Une entité dédiée avec une gouvernance spécifique, du personnel résidant dans l’UE, une infrastructure capable de fonctionner pour l’essentiel sans connexion au backbone… Autant d’engagements qui viennent avec le nouveau « cloud souverain européen » d’AWS.

On pourrait s’attendre, dans ce contexte, à des prix plus élevés que pour les régions cloud commerciales. Il apparaît globalement que non, en tout cas par rapport à la région AWS Paris, sur la foi de la tarification publique. En voici une brève revue. Les comparatifs, notamment pour les instances, s’alignent sur la moins chère et la plus chère des options disponibles au catalogue du « cloud souverain européen » d’AWS. Pour la lisibilité, nous arrondissons au centime tout prix supérieur ou égal à 0,10 €/$.

Services de calcul

1. EC2

Les tarifs horaires listés ici valent pour des instances avec système d’exploitation Linux.

Instances à la demande

Type d’instance	Cloud souverain	Paris
Usage général	t4g.nano (2 vCPU + 0,5 GiB + EBS + 5 Gbit) : 0,0047 € m7i.48xlarge (192 vCPU + 768 GiB + EBS + 50 Gbit) : 11,44 €	t4g.nano : 0,0047 $ m7i.48xlarge : 11,29 $
Optimisé calcul	c6g.medium (1 vCPU + 2 GiB + EBS + 10 Gbit) : 0,0383 € c7i.48xlarge (192 vCPU + 384 GiB + EBS + 50Gbit) : 9,65 €	c7i.48xlarge : 10,18 $
Optimisé mémoire	r6g.medium (1 vCPU + 8 GiB + EBS + 10 Gbit) : 0,06 € r7i.metal-48xl (192 vCPU + 1536 GiB + EBS + 50 Gbit) : 15,12 €	r6g.medium : 0,06 $
Optimisé stockage	i4i.large (2 vCPU + 16 GiB + SSD NVMe 468 + 10 Gbit) : 0,20 € i4i.metal (128 vCPU + 1024 GiB + 8 SSD NVMe 3750 + 75 Gbit) : 12,93 €	i4i.large : 0,20 $ i4i.metal : 12,74 $

Instances dédiées à la demande

Type d’instance	Cloud souverain	Paris
Usage général	t3.nano (2 vCPU + 0,5 GiB + EBS + 5 Gbit) : 0,0059 € m7i.metal-48xl (192 vCPU + 768 GiB + EBS + 50 Gbit) : 11,44 €	t3.nano : 0,0059 $ m7i.metal-48xl : 11,29 $
Optimisé calcul	c6g.medium : 0,41 € c7i.metal-48xl (192 vCPU + 384 GiB + EBS + 50 Gbit) : 9,65 €	c6g.medium : 0,043 $ c7i.metal-48xl : 10,18 $
Optimisé mémoire	r6g.medium : 0,0636 € r7i.48xlarge (192 vCPU + 1536 GiB + EBS + 50 Gbit) : 15,12 €	r6g.medium : 0,063 $ r7i.48xlarge : 14,92 $
Optimisé stockage	i4i.large : 0,22 € i4i.32xlarge (128 vCPU + 1024 GiB + 8 SSD 3750 + 75 Gbit) : 12,92 €	i4i.large : 0,22 $ i4i.32xlarge : 12,74 $

 

2. Lambda

Version x86

– Sur l’offre de cloud souverain

Le Go-seconde est à 0,0000164477 €/mois pour les 6 premiers milliards ; à 0,0000148029 € pour les 9 milliards suivants ; à 0,0000131582 € au-delà.

Il faut ajouter 0,20 € par million de requêtes.

– Dans la région AWS Paris

Le Go-seconde est à 0,0000166667 $/mois pour les 6 premiers milliards ; à 0,000015 $ pour les 9 milliards suivants ; à 0,0000133334 $ au-delà.

Il faut ajouter 0,20 $ par million de requêtes.

Version Arm

– Sur l’offre de cloud souverain

Le Go-seconde est à 0,0000131582 €/mois pour les 7,5 premiers milliards ; à 0,0000118424 € pour les 9 milliards suivants ; à 0,0000105265 € au-delà.

Il faut ajouter 0,20 € par million de requêtes.

– Dans la région AWS Paris

Le Go-seconde est à 0,0000133334 $/mois pour les 7,5 premiers milliards ; à 0,0000120001 $ pour les 9 milliards suivants ; à 0,0000106667 $ au-delà.

Il faut ajouter 0,20 $ par million de requêtes.

3. Fargate

Version Linux/x86

– Sur l’offre de cloud souverain

0,0459480875 €/vCPU/heure et 0,0050428421 €/Go/heure

– Dans la région AWS Paris

0,0486 $/vCPU/heure et 0,0053 $/Go/heure

Version Linux/Arm

– Sur l’offre de cloud souverain

0,0367604437 €/vCPU/heure et 0,0040362474 €/Go/heure

– Dans la région AWS Paris

0,03888 $/vCPU/heure et 0,00424 $/Go/heure

4. EKS (Elastic Kubernetes Service)

Pour le support de la version standard de Kubernetes, il faut compter 0,098685 €/cluster-heure sur l’offre souveraine, contre 0,10 $ dans la région AWS Paris.

Pour le support étendu des versions de Kubernetes, c’est 0,59 €/cluster-heure sur l’offre souveraine, contre 0,60 $ dans la région AWS Paris.

Services de stockage

1. EBS

Volumes à usage général (gp3)

– Sur l’offre de cloud souverain

Stockage : 0,0939488388 €/Go-mois
IOPS : 3000 gratuites puis 0,0059211453 €/IOPS-mois
Débit : 125 Mo/s gratuits puis 0,047 €/Mo-mois

– Dans la région AWS Paris

Stockage : 0,0928 $/Go-mois
IOPS : 3000 gratuites puis 0,0058 $/IOPS-mois
Débit : 125 Mo/s gratuits puis 0,046 $/Mo-mois

Volumes provisionnés (io2)

– Sur l’offre de cloud souverain

Stockage : 0,15 €/Go-mois
IOPS : 0,077 €/IOPS provisionnées par mois jusqu’à 32 000 ; 0,054 € jusqu’à 64 000 ; 0,038 € au-delà

– Dans la région AWS Paris

Stockage : 0,15 $/Go-mois
IOPS : 0,077 $/IOPS provisionnées par mois jusqu’à 32 000 ; 0,053 $ jusqu’à 64 000 ; 0,037 $ au-delà

Volumes froids (sc1)

Sur l’offre souveraine : 0,0177634359 €/Go-mois de stockage provisionné.
Dans la région AWS Paris : 0,0174 $/Go-mois.

Snapshots

– Sur l’offre de cloud souverain

Standard : 0,0532903077 €/Go/mois (restauration gratuite)
Archive : 0,0133225769 €/Go/mois (restauration : 0,0319741846 € par Go)

– Dans la région AWS Paris

Standard : 0,053 $/Go/mois (restauration gratuite)
Archive : 0,01325 $/Go/mois (restauration : 0,0318 $ par Go)

2. EFS

Régional avec débit élastique

– Sur l’offre de cloud souverain

Stockage

0,36 €/Go-mois (Standard)
0,019737151 €/Go-mois (Standard avec accès peu fréquent)
0,0098685755 €/Go-mois (Archive)

Débit et accès

Lecture : 0,039474302 €/Go
Écriture : 0,0690800285 €/Go
Frais supplémentaires de 0,0118422906 €/Go en lecture pour l’accès peu fréquent ; de 0,0355268718 €/Go pour le niveau archive.

– Dans la région AWS Paris

Stockage

0,33 $/Go-mois (Standard)
0,02 $/Go-mois (Standard avec accès peu fréquent)
0,01 $/Go-mois (Archive)

Débit et accès

Lecture : 0,03 $/Go
Écriture : 0,07 $/Go
Frais supplémentaires de 0,011 $/Go en lecture pour l’accès peu fréquent ; de 0,033 €/Go pour le niveau archive.

Régional avec modes de débit hérités

– Sur l’offre de cloud souverain

Stockage

0,36 €/Go-mois (Standard)
0,0262504108 €/Go-mois (Standard avec accès peu fréquent)

Débit et accès

0,0592 €/Go-mois en sauvegarde tiède ; 0,0118 €/Go-mois à froid
Lectures en accès peu fréquent : 0,0118422906 €/Go-mois

– Dans la région AWS Paris

Stockage

0,33 $/Go-mois (Standard)
0,0261 $/Go-mois (Standard avec accès peu fréquent)

Débit et accès

0,055 $/Go-mois en sauvegarde tiède ; 0,011 $/Go-mois à froid
Lectures en accès peu fréquent : 0,011 $/Go-mois

3. S3

Niveau standard

Sur l’offre de cloud souverain
0,02417801 €/Go pour les 50 premiers To/mois
0,0231911524 € pour les 450 To suivants
0,0222042949 € au-delà

Dans la région AWS Paris
0,024 $/Go pour les 50 premiers To/mois
0,023 $/Go pour les 450 To suivants
0,022 $/Go au-delà

Intelligent tiering

En accès fréquent, les prix sont les mêmes qu’au niveau Standard. Pour le reste :

Sur l’offre de cloud souverain
Accès peu fréquent : 0,0133225769 €/Go
Archive : 0,0049342878 €/Go

Dans la région AWS Paris
Accès peu fréquent : 0,0131 $/Go
Archive : 0,005 $/Go

Requêtes de récupération

– Sur l’offre de cloud souverain

Niveau standard
PUT/COPY/POST/LIST : 0,005329 € par millier de requêtes
GET/SELECT : 0,0004243 € par millier de requêtes

Niveau standard avec accès peu fréquent
PUT/COPY/POST/LIST : 0,0085814 € par millier de requêtes
GET/SELECT : 0,0008581 € par millier de requêtes

– Dans la région AWS Paris

Niveau standard
PUT/COPY/POST/LIST : 0,005 $ le millier de requêtes
GET/SELECT : 0,0004 $ le millier de requêtes

Niveau standard avec accès peu fréquent
PUT/COPY/POST/LIST : 0,01 $ le millier de requêtes
GET/SELECT : 0,001 $ le millier de requêtes

4. AWS Backup

Les prix sont au Go-mois.

Sauvegarde

	Cloud souverain	Paris
Sauvegarde EFS	0,0592 € (à chaud) 0,0118 € (à froid)	0,55 $ (à froid) 0,11 $ (à chaud)
Instantané EBS	0,0533 € (à chaud) 0,0133 € (à froid)	0,053 $ (à chaud) 0,01325 $ (à froid)
Instantané base de données RDS	0,10 €	0,10 $
Instantané cluster Aurora	0,0223 €	0,022 $
Table DynamoDB	0,01208 € (à chaud) 0,0362 € (à froid)	0,011886 $ (à chaud) 0,03566 $ (à froid)
Backup S3	0,0592 € depuis le stockage tiède 0,0231911524 € depuis le stockage tiède à faible coût	0,055 $
Instantané cluster Redshift	0,02417801 € (50 premiers To) 0,0231911524 € (450 To suivants) 0,0222042949 € (au-delà)	0,024 $ (50 premiers To) 0,023 $ (450 To suivants) 0,022 $ (au-delà)

 

Restauration

	Cloud souverain	Paris
EFS	0,0237 € (tiède) 0,0355 € (froid)	0,022 $ (tiède) 0,033 $ (tiède)
EBS	Gratuit (tiède) 0,032 € (froid)	Gratuit (tiède) 0,0318 $ (froid)
RDS	Gratuit (tiède)	Gratuit (tiède)
Aurora	Gratuit (tiède)	Gratuit (tiède)
DynamoDB	0,1812 € (tiède) 0,2416 € (froid)	0,17829 $ (tiède) 0,23772 $ (froid)
S3	0,0237 € (tiède)	0,022 $ (tiède)
Redshift	Gratuit (tiède)	Gratuit (tiède)

Services d’analytique

1. Athena

Une fois n’est pas coutume, sur le prix des requêtes SQL, l’écart de prix est notable : 4,94 € par To analysé sur l’offre de cloud souverain, contre 7 $ dans la région AWS Paris.

