA pour les développeurs » a laissé place à celui des « plates-formes de développement d’applications IA ». Quant au stockage d’entreprise, les technologies bloc, fichier et objet font désormais l’objet d’une analyse unifiée.
Gartner n’a pas attendu 2025 pour accoler le terme à son analyse des solutions de process mining, mais il note cette année une tendance croissante à les inclure dans des plates-formes d’automatisation. Cette tendance reste au contraire émergente pour la gouvernance des données : historiquement axées sur le data management (exécution des politiques de gouvernance) plus que sur la data stewardship (mise en place de ces politiques), les outils manquent encore de liant.
La notion de plate-forme participe d’une autre opposition qui structure le marché du SIEM. Certains fournisseurs en jouent la carte, intégrant leur solution dans des offres plus large avec un modèle de licence adapté. D’autres axent plutôt leur discours sur les capacités d’ingestion à grande échelle.
Les stratégies multifournisseurs gardent leur place
Plates-formes ou pas, l’approche monofournisseur ne domine pas sur certains marchés. Parmi eux, la gestion des API. L’approvisionnement chez de multiples offreurs y est devenu standard. Il s’est développé en parallèle des architectures fédérées, qui peuvent atténuer le risque de fragmentation.
Sur le SASE, l’offre monofournisseur s’est étoffée, mais le sourcing des briques réseau et sécurité s’effectue encore majoritairement à part.
Pour ce qui est du DSML, la décentralisation des activités de data science ne favorise pas le travail avec une seule solution – des passerelles se sont de surcroît créées entre fournisseurs.
L’évolution du marché de la sécurité des e-mails rend aussi opportunes que nécessaires les stratégies multifournisseurs. Cela s’explique notamment par la difficulté à mesurer l’efficacité des détections. Il apparaît d’autant plus adéquat de combiner les offres que les chevauchements entre elles se multiplient, favorisant la négociation de remises. À ce sujet, la distinction entre SEG (Secure Email Gateway) et ICES (Integrated Cloud Email Security) commence à s’estomper. La plupart des fournisseurs de SEG proposent désormais des options de déploiement par API, tandis que les ICES sont, de plus en plus, enrichis pour effectuer du pre-delivery, soit via les enregistrements MX, soit par modification des règles de flux de messagerie.
Le PaaS reste quant à lui peu propice au multicloud. La mise en œuvre d’une telle stratégie semble en tout cas délicate vu la nette séparation des solutions portées sur le front vis-à-vis de celles axées sur le back.
Des marchés propices au lock-in
Dans le domaine du PaaS, les risques de lock-in n’arrangent pas les choses. Ils existent chez AWS avec Lambda (nécessité de retravailler les applications avant de les déplacer) et chez Microsoft avec Azure Functions (même constat). Un effet de verrouillage apparaît aussi chez Google : le niveau d’intégration de son portefeuille rend les workloads plus « normatifs » que chez la concurrence. Une approche qu’on peut juger restrictive lorsqu’on a l’habitude de construire avec plusieurs services cloud.
Sur l’intégration de données, les « trois grands » du cloud ont développé des offres autocentrées. AWS propose un catalogue de connecteurs limité vers d’autres destinations que son écosystème. L’offre est plus fournie côté sources, mais la configuration manque souvent de souplesse. Les produits de Microsoft sont efficaces surtout pour qui est déjà dans Azure ou Fabric. Google conçoit et vend les siens essentiellement pour un usage dans son écosystème.
Dans l’observabilité, le niveau d’intégration chez Datadog peut dissuader de changer de fournisseur, autant par coût que par complexité.
Dans la gestion des accès, le bundling d’Entra ID avec d’autres services Microsoft le rend moins cher que les solutions concurrentes, mais entraîne des risques de verrouillage.
Sur les plates-formes de gestion des conteneurs, AWS propose un haut niveau d’intégration avec le reste de ses services d’infrastructure et de gestion, mais le support du multicloud est limité. Chez Huawei, c’est le matériel qui peut poser problème, faute de toujours suivre les standards de l’industrie (en tête de liste, ses accélérateurs IA ; une alternative aux GPU NVIDIA qui peut poser des problèmes de compatibilité). On peut aussi considérer que Red Hat présente un certain risque de lock-in, du fait que la brique qui apporte de l’interopérabilité – Advanced Cluster Management – n’est pas incluse dans tous les abonnements.
Quand les offres se chevauchent
En plus du risque de verrouillage, les solutions PaaS tendent à se chevaucher chez certains fournisseurs. C’est le cas chez AWS, entre App Runner, Fargate et Lambda. Comme chez Microsoft, entre Azure Container Apps et Azure Kubernetes Service.
Même tendance dans les bases de données cloud. Chez Alibaba Cloud, cela vaut pour les AnalyticDB et Hologres (analytique) comme pour DMS et DataWorks (intégrations de données). Chez IBM, pour les produits Db2 Warehouse, Neterra et watsonx.data sur la dimension entrepôt de données. Chez Google, entre les solutions pour Postgre (Cloud SQL, AlloyDB, Spanner). Chez Microsoft, entre Azure Synapse, Azure Databricks et Microsot Fabric.
