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L'IA tient-elle ses promesses ? Transformer l'élan vers l'IA en valeur mesurable

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Les grandes entreprises traversent aujourd'hui ce que Brian Gracely, directeur de la stratégie de portefeuille chez Red Hat, appelle le moment "Day 2" de l'intelligence artificielle : la phase où les pilotes cèdent la place à la production, et où les questions de coût, de gouvernance et de rentabilité deviennent plus complexes que la construction des systèmes eux-mêmes. Lors d'une session de l'AI Impact Tour de VentureBeat, Gracely a illustré cette réalité avec un exemple frappant : des clients qui détiennent 50 000 licences de Microsoft Copilot sans savoir précisément ce que leurs employés en tirent, tout en payant pour ce qu'il décrit comme "le calcul informatique le plus cher du monde, parce que ce sont des GPU". Après deux ou trois cycles budgétaires consacrés à l'IA générative, les directions d'entreprise ne demandent plus "peut-on construire quelque chose ?" mais "obtenons-nous ce pour quoi nous payons ?" Le problème central n'est pas seulement le coût brut de l'infrastructure GPU : c'est l'absence d'instrumentation permettant de relier les dépenses aux résultats concrets, rendant quasi impossible la justification des renouvellements de contrats à grande échelle.

Cette prise de conscience provoque un changement stratégique profond dans la manière dont les entreprises envisagent leur rapport à l'IA. Le modèle dominant des deux dernières années, payer un fournisseur au token, au siège ou à l'appel API en lui déléguant toute l'infrastructure, est de plus en plus remis en question. Gracely résume cette évolution : plutôt que d'être purement "consommateur de tokens", certaines organisations cherchent à devenir "productrices de tokens", en évaluant quels usages justifient de posséder ou louer directement des GPU, et si les cas d'usage nécessitent vraiment les modèles les plus avancés ou si des modèles ouverts plus légers suffisent. Cette décision n'est pas binaire : elle dépend de la tolérance au risque, de la nature des charges de travail et de la maturité de chaque organisation.

Le paradoxe auquel font face les responsables financiers est bien réel. Le PDG d'Anthropic, Dario Amodei, a estimé que les coûts d'inférence chutent d'environ 60 % par an, et l'émergence de modèles open source comme DeepSeek a considérablement élargi les alternatives stratégiques disponibles. Pourtant, la baisse du coût unitaire ne se traduit pas par une réduction des factures totales : l'usage s'accélère à un rythme qui compense largement les gains d'efficacité. C'est une manifestation du paradoxe de Jevons, principe économique selon lequel l'amélioration de l'efficacité d'une ressource tend à augmenter sa consommation globale plutôt qu'à la réduire. Une entreprise qui triple son utilisation de l'IA pendant que les coûts diminuent de moitié dépense encore davantage qu'avant. Pour les décideurs, cela signifie que la maturité de l'IA en entreprise passe désormais par une discipline opérationnelle rigoureuse, et non plus par l'enthousiasme des premières expérimentations.

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1Le Big Data

Les utilisateurs quittent-ils ChatGPT ? Ce que révèlent les chiffres

Selon un rapport annuel de Similarweb publié en avril 2026, ChatGPT a perdu 20 points de part de marché en douze mois, passant de 77,43 % à 57 % du trafic généré par les outils d'intelligence artificielle générative. Dans le même temps, Gemini de Google a franchi la barre des 25 % d'audience, quadruplant quasiment son score en un an grâce à une intégration agressive dans l'écosystème Google, Gmail, Android, Chrome. Claude, le modèle d'Anthropic, a lui presque triplé sa part, atteignant 6,02 % contre 1,40 % un an plus tôt, avec une accélération particulièrement marquée sur les derniers mois. Des acteurs plus spécialisés comme DeepSeek et Perplexity restent sous la barre des 4 %, mais contribuent eux aussi à l'érosion du leadership d'OpenAI. Grok de xAI recule, et Microsoft Copilot peine à maintenir sa position. Ce rééquilibrage du marché signale la fin du monopole de fait qu'OpenAI exerçait depuis le lancement grand public de ChatGPT fin 2022. Les utilisateurs, plus matures et mieux informés, multiplient désormais les outils selon leurs besoins : Claude pour la qualité rédactionnelle et la nuance, Gemini pour son intégration native dans les services Google, Perplexity pour la recherche documentée. Cette diversification des usages complique la fidélisation pour OpenAI, dont la croissance en volume reste réelle mais dont la dynamique ralentit sensiblement. Pour les entreprises qui ont misé sur un seul fournisseur d'IA, le signal est clair : le marché devient multi-modèles, et les stratégies d'intégration pèsent autant que la performance brute des systèmes. Ce glissement s'inscrit dans une compétition qui s'est considérablement intensifiée depuis 2025. Google, longtemps critiqué pour une réponse tardive à l'essor de ChatGPT, a su transformer son avantage structurel en arme concurrentielle : des milliards d'utilisateurs déjà captifs de son écosystème représentent un levier de distribution qu'OpenAI ne peut pas répliquer. Anthropic, soutenu par des investissements massifs d'Amazon et Google, a quant à lui réussi à imposer Claude comme une référence sérieuse, notamment auprès des professionnels et des développeurs. La prochaine bataille se jouera sur les agents autonomes et l'intégration dans les outils de productivité du quotidien, un terrain où Google et Microsoft partent avec une longueur d'avance structurelle. OpenAI, de son côté, multiplie les annonces produit et tente d'élargir son offre au-delà du chatbot pour rester incontournable dans un marché qu'il a lui-même créé.

