Y a-t-il trop de Copilot dans l’avion ?

Claude coûte trop cher : Microsoft pourrait glisser l’IA chinoise DeepSeek dans Copilot

Microsoft envisage d'intégrer DeepSeek, le modèle d'intelligence artificielle développé en Chine, au sein de son assistant Copilot, selon des informations récentes. L'objectif affiché est de réduire les coûts d'inférence, jugés trop élevés avec les modèles actuellement utilisés, notamment Claude d'Anthropic. La version de DeepSeek qui serait déployée serait hébergée sur l'infrastructure Azure de Microsoft, garantissant que les données des entreprises clientes ne transitent pas vers des serveurs chinois. L'enjeu financier est considérable pour Microsoft, qui facture Copilot à la consommation et doit donc maîtriser ses coûts d'inférence pour préserver ses marges. DeepSeek, rendu célèbre début 2025 pour ses performances comparables aux meilleurs modèles occidentaux à une fraction du coût de développement, représente une option économiquement attractive. Pour les entreprises clientes, cela pourrait se traduire par des tarifs plus compétitifs ou une meilleure rentabilité des usages intensifs de l'assistant. La manœuvre place néanmoins Microsoft dans une position délicate sur le plan géopolitique. DeepSeek est une société chinoise, et Washington surveille étroitement les flux technologiques entre les États-Unis et la Chine, en particulier dans le domaine de l'IA. Des restrictions réglementaires ou des pressions politiques pourraient freiner ce projet, même si Microsoft avance l'argument de la souveraineté des données via Azure. La décision illustre une tension croissante dans l'industrie entre la réduction des coûts d'IA et les impératifs de sécurité nationale qui pèsent sur les choix technologiques des grandes entreprises américaines.

💬 Microsoft qui bascule sur DeepSeek pour tenir ses marges Copilot, c'est la preuve que même les plus gros ne peuvent pas absorber indéfiniment le coût des meilleurs modèles. Le marché va se couper en deux : modèles chers pour les usages critiques, modèles économiques pour le volume. L'hébergement Azure comme argument souveraineté, sur le papier ça se tient, mais ça reste du sourcing chinois et Washington a l'habitude de changer d'avis.

L'adaptation du commerce de détail à l'ère de l'IA

Macy's, l'un des grands distributeurs historiques américains, est en train de refondre ses opérations autour d'une philosophie qu'il nomme "AI-first". Selon Murali Murugan, directeur senior de l'ingénierie chez Macy's, il ne s'agit pas d'ajouter de l'intelligence artificielle par-dessus des systèmes existants, mais de repenser en profondeur la façon dont les décisions sont prises. Concrètement, l'IA est intégrée directement dans la personnalisation des parcours clients, les moteurs de recherche produits, la planification opérationnelle et le développement logiciel interne. Les premières expérimentations ont ciblé des cas d'usage à fort impact mesurable, notamment les recommandations dans les résultats de recherche et l'engagement client, générant rapidement des gains en taux de conversion et une réduction des frictions. "Une fois les premières victoires établies, le passage à l'échelle est devenu une décision commerciale, non plus un débat technologique", explique Murugan. Cette transformation affecte en premier lieu la couche invisible du commerce de détail: la chaîne logistique, la gestion des stocks, la vitesse à laquelle les ingénieurs livrent du code et la capacité à répondre en temps réel aux comportements des clients. Pour le consommateur, l'impact le plus visible prend la forme d'"Ask Macy's", un assistant d'achat conversationnel conçu pour fonctionner comme un styliste personnel plutôt qu'une barre de recherche classique. Un client qui prépare un bal de fin d'année, un voyage ou un événement de dernière minute peut décrire son besoin en langage naturel et recevoir des recommandations personnalisées fondées sur ses achats passés, ses préférences et le contexte de sa demande. L'objectif affiché est de réduire ce que Murugan appelle "l'écart entre le signal et l'action": capter un comportement client, l'interpréter et y répondre presque instantanément. Cette évolution s'inscrit dans un mouvement plus large qui traverse l'ensemble du commerce de détail américain, confronté à une concurrence fragmentée et à la pression des pure players numériques. Les distributeurs traditionnels, longtemps en retard sur la personnalisation à grande échelle, passent d'expérimentations isolées à des systèmes intégrés et continus. Macy's positionne l'IA non pas comme un substitut au jugement humain, mais comme une couche d'amplification discrète, que les clients ne perçoivent pas directement mais dont ils ressentent les effets. "La vraie transformation vient de l'amélioration continue, d'un apprentissage rapide des erreurs et d'une adaptation aux nouveaux standards technologiques", conclut Murugan. Le projet est développé en partenariat avec Infosys, et illustre comment les grands acteurs traditionnels du retail misent sur l'IA pour rester compétitifs face à des concurrents nativement numériques.

💬 Ce que réussit Macy's, c'est surtout ça : faire passer l'IA du statut de projet isolé à celui de système nerveux des décisions, et c'est un basculement culturel, pas technologique. La méthode est claire et reproductible : gains mesurables d'abord, passage à l'échelle ensuite. Les distributeurs qui jouent encore à l'expérimentation vont se retrouver à rattraper deux ans de retard dans un marché qui n'attendra personne.

