IDC : comment les DSI de la zone EMEA peuvent accélérer leurs déploiements IA

Mendo lève 12 millions d’euros pour accélérer le déploiement de l’IA en Europe

La startup parisienne Mendo a bouclé le 11 juin 2026 un tour de table de série A d'un montant de 12 millions d'euros, mené par les fonds Ventech et Educapital, avec la participation de Tomcat et OVNI. L'entreprise, qui compte aujourd'hui une cinquantaine de collaborateurs, prévoit de doubler ses effectifs pour atteindre une centaine de personnes, avec des recrutements concentrés dans les fonctions produit, ingénierie et développement commercial. Ce financement servira également à enrichir les capacités analytiques de sa plateforme et à accélérer son implantation sur les principaux marchés européens. Mendo se positionne comme une couche d'accompagnement entre les outils d'intelligence artificielle et les utilisateurs finaux au sein des organisations, avec pour mission de transformer les investissements IA en résultats mesurables plutôt qu'en simples expérimentations. L'enjeu que Mendo cherche à adresser est devenu l'un des principaux freins à la transformation numérique des entreprises : le fossé entre le déploiement d'une technologie et son adoption réelle par les équipes. Selon les données avancées par la startup, ses approches permettraient d'atteindre des taux d'adoption jusqu'à six fois supérieurs à ceux obtenus par des méthodes traditionnelles. Dans un contexte où les investissements mondiaux dans l'IA atteignent des niveaux records, une majorité d'entreprises restent bloquées au stade des projets pilotes, incapables de passer à l'échelle. La plateforme de Mendo aide les organisations à identifier les cas d'usage à fort impact, à adapter leurs processus internes et à mesurer concrètement les gains obtenus, ce qui répond à une demande croissante des directions générales qui veulent justifier leurs budgets IA devant leurs actionnaires. La levée intervient dans un marché en pleine recomposition, accélérée par l'émergence de l'IA agentique : ces systèmes capables d'orchestrer des tâches complexes et d'interagir simultanément avec plusieurs applications métiers commencent à contraindre les entreprises à repenser en profondeur leurs flux de travail, voire leur structure décisionnelle. Dans ce contexte, le segment de l'adoption et de la gestion du changement autour de l'IA devient un marché à part entière, distinct de celui des éditeurs de modèles ou d'outils. Mendo n'est pas seule sur ce créneau en Europe, mais son ancrage parisien et le profil de ses investisseurs la placent dans une bonne position pour capter les grands comptes européens soucieux de conformité et de souveraineté numérique. Les prochains mois diront si la startup parvient à s'imposer comme la référence continentale de l'adoption de l'IA en entreprise avant que des acteurs américains plus capitalisés ne s'emparent du sujet.

💬 Le vrai frein à l'IA en entreprise, c'est pas la technologie, c'est l'adoption. Mendo se glisse exactement là où il fallait quelqu'un, avec les bons investisseurs et un marché européen en demande. Le x6 sur les taux d'adoption, c'est une belle promesse, reste à voir si ça tient hors des cas pilotes.

Comment NTT DATA et NVIDIA accélèrent le déploiement de l’IA en entreprise

NTT DATA et NVIDIA s'associent pour s'attaquer à l'un des talons d'Achille de l'IA en entreprise : le fossé entre la démonstration et le déploiement opérationnel. Les deux groupes lancent conjointement des usines d'IA, des plateformes intégrées combinant la puissance de calcul GPU de NVIDIA, sa connectivité réseau haute performance et des logiciels d'IA d'entreprise, afin d'accompagner les organisations sur l'ensemble du cycle de vie de leurs projets, de l'entraînement des modèles jusqu'aux applications en production. L'enjeu est considérable pour le secteur : une majorité de projets pilotes IA échouent à franchir le seuil de l'industrialisation, faute d'infrastructure adaptée et de gouvernance claire. En proposant une architecture standardisée, NTT DATA et NVIDIA entendent réduire à la fois le temps et le coût de ce passage critique, tout en intégrant des règles de conformité dès la conception. Pour les entreprises, cela représente un raccourcissement significatif du délai de retour sur investissement sur leurs initiatives IA. Sur le plan technique, la plateforme repose sur deux briques logicielles NVIDIA : NeMo, une suite dédiée à la création de systèmes multi-agents sur GPU, et les microservices NIM, des conteneurs préconfigurés accompagnés d'API facilitant le déploiement applicatif. NTT DATA y ajoute des prototypes GenAI pré-qualifiés, prêts pour la production. Des cas d'usage concrets illustrent déjà l'approche : un centre de recherche oncologique utilise les plateformes NVIDIA HGX en collaboration avec NTT DATA et Dell Technologies pour accélérer les analyses radiologiques ; un équipementier automobile mondial valide ses charges de travail sur l'infrastructure avant déploiement, réduisant sensiblement ses délais de mise en production ; une entreprise technologique américaine s'appuie sur la simulation accélérée de NVIDIA pour tester virtuellement une ligne de production de batteries de nouvelle génération. John Fanelli (NVIDIA) souligne que les entreprises ne cherchent plus de simples outils d'expérimentation, mais des environnements évolutifs capables de soutenir leurs initiatives à long terme. Si le modèle des usines d'IA semble prometteur, sa généralisation se heurtera inévitablement aux réalités de chaque secteur : hétérogénéité des systèmes existants, coûts d'infrastructure GPU et compétences internes nécessaires pour exploiter pleinement ces plateformes.

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.

Le DSI de Cohesity explique comment l'IA peut rogner les revenus de ServiceNow et Splunk

Le directeur des systèmes d'information de Cohesity, Brian Spanswick, tire une conclusion provocatrice sur l'impact de l'intelligence artificielle : plutôt que de remplacer des plateformes comme ServiceNow, Splunk, Salesforce ou SAP, l'IA va d'abord freiner la croissance de leurs revenus en rendant superflues certaines de leurs fonctionnalités les plus lucratives. Une nuance cruciale, souvent absente du débat dominant sur la disruption des logiciels d'entreprise. L'enjeu est considérable pour les éditeurs traditionnels. Ces derniers tirent une part importante de leurs revenus des modules d'automatisation vendus en supplément de leurs produits cœur, des add-ons facturés séparément pour automatiser des processus métier courants comme la facturation clients, le suivi des tickets ou l'audit des usages. Ce sont précisément ces briques qui se retrouvent dans le viseur des agents IA, désormais capables de remplir des fonctions équivalentes sans licence dédiée. Spanswick supervise un département IT de 400 personnes au sein de Cohesity, entreprise de cybersécurité des données générant plus de 2 milliards de $ de chiffre d'affaires annuel. D'après ses tests préliminaires avec des agents IA, il estime pouvoir réduire de moitié les dépenses consacrées aux outils d'automatisation des éditeurs traditionnels. Ce n'est pas l'abonnement principal à ServiceNow ou Splunk qui est menacé, c'est la couche d'extensions payantes qui gonfle les factures. Cette tendance, si elle se généralise parmi les DSI, représente un signal d'alerte structurel pour les éditeurs SaaS. La stratégie classique de l'upsell, vendre des modules premium par-dessus une plateforme déjà adoptée, devient vulnérable dès lors que des agents IA généralistes peuvent reproduire ces automatisations à moindre coût. Les prochains cycles budgétaires IT seront un premier test grandeur nature.