On est face au même phénomène sur la gestion du travail collaboratif avec Atlassian (entre Trello et Jira), la gestion des actifs avec Adobe (manque de clarté sur quels produits dédier à quels usages) et les infrastructures LAN avec HPE (multiplicité des offres NaaS entre channel et utilisateurs finaux). Sur l’iPaaS, Oracle a un grand nombre d’offres, ce qui en complique l’adoption. Quant à Salesforce, il a fait de MuleSoft son « cœur iPaaS », mais diffuse de plus en plus de services d’intégration sous sa propre marque, au risque d’engendrer de la confusion.
3. Quand l’offre ne suit pas la demande
Sur le FinOps, la demande – couverture du PaaS et du SaaS, des workloads IA, des environnements sur site… – progresse plus vite que la capacité de beaucoup de fournisseurs à y répondre.
Dans les intranets, malgré la tendance des super-apps, couvrir les frontline workers reste délicat pour les principaux fournisseurs. Ils sont par ailleurs peu à avoir des solutions verticales voire à déployer un effort commercial dans ce sens.
Sur les plates-formes de développement d’applications IA, les offreurs ne parviennent pas à répondre à l’ensemble des besoins sectoriels (des modèles spécialisés aux templates d’applications).
Les solutions de gestion du SaaS n’apparaissent pas comme un choix évident pour qui a déjà du SAM (gestion des actifs logiciels). Et le marché est peu mature : vu le manque de garanties sur la viabilité de nombreux offreurs, on négociera des contrats de 2 ans maximum.
Le marché des assistants de codage n’est pas tant immature que volatil. En témoignent l’affaire Windsurf (pressenti pour se vendre à OpenAI, mais finalement repris par Cognition, Google récupérant l’équipe dirigeante) et la controverse Cursor (augmentation des prix après une hausse du coût de la « matière première », en l’occurrence les modèles d’Anthropic).
Sur ce même marché, GitLab a tendance à centre son message sur l’aspect « IA pour le DevOps » plutôt que sur le cœur fonctionnel, au risque de perdre en notoriété auprès des développeurs.
Les stratégies marketing ont du mal à toucher ce même public sur la gestion des API, alors même qu’il représente une part croissante des utilisateurs de ces solutions.
Le marketing est un point faible chez la plupart des principaux fournisseurs de plates-formes de développement low code. Chez Microsoft, la communication autour d’Azure, Microsoft 365 et Dynamics 365 fait de l’ombre à celle autour de Power Apps. Chez Oracle, APEX est moins marketé que les autres offres et la proposition de valeur n’est pas claire pour qui n’est pas déjà dans l’écosystème. OutSystems a quant à lui du mal à communiquer la valeur de sa solution dans les environnements complexes ; Salesforce, à démontrer les capacités autonomes de sa plate-forme. Creatio a une notoriété limitée, comme Retool, qui manque par ailleurs de visibilité auprès des analystes et des médias du secteur. PegaSystems reste perçu comme un fournisseur de solutions d’automatisation, tandis que l’offre de ServiceNow demeure vue comme orientée vers les services IT.
Dans certains cas, c’est la demande qui ne suit pas l’offre. Par exemple sur les infrastructures LAN, reflétant un allongement des cycles de vie, corollaire de la pression économique. Malgré le développement du modèle managé (allant de la notification d’incidents à la codétection de menaces), le NDR reste un marché de niche : les acheteurs sont des grandes entreprises qui ont structuré un programme de sécurité.
4. Quelques éléments de prix
Tarification plus élevée que la moyenne
Marchés
Fournisseurs
Commentaires
Bases de données
Oracle
SIEM
Exabeam, Gurucul, Microsoft
Avec Gurucul, il peut être difficile de prouver la valeur de fonctionnalités « avancées ».
Pour Microsoft, c’est surtout lorsqu’on ingère des données depuis des sources externes.
Infrastructures hybrides
Nutanix
Intégration de données
AWS, IBM
Chez IBM, le modèle fondé sur des unités de ressources y contribue.
Plates-formes de conteneurs
Red Hat
Difficile de justifier les coûts pour des déploiements qui n’exigent pas de fonctionnalités avancées.
Gestion des accès
Ping Identity
Notamment pour les accès employés et partenaires.
Gestion du SaaS
BetterCloud, Torii
Le niveau Enterprise chez Torii est une des offres les plus onéreuses du marché.
Sécurité applicative
Black Duck, HCLSoftware
Black Duck peut se révéler coûteux pour les organisations de moins de 1000 employés qui ne recherchent que du SCA ou du SAST.
Le coût chez HCLSoftware est potentiellement prohibitif pour les petites équipes.
Gestion des API
MuleSoft
Protection des terminaux
CrowdStrike, Palo Alto Networks, SentinelOne
Chez Palo Alto Networks, les coûts sont élevés malgré la compétitivité du programme de migration depuis les solutions concurrentes.
SASE
Cato Networks, Palo Alto Networks
Sauvegarde
Cohesity
Prix élevé lors des négociations initiales.
DEX
Nextthink, Riverbed
Le bundle complet coûte plus cher que la plupart des autres outils DEX. Manque d’un ticket d’entrée à bas prix.
Gouvernance des données
IBM
Gouvernance des communications
Global Relay, Mimecast, Proofpoint
Chez Global Relay, facturation des extractions au Go pendant la durée des contrats et à un prix négocié une fois arrivé à terme.
Frais d’exportation en fin de contrat chez Mimecast.
Chez Proofpoint, coûts potentiels du modèle axé sur la conservation.