Microsoft allège Copilot

Microsoft réduit la voilure sur sa stratégie Copilot. Asha Sharma, nouvellement nommée PDG de la division Xbox, a annoncé cette semaine la fermeture de Gaming Copilot, un chatbot intégré aux applications mobiles et PC de Xbox. Ce retrait marque un premier recul concret dans une offensive commerciale qui avait conduit Microsoft à déployer des fonctionnalités estampillées Copilot dans des dizaines de produits : Office, Bing, PowerBI, Dynamics, et bien d'autres. L'entreprise avait lancé cette vague d'intégrations après avoir obtenu les droits d'utilisation de la technologie d'OpenAI. Ce désengagement partiel intervient en réponse à des critiques de plus en plus nombreuses de la part des utilisateurs et des clients professionnels, qui jugent ces fonctionnalités inutiles ou intrusives. Le cas Xbox est révélateur : un chatbot embarqué dans une application de jeu répond à un besoin que la plupart des joueurs ne ressentent pas. Microsoft semble prendre acte que l'enthousiasme interne pour l'IA générative n'a pas toujours correspondu à une demande réelle du terrain. Ce virage illustre une tendance plus large dans le secteur tech : après la phase d'hyper-intégration de l'IA dans tous les produits, les grandes entreprises commencent à évaluer la valeur réelle de chaque fonctionnalité. Microsoft avait misé massivement sur OpenAI, investissant plusieurs milliards de dollars depuis 2019, et avait fait du déploiement accéléré de Copilot un axe stratégique central. La question qui se pose désormais est de savoir jusqu'où cette rationalisation ira, et quels autres produits Copilot pourraient être abandonnés.

IBM et Google Cloud veulent accélérer l’adoption de l’IA dans les entreprises

IBM et Google Cloud ont annoncé le 4 juin 2026 une expansion significative de leur partenariat stratégique, avec le lancement d'une Google Cloud Practice dédiée au sein d'IBM Consulting. Cette nouvelle entité regroupe des milliers de consultants IBM certifiés Google Cloud ainsi que des équipes d'ingénierie spécialisées, avec pour mission d'accompagner les grandes organisations dans le déploiement d'agents IA à l'échelle industrielle. Concrètement, les deux groupes combinent la plateforme Gemini Enterprise Agent de Google Cloud avec l'expertise sectorielle d'IBM Consulting pour couvrir huit domaines prioritaires : banque, assurance, administrations publiques, télécommunications, énergie, commerce de détail, cybersécurité et sciences de la vie. Les consultants IBM pourront désormais concevoir, déployer et gérer directement des agents IA sur l'infrastructure Google Cloud, en s'appuyant sur des composants préconfigurés et des méthodologies éprouvées. L'enjeu est de résoudre l'un des blocages les plus coûteux de l'industrie : la difficulté à transformer les projets pilotes en déploiements opérationnels rentables. De nombreuses entreprises ont expérimenté l'IA sans parvenir à en extraire une valeur concrète à grande échelle, faute d'intégration avec les systèmes critiques existants et de garanties suffisantes en matière de gouvernance et de conformité réglementaire. En proposant un cadre commun avec des agents sectoriels préconstruits, IBM et Google entendent réduire drastiquement le délai entre la conception et la mise en production, tout en permettant aux organisations d'automatiser des processus métiers complexes sans multiplier les développements sur mesure. Pour les secteurs fortement réglementés comme la finance ou la santé, la promesse est d'intégrer l'IA aux flux de travail existants tout en respectant les contraintes légales et sécuritaires. Cette initiative s'inscrit dans une tendance de fond qui voit les grands acteurs du cloud et du conseil former des alliances de plus en plus intégrées pour capter le marché de l'IA d'entreprise, estimé à plusieurs milliards de dollars. IBM, qui a repositionné une large partie de sa stratégie autour du conseil en transformation numérique depuis la cession de son activité infrastructure à Kyndryl en 2021, cherche à capitaliser sur sa présence dans les grandes entreprises pour distribuer les technologies de ses partenaires cloud. Google Cloud, de son côté, intensifie la mise en marché de Gemini via des alliances avec des intégrateurs disposant d'une relation de confiance établie avec les directions générales et les DSI. La prochaine étape attendue sera la mise sur le marché effective de ces agents sectoriels et les premiers retours de déploiements en production, qui conditionneront la crédibilité commerciale de cette alliance face à des concurrents comme Microsoft et Accenture ou AWS et Deloitte.

💬 Le vrai problème des pilotes IA qui restent des pilotes, IBM et Google s'y attaquent enfin avec du concret. Des milliers de consultants certifiés, des agents préconstruits par secteur, un cadre commun qui évite de tout recoder à chaque client, c'est le genre d'approche qui peut débloquer des grands comptes paralysés depuis deux ans sur les mêmes questions de conformité. Reste à voir ce que ça donne en prod, parce que Microsoft et Accenture ne regardent pas ça les bras croisés.