Trustpilot s'associe à des entreprises d'IA face au déclin de la recherche traditionnelle

L'écart budgétaire des entreprises pénalise le SaaS traditionnel

Traduction et résumé rédigés : Sanofi, le groupe biopharmaceutique français, a développé un agent d'intelligence artificielle interne construit avec Claude Code, l'outil de programmation d'Anthropic, combiné à des logiciels fournis par Elementum, une startup spécialisée en IA. Objectif affiché : réduire l'usage de ServiceNow, la plateforme de gestion informatique largement déployée dans les grandes entreprises. Ce cas concret illustre un mouvement plus large observé dans le monde de l'entreprise, où les budgets technologiques basculent progressivement vers l'IA proposée par Anthropic et d'autres fournisseurs récents, au détriment des éditeurs de logiciels traditionnels. Ce déplacement de budget fragilise les acteurs historiques du logiciel d'entreprise et des services informatiques, qui doivent désormais se disputer une part réduite des dépenses IT. Des entreprises comme Sanofi, capables de construire elles-mêmes des agents IA sur mesure, remettent en question la nécessité de licences coûteuses pour des outils comme ServiceNow, dont les fonctions peuvent en partie être reproduites ou remplacées par des systèmes développés en interne, plus flexibles et directement adaptés aux besoins métier. Cette évolution s'inscrit dans la montée en puissance rapide des outils de développement assistés par IA, qui permettent à des équipes internes, même hors du secteur technologique, de créer leurs propres solutions logicielles sans dépendre entièrement des grands éditeurs du marché. Pour les fournisseurs de SaaS traditionnels, l'enjeu est désormais de démontrer une valeur ajoutée que l'IA générative ne peut pas simplement remplacer, sous peine de voir davantage de clients suivre l'exemple de Sanofi et internaliser une partie croissante de leurs outils métier.

💬 Sanofi qui bricole son propre agent avec Claude Code plutôt que payer ServiceNow, ça résume bien où on en est. Pendant des années le SaaS d'entreprise vendait de la complexité packagée à prix d'or, et là d'un coup une boîte pharma peut se coder son outil interne en quelques semaines. Reste à voir si ça tient en prod sur la durée, mais le signal est clair : le vrai risque pour les éditeurs traditionnels, c'est plus la concurrence directe que la fuite silencieuse de budget vers l'IA.

Top 10 des entreprises IA : qui domine vraiment la révolution mondiale ?

Une poignée de géants technologiques concentre aujourd'hui l'essentiel de la puissance de l'intelligence artificielle mondiale. Microsoft, en tête, a réalisé un pivot stratégique majeur en investissant plusieurs milliards de dollars dans OpenAI, le laboratoire créateur de ChatGPT. En échange de ce partenariat exclusif, la firme de Redmond intègre les modèles GPT dans l'ensemble de son écosystème sous la marque Copilot : Windows, la suite Office, GitHub et ses outils de cybersécurité. Son cloud Azure sert simultanément de plateforme d'entraînement pour OpenAI et d'infrastructure pour les entreprises souhaitant déployer leurs propres applications d'IA. Alphabet, maison mère de Google, incarne quant à elle une présence encore plus ancienne dans le domaine : en 2017, ses chercheurs ont publié "Attention Is All You Need", le papier fondateur de l'architecture transformer sur laquelle reposent aujourd'hui la quasi-totalité des grands modèles de langage. Nvidia, OpenAI, Meta, Amazon, Apple, Anthropic et d'autres acteurs complètent ce cercle restreint qui contrôle modèles, puces et infrastructure cloud. Ce niveau de concentration a des conséquences directes sur l'ensemble de l'économie numérique. En contrôlant à la fois les algorithmes et l'infrastructure, ces entreprises deviennent les principaux distributeurs d'IA pour des centaines de millions d'utilisateurs et pour les entreprises qui cherchent à automatiser leurs processus. Microsoft et Google, en particulier, transforment des logiciels déjà massivement adoptés en interfaces d'intelligence artificielle, rendant l'adoption quasi-transparente pour l'utilisateur final. Les entreprises qui souhaitent développer leurs propres solutions d'IA se retrouvent en grande partie dépendantes de l'infrastructure cloud de ces mêmes acteurs, renforçant ainsi leur position dominante sur toute la chaîne de valeur, de la recherche fondamentale jusqu'à la distribution commerciale. Cette domination est le fruit de décennies d'investissement massif dans la recherche et l'infrastructure. Google Finance cette transformation depuis les années 2010 via DeepMind et Google Brain, tandis que Microsoft a su reconvertir sa position de leader du logiciel d'entreprise en levier d'adoption de l'IA générative. La barrière à l'entrée est désormais astronomique : entraîner un grand modèle de langage compétitif nécessite des dizaines de milliers de GPU et des investissements se chiffrant en milliards de dollars, ce que seuls quelques acteurs peuvent se permettre. La question qui se pose pour la suite est double : comment les régulateurs, notamment en Europe avec l'AI Act, vont-ils encadrer cette concentration de pouvoir technologique, et quels nouveaux entrants, à l'image d'Anthropic ou Mistral, parviendront à s'imposer face à des géants qui ont pris plusieurs longueurs d'avance ?