PAM
BeyondTrust, CyberArk, Delinea
Globalement au-dessus du marché chez BeyondTrust, même si la partie SaaS fait exception sur plusieurs scénarios.
Toujours pas de remises sur engagement multiannuel chez CyberArk.
Au-dessus de la moyenne chez Delinea pour les organisations de plus de 1000 employés.
Pare-feu réseau
Palo Alto Networks
TCO « relativement élevé »
Les hausses de prix sont une tendance généralisée dans la gouvernance des communications électroniques. Le phénomène est plus sporadique sur d’autres marchés. Quelques exemples :
Sécurité des e-mails : Proofpoint (augmentation ces derniers temps)
UCaaS : RingCentral (au renouvellement)
RPA : UiPath (hausses annuelles fréquentes)
Certains fournisseurs se révèlent, au contraire, particulièrement compétitifs :
Microsoft sur la RPA (« souvent 30 à 50 % moins cher ») et l’UCaaS
Atlassian sur la gestion du travail collaboratif
SUSE sur les plates-formes de conteneurs
Delinea sur le PAM (pour les organisations de moins de 1000 employés)
Fortinet sur les infrastructures LAN (tant sur site qu’en cloud)
Flexera et Zluri sur la gestion du SaaS, l’un et l’autre ayant par ailleurs une politique de ristournes flexible
Le prix devient un argument d’adoption du DaaS : il est désormais compétitif en termes de coûts par rapport à des ordinateurs portables, en particulier lorsqu’on lui associe des clients légers.
Tarification complexe
Marchés
Fournisseurs
Commentaires
Bases de données cloud
AWS, Databricks, Google
Chez AWS, pas de tarification unifiée entre services.
Chez Google, l’enrichissement fonctionnel a tendance à aller de pair avec une complexification de la tarification.
Intégration de données
Oracle
Manque de transparence.
Gestion des accès
Okta
Bien étudier la tarification associant bundles et options « à la carte ».
Gestion des actifs numériques
Aprimo, Bynder, Storyteq
Chez Aprimo, le module complémentaire pour la GenAI peut rendre les coûts moins prévisibles avec son modèle à la consommation.
Avec Bynder, bien évaluer la structure de sa bibliothèque de contenus pour choisir entre la facturation au nombre d’assets ou au volume de stockage.
Chez Storyteq, beaucoup d’intégrations avec des systèmes externes sont facturées à la connexion ; les coûts peuvent vite enfler.
Gestion du travail collaboratif
monday.com
Les « accélérateurs » sectoriels (CRM, développement logiciel, service management…) ont une tarification spécifique.
Sécurité applicative
Black Duck, Checkmarx, OpenText
Packaging des offres difficile à comprendre chez Checkmarx, jusqu’aux options de support.
Chez OpenText, la complexité est liée autant à la diversité des options de déploiement qu’à l’ancienneté du fournisseur sur ce marché.
Intranets
Unily
Manque de transparence.
UCaaS
Cisco
Compliqué à comprendre et à négocier pour le mid-market.
Pare-feu réseau
Palo Alto Networks
Accords de licence et de support qui manquent de clarté.
SASE
Cato Networks, Fortinet, Netskope
Chez Fortinet, le pricing à 2 niveaux pour les points de présence peut susciter de la confusion.
Observabilité
Dynatrace, Elastic, New Relic, Splunk
Chez Dynatrace, l’abonnement DPS comprend beaucoup d’éléments non présents dans les contrats précédents, ce qui complique la compréhension des coûts.
Chez Elastic, les coûts sont durs à estimer, surtout à mesure que croissent les volumes de données.
Chez New Relic, le modèle à la consommation – basé sur le nombre d’utilisateurs et le volume ingéré – peut entraîner des coûts plus élevés que prévu.
Chez Splunk, coût global difficile à contrôler, notamment dans le cas d’une utilisation de Splunk Cloud en jonction avec la brique IT Service Intelligence.
RPA
Microsoft
Interprétations contradictoires du licensing jusqu’aux équipes commerciales.
DEX
Nextthink
Options à la carte complexes à comprendre.
DEM
Catchpoint
Pas de tarification publique.
Data quality
Informatica
Usage à prévoir sur un an (pas de report de crédits).
Process mining
Celonis, IBM, UiPath
Chez Celnis, métriques « changeantes » et manque de clarté sur la mise à l’échelle.
Complexe chez IBM, notamment sur la version on-prem.
Gouvernance des données
IBM, Informatica
Chez Informatica, usage à prévoir sur un an (pas de report de crédits).
Assistants de codage
Amazon, Cognition, GitHub, Google
Chez Amazon, le modèle économique peut compliquer la planification des coûts.
Chez Cognition, attention à la transition du modèle par siège vers une tarification à l’usage.
Chez GitHub, la multiplication des SKU et l’interaction avec les abonnements GitHub Enterprise contribuent à une forme d’opacité. Pas évident de s’y retrouver avec les conditions contractuelles de Microsoft dans le cadre des offres cross-platform.
Chez Google, manque de transparence, en particulier sur les remises.
Plates-formes de développement d’apps low code
Mendix, Microsoft, ServiceNow
Chez ServiceNow, le modèle à l’usage peut entraîner des dépenses imprévues.
NDR
Darktrace, ExtraHop
Chez Darktrace comme chez ExtraHop, tarification complexifiée par la tendance au bundling.
iPaaS
Microsoft, SAP
Chez Microsoft, manque de cohésion des outils sur le plan tarifaire.