2. Redshift

Sur l’offre de cloud souverain, le stockage managé revient à 0,0252635533 €/Go-mois. Il faut compter 0,025 $/Go-mois dans la région AWS Paris.

Sur l’offre de cloud souverain, il en coûte 4,94 €/To pour Spectrum. C’est 5,50 $/To dans la région AWS Paris.

3. Glue

Les tâches Spark / Spark Streaming, Python Shell et les sessions interactives coûtent 0,43 €/DPU-heure sur l’offre de cloud souverain.
Elles coûtent 0,44 $/DPU-heure dans la région AWS Paris.

Services d’IA

1. Bedrock

Modèles Nova

– Sur l’offre de cloud souverain

Deux modèles Amazon sont proposés : Nova Lite et Nova Pro.

Les tarifs de Nova Lite
Input : 0,0000769749 € pour 1000 jetons (0,0000192437 € depuis le cache ; 0,0000384874 € en batch)
Output : 0,0003078996 € pour 1000 jetons (0,0001539498 € en batch)

Les tarifs de Nova Pro
Input : 0,0010362004 € pour 1000 jetons (0,0002590501 € depuis le cache ; 0,000518002 € en batch)
Output : 0,0041448017 € pour 1000 jetons (0,0020724009 € en batch)

– Dans la région AWS Paris

Nova Lite : 0,000088 $ pour 1000 jetons d’entrée et 0,000352 $ pour 1000 jetons de sortie.

Nova Pro : 0,00118 $ en entrée et 0,00472 $ en sortie

Guardrails

– Sur l’offre de cloud souverain

Filtres de contenu et sujets refusés (niveau classique) : 0,26 € pour 1000 unités de texte
Filtres d’informations sensibles et vérification de l’ancrage contextuel : 0,17 € pour 1000 unités de texte

– Dans la région AWS Paris

Filtres de contenu et sujets refusés (niveau classique) : 0,15 $ pour 1000 unités de texte
Filtres d’informations sensibles et vérification de l’ancrage contextuel : 0,10 $ pour 1000 unités de texte

2. SageMaker AI

	Cloud souverain	Paris
JupyterLab	ml.t3.medium (2 vCPU + 4 GiB) : 0,056842995 €/heure ml.m7i.48xlarge (192 vCPU + 768 GiB) : 13,73 €/heure	ml.t3.medium : 0,057 $/heure ml.m7i.48xlarge : 13,55 $
Entraînement	ml.t3.large (2 vCPU + 8 GiB) : 0,11 €/heure ml.m7i.48xlarge : 13,73 €/heure	ml.t3.large : 0,11 $/heure ml.m7i.48xlarge : 13,46 $/heure
Inférence (temps réel)	ml.m6g.large (2 vCPU + 8 GiB) : 0,11 €/heure ml.m7i.48xlarge : 13,73 €/heure	ml.m6g.large : 0,22 $/heure ml.m7i.48xlarge : 13,46 $/heure

Services de sécurité/identité/conformité

1. KMS

– Sur l’offre de cloud souverain

Demandes impliquant des clés RSA 2048 : 0,03 € les 10 000
Demandes ECC GenerateKeyDataPair : 0,10 € les 10 000
Demandes asymétriques sauf RSA 2048 : 0,15 € les 10 000
Demandes RSA GenerateDataKeyPair : 12 € les 10 000

– Dans la région AWS Paris

Demandes impliquant des clés RSA 2048 : 0,03 $ les 10 000
Demandes ECC GenerateKeyDataPair : 0,10 $ les 10 000
Demandes asymétriques sauf RSA 2048 : 0,15 $ les 10 000
Demandes RSA GenerateDataKeyPair : 12 $ les 10 000

2. Secrets Manager

Sur l’offre de cloud souverain, c’est 0,39 €/secret-mois et 0,049343 € pour 10 000 appels API.
Dans la région AWS Paris, c’est 0,40 $/secret-mois et 0,05 $ pour 10 000 appels API.

3. WAF

	Cloud souverain	Paris
ACL web	4,93 €/mois	5 $/mois
Règle	0,99 €/mois	1 $/mois
Demandes	0,59 € le million	0,60 $ le million
Protection DDoS	0,15 € le million de demandes	0,15 $ le million de demandes

4. GuardDuty

Analyse d’événements CloudTrail Management

Cloud souverain : 4,54 €/million-mois
Paris : 4,40 $

Analyse des journaux de flux VPC et de requêtes DNS

Cloud souverain
1,13 €/Go (500 premiers Go/mois)
0,57 €/Go (2000 Go suivants)
0,29 €/Go (7500 Go suivants)
0,17 €/Go (au-delà)

Paris
1,10 $/Go (500 premiers Go/mois)
0,55 $/Go (2000 Go suivants)
0,28 $/Go (7500 Go suivants)
0,17 $/Go (au-delà)

Protection S3

Cloud souverain
1,03 € par million d’événements (500 premiers millions/mois)
0,51 € par million pour les 4500 millions/mois suivants
0,26 € par million au-delà

Paris
1 $ par million d’événements (500 premiers millions/mois)
0,50 $ par million pour les 4500 millions/mois suivants
0,25 $ par million au-delà

Protection EKS

Cloud souverain
2,20 € par million d’événements (100 premiers millions/mois)
1,11 € par million pour les 100 millions suivants
0,28 € au-delà

Paris
2,29 $ par million d’événements (100 premiers millions/mois)
1,15 $ par million pour les 100 millions suivants
0,29 $ au-delà

Surveillance de l’exécution d’EKS, ECS et EC2

Cloud souverain
1,89 € par processeur virtuel (500 premiers/mois)
0,95 € pour les 4500 suivants
0,32 € au-delà

Paris
2,04 $ par processeur virtuel (500 premiers/mois)
1,20 $ pour les 4500 suivants
0,34 $ au-delà

Analyse de volumes EBS

Sur l’offre de cloud souverain, c’est 0,039474302 €/Go.
Dans la région AWS Paris, c’est 0,04 $/Go.

Analyse de scans d’objets S3

Cloud souverain : 0,13 €/Go et 0,30 € pour 1000 objets.
AWS Paris : 0,14 $/Go et 0,33 $/1000 objets.

Analyse du journal d’activité Lambda

Cloud souverain
1,13 €/Go (500 premiers Go-mois)
0,57 €/Go (2000 Go suivants)
0,29 €/Go (7500 Go suivants)
0,17 €/Go (au-delà)

Paris
1,10 $/Go (500 premiers Go-mois)
0,55 $/Go (2000 Go suivants)
0,28 $/Go (7500 Go suivants)
0,17 $/Go (au-delà)

Services de bases de données

1. DocumentDB

	Cloud souverain	Paris
Instances à usage général	dg.t4g.medium (2 vCPU + 4 GiB) : 0,088 €/heure (Standard) ou 0,097 € (version optimisée E/S) db.t3.medium (2 vCPU + 4 GiB) : 0,091 € (Standard) ou 0,10 € (E/S)	dg.t4g.medium : 0,085 $ (Standard) ou 0,094 $ (E/S) db.t3.medium : 0,088 $ (Standard) ou 0,097 $ (E/S)
Instances optimisées mémoire	db.r6g.large (2 vCPU + 16 GiB) : 0,313 € (Standard) ou 0,344 € (E/S) db.r8g.16xlarge (64 vCPU + 512 GiB) : 10,52 € (Standard) ou 11,57 € (E/S)	db.r6g.large : 0,30 $ (Standard) ou 0,33 $ (E/S)
Instances NVMe	db.r6gd.large (4 vCPU + 32 GiB + SSD 237) : 0,764 € db.r6gd.16xlarge (64 vCPU + 512 GiB + 2 SSD 1900) : 12,23 €	db.r6gd.16xlarge : 11,87 $
Stockage	0,12 €/Go-mois (Standard) ou 0,35 €/Go-mois (E/S)	0,12 $/Go-mois (Standard) ou 0,35 $/Go-mois (E/S)
I/O	0,22 € par million de demandes (Standard)	0,23 $ par million de demandes (Standard)

2. DynamoDB

	Cloud souverain	Paris
Lectures/écritures	0,75 € par million d’unités d’écriture 0,15 € par million d’unités de lecture	0,74 $ par million d’unités d’écriture 0,15 $ par million d’unités de lecture
Stockage	Standard : 0,30 €/Go-mois au-delà de 25 Go Standard avec accès peu fréquent : 0,12 €/Go-mois	Standard : 0,30 $/Go-mois au-delà de 25 Go Standard avec accès peu fréquent : 0,12 $/Go-mois
Sauvegarde à la demande	0,12 €/Go-mois (à chaud) 0,0362374092 €/Go-mois (à froid)	0,12 $/Go-mois (à chaud) 0,03566 $/Go-mois (à froid)
Restauration de table	0,18 €/Go-mois (à chaud) 0,24 €/Go-mois (à froid)	0,18 $/Go-mois (à chaud) 0,24 $/Go-mois (à froid)
Export/import S3	Import : 0,18 €/Go Export : 0,12 €/Go	Import : 0,18 $/Go Export : 0,12 $/Go

3. ElastiCache

Version serverless

– Sur l’offre de cloud souverain

Valkey : 0,0996726126 €/Go-heure + 0,0027 € par million d’unités de traitement
Memcached et Redis OSS : 0,15 €/Go-heure et 0,004 € par million d’unités de traitement

– Dans la région AWS Paris

Valkey : 0,098 $/Go-heure + 0,0027 $ par million d’unités de traitement
Memcached et Redis OSS : 0,15 $/Go-heure et 0,004 $ par million d’unités de traitement

Nœuds à la demande

	Cloud souverain	Paris
Standards	cache.t4g.micro (2 vCPU + 0,5 GiB + 5 Gbit) : 0,01421007487 €/heure cache.m7g.16xlarge (64 vCPU + 210 GiB + 22,5 Gbit) : 4,73 €/heure	cache.t4g.micro : 0,0144 $/heure cache.m7g.16xlarge : 4,64 $/heure
Optimisés mémoire	cache.r7g.large (2 vCPU + 13 GiB + 12,5 Gbit) : 0,21 €/heure cache.r7g.16xlarge (64 vCPU + 419 GiB + 30 Gbit) : 6,63 €/heure	cache.r7g.large : 0,20 $/heure cache.r7g.16xlarge : 6,52 $/heure

Illustration générée par IA

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Dans une interview accordée à CNBC, Demis Hassabis, cofondateur et PDG de Google DeepMind, fraîchement auréolé du prix Nobel de Chimie, bouscule quelques certitudes partagées aux États-Unis sur la rivalité avec la Chine dans le domaine de l’IA.

«Je pense que l’opinion générale aux États-Unis a été un peu complaisante », déclare-t-il. L’avance occidentale ne se compterait plus en années, mais seulement en quelques mois, peut-être six à neuf mois sur certains aspects techniques.

Le patron de DeepMind cite notamment les performances récentes d’entreprises comme Alibaba, Moonshot AI ou DeepSeek pour étayer son constat. Selon lui, la Chine dispose d’une capacité d’ingénierie de classe mondiale, avec une efficacité remarquable pour optimiser les architectures existantes. Les restrictions américaines sur l’exportation des puces Nvidia, loin de paralyser les acteurs chinois, les auraient même poussés à être plus créatifs avec des ressources limitées.

L’innovation de rupture, ligne de démarcation

Cependant, il établit une distinction cruciale entre rattraper et innover. « Inventer quelque chose de nouveau est environ 100 fois plus difficile que de l’imiter ou de l’optimiser.»