UELes entreprises et professionnels européens ayant misé sur un seul fournisseur IA doivent réévaluer leur stratégie d'intégration face à un marché désormais clairement multi-modèles.

BusinessOpinion

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2The Verge AI

Ronan Farrow : Sam Altman et son rapport «sans contraintes» à la vérité

Le journaliste d'investigation Ronan Farrow, connu notamment pour avoir révélé l'affaire Harvey Weinstein, a publié dans The New Yorker une enquête fleuve de plus de 17 000 mots sur Sam Altman, PDG d'OpenAI, co-écrite avec Andrew Marantz après dix-huit mois de reporting. Le texte constitue le récit le plus complet à ce jour de l'épisode de novembre 2023, lorsque le conseil d'administration d'OpenAI avait brutalement licencié Altman, officiellement pour manque de franchise, avant de le réintégrer quelques jours plus tard sous la pression des employés et des investisseurs. L'enquête plonge aussi dans la vie personnelle d'Altman, ses investissements, ses démarches pour attirer des capitaux en provenance du Moyen-Orient, et ses propres réflexions sur ses traits de caractère. Une source citée dans l'article résume la chose sans détour : Altman serait "unconstrained by the truth", c'est-à-dire affranchi de toute contrainte vis-à-vis de la vérité. Ce portrait compte parce qu'Altman n'est pas seulement le patron d'une startup : en quelques années, il a transformé un laboratoire de recherche à but non lucratif en une entreprise privée valorisée à près de mille milliards de dollars, faisant de lui le visage le plus visible de l'industrie de l'intelligence artificielle mondiale. La question de sa fiabilité dépasse donc largement le cadre d'une querelle interne. Farrow note que, au fil de ses dix-huit mois de travail, les interlocuteurs sont devenus nettement plus enclins à s'exprimer publiquement et nominalement sur la tendance d'Altman à "étirer la vérité", un signe que le climat autour d'OpenAI a changé, et que les inquiétudes se font de plus en plus entendre, y compris dans des cercles qui se taisaient jusqu'ici. OpenAI a été fondé en 2015 comme organisation à but non lucratif censée développer l'IA de façon sûre et ouverte, avant de pivoter vers un modèle hybride à profit plafonné, puis de lever des milliards auprès de Microsoft et d'autres grands investisseurs. La montée en puissance de ChatGPT depuis fin 2022 a propulsé Altman sur la scène mondiale, lui donnant une influence considérable sur les décideurs politiques, les régulateurs et les marchés financiers. C'est précisément cette centralité qui rend l'enquête de Farrow structurellement importante : quand un seul individu concentre autant de pouvoir sur une technologie aussi pervasive, la question de son rapport à la vérité cesse d'être anecdotique. Farrow lui-même affirme avoir perçu une évolution chez Altman au cours de leurs nombreux entretiens, sans pour autant que cela modifie son analyse de fond sur les dynamiques qui ont conduit à la crise de gouvernance de 2023.

UELa fiabilité de Sam Altman et la gouvernance d'OpenAI influencent directement les discussions réglementaires européennes, notamment la mise en œuvre de l'AI Act et les relations entre décideurs politiques de l'UE et la principale organisation IA mondiale.