Dans l’observabilité, la demande de coûts lisibles est « à son comble » à l’heure où les modèles de tarification par hôte laissent place à des formules à la consommation – ou, de plus en plus, à des approches hybrides.
Tarification peu flexible
Marchés
Fournisseurs
Commentaires
DaaS
Citrix
Le regroupement de licences pose un risque de sous-utilisation de produits. Manque de flexibilité contractuelle (difficulté à négocier sur moins de 3 ans pour les clients qui sont en direct).
PaaS
Salesforce
Le prix fixe par dyno Heroku limite la marge d’optimisation pour les microservices complexes.
Gestion des accès
IBM
Tendance à contractualiser sur le long terme – ce qui limite la flexibilité tant du point de vue des tarifs que de la mise à l’échelle.
FinOps
IBM
Protection des terminaux
Microsoft
Bundles souvent sous-utilisés.
Observabilité
Datadog
Flexibilité limitée entre lignes de produits.
RPA
UiPath
Tendance au bundling forcé.
Infrastructures LAN
Huawei, Juniper
Pas de modèles opex chez Huawei.
Pas de facturation à l’usage pour le NaaS chez Juniper.
Quelques fournisseurs se distinguent au contraire par la flexibilité de leur tarification :
Informatica sur l’iPaaS
Microsoft sur le DSML
Google sur les plates-formes de développement d’applications IA
Datadog sur le DEM (découplage de l’ingestion et de l’indexation de sessions, ce qui permet une conservation sélective)
SS&C Blue Prism sur la RPA (par exemple avec l’inclusion des sessions concurrentes sur certaines offres)
Fortinet sur les pare-feu réseau (flexibilité du système de licence à points)
Attention aux modules complémentaires
Marchés
Fournisseurs
Commentaires
Gestion du SaaS
Zluri
Le choix de la localisation des données a un coût (qui dépend en particulier de la taille de l’entreprise et du volume de données).
Gestion des actifs numériques
Adobe
L’accès à des fonctionnalités avancées (rendu temps réel, expériences 3D…) nécessite un add-on.
UCaaS
Zoom
Tendance à inclure, au renouvellement, des fonctionnalités non nécessaires.
RPA
Automation Anywhere, UiPath
Chez l’un et l’autre, tendance à l’ajout de capacités agentiques non sollicitées dans les propositions de renouvellement.
Gouvernance des données
Collibra
Observabilité et data quality nécessitent un module complémentaire.
Plates-formes de développement d’apps low code
Appian, ServiceNow
Chez Appian, beaucoup de fonctionnalités accessibles seulement à des niveaux de prix avancés.
Chez ServiceNow, prévision des coûts complexifiée par les multiples niveaux de modules et d’add-on.
Date de publication du dernier Magic Quadrant pour les marchés ici évoqués (et lien vers le traitement que nous en avons fait) :
Odile Duthil – Directrice de la cybersécurité du groupe Caisse des Dépôts et Présidente du Clusif
Pourquoi elle ? La trajectoire 2025 d’Odile Duthil illustre la reconnaissance de son parcours dans l’écosystème cyber français. Directrice cybersécurité du Groupe Caisse des Dépôts, elle est membre du comité éditorial des Assises. En avril dernier, elle accède à la présidence du Clusif, la plus ancienne association française de RSSI et de promotion de la cybersécurité reconnue comme établissement d’utilité publique par l’Etat. Elle est aussi élue » Femme Cyber Dirigeante » de l’année par le Cercle des Femmes de la CyberSécurité (CEFCYS).
À la Caisse des Dépôts, Odile Duthil pilote la stratégie de cybersécurité dans un contexte de transformation numérique soutenue du secteur public et parapublic. Son action s’inscrit dans la sécurisation des données sensibles, des services numériques et des infrastructures critiques au cœur des politiques publiques et de l’investissement de long terme.
Fabrice Bru – Fabrice Bru, directeur cybersécurité et architecture de la STIME – Groupement Les Mousquetaire et Président du Cesin
Pourquoi lui ? Au sein des Mousquetaires, Fabrice Bru poursuit ses chantiers stratégiques : développement sécurisé via la « Dev Factory », intégration de l’intelligence artificielle dans les processus de sécurité, et renforcement du patch management. Sa vision : faire de la cybersécurité un levier de confiance et de résilience, particulièrement crucial dans le secteur du retail face aux attaques ciblées.
Après sept années comme administrateur, il est élu Président du Club des Experts en Sécurité de l’Information et du Numérique (CESIN) et ses 1200 CISO adhérents qui occupe une place central au sein de l’écosystème cyber français. Dans ce rôle, il est élu au conseil d’administration du Campus Cyber.
A lire : Fabrice Bru est le nouveau Président du Cesin
Michel Paulin – Président du Comité Stratégique de Filière « logiciels et solutions numériques de confiance
Pourquoi lui ? En tant que président du Comité Stratégique de Filière (CSF) « logiciels et solutions numériques de confiance », Michel Paulin a piloté la concertation qui a abouti à la signature du premier contrat de filière pour la période 2025‑2028. Ce contrat formalise les engagements réciproques de l’État et des industriels pour renforcer l’autonomie stratégique numérique de la France.