Selon Demis Hassabis, la Chine excelle pour prendre une idée qui fonctionne et la rendre plus efficace. Mais il souligne qu’aucune « rupture de frontière »  à AlphaFold n’est encore venue de Chine. L’innovation de « 0 à 1 » (inventer)  nécessiterait une culture de recherche très spécifique, qui tolère l’échec et encourage l’exploration interdisciplinaire, estime-t-il.

Cette analyse prend une dimension stratégique lorsque Hassabis évoque les enjeux de sécurité. « Celui qui définit la frontière technologique définit aussi les normes de sécurité et d’éthique », affirme-t-il, ajoutant que ralentir par peur tandis que d’autres pays aux valeurs différentes accélèrent ferait perdre la capacité à sécuriser l’avenir de cette technologie. Une référence aux lois européennes, AI Act en tête, contre lesquelles Google, à l’instar des autres géants de la Tech, est opposé ?

Google rattrapé par OpenAI sur le terrain commercial

Le PDG de DeepMind aborder frontalement la question qui fâche : comment Google, inventeur de la majorité des technologies d’IA modernes, s’est-il fait dépasser commercialement par OpenAI et ChatGPT ?

« Google a inventé 80 à 90 % des technologies qui font tourner l’IA moderne », affirme-t-il. Mais il reconnaît que le géant de Mountain View a été «  un peu lent à commercialiser et à passer à l’échelle », tandis qu’OpenAI et d’autres ont été « très agiles pour prendre ces briques de recherche et les transformer en produits de consommation immédiat ».

Et d’expliquer que son rôle, en fusionnant DeepMind et Google Brain, était précisément de résoudre cette équation : garder l’âme de « Bell Labs moderne » tout en étant capable de livrer des produits comme Gemini à une vitesse de start-up.

Entre recherche fondamentale et pression commerciale

Demis Hassabis se montre particulièrement lucide sur les tensions inhérentes à la gestion d’un laboratoire de recherche au sein d’une entreprise cotée. « Si vous ne faites que du produit, vous finissez par stagner car vous n’inventez plus les prochaines ruptures. Si vous ne faites que de la recherche, vous restez dans une tour d’ivoire », résume-t-il.

Il estime que le véritable retour sur investissement de l’IA ne se mesurera pas dans les chatbots mais dans sa capacité à révolutionner la découverte scientifique. Quand l’IA permet de découvrir de nouveaux matériaux ou des médicaments contre des maladies incurables, elle devient une infrastructure de civilisation, pas juste un gadget, affirme-t-il.

Cette vision à long terme le conduit à relativiser les craintes d’une bulle spéculative. « Il y a certainement beaucoup de bruit et de « hype » en ce moment. Mais je compare cela à l’ère du Dot-com. À l’époque, il y avait une bulle, mais Internet était bel et bien une révolution fondamentale. L’IA va transformer l’économie de manière encore plus profonde. Le véritable retour sur investissement ne se verra pas seulement dans les chatbots, mais dans la découverte de nouveaux matériaux, de nouveaux médicaments et dans la résolution de problèmes énergétiques.» affrime-t-il.

Comme à l’époque du Dot-com, il y a du bruit et de l’excès, mais l’IA représente bel et bien une révolution fondamentale qui transformera l’économie de manière encore plus profonde qu’Internet, estime le patron de DeepMind.

L’AGI toujours à l’horizon de 5 à 10 ans

Sur la question brûlante de l’Intelligence Artificielle Générale (AGI), Hassabis maintient sa prédiction. « Nous sommes à 5 ou 10 ans d’un système que l’on pourrait raisonnablement qualifier d’AGI », déclare-t-il à CNBC.

Le scientifique reconnaît que le « scaling » (l’augmentation de la puissance de calcul et des données) continue de produire des résultats, mais juge que cela ne suffira pas. Il manquerait encore des percées sur le raisonnement complexe et la planification à long terme pour atteindre une véritable AGI.

Avec ses propos nuancés sur la Chine et sa franchise sur les défis face à OpenAI, Demis Hassabis dessine les contours d’une course technologique mondiale plus serrée et imprévisible que prévu. Une course où l’innovation de rupture pourrait s’avérer plus décisive que la simple puissance de calcul.

Photo : © DR

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Cloudflare rachète  Human Native, une place de marché de données pour l’IA, pour structurer un nouveau modèle économique entre créateurs de contenus et développeurs de modèles génératifs.

Avec cette opération, dont le montant n’est pas communiqué, Cloudflare entend se positionner au cœur des flux de données qui alimentent l’IA tout en répondant aux tensions croissantes autour de la rémunération et du contrôle des contenus en ligne.

Cloudflare présente Human Native comme une marketplace destinée à connecter créateurs, éditeurs et développeurs d’IA autour de données « prêtes à l’emploi » pour l’entraînement et l’inférence. L’objectif affiché est de rendre plus simple et plus rapide la découverte, l’achat et l’accès à des contenus fiables, tout en offrant aux ayants droit des mécanismes transparents de prix et de rémunération.

Fondée en 2024, Human Native revendique une mission centrée sur une relation plus équitable et transparente entre créateurs de contenu et entreprises d’IA. La start-up s’appuie sur une équipe issue d’acteurs comme DeepMind, Google, Figma ou Bloomberg, avec une forte culture croisée tech–médias.

De la « Napster era » de l’IA à un modèle régulé

Pour James Smith, cofondateur et CEO de Human Native, l’ambition est de « sortir l’IA générative de son ère Napster », en garantissant contrôle, compensation et crédit aux créateurs lorsque leurs œuvres servent à entraîner des systèmes d’IA. Ce discours s’inscrit dans un climat de conflit croissant entre éditeurs, plateformes et fournisseurs de modèles, accusés de s’appuyer sur du scraping massif sans cadre contractuel clair.

Cloudflare avait lancé des outils permettant aux éditeurs de mieux contrôler quels robots peuvent accéder à leurs contenus et de signaler leurs préférences d’utilisation via des mécanismes comme Content Signals.

L’acquisition de Human Native apparaît comme l’étape suivante : passer de la simple gestion d’accès au contenu à une monétisation structurée à l’échelle Internet.

La stratégie de Cloudflare dans l’IA

Historiquement positionné sur la performance web, la sécurité et le « connectivity cloud », Cloudflare se rapproche de plus en plus des couches applicatives liées à l’IA. En s’emparant d’une marketplace de données, l’entreprise se place en intermédiaire critique entre les détenteurs de contenu et les équipes IA, un rôle potentiellement aussi stratégique que celui de fournisseur d’infrastructure.

Pour les créateurs et les éditeurs, l’intérêt de Human Native réside dans la promesse de conserver le contrôle sur les usages tout en ouvrant un canal de revenus dédié à l’IA. La marketplace doit leur permettre de décider si leurs contenus sont accessibles, dans quelles conditions, et à quel prix, en remplaçant une logique de scraping par une logique de licence.

Pour les développeurs d’IA, l’enjeu est l’accès à des corpus fiables, traçables et juridiquement sécurisés, dans un contexte où le risque de litiges sur les données d’entraînement augmente. En centralisant découverte, négociation et flux de paiement, Cloudflare espère réduire la friction d’accès aux données tout en répondant aux attentes des régulateurs et des ayants droit.

Intégration aux outils de contrôle d’accès

Cloudflare prévoit d’intégrer progressivement les technologies et produits de Human Native à ses offres existantes. Cette fusion s’appuie sur des solutions comme AI Crawl Control, Pay Per Crawl et l’AI Index, afin de transformer des contenus non structurés en données prêtes pour l’entraînement et l’inférence des modèles IA.

Human Native complétera les mécanismes de Cloudflare permettant aux éditeurs de décider qui accède à leurs contenus via des bots IA. Les technologies de la startup transformeront les données multimédias en formats indexables et licenciables, intégrés à Pay Per Crawl pour des paiements automatisés lors de l’accès.

Cloudflare accélérera son AI Index, un système Pub/Sub où les sites publient des mises à jour structurées en temps réel, évitant les crawls coûteux et risqués. Human Native fournira les outils pour structurer et valoriser ces flux, rendant les données traçables et monétisables pour les développeurs IA.

L’acquisition soutiendra le protocole x402 et la x402 Foundation (avec Coinbase), pour des transactions machine-to-machine fluides. Les créateurs fixeront prix et conditions d’usage, intégrés aux services Cloudflare comme Workers et AI Gateway, créant un marché unifié de données IA.

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Le bras de fer juridique entre Elon Musk et OpenAI vient de prendre un tour décisif. Ce 15 janvier, une juge fédérale d’Oakland a rejeté les demandes de rejet formulées par OpenAI et Microsoft, ouvrant la voie à un procès devant jury prévu fin avril.

Au cœur du litige : l’accusation selon laquelle l’inventeur de ChatGPT aurait trahi sa mission originelle en tant qu’organisation caritative.

Les origines du conflit

Elon Musk, qui a contribué au lancement d’OpenAI aux côtés de Sam Altman en 2015, lui reproche d’avoir abandonné son statut d’organisation à but non lucratif après avoir reçu des milliards de dollars de Microsoft. Et conteste la transformation d’OpenAI en société commerciale.

Dans sa décision, la juge Yvonne Gonzalez Rogers a refusé d’écarter l’accusation selon laquelle OpenAI aurait violé sa promesse de fonctionner comme une fondation caritative. Selon Elon Musk, ses contributions de 38 millions $  avaient un objectif caritatif spécifique, assorti de deux conditions fondamentales : qu’OpenAI reste open source et demeure une organisation à but non lucratif.

Des communications internes compromettantes

Selon Bloomberg, la magistrate s’est appuyée sur des échanges internes datant de 2017 pour maintenir les accusations de fraude. En septembre de cette année-là, Shivon Zilis, membre du conseil d’administration, avait indiqué à Elon Musk que Greg Brockman, cofondateur d’OpenAI, souhaitait poursuivre avec la structure à but non lucratif.

Deux mois plus tard, dans une note privée, Brockman écrivait pourtant : « Je ne peux pas dire que nous sommes engagés envers l’organisation à but non lucratif. Je ne veux pas dire que nous sommes engagés. Si dans trois mois nous passons en b-corp, ce sera un mensonge. »

Pour Marc Toberoff, l’avocat de Elon Musk, cette décision confirme « qu’il existe des preuves substantielles que les dirigeants d’OpenAI ont fait sciemment de fausses assurances à M. Musk concernant sa mission caritative, qu’ils n’ont jamais honorée au profit de leur enrichissement personnel. »

Microsoft également visée

La juge a estimé qu’il appartiendra au jury de déterminer si Microsoft a aidé OpenAI à manquer à ses responsabilités envers ses donateurs. Elle a relevé que Elon Musk avait identifié « des preuves considérables soulevant une question de fait contestable selon laquelle Microsoft avait une connaissance réelle allant au-delà d’un vague soupçon d’actes répréhensibles.»

En revanche, la juge  a rejeté l’allégation selon laquelle Microsoft se serait enrichie « injustement » aux dépens de Musk, faute de relation contractuelle entre les deux parties.

OpenAI maintient sa position

De son côté, OpenAI dénonce une procédure sans fondement. « La plainte de M. Musk continue d’être sans fondement et fait partie de son modèle continu de harcèlement », a déclaré l’entreprise dans un communiqué «.Nous avons hâte de le démontrer lors du procès. »

Dans le cadre de sa restructuration intervenue en octobre 2025, Microsoft a reçu une participation de 27% dans le cadre d’une transition qui maintient l’organisme à but non lucratif d’OpenAI en contrôle de ses opérations commerciales.

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L’ère de la gratuité totale semble révolue pour les leaders de l’IA. Après les accords passés avec certains groupes de médias (d’autres ont engagé des procédures judiciaires), c’est au tour de la plus grande encyclopédie collaborative de monétiser ses millions d’articles.

