Symbole de la débrouillardise numérique, longtemps cantonné aux bancs d’écoles et aux passionnés de bidouille informatique, Raspberry Pi vit aujourd’hui un destin boursier que peu auraient imaginé. Son titre a failli doubler entre le 16 et le 18 février, avant de retomber pour clôturer en baisse d à 4,10 livres, soit une valorisation d’un peu plus de 800 millions de livres.

L’étincelle porte un nom : OpenClaw, présenté comme le premier « agent IA personnel » capable de fonctionner localement sur un ordinateur, sans recourir au cloud. Son créateur, Peter Steinberger, vient d’être recruté par OpenAI le week-end dernier, ce qui a encore amplifié l’engouement autour du projet.

L’effet OpenClaw

Or Raspberry Pi offre une porte d’entrée à prix cassé vers cet outil. Là où un Mac Mini coûte au minimum 600 $ aux États-Unis, un Raspberry Pi s’acquiert pour une centaine de dollars. Damindu Jayaweera, analyste chez Peel Hunt, résume l’équation dans une note à ses clients : le dispositif permet une fonctionnalité « suffisamment bonne à un coût marginal quasi nul », avec l’avantage décisif  de « posséder la capacité de calcul plutôt que de la louer dans le cloud ».
Créé en 2012 par la fondation éponyme, le micro-ordinateur Raspberry Pi visait d’abord un objectif pédagogique : enseigner la programmation à bas coût. Proposé à moins de 50 €, il a conquis le monde de l’électronique embarquée, des makers et des chercheurs en robotique.
Mais avec l’explosion des projets d’intelligence artificielle générative, cet outil modeste est devenu une plateforme de prototypage bon marché, utilisée dans des milliers de projets mêlant vision par ordinateur, edge computing et automatisation locale.

La bourse de Londres s’est affolée

Lorsque Raspberry Pi Ltd a fait son entrée à la bourse de Londres en 2024, peu observateurs imaginaient qu’un simple fabricant de cartes Linux à faible consommation attirerait les foules. Pourtant, en quelques mois, le titre a gagné plus de 200 %, avant de connaître des phases de correction spectaculaires.

Sur les forums d’investisseurs, la marque est devenue un véritable « mème stock », comme GameStop ou AMC à l’époque de la pandémie. Les hashtags #PiAI et #TinyAI circulent sur X, Reddit et Discord, relayant des montages reliant Raspberry Pi à l’essor de l’IA embarquée. Les rumeurs vont bon train ; d’un partenariat hypothétique avec Nvidia à une intégration dans des systèmes robotiques « low cost ».

Cette frénésie illustre la façon dont la bulle IA engloutit tout l’écosystème technologique, jusqu’à ses acteurs les plus modestes. Les investisseurs cherchent fébrilement les « prochains Nvidia », quitte à surinterpréter le moindre lien avec l’intelligence artificielle.

Si la valorisation s’envole, le fabricant reste fidèle à sa philosophie d’origine : produire du matériel ouvert, abordable et responsable. Son PDG, Eben Upton, a récemment rappelé que « Raspberry Pi ne construira pas de GPU d’IA, mais continuera à rendre la technologie accessible à ceux qui innovent à petite échelle ».

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C’est une déclaration qui va faire frémir les grands éditeurs du logiciel déjà éprouvés par le désamour des analystes financiers. Dans une interview accordée à CNBC, Arthur Mensch, PDG de Mistral AI, affirme que plus de 50 % des logiciels d’entreprise actuels seraient, à terme, remplaçables par des applications bâties sur l’IA générative.

Dans le viseur ? Les outils de productivité, de workflows et les CRM légers : autrement dit, le cœur de métier de Salesforce, Workday ou ServiceNow.

La promesse du « replatforming »

Pour l’expliquer, Arthur Mensch utilise le concept de « replatforming « , soit un basculement en profondeur des architectures IT d’entreprise, qui délaisseraient les abonnements SaaS standardisés au profit d’applications sur mesure, construites directement sur des API de modèles d’IA. L’argument commercial est séduisant avec la réduction des coûts de licences, une meilleure adéquation aux processus internes, des délais de développement compressés à quelques jours là où il fallait autrefois compter en mois.

Le mouvement a déjà ses précurseurs. Klarna, la fintech suédoise, a ainsi tourné le dos à certaines briques Salesforce et Workday pour construire son propre stack dopé à l’IA. Un cas d’école qu’Arthur Mensch cite volontiers pour illustrer la faisabilité concrète de ce grand saut technologique.

Tout ne sera pas emporté dans la vague

Le patron de Mistral prend soin de nuancer. L’infrastructure de données – stockage, sauvegarde, sécurité, data platforms – n’est pas menacée. Elle sortira même renforcée de la transition, car c’est elle qui alimente les modèles.

Bipul Sinha, PDG de Rubrik, partage ce diagnostic : le « front office logiciel » sera remodelé, quand le « back office data » se consolidera comme couche critique et incontournable.

Ce basculement suppose toutefois des prérequis sérieux : des données propres et unifiées, une infrastructure cloud moderne, et des équipes capables de gouverner ces nouveaux agents. On est bien loin du confort du SaaS clé en main.

Une opportunité taillée pour Mistral

Evidemment, la sortie du patron de Mistral AI sert son business modèle. Il revendique déjà plus d’une centaine de clients grands comptes en quête de modernisation. Sa plateforme – modèles ouverts et propriétaires, assistants personnalisés, recherche d’entreprise – se positionne précisément comme l’outillage de ce « replatforming « .

La prédiction reste néanmoins contestée. Les sceptiques pointent l’inertie considérable des systèmes d’information existants, les contraintes réglementaires, et les nombreuses désillusions de projets d’IA en production. Pour beaucoup d’observateurs, l’IA s’intégrera d’abord comme une couche d’augmentation au-dessus des outils existants, plutôt que comme un bulldozer.

Mais le message envoyé aux éditeurs traditionnels est sans ambiguïté : se transformer en plateformes d’IA, ou risquer de devenir eux-mêmes les logiciels à remplacer.

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La fintech britannique lance aujourd'hui en France ses terminaux de paiement ainsi qu'une application POS, afin de devenir la plateforme de référence pour les professionnels.

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