Sous son impulsion, la filière a défini cinq projets structurants, dont l’accélération d’offres de bout en bout dans le triptyque cloud‑data‑IA et l’amélioration de l’interopérabilité entre infrastructures, logiciels data, IA, cybersécurité et applications métiers. Ces axes visent à proposer des alternatives européennes crédibles face aux acteurs internationaux dominant
Pourquoi lui ? Archi légitime dans la figure du « patron de l’IA made in France », Arthur Mensch porte la voix d’une technologie souveraine, performante et ouverte, défiant les géants américains sur les benchmarks d’entreprise. Guest star de tous les évènements IA et des voyages présidentiels, il est aussi très efficace pour transformer le show en business avec les grands groupes français ( CMA CGM, TotalEnergies, Orange,…), le lancement d’une offre d’infrastructure avec Nvidia et les investisseurs qui se pressent à ses tours de tables.
Celui qui pilote la plus grosse scale-up européenne du secteur avec une valorisation qui frôle les 12 milliards € sait aussi montrer un visage « BtoC » et user de pédagogie au journal de France 2 ou chez Quotidien.
Thomas Wolf – Co-fondateur et Chief Science Officer de Hugging Face
Pourquoi lui ? Moins visible. que son pair de Mistral AI, Thomas Wolf n’en est pas moins une figure de l’IA chez les « techs » de tous poils, des développeurs aux ingénieurs. Il pilote les efforts scientifiques et open source de Hugging Face, autour des bibliothèques Transformers, Datasets et des outils mis à disposition de la communauté mondiale de l’IA.
Thomas Wolf défend une stratégie centrée sur des modèles plus petits, capables de fonctionner localement sur les appareils des utilisateurs plutôt que sur des infrastructures géantes et fermées. Il met aussi l’accent sur la rencontre entre IA et robotique, à travers des projets open source destinés à standardiser les politiques de contrôle et à rendre les outils robotiques plus accessibles
Guillaume Rincé – Chief Technology Officer du groupe MAIF
Pourquoi lui ? En 2025, Guillaume Rincé, continue de piloter une transformation technologique profonde au sein de l’un des acteurs majeurs de l’assurance mutualiste en France. Sa vision dépasse les approches traditionnelles des systèmes d’information : sous sa direction, le groupe fonctionne comme un éditeur de logiciels à part entière. Depuis plusieurs années, la mutuelle a recruté des centaines de développeurs et organisé ses équipes en tribus pluridisciplinaires – intégrant développeurs, ingénieurs, designers et analystes – selon les domaines métiers (sinistres, canaux digitaux, etc.). Cette organisation matricielle vise à responsabiliser les équipes, accélérer les livraisons et favoriser l’innovation continuelle.
Face aux défis de l’IA générative, Guillaume Rincé adopte une stratégie raisonnée : expérimenter des cas d’usage à forte valeur ajoutée (assistance en langage naturel pour sinistres, soutien à la digital workplace) tout en veillant à la qualité des données et à l’accompagnement du changement.
Philippe Latombe – Député, rapporteur de la mission Souveraineté Numérique
Pourquoi lui ? Député de la première circonscription de la Vendée ( Les Démocrates) depuis trois mandats et secrétaire de la commission des Lois, Philippe Latombe s’est imposé comme l’une des figures du Palais Bourbon sur les enjeux du numérique. Il préside la Commission spéciale chargée d’examiner le projet de loi sur la résilience des infrastructures critiques et le renforcement de la cybersécurité ( NIS2) qui attend toujours d’être votée.
Rapporteur de la mission « Bâtir et promouvoir une souveraineté numérique nationale et européenne », il a fait du « Cloud Souverain » un de ses dossiers de prédilection et défend une régulation de l’IA centrée sur la souveraineté numérique, la maîtrise des infrastructures (cloud, calcul, supercalculateurs) et le soutien prioritaire à des acteurs européens.
Yves Caseau – Chief Digital & Information Officer du Groupe Michelin
Pourquoi lui ? En 2025, Yves Caseau a poursuivi la transformation numérique de Michelin en affirmant une vision où le logiciel devient un actif stratégique de la performance industrielle. Son action s’est concentrée sur le renforcement des plateformes digitales du groupe, en particulier autour de la data, du cloud hybride et de l’intelligence artificielle, afin de soutenir l’innovation produit, l’excellence opérationnelle et le développement de nouveaux services. Yves Caseau porte également une vision forte de la souveraineté technologique et du développement des compétences internes. Son leadership s’incarne aussi sur LinkedIn une DSI capable de concilier innovation, fiabilité et création de valeur durable.
Clara Chappaz – Ambassadrice pour le numérique et l’intelligence artificielle
Pourquoi elle ? Pas facile d’exercer des responsabilités dans des gouvernements en sursis, sans expérience politique et sans réseau autre que celui de la French Tech. Commencé sous Michel Barnier en qualité de Secrétaire d’État chargée de l’Intelligence Artificielle et du Numérique, son parcours se poursuit avec François Bayrou et une montée en grade au rang de Ministre déléguée jusqu’à octobre 2025.
On retiendra de son action la double ambition de renforcer l’écosystème de l’intelligence artificielle et d’ancrer la souveraineté numérique de la France. Notamment, le lancement du plan national “Osez l’IA” en juillet 2025, conçu pour encourager l’adoption de l’intelligence artificielle par les entreprises françaises, notamment les PME et les TPE encore à la traîne dans l’intégration de ces technologies.