A l’occasion de ses 25 ans, Wikipedia vient en effet de signer, via sa maison mère la Wikimedia Foundation, des accords commerciaux avec Microsoft, Meta et Amazon, rejoignant ainsi Google, déjà signataire d’un accord depuis 2022.

Des acteurs de l’IA comme Perplexity et le français Mistral AI ont également été enrôlés dans ce dispositif qui redéfinit les règles du jeu entre communs numériques et industrie de l’intelligence artificielle.

Le montant des accords n’est pas communiqué.

Une manne de données devenue indispensable

Les chiffres parlent d’eux-mêmes : 65 millions d’articles répartis dans plus de 300 langues. Wikipedia s’est imposée comme la colonne vertébrale de l’entraînement des modèles d’IA générative. Chaque chatbot, chaque assistant virtuel développé par les mastodontes technologiques puise abondamment dans ce gigantesque corpus de connaissances structurées et vérifiées.

Mais cette exploitation massive a un coût. Le scraping intensif des contenus par les systèmes d’IA a fait exploser la demande sur les serveurs de la fondation, provoquant une hausse vertigineuse des dépenses d’infrastructure.  « Wikipedia est un composant critique du travail de ces entreprises technologiques, elles doivent trouver comment le soutenir financièrement », martèle Lane Becker, président de Wikimedia Enterprise, la branche commerciale de la fondation.

Un modèle économique en pleine mutation

Face à cette situation, Wikimedia a créé une offre sur mesure : Wikimedia Enterprise. Cette plateforme commerciale propose un accès structuré et haut débit aux données de l’encyclopédie via des API payantes, avec des garanties de disponibilité pouvant atteindre 99% et des mises à jour en temps quasi réel.

Wikipedia reste gratuite pour le grand public et les usages non commerciaux, mais les exploitations industrielles doivent contribuer. Un principe que Tim Frank, vice-président de Microsoft, semble avoir intégré : « Nous aidons à créer un écosystème de contenu durable pour l’internet de l’IA, où les contributeurs sont valorisés.»

Les revenus générés restent pour l’instant modestes. En 2023, le contrat avec Google avait rapporté environ 3,2 millions $ de revenus annuels récurrents, soit 1,7% des 185,3 millions de revenus totaux de la fondation. Mais la multiplication des partenaires laisse augurer une montée en puissance significative.

Cette stratégie pourrait bien inspirer d’autres plateformes de connaissances ouvertes confrontées aux mêmes défis. La fondation franchit par ailleurs un nouveau cap avec la nomination de Bernadette Meehan, ancienne ambassadrice des États-Unis au Chili, au poste de directrice générale à compter du 20 janvier. Un profil diplomatique pour naviguer dans ces eaux nouvelles.

Illustration : © DR

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En cas de litige, prière de vous adresser aux tribunaux de Munich.

AWS impose cette règle aux clients de son « cloud souverain européen ». Il faut dire que l’offre a son épicentre en Allemagne. L’entité qui la porte y est basée, comme l’infrastructure initiale.

Plus de deux ans après son annonce, la démarche se concrétise : le lancement commercial vient d’être acté.

AWS fait une promesse d’équivalence fonctionnelle avec le reste de son cloud. Il ne faut toutefois pas s’attendre à retrouver immédiatement les mêmes services. En voici quelques-uns effectivement disponibles. Avec, pour chacun, les principales fonctionnalités utilisables… et celles qui ne le sont pas encore.

Compute

Sur EC2, AWS a activé, entre autres, les hôtes dédiés, les réservations de capacité, les groupes de placement de clusters et de partitions, l’hibernation, les instances Spot et les Savings Plans, l’optimisation CPU, ainsi que l’importation/exportation de VM.
En revanche, pas de SEV-SNP, de Credential Guard, d’enclaves Nitro, de configuration de la bande passante des instances, de blocs de capacité ML et de mise à l’échelle prédictive. Sur EC2 Image Builder, la gestion de cycle de vie n’est pas activée, comme la détection de vulnérabilité et l’intégration CloudFormation.

Sur Lambda, on peut notamment utiliser l’invocation asynchrone, la console d’édition de code, les extensions et SnapStart. Les images de conteneurs sont supportées, comme les puces Graviton.
Il faudra en revanche attendre pour les fonctions Lambda durables.

Stockage

AWS Backup gère pour le moment Aurora, CloudFormation, DynamoDB, EBS, EC2, EFS, RDS, Redshift et S3.
Aurora DSQL est sur la feuille de route, comme DocumentDB, FSx pour Lustre/ONTAP/OpenZFS, Neptune, RDS multi-AZ, Redshift Serverless, Storage Gateway, VMware et Windows VSS.

Sur EBS (Elastic Block Storage), l’essentiel des fonctionnalités sont disponibles : chiffrement, clonage, gestion du cycle de vie des données, corbeille, snapshots, etc.

Sur EFS (Elastic File Storage), les politiques de cycle de vie sont activées, comme le pilote CSI, l’IPv6, le mode Max I/O et plusieurs classes de stockage (Archive, Standard, Standard Infrequent Access).
En revanche, pas de classes de stockage One Zone et One Zone Infrequent Access. Ni de réplication intercomptes ou d’intégrations avec ECS et Lambda.

Sur la partie FSx, la version Lustre n’a pas de chiffrement au repos, de support des EFA (Elastic Fabric Adapter), ni des classes de stockage HDD et SSD.
Pour les versions ONTAP et OpenZFS, pas d’intégration AD, de chiffrement au repos, d’IPv6, de WORM, de classe SSD et de certains déploiements (multi-AZ, scale-out, haute disponibilité en mono-AZ).

S3 version European Sovereign Cloud gère les écritures et les copies conditionnelles, les listes de contrôle d’accès, les opérations par lots, les politiques et clés de buckets, la réplication interrégions, le tiering intelligent, l’inventaire et le cycle de vie, le verrouillage et l’étiquetage d’objets, ainsi que Glacier et Storage Lens.
Il faudra attendre pour les tables et les vecteurs S3, les autorisations d’accès individuelles, les métadonnées, la fonction Select et la classe de stockage Express One Zone.

Réseau

Sur API Gateway, REST est activé. Pas encore HTTP, ni WebSockets.

Les fonctionnalités principales de Cloud Map sont disponibles, dont l’intercomptes, la gestion des endpoints dual-stack et les attributs de services. Même réflexion pour Direct Connect, qui ne gère toutefois pas encore PrivateLink, comme beaucoup d’autres services.

Avec Route 53 aussi, l’essentiel du socle est disponible, à l’exception des domaines et – pour le DNS public – de la signature DNSSEC.
Sur les VPC, le blocage de l’accès public est activé, comme les journaux de flux, la gestion des adresses IP et la mise en miroir du trafic. La brique Route Server ne l’est pas, comme l’analyse de la connectivité et des accès réseau.

Bases de données

Aurora n’est pas encore disponible pour DSQL. Il l’est en revanche pour MySQL et PostgreSQL, y compris en version serverless. Les déploiements blue-green sont pris en charge, comme les proxys RDS et la connexion zero-ETL avec Redshift.

Les briques essentielles de DocumentDB sont disponibles. Pas de clusters globaux, cependant, ni de clusters élastiques.

Sur DynamoDB, on peut bénéficier du contrôle d’accès à base de rôles et d’attributs, des points de restauration, de l’importation/exportation S3, des index secondaires globaux ou locaux, des classes de stockage Standard et Standard Infrequent Access et du débit à la demande ou provisionné.
Le service de cache Accelerator n’est pas disponible.

ElastiCache est disponible en serverless, avec le support du JSON. Mais pour le moment sans tiering des données ni data store global.
Les principales fonctionnalités de Neptune sont accessibles, mais pas les instances serverless ni celles optimisées I/O.

Sur RDS pour MariaDB, MySQL, PostgreSQL et SQL Server, les déploiements blue-green sont pris en charge, ainsi que les lectures optimisées (sauf pour Postgre) et les proxys RDS. Les réplicas en lecture interrégions sont sur la roadmap, comme la connexion zero-ETL avec Redshift (mais pas pour MariaDB).

Analytics

Le « gros » d’Athena est disponible : console, contrôle d’accès granulaire, requêtes fédérées, réservation de capacité, etc. Même chose pour EMR, mais sans les versions EKS et serverless. Et pour Kinesis Data Strams (contrôle d’accès basé sur les attributs, accès intercomptes, quotas de service, connectivité et sécurité réseau).

Data Firehose accepte OpenSearch, Redshift, S3, Snowflake, Iceberg et HTTP en destination. Il gère l’IPv6, la transformation de données, l’ingestion PUT et le partitionnement dynamique.
L’intégration avec Secrets Manager n’est pas encore activée, ni Splunk comme destination.

Le Flink managé d’AWS est largement opérationnel, mais sans possibilité d’apporter ses propres clés. Sur le Kafka managé, c’est le serverless qui manque, ainsi que les briques Connect et Replicator.

Le cœur fonctionnel de Glue est disponible (console, connecteurs, jobs, sessions interactives).

Quantité de fonctionnalités d’OpenSearch Service sont disponibles : support du 3-AZ, détection d’anomalies, recherche asynchrone, recherche entre clusters, dictionnaires personnalisés, SAML, chiffrement au repos et en transit, supervision/alertes, compression HTTP, gestion de l’état des index, snapshots quotidiens, domaines VPC…
Il y a aussi des manques : serverless, alertes interclusters, recherche interrégions, réplication entre clusters, plug-in tiers, authentification Kibana avec Cognito, requêtage SQL, requêtes directe sur Security Lake, recherche par similarité cosinus…

Sur Redshift, l’optimisation automatique des tables et la gestion automatique des workloads sont activées. Idem pour les requêtes entre bases de données, les snapshots et les points de restauration, les procédures stockées et les fonctions définies par l’utilisateur.
Il faudra patienter pour la version serverless, l’édition et la fédération de requêtes, ainsi que l’intégration avec Bedrock.

IA/ML

Bedrock est signalé comme disponible. Mais beaucoup de composantes manquent à l’appel : agents, RAG, marketplace, évaluations, apprentissage par renforcement, gestion et optimisation des prompts…

SageMaker AI est disponible pour l’inférence et l’entraînement, avec SDK Python, JupyterLab, registre de modèles, pipelines, recherche et conteneurs deep learning.
Pas de personnalisation des modèles, ni de batching pour l’entraînement.

Conteneurs

ECR (Elastic Container Registry) est disponible avec chiffrement double couche, scan d’images, IPv6, réplication intercomptes et intégrations CloudTrail/CloudWatch.

ECS (Elastic Container Service) l’est avec gestion de Fargate et de l’attachement de tâches EBS. Pas de déploiements blue-green, en revanche, ni de découverte de services.

Les nœuds hybrides et les groupes de nœuds managés sont disponibles sur EKS (Elastic Kubernetes Service). Comme IPv6, OIDC et les add-on.
Fargate n’est pas encore pris en charge.

Sécurité, identité, conformité

L’essentiel des fonctionnalités de Cognito sont disponibles. Même chose pour GuardDuty, mais sans la console ni la connexion avec Detective et Security Hub.

Sur Certificate Manager, la supervision des certificats est disponible comme la validation DNS, l’émission et l’exportation de certificats publics, leur importation, le renouvellement managé et la création de certificats TLS privés via l’autorité de certification AWS.
La validation HTTP n’est pas disponible. Il en va de même pour la validation e-mail.

Avec Directory Service, la suprervision, l’administration et le partage d’annuaire sont activés. Même chose pour le MFA, les politiques de mots de passe, l’extension de schéma et les snapshots quotidiens.
La remontée des métriques de contrôleurs de domaine dans CloudWatch n’est pas disponible. Comme la gestion des utilisateurs et des groupes.