Cursor déploie l'IA au sein de l'entreprise

Pauline Brunet, vice-présidente de l'ingénierie déployée sur le terrain (forward deployed engineering) chez Cursor, a détaillé la stratégie d'entreprise de la startup lors d'un entretien avec Latent Space à l'occasion de l'AI Engineer World's Fair. Chez Cursor, plateforme de codage assistée par IA, cette fonction consiste à envoyer des ingénieurs directement chez les clients pour déployer des applications hautement configurables, adaptées à leurs systèmes et processus internes. L'équipe de Brunet travaille aujourd'hui avec des organisations issues des services financiers, des télécommunications, du développement logiciel, de la technologie et des semi-conducteurs, en aidant les directions IT et les CTO à mettre en place ce qu'elle appelle une "usine logicielle IA" (AI software factory), couvrant l'ensemble du cycle de vie du développement, de la planification à la maintenance en passant par l'écriture, la révision et les tests de code. Cursor prévoit de multiplier par dix la taille de cette équipe de forward deployed engineers d'ici la fin décembre. Le recrutement cible exclusivement des ingénieurs logiciels comptant au moins cinq ans d'expérience en production, capables de concevoir des systèmes et de faire des arbitrages techniques, tout en ayant une expérience significative de la relation client. Plusieurs recrues viennent d'entreprises comme Spotify, Rippling et Palantir, où elles avaient déjà déployé des systèmes en production pour des clients. Cette montée en puissance illustre un enjeu central de l'adoption de l'IA en entreprise : dépasser les usages individuels et isolés pour atteindre une transformation à l'échelle de l'organisation. Selon Brunet, le concept d'usine logicielle répond à un problème structurel actuel, à savoir que les différentes étapes du développement (conception, développement, gestion de produit) restent aujourd'hui cloisonnées entre équipes distinctes, chacune optimisant son propre travail avec l'IA de façon indépendante, sans cohérence d'ensemble. L'ambition de Cursor est de connecter ces silos pour créer un flux de travail unifié où les agents IA interviennent à chaque étape du cycle de développement logiciel. Ce virage traduit une évolution plus large du secteur de l'IA en entreprise, où le rôle de forward deployed engineer, à mi-chemin entre ingénierie logicielle, développement produit et implémentation client, s'impose comme une fonction stratégique. Il ne s'agit plus seulement de vendre un outil clé en main, mais d'accompagner sur le long terme des organisations complexes dans l'intégration d'agents IA à grande échelle, un mouvement que plusieurs acteurs de la tech observent de près alors que la compétition s'intensifie autour de l'automatisation du développement logiciel.

IA : la fin de Sora, symbole du recentrage d’OpenAI sur le marché des entreprises pour contrer Anthropic

OpenAI tourne la page de Sora, son réseau social dédié à la création vidéo par IA, lancé en septembre dernier. La décision, qui marque la fin d'une expérience sans modèle économique clairement défini, s'inscrit dans un recentrage stratégique assumé de la société vers le marché des entreprises. Ce pivot intervient dans un contexte de concurrence accrue avec Anthropic, l'autre grande force de l'IA générative, dont l'offre Claude gagne du terrain auprès des clients professionnels. Face à cette pression, OpenAI choisit de concentrer ses ressources sur les segments à forte valeur ajoutée, et à forte rentabilité, plutôt que de disperser ses efforts sur des produits grand public sans revenus immédiats. Le réseau social adossé à Sora avait été lancé en septembre sans monétisation définie, pari risqué pour une entreprise dont les coûts d'infrastructure restent considérables. Ce type de produit expérimental, pensé pour la visibilité plutôt que pour le chiffre d'affaires, ne correspond plus à la phase dans laquelle se trouve OpenAI, désormais sous pression de ses investisseurs pour démontrer un chemin crédible vers la rentabilité. La décision illustre une tendance de fond : les grands acteurs de l'IA réduisent leur exposition aux projets grand public coûteux pour se concentrer sur les contrats B2B, là où les marges sont plus prévisibles et la concurrence avec Anthropic se joue concrètement. L'avenir de la technologie Sora elle-même, la génération vidéo, reste néanmoins intégré aux offres professionnelles d'OpenAI.