Yann LeCun, ex futur Chief AI Scientist at Meta, serait en discussions avancées d’un financement de 500 millions d’euros pour sa startup Advanced Machine Intelligence Labs selon le Financial Times. Si l’opération aboutie, sa valorisation serait d’environ 3 milliards € avant même son lancement officiel.
Le FT, qui ne dévoile pas l’identité des participants au tour de table, affirme en revanche que le futur directeur général d’AMI Labs est déjà nommé. Il s’agit d’Alexandre LeBrun, fondateur de Nabla, qui développe un assistant IA qui génère les comptes-rendus médicaux pour les praticiens. Cependant, le polytechnicien conservera ses fonctions de président et de directeur scientifique IA chez Nabla. Un partenariat stratégique de recherche a également été conclu entre les deux startups.
AMI Labs se concentrera sur la création d’une nouvelle génération de systèmes d’IA superintelligents en développant des « modèles du monde ». Ces systèmes sont capables de comprendre le monde physique et trouvent des applications dans des domaines variés comme la robotique et les transports.
Depuis Paris, elle s’appuiera sur les travaux menés par LeCun chez Meta, portant sur une nouvelle architecture d’IA capable d’apprendre à partir de vidéos et de données spatiales plutôt que simplement à partir du langage, tout en disposant d’une mémoire persistante et de capacités de raisonnement et de planification d’actions complexes.
Le créateur de ChatGPT frappe un grand coup dans sa stratégie d’expansion internationale. avec le recrutement de George Osborne, ex-chancelier de l’Échiquier britannique, pour diriger « OpenAI for Countries ».
L’architecte du programme d’austérité du gouvernement conservateur britannique a pour mission de piloter l’ensemble des projets de déploiement de l’IA avec les États étrangers, du développement d’infrastructures aux applications dans l’éducation et la formation.
Des accords déjà conclus, 50 pays en discussion
OpenAI for Countries est le volet international de Stargate, l’ambitieux projet de 500 milliards $ lancé début 2025 par Sam Altman aux côtés de Masayoshi Son (SoftBank) et Larry Ellison (Oracle) lors d’un événement à la Maison Blanche.
Depuis son lancement en mai dernier, OpenAI a signé des accords au Royaume-Uni et en Norvège. Elle affirme être en négociation avec une cinquantaine de pays pour les aider à développer une « IA souveraine » respectant les principes démocratiques, notamment la liberté d’expression, les marchés libres et la prévention de la collecte massive de données gouvernementales.
Le recrutement de George Osborne, qui sera basé à Londres, intervient quelques mois après l’embauche par Anthropic, de Rishi Sunak, autre ancien chancelier et Premier ministre conservateur britannique, comme conseiller en octobre dernier.
Le chatbot d’OpenAI vient d’atteindre un seuil symbolique en matière de dépenses de consommation sur les plateformes mobiles. Selon les estimations d’Appfigures, spécialiste de l’intelligence applicative, ChatGPT a généré trois milliards de dollars de revenus cumulés depuis son lancement en mai 2023. À l’époque, l’application n’était disponible que sur iOS avant de s’étendre à Android. ... Lire plus
Mercredi dernier, Apple a dévoilé une mouture révisée de son contrat de licence adressé aux créateurs d’applications. Parmi les nouveautés figure une clause permettant à l’entreprise californienne de recouvrer directement les montants non versés en les déduisant des transactions réalisées via l’App Store. Frais de commission, taxes ou autres redevances : la société se réserve ... Lire plus
Après plusieurs années de tensions et de négociations avec les autorités fédérales, la plateforme vidéo emblématique franchit un cap décisif. Un consortium d’investisseurs américains s’apprête à prendre les rênes d’une partie substantielle des activités du réseau social aux États-Unis. Cette opération met fin à un bras de fer qui aura marqué l’industrie technologique et redéfini ... Lire plus
Une startup biotechnologique soutenue par OpenAI vient d’accomplir une prouesse financière remarquable. Chai Discovery a bouclé lundi un tour de table de série B d’une valeur de 130 millions de dollars, propulsant sa valorisation à 1,3 milliard de dollars. Cette opération confirme l’appétit croissant des investisseurs pour les entreprises exploitant l’intelligence artificielle dans le secteur ... Lire plus
Qui a parlé d’une bulle spéculative sur l’IA ? Databricks annonce avoir levé plus de 4 milliards de $ lors d’un tour de financement de Série L, portant sa valorisation à 134 milliards $.
Le tour de financement a été mené par Insight Partners, Fidelity Management & Research Company et J.P. Morgan Asset Management. La présence de gestionnaires d’actifs majeurs comme BlackRock et Blackstone témoigne d’un intérêt croissant des grandes institutions financières pour les investissements dans le secteur de l’intelligence artificielle.
Une partie des fonds sera utilisée pour permettre aux employés de procéder à des ventes secondaires d’actions. Ali Ghodsi a également indiqué au Wall Street Journal que l’entreprise prévoit de créer des milliers de nouveaux postes, notamment des chercheurs en IA, pour développer un laboratoire d’IA qui n’emploie actuellement qu’une centaine de personnes.
Une croissance soutenue
L’investissement soutiendra également de futures acquisitions dans le domaine de l’IA et l’approfondissement de la recherche.
Avec cette nouvelle levée de fonds, Databricks dépasse désormais largement la valorisation ( 75 milliards) de son concurrent coté en bourse Snowflake.