Sur la partie IAM, la composante STS (Security Token Service) est disponible. Comme la récupération de compte et la centralisation des accès root.
Les passkeys ne le sont pas encore. La fédération non plus. Idem pour la gestion de principaux et la simulation de politiques.

En version « cloud souverain européen », AWS KMS gère les magasins de clés externes, mais pas les magasins personnalisés.

Sur Secrets Manager, l’essentiel est activé : récupération par lots, rotation automatique, contrôle d’accès avec IAM, métriques CloudWatch, réplication interrégions, génération de mots de passe, étiquetage et chiffrement des secrets…
La sécurité post-quantique pour TLS fait exception. Il faudra aussi attendre pour pouvoir déployer Secrets Manager avec AppConfig.

Le WAF (v2) est bien disponible, mais il manque notamment la protection contre le DDoS, les bots et la fraude. Ainsi que les intégrations App Runner, AppSync et Amplify.

Gestion, gouvernance

Le service AWS Auto Scaling gère, entre autres cibles, les services ECS, les clusters EMR, les réplicas Aurora, les ressources personnalisées, les tables et les index secondaires globaux DynamoDB et les groupes de réplication ElastiCache (Redis OSS et Valkey).
Les clusters Neptune sont sur la feuille de route, comme les flottes AppStream et les tables Keyspaces pour Cassandra.

Le cœur fonctionnel de CloudFormation est disponible (hooks, générateur IaC, StackSets, quotas de service…), mais la synchro Git ne l’est pas.

Avec CloudTrail, on accède à l’historique d’événements, à la piste d’audit et au serveur MCP. Pas aux insights ni aux événements agrégés.

Sur CloudWatch, métriques, dashboard et alarmes sont activés, comme l’extension Lambda Insights. Pipeline, signaux d’applications et RUM ne le sont pas. Sur la partie logs, pas mal d’éléments manquent encore : observabilité de la GenAI, indexation de champs, enrichissement, intégration des tables S3, centralisation entre comptes et régions…

Illustration générée par IA

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RHEL, Ansible, OpenShift… En matière de cloud « souverain », l’offre de Red Hat est traditionnellement au cœur de la proposition de valeur d’IBM.

Elle pourrait l’être encore plus mi-2026. À cette échéance est prévu le lancement commercial d’une solution appelée IBM Sovereign Core.

La preview technique doit démarrer en février. Aucune feuille de route n’est publiée pour l’heure. IBM communique néanmoins un schéma donnant une idée de ce qui pourrait, à terme, composer l’offre.

La solution fonctionnera en mode déconnecté (air-gapped), avec un plan de contrôle géré par le client ou par un partenaire local. Les premiers officiellement dans la boucle sont Cegeka (pour le Benelux) et Computacenter (pour l’Allemagne).

La télémétrie restera en local, comme l’authentification, l’autorisation et le chiffrement. Le centre de conformité sera livré avec des politiques alignées sur les cadres de souveraineté nationaux – tout en permettant de personnaliser les règles.

AWS et SAP occupent aussi le terrain

Le discours d’IBM se porte nettement sur l’aspect « IA souveraine ».

SAP a choisi la même approche avec son offre EU AI Cloud, annoncée fin novembre 2025. Elle est à la croisée de la stratégie promue depuis quelques années sous la marque SAP Sovereign Cloud et des efforts du groupe allemand en matière d’intégration de modèles et de services IA. La « souveraineté » est promise à quatre niveaux :

• Données (localisation)
• Exploitation (opérations sensibles effectuées en local avec du personnel situé sur place ou dans un « pays de confiance »)
• Technique (plans de contrôle locaux)
• Juridique (entités locales ou établies dans des « pays de confiance »)

Pour le déploiement, quatre options, pas toutes disponibles en fonction des marchés : sur l’infra SAP, chez le client (en managé), chez des hyperscalers et chez Delos Cloud – filiale de SAP – pour le secteur public.

Dans la catégorie hyperscalers, il y aura notamment le « cloud souverain européen » d’AWS, qui vient d’en annoncer la disponibilité générale. L’épicentre se trouve en Allemagne. Des zones locales y seront connectées sur réseau privé. Les premières sont prévues en Belgique, aux Pays-Bas et au Portugal.

Illustration principale génrée par IA

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Face à VMware, la Cnam (Caisse nationale d’assurance maladie) a fini par saisir la justice.

Il y a quelques semaines, l’établissement public est allé en référé. Objectif : obtenir un délai pour convertir des jetons HPP (Hybrid Purchasing Program)* en licences perpétuelles.

Ces jetons avaient été acquis à l’été 2021, sur le fondement d’un accord-cadre conclu entre le GIP RESAH (Réseau des acheteurs hospitaliers) et Computacenter. Son objet : la fourniture de logiciels, dont ceux de VMware.

Le 22 avril 2024, Broadcom avait informé la Cnam que la conversion des jetons HPP ne serait plus possible après le 30 avril 2024.

Le 26 septembre 2025, la Cnam avait mis Computacenter et Broadcom en demeure de rétablir cette possibilité jusqu’au 20 décembre 2025. Elle avait essuyé un refus, au motif que le modèle de souscription alors en vigueur ne le permettait pas.

La Cnam a invoqué sa mission de service public

Le 2 décembre, la Cnam avait sollicité le juge des référés pour obtenir ce rétablissement, sous astreinte de 50 000 € par jour. Fondement invoqué : l’article L. 521-3 du Code de justice administrative. Lequel dit, en substance, que le juge des référés peut, en cas d’urgence, ordonner toute mesure utile, même en l’absence d’une décision administrative préalable.

D’après la Cnam, la condition d’urgence était remplie dès lors que :

• ces jetons devaient être convertis avant le 20 décembre 2025 ;
• à défaut, elle perdrait son droit contractuel à la conversion ;
• l’acquisition de licences perpétuelles revêtait une importance particulière pour assurer sa mission de service public, l’ensemble de son SI reposant sur les technos Vmware.

La Cnam prétendait ne pas disposer des moyens suffisants pour contraindre Broadcom… et considérait par là même que la mesure demandée était utile.

Broadcom a fini par accéder à la demande. Et le 23 décembre, la Cnam s’est désistée de sa requête.

* Le programme HPP se destinait aux clients souhaitant migrer vers le cloud tout en conservant leur infrastructure privée. Il combinait l’EPP (Enterprise Purchasing Program) et le SPP (Subscription Program) en un modèle transactionnel. Chaque euro dépensé pouvait, dans certaines limites, être réparti entre, d’un côté, licences perpétuelles + services/support, et de l’autre, services sur abonnements.

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L’autorité de régulation frappe fort en ce début d’année. Suite à une intrusion massive survenue en octobre 2024 dans les systèmes d’information du groupe Iliad, la Commission nationale de l’informatique et des libertés (CNIL) inflige une amende d’un montant total de 42 millions € aux opérateurs Free Mobile (27 millions € ) et Free (15 millions €).
Retour sur les faits. En octobre 2024, un attaquant s’infiltre dans le système d’information des deux sociétés compromettant les données personnelles de 24 millions de contrats d’abonnés. Les données exposées incluaient notamment des IBAN pour les clients disposant d’abonnements auprès des deux entités simultanément.

L’ampleur de l’incident suscite plus de 2 500 plaintes d’abonnés et déclenche un contrôle approfondi de la CNIL qui identifie plusieurs manquements graves au Règlement général sur la protection des données (RGPD), chaque société étant tenue responsable du traitement des données de ses propres clients.

Des failles de sécurité élémentaires

La formation restreinte de la CNIL, organe compétent pour prononcer les sanctions, constate aussi l’absence de mesures de sécurité fondamentales qui auraient pu compliquer l’attaque. Les enquêteurs relèvent notamment que la procédure d’authentification pour accéder aux réseaux privés virtuels (VPN) des deux sociétés, utilisés pour le télétravail des employés, présentait des faiblesses importantes en termes de robustesse.

Par ailleurs, les dispositifs de détection des comportements anormaux sur les systèmes d’information se sont révélés inefficaces. La CNIL a jugé que ces mesures n’étaient pas adaptées au volume et à la sensibilité des données traitées par les deux opérateurs.

La commission reconnait cependant qu’ils ont renforcé leur niveau de sécurité en cours de procédure et leur impose d’achever la mise en œuvre de ces nouvelles mesures sous trois mois.

Une communication insuffisante auprès des victimes

Le régulateur pointe également du doigt les lacunes dans la communication auprès des clients. Si Free et Free Mobile ont déployé un dispositif d’information à deux niveaux (courriel initial puis numéro vert et service dédié), le courriel envoyé aux abonnés ne contenait pas toutes les informations obligatoires prévues par l’article 34 du RGPD.

Selon la CNIL, ces omissions empêchaient les victimes de comprendre directement les conséquences de la violation et les mesures de protection qu’elles pouvaient adopter pour limiter les risques.

Free Mobile épinglée pour conservation excessive de données

Un troisième manquement est retenu spécifiquement contre Free Mobile concernant la durée de conservation des données. Au moment du contrôle, l’opérateur n’avait pas mis en place de procédures permettant de trier et supprimer les données des anciens abonnés une fois leur conservation devenue inutile.

La CNIL a établi que Free Mobile conservait des millions de données d’abonnés sans justification pendant des durées excessives, en violation de l’article 5 du RGPD. L’opérateur a depuis initié un tri pour ne conserver que les données nécessaires au respect des obligations comptables pendant dix ans, et a supprimé une partie des données conservées de manière excessive. La société dispose de six mois pour finaliser cette opération de purge.

Image : © Cnil 

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Annoncée juste avant les fêtes de Noël, l’acquisition d’Armis, spécialiste de la sécurité cyber-physique d’origine israélienne fondée en 2015, pour 7,75 milliards $ en cash, marque la plus importante transaction de ServiceNow à ce jour.

L’opération, qui doit être boucler au second semestre, vise à tripler l’empreinte cybersécurité de ServiceNow,  qui a dépassé 1 milliard $ de ventes au troisième trimestre 2025, en étendant sa nouvelle plateforme unifiée de  » Cyber Exposure Management » à des secteurs critiques comme la fabrication, la santé et les infrastructures.

Complémentarité des technologies

Fondée sur une approche « agentless », Armis s’est imposée comme un acteur clé de la découverte en temps réel des actifs et de la gestion de l’exposition cyber. Sa plateforme couvre l’ensemble des environnements IT, OT, IoT et les dispositifs médicaux connectés, offrant une visibilité continue sur la surface d’attaque cyber-physique.

La visibilité temps réel d’Armis sur les actifs non gérés (OT, IoT, cloud) viendra enrichir la CMDB de ServiceNow, avec des données contextualisées sur les vulnérabilités et les comportements anormaux. Ces données alimenteront ensuite les workflows ServiceNow pour automatiser la priorisation des risques, la gestion des incidents et la remédiation, en tenant compte de la criticité métier.

Par exemple, cela pourrait réduire le temps moyen de résolution des incidents OT dans l’industrie, renforcer la protection en temps réel des dispositifs médicaux ou anticiper les menaces sur des actifs sensibles.

« Nous construisons la plateforme de sécurité de demain pour l’ère de l’IA », résume Amit Zavery, COO de ServiceNow.

En combinant workflows IT, automatisation et visibilité cyber-physique, l’éditeur se positionne face à des acteurs spécialisés comme Palo Alto Networks ou CrowdStrike, avec une approche plus transverse et orientée métier.

Armis et ServiceNow étaient déjà partenaires, ce qui devrait faciliter une intégration plus rapide.

 

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Aussi longtemps qu’ils peuvent se déplacer latéralement dans votre environnement, les attaquants ne seront pas gênés par votre PAM. Quant aux cases de « conformité » cochées dans votre IGA, elles n’ont pas de poids si les décisions d’accès sont basées sur des informations obsolètes.