BusinessOpinion

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3The Information AI

Google et le Pentagone discutent d'un accord IA classifié, l'entreprise renouant avec le secteur militaire

Google est en négociation avec le Département de la Défense américain pour un accord qui permettrait au Pentagone de déployer les modèles d'intelligence artificielle Gemini dans des environnements classifiés. L'information, révélée par deux personnes ayant une connaissance directe des discussions, indique que les deux parties envisagent un contrat autorisant l'utilisation de l'IA de Google pour l'ensemble des usages légaux au sein des forces armées américaines. Selon l'une de ces sources, Google aurait proposé d'inclure dans le contrat des clauses restrictives visant à empêcher que ses modèles soient utilisés pour de la surveillance de masse intérieure ou pour des systèmes d'armes autonomes, notamment le ciblage, sans supervision humaine "appropriée". Cet accord marquerait un tournant majeur dans la relation entre Google et le secteur militaire. L'entreprise deviendrait un contractant technologique significatif du Pentagone, avec un accès potentiel à des infrastructures classifiées, un niveau d'engagement rarement atteint dans l'industrie tech civile. Pour l'armée américaine, intégrer Gemini dans des environnements sécurisés ouvrirait la voie à des capacités d'analyse, de traitement du renseignement et de prise de décision assistée par IA à une échelle et une vitesse sans précédent. Les garde-fous proposés par Google, bien que symboliquement importants, restent formulés de façon vague, notamment autour de la notion de contrôle humain "approprié", ce qui laisse une marge d'interprétation considérable. Ce rapprochement s'inscrit dans un renversement de position spectaculaire pour Google. En 2018, face à une fronde interne massive de ses employés, l'entreprise avait abandonné le projet Maven, un contrat avec le Pentagone portant sur l'analyse d'images de drones par IA, et s'était engagée à ne pas développer d'IA à usage militaire offensif. Depuis, la concurrence acharnée avec Microsoft, qui fournit déjà des services cloud et d'IA à l'armée via Azure et ses partenariats avec OpenAI, ainsi que la pression des actionnaires ont poussé Google à reconsidérer cette posture. La course aux contrats gouvernementaux dans le domaine de l'IA est désormais un enjeu stratégique majeur pour l'ensemble des grandes entreprises technologiques américaines.

UECe rapprochement militaro-technologique américain pourrait accélérer les débats européens sur la souveraineté technologique et l'encadrement de l'IA dans la défense.

BusinessActu

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4MIT Technology Review

L'IA d'entreprise comme couche d'exploitation

La vraie ligne de fracture dans l'IA d'entreprise n'est pas celle que l'on suit habituellement dans les médias. Pendant que le débat public se focalise sur les benchmarks des modèles fondateurs, GPT contre Gemini, scores de raisonnement, gains marginaux de performance, l'avantage décisif se joue ailleurs : dans la couche opérationnelle, c'est-à-dire l'ensemble formé par les logiciels de workflow, la capture de données, les boucles de rétroaction et la gouvernance qui s'intercale entre les modèles d'IA et le travail réel. Des acteurs comme OpenAI et Anthropic vendent l'intelligence comme un service : on a un problème, on appelle une API, on obtient une réponse. Cette intelligence est généraliste, largement sans mémoire d'une session à l'autre, et de plus en plus interchangeable. À l'opposé, les organisations établies ont la possibilité de traiter l'IA comme une couche opérationnelle permanente : chaque exception, chaque correction, chaque validation humaine devient un signal d'apprentissage, et l'intelligence s'améliore à mesure que la plateforme absorbe davantage de travail. Ce modèle inverse la relation traditionnelle entre humains et machines. Dans une organisation de services classique, les opérateurs utilisent des logiciels pour effectuer un travail d'expert : la technologie est le médium, le jugement humain est le produit. Une plateforme pensée nativement pour l'IA renverse cette logique : le système ingère un problème, applique la connaissance accumulée du domaine, exécute de manière autonome ce qu'il peut traiter avec une haute confiance, et renvoie vers des experts humains uniquement les sous-tâches qui requièrent un jugement que le système ne maîtrise pas encore. Cette inversion n'est pas qu'un simple redesign d'interface, elle exige une matière première que les startups ne peuvent pas fabriquer rapidement : des données opérationnelles propriétaires, une large base d'experts dont les décisions quotidiennes génèrent des signaux d'entraînement, et une connaissance tacite accumulée sur des années quant à la façon dont le travail complexe se fait réellement. C'est là où réside le véritable enjeu stratégique de la décennie. Le récit dominant affirme que les startups agiles vont surpasser les acteurs établis en construisant des systèmes AI-native from scratch. Si l'IA était avant tout un problème de modèles, cette thèse tiendrait. Mais dans beaucoup de secteurs d'entreprise, c'est un problème de systèmes, intégrations, permissions, évaluation, gestion du changement, où l'avantage revient à ceux qui sont déjà ancrés dans des workflows à fort volume et à forts enjeux. La société Ensemble illustre cette approche avec une stratégie de "distillation de connaissance" : transformer l'expertise tacite et périssable des meilleurs opérateurs en signaux réutilisables, puis réinjecter ces résultats dans les workflows pour que le système continue à progresser. Les ingrédients existent déjà chez les acteurs historiques ; la question est de savoir qui saura les convertir en avantage compétitif durable avant que la fenêtre ne se referme.

BusinessOpinion

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