Databricks, fondée en 2013 à San Francisco, affiche des résultats financiers impressionnants avec un chiffre d’affaires annualisé de 4,8 milliards $ au troisième trimestre, soit une progression de plus de 55% en un an. En septembre dernier, ce taux s’établissait à 4 milliards $.
L’entreprise compte ainsi plus de 700 clients, sur plus de 20 000, générant un revenu annuel supérieur à un million. Cette levée de fonds intervient quelques mois seulement après qu’elle ait levé 1 milliard de dollars pour une valorisation de 100 milliards $
Trois axes stratégiques pour les applications intelligentes
Le nouveau capital servira à accélérer le développement de trois offres stratégiques :
> Lakebase, présentée comme la première base de données Postgres sans serveur conçue spécifiquement pour l’ère de l’IA. Lancé il y a six mois, ce produit compte déjà des milliers de clients et enregistre une croissance de revenus deux fois plus rapide que le produit d’entreposage de données de Databricks.
> Databricks Apps, qui permet de créer et déployer des applications de données et d’IA avec rapidité et sécurité.
> Agent Bricks, qui aide les organisations à créer et mettre à l’échelle facilement des agents de haute qualité sur leurs données.
Red Hat rachète Chatterbox Labs, un spécialiste des garde-fous de sécurité pour l’intelligence artificielle générative. Le montant de l’opération n’est pas communiqué.
Fondée en 2011 et basée à Londres avec un bureau à New York, Chatterbox Labs propose des capacités de test de sécurité automatisées et personnalisées, fournissant des métriques de risque quantitatives.
La technologie de Chatterbox Labs s’articule autour de trois piliers :
AIMI pour l’IA générative : des métriques de risque quantitatives indépendantes pour les grands modèles de langage
AIMI pour l’IA prédictive : validation de toute architecture IA sur des critères clés incluant robustesse, équité et explicabilité
Garde-fous : identification et correction des invites non sécurisées, toxiques ou biaisées avant la mise en production des modèles
Sécuriser l’IA agentique de nouvelle génération
L’approche est agnostique des modèles, permettant de valider données et modèles quelle que soit leur origine. Selon Steven Huels, vice-président de l’ingénierie IA et de la stratégie produit chez Red Hat, l’intégration de Chatterbox Labs permettra de fournir une plateforme open source complète où la sécurité est intégrée dès le départ.
Chatterbox Labs a mené des travaux sur la sécurité holistique des agents IA, incluant la surveillance des réponses des agents et la détection des déclencheurs d’action des serveurs MCP. Ces travaux s’alignent avec la feuille de route de Red Hat pour le support de Llama Stack et MCP.
Cette acquisition est la deuxième opération de Red Hat dans le domaine de l’IA en un an. En novembre 2024, l’éditeur avait racheté Neural Magic, spécialisé dans l’optimisation des modèles d’IA pour processeurs et GPU standards. Cette acquisition a été finalisée en janvier 2025.
Est-ce un tournant majeur pour Hollywood ? Alors que beaucoup de professionnels du cinema américain se mobilisent depuis 2023 contre les effets dévastateurs de l’utilisation de l’IA sur leurs métiers, Walt Disney investit un milliard $ dans OpenAI, assorti d’un accord de licence lui permettant à l’inventeur de ChatGPT d’utiliser plus de 200 personnages iconiques de ses franchises Marvel, Pixar et Star Wars dans ses outils d’intelligence artificielle.
Un contrat de trois ans
Dans le cadre de ce contrat de trois ans, les utilisateurs de ChatGPT et de Sora, l’outil de génération vidéo, pourront créer des images et de courtes vidéos mettant en scène Mickey Mouse, Cendrillon, Simba ou encore Dark Vador.
L’accord, qui démarre en janvier 2026, prévoit l’exclusivité pour OpenAI durant la première année concernant l’utilisation des personnages Disney mais, comme le précise Bloomberg, ne pourra pas exploiter la propriété intellectuelle du groupe pour entraîner ses modèles. Il exclut toute utilisation de l’image ou de la voix des acteurs. Un utilisateur pourra ainsi générer une vidéo avec Woody de Toy Story, mais sans la voix de Tom Hanks.
Disney va utiliser les APIs
En échange de cette licence, Disney prendra une participation d’un milliard $ dans OpenAI, valorisée à 500 milliards $. Le groupe recevra également des bons de souscription lui permettant d’acquérir des parts supplémentaires à un prix symbolique durant la durée du contrat. Disney devient par ailleurs un client d’OpenAI, utilisant ses API pour développer de nouveaux produits et expériences, notamment pour Disney+, et déploiera ChatGPT en interne pour ses employés.
Pour Bob Iger, le PDG de Disney, cette alliance marque une évolution stratégique face aux bouleversements technologiques. « Aucune génération humaine ne s’est jamais opposée au progrès technologique, et nous n’avons pas l’intention d’essayer », a-t-il déclaré sur CNBC.
Selon le FT, il s’agit du plus important accord conclu à ce jour entre une entreprise d’IA et un groupe médias qui ont dû composer avec l’expansion rapide d’OpenAI et ses implications pour leur propriété intellectuelle.
Disney lui-même a adopté une approche ferme sur la protection de ses droits. Selon Bloomberg, le groupe a adressé mercredi soir une lettre de mise en demeure à Google, l’accusant de violer massivement ses droits d’auteur en utilisant ses contenus pour entraîner ses propres outils d’IA. Disney et Comcast ont également poursuivi Midjourney, une entreprise de génération d’images par IA, pour violation de droits d’auteur.