Ces éléments font partie du pitch de SGNL, qui vante, par leur intermédiaire, l’aspect « temps réel » de sa solution de gestion des accès.

Le positionnement cette entreprise américaine a séduit CrowdStrike, parti pour s’en emparer pour une somme qui dépasserait les 700 M$. Il entend combiner la technologie à sa plate-forme Falcon, qui verra ainsi ses capacités d’autorisation contextuelle étendues au-delà d’Active Directory.

Avec Seraphic Security, CrowdStrike met un pied dans les navigateurs

CrowdStrike vient d’annoncer un autre projet d’acquisition, estimé à environ 420 M$. La cible, basée en Israël, s’appelle Seraphic Security. Elle commercialise une technologie de protection des navigateurs – et des apps Electron – basée sur un agent qui vient se placer au-dessus du moteur JavaScript.

Ces derniers temps, Seraphic Security a insisté sur la protection qu’il dit apporter contre les menaces liées à l’usage d’IA (fuites de données, injections de prompts, violations de conformité…). Il joue plus globalement l’alternative à de nombreuses solutions : VDI, VPN, SWG (passerelles web sécurisées), RBI (isolation de navigateur à distance), etc. Tout en se positionnant comme un complément aux EDR, en apportant de la visibilité sur l’activité dans les navigateurs.

Seraphic Security s’est déjà intégré à quelques EDR, dont ceux de Microsoft … et de CrowdStrike. Les jonctions avec la plate-forme Falcon touchent aussi, entre autres, à la sandbox et au score d’évaluation zero trust.

2020-2025 : des acquisitions sous le signe du zero trust, puis de la sécurité du cloud

En 2025, CrowdStrike avait officialisé deux acquisitions.

L’une, estimée à 290 M$, a porté sur Onum, un spécialiste de la télémétrie. Son architecture in-memory sans état doit permettre de fiabiliser l’ingestion de données dans Falcon et permettre d’amorcer leur analyse en amont, au niveau des pipelines.

L’autre opération, estimée à 260 M$, a visé Pangea. Elle est censée étendre les capacités EDR de CrowdStrike à l’IA, sur l’ensemble de son cycle de vie.

Deux acquisitions avaient également été annoncées en 2024. Elles ont témoigné d’une volonté de renforcement sur la sécurité du cloud. D’un côté, Flow Security (200 M$ ; gestion de la posture de sécurité des données). De l’autre, Adaptive Shield (300 M$ ; gestion de la posture de sécurité du SaaS).

L’acquisition de Bionic, effectuée en 2023 pour un montant estimé à 350 M$, reflétait cette même volonté. Avec elle, CrowdStrike a élargi ses capacités AppSec et ouvert la voie à une composante CIEM, en apportant une visibilité sur l’exécution des applications sur les infras cloud.

En 2022, la gestion de la surface d’attaque externe fut étendue avec Reposify. En 2021, on avait parlé sécurité des données avec SecureCircle. CrowdStrike en avait présenté l’acquisition comme un levier d’extension de son approche zero trust. Il avait adopté un discours semblable en 2020 à l’heure de mettre la main sur Preempt Security (gestion des accès ; 96 M$). Entre-temps, il s’était offert Humio (400 M$) et sa technologie d’ingestion/analyse de logs.

Illustration principale © Adrian Gros – Shutterstock

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Avec 83 % des dépenses IT des grandes entreprises captées par des fournisseurs étrangers et une part de marché européenne marginale sur la plupart des segments critiques (OS, cloud, IA générative), l’UE fait face à des risques majeurs de souveraineté et de sécurité.

Ce dossier décrypte les données chiffrées de cette dépendance, analyse la matrice des risques économiques et géopolitiques associés, et illustre concrètement ces enjeux à travers le cas du secteur de l’énergie, où la cybersécurité repose massivement sur des solutions non européennes.

> Dépendances numériques de l’UE : une matrice des risques
L’étude commandée par le Parlement européen propose une matrice d’évaluation du « risque de souveraineté », sur trois axes (contrôle juridique, autonomie technique, indépendance stratégique) comportant chacun trois dimensions

> Les dépendances numériques de l’UE chiffrées, GenAI comprise
Les grandes entreprises européennes orientent près 83 % de leurs budgets IT vers des acteurs américains.

> Dépendances numériques : l’exemple de la cyber dans le secteur de l’énergie
La dépendance de l’UE à des logiciels étrangers trouve une illustration avec les solutions cyber déployées dans le secteur de l’énergie.

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C’est au restaurant étoilé Pavyllon, à deux pas du Grand Palais parisien, que Yann LeCun s’est confié au Financial Times dans le cadre de sa série « Lunch with the FT ».

Attablé pour un déjeuner de trois heures et demie, le chercheur français de 64 ans a expliqué sans détour pourquoi il a décidé de quitter Meta après onze ans de bons et loyaux services. « Rester est devenu politiquement difficile », confie-t-il. Une litote pour décrire une rupture qui révèle les tensions croissantes au sein du groupe californien sur la direction à prendre en matière d’IA.

LLM : un modèle en fin de course

Au cœur du conflit : une divergence fondamentale sur l’avenir technologique de l’intelligence artificielle. LeCun, prix Turing et figure tutélaire du deep learning, ne croit pas aux grands modèles de langage comme voie vers la superintelligence. Pour lui, les LLM sont utiles mais limités, contraints par le langage seul. Une conviction qui détonne dans une Silicon Valley obsédée par cette approche.

Le problème ? Meta vient justement de miser massivement sur cette technologie. Après le lancement de ChatGPT fin 2022, l’entreprise a réorganisé ses équipes autour de Llama, son propre modèle de langage.

Le tournant s’opère véritablement en 2025. Mark Zuckerberg, déçu par les performances de Llama 4, décide de frapper fort. Il investit 15 milliards $ dans Scale AI et embauche son patron, Alexandr Wang, 28 ans, pour diriger le nouveau laboratoire de recherche TBD Lab. Une décision qui place ce jeune entrepreneur à la tête de l’unité de recherche en IA de Meta. Ses nouvelles recrues, attirées à coups de primes pouvant atteindre 100 millions $, sont selon LeCun « complètement convaincues par les LLM ».

LeCun se retrouve ainsi managé par quelqu’un qu’il qualifie de « jeune » et « inexpérimenté ». S’il reconnaît que Alexandr Wang apprend vite, il souligne son manque d’expérience en matière de recherche fondamentale. « On ne dit pas à un chercheur ce qu’il doit faire. On ne dit certainement pas à un chercheur comme moi ce qu’il doit faire », lance-t-il.

La communication se dégrade également avec l’unité IA générative. LeCun regrette que ses équipes proposent des innovations ambitieuses quand la direction ne retient que des projets éprouvés et sans risque. Une prudence qui, selon lui, conduit l’entreprise à prendre du retard.

Une organisation bouleversée

Plus profondément, LeCun refuse de renier ses convictions scientifiques. Certains chez Meta aimeraient qu’il cesse de proclamer publiquement que les LLM constituent une impasse pour atteindre la superintelligence. Mais le chercheur ne transige pas : « Je ne vais pas changer d’avis parce qu’un type pense que j’ai tort. Je n’ai pas tort. Mon intégrité de scientifique ne me le permet pas. »

Cette inflexibilité s’explique aussi par sa vision alternative : les modèles du monde, ou world models, qu’il développe depuis des années. Cette architecture baptisée V-JEPA vise à donner aux machines une compréhension du monde physique en apprenant à partir de vidéos, et non uniquement du langage. Une approche qui intéresse davantage l’industrie lourde et l’aéronautique que les réseaux sociaux.

Cap vers AMI Labs

LeCun prépare désormais son prochain chapitre : Advanced Machine Intelligence Labs, une start-up qui incarnera sa vision de l’intelligence artificielle avancée. Il y occupera le poste de président exécutif, laissant la direction opérationnelle à Alex LeBrun, cofondateur de la startup française Nabla. Une structure qui lui permettra de conserver la liberté de recherche qu’il chérissait chez Meta. Pourquoi ne doit pas prendre le rôle de CEO ?  « Je suis à la fois trop désorganisé et trop vieux ! » confie Yann LeCun.

Le chercheur promet des premières versions de sa technologie dans les douze mois. Pas encore la superintelligence, mais un chemin vers celle-ci. Emmanuel Macron lui-même aurait manifesté sa satisfaction de voir cette nouvelle entreprise mondiale maintenir des liens étroits avec la France.

Après des décennies passées à façonner l’IA moderne, Yann LeCun entame donc un nouveau cycle. Son ambition ? Augmenter la quantité d’intelligence dans le monde. « L’intelligence, c’est vraiment ce dont nous devrions avoir davantage », affirme-t-il.

Photo : © DR

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En se connectant aux agents IA embarqués, les solutions de gouvernance des données se rapprochent des applications métier.

Gartner signale cette tendance dans le cadre de son Magic Quadrant. Les acquisitions d’Informatica par Salesforce et de data.world par ServiceNow y font écho, estime-t-il.

Le cabinet américain relève d’autres marqueurs d’évolution du marché de la data governance. La gestion des données non structurées en fait partie. Avec l’IA en ligne de mire, les fonctionnalités se sont développées jusqu’à la vectorisation.

Convergences et chevauchements

Il y a un an, Gartner avait déclaré que la notion de plate-forme restait émergente sur ce marché. Historiquement axés sur l’exécution des politiques de gouvernance plus que sur leur mise en œuvre (data stewardship), les outils manquaient encore de liant, observait-il.

Son propos est moins affirmatif cette année. Mais au fond, le constat demeure : en pratique, plusieurs solutions autonomes sont souvent utilisées en parallèle (sécurité, qualité, confidentialité de la donnée, etc.). Elles occasionnent parfois des chevauchements fonctionnels.

Ces chevauchements sont accentués par l’évolution d’applications telles que les ERP et les CRM/CDP, qui en viennent à inclure des fonctionnalités de gouvernance des données. Ils le sont aussi par l’évolution du data management. Lequel, en connectant les silos de données par des approches comme le data mesh et la data fabric, devient plus à même d’automatiser cette gouvernance à l’appui de machine learning et de modèles sémantiques.

L’IA agentique, un discours plus qu’un état de fait

La hype autour de l’IA a ajouté à la confusion, menant nombre de fournisseurs de solutions classées dans la catégorie data management à prétendre pouvoir « automatiser la gouvernance ». C’est exagéré, avertit Gartner : au mieux, cette automatisation touche des tâches spécifiques comme la découverte d’entités ou la remédiation.

Même avertissement quant au discours sur la gouvernance à renfort d’agents IA : on le prendra comme une promesse – celle d’automatiser les workflows alimentés par les métadonnées actives* – plutôt qu’un état de fait.

La gouvernance de l’IA s’est développée plus nettement, avec l’arrivée de capacités natives (workflows d’approbation automatisés, gestion du cycle de vie des modèles, évaluation continue du risque et des biais, reporting réglementaire…). En toile de fond, la concurrence d’autres types de solutions (cybersécurité, GRC…).

* La plupart des fournisseurs classés dans le Magic Quadrant de la data governance le sont aussi dans celui de la gestion des métadonnées. Les solutions relevant de ce marché visent toutefois plus large. Il y a celles « orientées data » et celles « orientées gouvernance ». Les premières s’adressent généralement à un public plus technique que les secondes, nécessitent moins d’extensibilité et ciblent la gestion des politiques plutôt que leur exécution.

Illustration © kwanchaift – Adobe Stock

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En matière de gouvernance des données, qu’est-ce qu’un déploiement « à grande échelle » ? Dans le cadre du Magic Quadrant dédié à ce marché, Gartner a défini trois planchers : 500 utilisateurs, 50 sources et 1000 assets.