Des syndicats vigilants, des artistes inquiets
L’annonce a suscité des réactions contrastées dans le milieu créatif hollywoodien. La Writers Guild of America s’est montrée particulièrement critique, estimant dans une note à ses membres qu’OpenAI et d’autres entreprises d’IA ont « volé » d’importantes bibliothèques d’œuvres créées par ses membres. « L’accord de Disney avec OpenAI semble cautionner ce vol et céder la valeur de ce que nous créons à une entreprise tech qui a bâti son business sur notre dos », dénonce le syndicat selon Bloomberg.
Le syndicat des acteurs SAG-AFTRA a adopté un ton plus mesuré, affirmant que Disney et OpenAI l’avaient contacté pour offrir des assurances sur l’utilisation éthique et responsable de la technologie.
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Pourquoi elle ? La trajectoire 2025 d’Odile Duthil illustre la reconnaissance de son parcours dans l’écosystème cyber français. Directrice cybersécurité du Groupe Caisse des Dépôts, elle est membre du comité éditorial des Assises. En avril dernier, elle accède à la présidence du Clusif, la plus ancienne association française de RSSI et de promotion de la cybersécurité reconnue comme établissement d’utilité publique par l’Etat. Elle est aussi élue » Femme Cyber Dirigeante » de l’année par le Cercle des Femmes de la CyberSécurité (CEFCYS).
Pourquoi lui ? Au sein des Mousquetaires, Fabrice Bru poursuit ses chantiers stratégiques : développement sécurisé via la « Dev Factory », intégration de l’intelligence artificielle dans les processus de sécurité, et renforcement du patch management. Sa vision : faire de la cybersécurité un levier de confiance et de résilience, particulièrement crucial dans le secteur du retail face aux attaques ciblées.
Pourquoi lui ? En tant que président du Comité Stratégique de Filière (CSF) « logiciels et solutions numériques de confiance », Michel Paulin a piloté la concertation qui a abouti à la signature du premier contrat de filière pour la période 2025‑2028. Ce contrat formalise les engagements réciproques de l’État et des industriels pour renforcer l’autonomie stratégique numérique de la France.
Pourquoi lui ? Archi légitime dans la figure du « patron de l’IA made in France », Arthur Mensch porte la voix d’une technologie souveraine, performante et ouverte, défiant les géants américains sur les benchmarks d’entreprise. Guest star de tous les évènements IA et des voyages présidentiels, il est aussi très efficace pour transformer le show en business avec les grands groupes français ( CMA CGM, TotalEnergies, Orange,…), le lancement d’une offre d’infrastructure avec Nvidia et les investisseurs qui se pressent à ses tours de tables.
Pourquoi lui ? Moins visible. que son pair de Mistral AI, Thomas Wolf n’en est pas moins une figure de l’IA chez les « techs » de tous poils, des développeurs aux ingénieurs. Il pilote les efforts scientifiques et open source de Hugging Face, autour des bibliothèques Transformers, Datasets et des outils mis à disposition de la communauté mondiale de l’IA.
Pourquoi lui ? En 2025, Guillaume Rincé, continue de piloter une transformation technologique profonde au sein de l’un des acteurs majeurs de l’assurance mutualiste en France. Sa vision dépasse les approches traditionnelles des systèmes d’information : sous sa direction, le groupe fonctionne comme un éditeur de logiciels à part entière. Depuis plusieurs années, la mutuelle a recruté des centaines de développeurs et organisé ses équipes en tribus pluridisciplinaires – intégrant développeurs, ingénieurs, designers et analystes – selon les domaines métiers (sinistres, canaux digitaux, etc.). Cette organisation matricielle vise à responsabiliser les équipes, accélérer les livraisons et favoriser l’innovation continuelle.
Pourquoi lui ? Député de la première circonscription de la Vendée ( Les Démocrates) depuis trois mandats et secrétaire de la commission des Lois, Philippe Latombe s’est imposé comme l’une des figures du Palais Bourbon sur les enjeux du numérique. Il préside la Commission spéciale chargée d’examiner le projet de loi sur la résilience des infrastructures critiques et le renforcement de la cybersécurité ( NIS2) qui attend toujours d’être votée.
Pourquoi lui ? En 2025, Yves Caseau a poursuivi la transformation numérique de Michelin en affirmant une vision où le logiciel devient un actif stratégique de la performance industrielle. Son action s’est concentrée sur le renforcement des plateformes digitales du groupe, en particulier autour de la data, du cloud hybride et de l’intelligence artificielle, afin de soutenir l’innovation produit, l’excellence opérationnelle et le développement de nouveaux services. Yves Caseau porte également une vision forte de la souveraineté technologique et du développement des compétences internes. Son leadership s’incarne aussi sur LinkedIn une DSI capable de concilier innovation, fiabilité et création de valeur durable.
Pourquoi elle ? Pas facile d’exercer des responsabilités dans des gouvernements en sursis, sans expérience politique et sans réseau autre que celui de la French Tech. Commencé sous Michel Barnier en qualité de Secrétaire d’État chargée de l’Intelligence Artificielle et du Numérique, son parcours se poursuit avec François Bayrou et une montée en grade au rang de Ministre déléguée jusqu’à octobre 2025.