Pour être classés, les fournisseurs devaient être en mesure de revendiquer au moins 10 de ces déploiements. Il fallait aussi, entre autres, figurer dans le top 25 sur un indice maison : le CII (Customer Impact Index). Il est calculé à partir d’éléments tels que le volume de recherches sur le site web de Gartner, le nombre de mentions dans ses Peer Insights, les tendances sur Google Search et le nombre d’abonnés sur X/LinkedIn.

AWS et Google, cités mais non classés

Le « critère CII » a coûté leur place à plusieurs offreurs néanmoins crédités d’une « mention honorable ». Parmi eux, Anjana Data et Global Data Excellence, tous deux classés dans l’édition précédente de ce Magic Quadrant.

Au rang des « mentions honorables », il y a aussi AWS et Google. Chez le premier, on obtient une solution de gouvernance data & analytics en associant les briques SageMaker, SageMaker Catalog et AWS Glue. Mais elle ne répond pas à l’un des critères fonctionnels exigés : l’extensibilité native entre environnements cloud. Avec Dataplex Universal Catalog, Google en propose bien une, mais elle dépend de fournisseurs tiers comme Collibra et Informatica.

15 fournisseurs, 5 « leaders »

D’une année sur l’autre, les catalogues de données ont évolué vers des « catalogues d’insights » permettant de rechercher des produits data. Ils se sont aussi rapprochés des applications métier sous le prisme de l’IA agentique (en se connectant aux agents embarqués). Dans ce contexte sont intervenues deux acquisitions notables : Informatica par Salesforce et data.world par ServiceNow.

De 3 « leaders » l’an dernier, on est passé à 5 : Alation et Atlan ont rejoint Collibra, IBM et Informatica.

Sur l’axe « exécution », qui traduit la capacité à répondre effectivement à la demande du marché, la situation est la suivante :

Rang	Fournisseur	Évolution annuelle
1	IBM	+ 1
2	Collibra	+ 1
3	Microsoft	nouvel entrant
4	Atlan	+ 1
5	Informatica	– 4
6	Alation	=
7	BigID	nouvel entrant
8	Alex Solutions	– 1
9	Ab Initio	+ 4
10	Ataccama	– 2
11	ServiceNow (data.world)	=
12	Precisely	– 8
13	DataGalaxy	– 4
14	OvalEdge	– 2
15	Solidatus	– 1

Sur l’axe « vision », qui reflète les stratégies (commerciale, marketing, sectorielle, géographique…) :

Rang	Fournisseur	Évolution annuelle
1	Collibra	+ 2
2	Informatica	– 1
3	IBM	– 1
4	Atlan	=
5	Alation	=
6	ServiceNow	=
7	Alex Solutions	=
8	Precisely	+ 4
9	Microsoft	nouvel entrant
10	BigID	nouvel entrant
11	Ab Initio	+ 2
12	Ataccama	– 4
13	OvalEdge	– 2
14	DataGalaxy	– 4
15	Solidatus	– 1

Alation, pas encore mature sur la déclaration de politiques pour les produits data

Alation se distingue par le niveau d’ouverture de sa plate-forme, qui favorise la portabilité et met l’accent sur la flexibilité d’hébergement des données. Bon point également pour l’usage de l’IA, notamment pour la gestion de politiques, les contrôles de qualité des données et le dépannage. Gartner apprécie aussi l’écosystème de partenaires, qui favorise l’interopérabilité dans les environnements data & analytics.

On prendra garde aux efforts de gestion du changement et de montée en compétence que suppose l’adoption de fonctionnalités avancées tel le constructeur de produits data. Vigilance également sur les capacités natives de déclaration de politiques au niveau de ces mêmes produits data : elles ne sont sont pas aussi matures que chez la concurrence. Attention aussi au fait que certains modules (data quality, par exemple) ne sont livrés par défaut qu’avec la version cloud.

Chez Atlan, un point d’interrogation sur les déploiements à grande échelle

Gartner apprécie l’architecture de la solution, fondée sur un cœur Apache Iceberg qui favorise l’exploitation des métadonnées. Il salue également les outils fournis pour développer des connecteurs et des agents de gouvernance. Ainsi que, plus globalement, la dynamique commerciale d’Atlan (croissance de la base client et des revenus supérieure à celle des concurrents).

En natif, Atlan ne propose pas de profilage avancé des données ni de workflows de data quality (il s’appuie sur des partenaires comme Anomalo et Ataccama). Autre élément : les options de déploiement sur site et en cloud privé sont limitées. Par ailleurs, près des trois quarts des clients ne sont pas des grandes entreprises ; des clients déplorent d’ailleurs des performances réduites sur les déploiements à grande échelle.

Des écarts entre SaaS et on-prem chez Collibra…

Gartner apprécie le positionnement de Collibra en « plan de contrôle unifié » avec modèles natifs de data quality et d’observabilité. Il salue aussi l’écosystème de partenaires (AWS, Google, Infosys, Snowflake…) et le niveau de gouvernance de l’IA (la plate-forme fonctionne comme un registre documentant les modèles et mettant automatiquement en œuvre les politiques).

La parité fonctionnelle n’est pas systématique entre les modes de déploiement (la version SaaS sur AWS et GCP est la mieux dotée). Quant au modèle data quality/observabilité, il lui manque des fonctionnalités comme la supervision des données en flux et la déduplication. Attention aussi aux efforts nécessaires pour arriver à « maturité opérationnelle » avec la solution.

… comme chez IBM

Comme Alation, IBM a pour lui le niveau d’ouverture de sa solution, jugée adaptée aux environnements hybrides. Il se distingue aussi sur le niveau d’unification et de cohérence de la gouvernance entre data et IA. Ainsi que sur l’exécution de cas d’usages pertinents dans des domaines comme l’aide agentique à la gestion des tâches et la curation de données non structurées.

Comme chez Collibra, les produits SaaS et on-prem ne sont pas à parité fonctionnelle. Il y a aussi des écarts entre packages (par exemple, IBM Knowledge Catalog Standard ne donne pas accès à la gestion des règles, au contraire de watsonx.data intelligence). La migration depuis InfoSphere reste un défi, d’autant plus que le support à la gestion du changement manque. Attention aussi aux compétences nécessaires pour déployer la solution, la personnaliser et la passer à l’échelle.

Informatica, une feuille de route à surveiller sous l’ère Salesforce

Informatica est salué pour l’étendue de son catalogue d’intégrations et de ses partenariats avec les CSP. Il l’est aussi sur le volet automatisation, pour l’assistant CLAIRE Copilot et le moteur CLAIRE GPT (accès aux données en langage naturel). Gartner souligne également sa santé financière, son niveau d’investissement R&D et sa tarification flexible.

Si le modèle PaaS fluidifie le déploiement, un support additionnel peut se révéler nécessaire pour en tirer la valeur en fonction de la maturité du client. Attention aussi, d’une part, aux problèmes de disponibilité que peuvent poser les pannes chez les CSP partenaires. De l’autre, à l’évolution de la stratégie sour l’ère Salesforce.

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C’est la fin du suspense sur la stratégie IA d’Apple. L’inventeur de l’iPhone a officialisé un accord stipulant que les modèles Gemini alimenteront la prochaine génération d’Apple Intelligence et le Siri entièrement remanié prévu pour fin 2026.

Le deal, qui prolonge leur collaboration historique sur la recherche (search), replace Google face à OpenAI dans la course à l’IA générative, avec un accès privilégié à plus de deux milliards d’appareils Apple actifs.

Gemini, socle technologique de l’IA pour Apple

Apple a tranché après évaluation en faveur de la technologie de Mountain View, jugeant que « la technologie d’intelligence artificielle de Google offrait la base la plus performante » pour ses modèles Apple Foundation. Ces briques logicielles alimenteront non seulement Siri, mais également l’ensemble des fonctionnalités futures d’Apple Intelligence.

Les termes financiers de l’accord restent confidentiels, mais des sources industrielles évoquent un montant de 1 milliard $ annuel.

Cette décision relègue ChatGPT, intégré de manière optionnelle fin 2024, à un rôle de simple complément pour les requêtes les plus complexes. Un camouflet pour OpenAI, dont le PDG Sam Altman a déclenché un « code red » interne face à la montée en puissance de Gemini 3. Comme le souligne Parth Talsania d’Equisights Research, ce choix  « rétrograde OpenAI en rôle secondaire », transformant ChatGPT en solution d’appoint plutôt qu’en fondation stratégique.

« Apple Intelligence continuera de fonctionner sur les appareils Apple et sur le cloud privé, tout en préservant les normes de confidentialité de pointe d’Apple » assure les deux groupes. L’architecture retenue permet à Apple de conserver le contrôle total de l’intégration, de l’orchestration et de l’interface utilisateur, limitant ainsi l’accès de Google aux données brutes de ses clients.

Gemini sur plus de 2 milliards de terminaux

Pour Google, l’enjeu dépasse largement la question financière. Gemini devient le standard de facto sur mobile grâce aux partenariats Apple et Samsung (déjà intégré dans Galaxy AI), ce qui booste mécaniquement les revenus cloud et enrichit les données d’entraînement. La valorisation boursière d’Alphabet a d’ailleurs franchi le cap symbolique des 4 000 milliards $, portée par une hausse spectaculaire de 65% en 2025 sur fond d’optimisme autour de l’IA.

Pour Apple, c’est une bouée de sauvetage stratégique qui accélère brutalement le rattrapage. Retardataire notoire sur l’IA générative, il a accumulé les déboires : reports successifs de la mise à niveau de Siri (décalée à 2026), départs d’exécutifs clés comme John Giannandrea et accueil tiède pour ses premiers outils d’intelligence artificielle.

L’accord avec Google permet d’accélérer brutalement le rattrapage en évitant des années de recherche et développement solitaire, tout en capitalisant sur un partenariat existant qui génère déjà des dizaines de milliards $ annuels via le trafic de recherche.

Ce deal risque toutefois d’attirer l’attention des autorités antitrust, déjà mobilisées sur les contrats d’exclusivité dans la recherche. L’extension au domaine de l’IA pourrait déclencher de nouvelles enquêtes sur les pratiques anticoncurrentielles.

Illustration : image générée par l’IA

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Vu nos relations actuelles avec les États-Unis, il est peut-être temps d’amender, si ce n’est supprimer, l’article 6 de la directive copyright.

Cette suggestion revient régulièrement dans les réponses à un appel à témoignages lancé par la Commission européenne. L’initiative est censée préfigurer une nouvelle stratégie open source pour l’UE. Il est question de la publier parallèlement au CAIDA (Cloud and AI Development Act)*, pour lequel une consultation publique a déjà été organisée.

Face à la directive copyright, l’argument souverain

Bruxelles sollicite des informations concernant :

• Les forces et faiblesses de ce secteur, notamment les barrières à l’adoption et aux contributions
• Sa valeur ajoutée pour le public et le privé
• Les mesures à prendre pour en soutenir le développement
• Les domaines technologiques à prioriser
• Le potentiel de gain en compétitivité et en cyberrésilience pour les secteurs économiques

L’appel à témoignages est ouvert jusqu’au 3 février 2026. En une semaine, il a réuni quelque 350 réponses – un volume notable en comparaison à d’autres consultations. Elles sont, donc, nombreuses à mentionner le fameux article 6 de la directive copyright (de 2001). Il a pour effet, entre autres, de criminaliser la rétroingénierie de certaines technologies.

S’en passer permettrait aux entreprises européennes de développer des outils simplifiant le basculement vers l’open source depuis des solutions propriétaires, note un des répondants. D’autres expliquent que cela permettrait de rendre des plates-formes conformes au DMA. Ou de réduire le risque géopolitique en pouvant reprendre la main sur une technologie à laquelle l’accès serait coupé.

Taxer l’usage de l’open source ?

Certains témoignages visent des technos spécifiques, invitant par exemple à soutenir le projet de BIOS ouvert coreboot ou à remplacer HDMI par DisplayPort sur les téléviseurs. D’autres se concentrent sur les mécanismes de financement. Ils vont jusqu’à proposer de taxer l’usage de l’open source par les grandes entreprises du numérique – mettant ces ressources sur le même plan que les infrastructures financées par l’argent public.

Autre recommandation : obliger les éditeurs à publier le code source de toute version de logiciel pour laquelle ils ne fournissent plus de support ; et, éventuellement, qu’ils n’en tirent plus de revenus.

Quant aux domaines à prioriser, certains conseillent les dépôts de code, puisque les projets open source en dépendent. D’autres incitent, pêle-même, à se focaliser sur les projets qui souhaitent passer des certifications de conformité ou à ceux qui se focalisent sur l’intégration de multiples composantes open source au sein de systèmes.

Du côté de la Commission européenne, on se félicite que certaines initiatives aient « porté leurs fruits ». Sont cités NGI (Next Generation Internet), GenAI4EU (pour faire émerger des pionniers de l’IA générative), le Chips Act (plus particulièrement, l’investissement sur RISC-V consenti dans ce cadre), le framework FIWARE (destiné au développement de plates-formes de gestion de données), et le programme Simpl (soutien de middlewares pour les data spaces). Bruxelles rappelle aussi la création du DC-EDIC (consortium pour les communs numériques).

* Cette proposition d’acte législatif – dont la nature n’est pas déterminée à date – porte principalement deux objectifs. D’une part, lever des barrières à l’accroissement de la capacité de calcul disponible dans l’UE. De l’autre, aider au développement d’une offre compétitive de services cloud.

Illustration générée par IA

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À peine neuf mois après sa création, Harmattan AI, spécialisée dans les systèmes autonomes de défense dopés à l’intelligence artificielle vient de boucler une levée de fonds de 200 millions $ en série B, portant sa valorisation à 1,4 milliard $.

Une opération menée par Dassault Aviation qui propulse la jeune pousse au rang de première licorne française de l’armement.

Dassault Aviation mise gros sur l’autonomie

En prenant la tête de ce tour de table aux côtés d’investisseurs financiers déjà présents, l’avionneur français ne se contente pas d’un pari financier. Il s’offre un partenaire stratégique pour ses futurs programmes aériens.

Harmattan AI est désormais positionnée pour développer les « fonctions d’IA embarquées » du Rafale F5, ainsi que les systèmes aériens inhabités (UCAS) qui accompagneront les chasseurs de sixième génération du SCAF (Système de combat aérien du futur).

Ce rapprochement s’inscrit dans une stratégie plus large orchestrée avec Thales et l’Agence ministérielle pour l’IA de défense (AMIAD) : bâtir une intelligence artificielle de combat souveraine, capable de rivaliser avec les géants américains et chinois.

Licorne en moins d’un an

Fondée en avril 2024 par Mouad M’Ghari et Martin de Gourcuff, Harmattan AI  développe une gamme complète de systèmes autonomes intégrés : drones de frappe et de surveillance, plateformes de commandement et briques logicielles d’IA embarquée. Son approche « full stack » ( maîtrise du hardware comme du software) séduit les états-majors.

Les succès commerciaux se sont enchaînés à une vitesse inédite dans un secteur réputé pour ses cycles décisionnels interminables. Un contrat emblématique avec la Direction générale de l’armement (DGA) pour plusieurs milliers de drones, destinés notamment à l’exercice militaire Orion 2026, puis une commande de l’armée britannique pour des drones d’entraînement. De quoi valider le modèle et attirer l’attention des industriels historiques.

Avec cette manne de 200 millions $, Harmattan AI vise une montée en cadence spectaculaire pour atteindre une production de plusieurs dizaines de milliers de drones par mois à court terme. Un objectif qui nécessitera de muscler considérablement l’appareil industriel et les chaînes d’approvisionnement.

Les fonds serviront également à étendre le déploiement de ses algorithmes d’IA à de nouveaux théâtres d’opérations : défense aérienne multi-niveaux, interception de drones, guerre électronique. L’entreprise compte renforcer massivement ses équipes de R&D et d’ingénierie logicielle pour tenir la cadence technologique face à une concurrence internationale qui s’intensifie.

La French Tech défense entre en scène

L’entrée d’Harmattan AI dans le club des licornes marque un tournant pour l’écosystème français de la défense. Longtemps dominé par les grands industriels historiques, le secteur voit émerger une nouvelle génération de startups qui articulent souveraineté, IA et capacité de production à grande échelle. À l’image d’Helsing en Allemagne ou d’Anduril aux États-Unis, ces jeunes pousses bousculent les codes et les positions établies.

Cette évolution reflète un changement doctrinal profond. Les armées françaises et européennes intègrent désormais pleinement les startups dans la chaîne de valeur de l’armement, conscientes que l’innovation de rupture vient souvent de l’extérieur des grands programmes étatiques. Le soutien de l’AMIAD et les nouvelles modalités d’achats publics facilitent ces rapprochements.

Reste désormais à transformer l’essai industriel. Car dans ce domaine ultra-exigeant où la fiabilité opérationnelle est non négociable, le passage de la startup prometteuse au fournisseur stratégique des armées constitue un marathon autrement plus redoutable qu’une levée de fonds, aussi spectaculaire soit-elle.

Image : © DR

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Dans son analyse du secteur de l’IA générative, l’Autorité de la concurrence va désormais voir en aval. Elle s’est effectivement autosaisie pour se pencher sur les chatbots.

En la matière, le paysage concurrentiel apparaît dynamique, avec la présence de plusieurs acteurs, note-t-elle. Mais les derniers développements montrent que les chatbots pourraient avoir un impact sur le fonctionnement de plusieurs secteurs-clés de l’économie.

L’autorité entend examiner cet aspect en s’intéressant notamment au commerce agentique. La relation entre chatbots et moteurs de recherche n’est en revanche pas dans le champ d’analyse, précise-t-elle.

Le volet énergétique et environnemental, déjà analysé

Son premier avis sur le secteur avait été publié en juin 2024. Il traitait essentiellement de l’amont de la chaîne de valeur. Y furent soulignés, entre autres, la dépendance envers CUDA, le verrouillage potentiel inhérent à l’octroi de crédits cloud pour les start-up de la GenAI et les risques en termes d’accords de non-débauchage et de fixation de salaires.

Plus récemment (mi-décembre 2025), l’autorité a rendu ses conclusions sur un autre sujet : les enjeux concurrentiels liés à l’impact énergétique et environnemental de l’IA. Son analyse suit 3 axes :

• Difficultés d’accès au réseau électrique et incertitudes sur le prix de l’énergie
• Montée en puissance des services d’IA frugaux
• Standardisation, notamment des méthodes de détermination d’empreinte environnementale

Sur l’accès au réseau électrique

L’autorité constate que si l’inférence demeure sensible à la latence, la phase d’entraînement offre davantage de flexibilité en matière d’implantation géographique.
Elle aborde aussi la fin du dispositif d’accès régulé à l’électricité nucléaire historique (ARENH). Lui succède un système dual. D’un côté, la redistribution des bénéfices d’EDF aux consommateurs finaux via un versement nucléaire universel (VNU ; en cours d’examen parlementaire). De l’autre, le développement, par EDF, de contrats d’allocation de long terme adossés à la production nucléaire (CAPN).

Plusieurs opérateurs de datacenters ont passé des commandes sur le fondement des CAPN. L’Autorité de la concurrence surveille ces contrats, craignant qu’ils donnent lieu à des comportements verrouillant le marché des consommateurs grands industriels. Elle entend plus globalement veiller à l’absence de barrières à l’entrée ou à l’expansion pour les acteurs « de taille modeste ». Et reste attentive à la potentielle entrée des grands acteurs du numérique en tant qu’offreurs sur les marchés de l’énergie, surtout à l’étranger.

Sur l’IA frugale

L’autorité estime que la montée en puissance des services d’IA frugaux pourrait favoriser l’émergence de solutions compétitives sur le plan tarifaire. Et ainsi permettre aux fameux acteurs « de taille modeste » de rivaliser avec les grands du secteur. La concurrence pourrait aussi être affectée par le prisme de la qualité, au sens où l’IA s’adapterait à des déploiements moins importants utilisant éventuellement des infrastructures existantes.

Il existe un risque que des acteurs adoptent, de manière coordonnée ou non, et y compris involontairement, des comportements trompeurs qui ne reposeraient pas sur des méthodologies robustes en termes scientifiques. Ou bien qu’ils fassent en sorte de limiter l’innovation ou de ne pas communiquer sur l’empreinte environnementale alors qu’il existe une demande.

Sur la standardisation

La standardisation des méthodes de détermination d’empreinte environnementale est fondamentale pour garantir une concurrence sur la base des mérites, déclare l’autorité.

Elle mentionne deux documents – le référentiel général d’écoconception Arcep/Arcom et celui sur l’IA frugale porté par l’Afnor – et appelle à les voir comme la préfiguration d’une normalisation à l’échelle européenne voire internationale. Mais reste vigilante concernant, en particulier :

• Adoption d’outils sans méthodologie sous-jacente robuste
• Conditions privant des acteurs du bénéfice de la standardisation ou empêchant l’expression de la frugalité comme paramètre de concurrence
• Comportements empêchant cette standardisation ou ralentissant son élaboration
• Découragement des acteurs à aller plus loin que ce que propose la standardisation

Illustration générée par IA

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Quelques jours seulement après l’annonce de son rival OpenAI, Anthropic réplique avec « Claude for Healthcare ».

La scale-up basée à San Francisco vient de dévoiler son offensive dans le secteur lucratif de la santé en annonçant que son chatbot Claude était désormais conforme à la norme HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act). Un sésame réglementaire indispensable aux États-Unis pour permettre aux hôpitaux et prestataires de soins de manipuler des données de santé protégées.

Un hub de données personnelles sous conditions

Avec Claude for Healthcare, l’ambition d’Anthropic ne s’arrête pas aux couloirs des hôpitaux. Côté grand public, l’entreprise permet désormais à ses utilisateurs d’exporter leurs données de santé depuis des applications comme Apple Health ou Function Health. L’objectif est d’ aider les particuliers à centraliser leurs dossiers médicaux pour mieux les partager avec leurs médecins.

Toutefois, cette intégration directe est actuellement réservée aux utilisateurs basés aux États-Unis, où le cadre HIPAA prévaut. Pour les utilisateurs européens, si l’accès à Claude est disponible, l’importation automatisée de données biométriques reste soumise aux évolutions de la conformité locale (RGPD).

Claude intègre désormais des bases de données scientifiques (comme PubMed ou le registre NPI) pour étayer ses réponses par des citations vérifiables. Un argument de poids pour rassurer des cliniciens échaudés par les risques de désinformation liés à l’IA.

« L’IA est prête à avoir un impact majeur sur l’économie globale, dès lors que vous faites ce qu’il faut sur le plan réglementaire et des données », défend Mike Krieger, Chief Product Officer d’Anthropic, en garantissant qu’il n’utilisera pas les données de santé de ses utilisateurs pour entraîner ses modèles.

Une bataille de géants pour le « care »

Si le marché est colossal, la concurrence féroce. Selon Anthropic, Claude séduit déjà des géants comme le système de santé à but non lucratif Banner Health où 22 000 prestataires l’utilisent, mais aussi le groupe pharmaceutique Novo Nordisk ou le centre hospitalier universitaire Stanford Health Care.

Alors que des discussions sont en cours pour une levée de fonds sur la base d’une valorisation stratosphérique de 350 milliards $, Anthropic doit prouver que l’IA peut non seulement automatiser le code informatique, un de ses points forts actuels, mais aussi transformer radicalement la recherche biologique. Le diagnostic ne fait que commencer.

Illustration : © DR

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