Le directeur des opérations d'Uber juge que l'IA ne rentabilise pas ses investissements

Le directeur du déploiement d'OpenAI : croissance de Codex, baisse des prix de l'IA et retour sur investissement

Arnaud Fournier, directeur du déploiement chez OpenAI, a accordé une interview à The Decoder dans laquelle il détaille la stratégie de l'entreprise pour intégrer l'IA au coeur des grandes organisations. Il y évoque la croissance explosive de Codex, l'outil de programmation assistée par IA d'OpenAI, et explique qu'OpenAI entend envoyer ses propres ingénieurs directement dans les entreprises clientes pour accélérer et approfondir cette intégration. Fournier souligne également que le prix de l'intelligence artificielle a chuté de façon marquée ces derniers mois. Cette baisse des coûts change la donne pour les directions d'entreprise qui hésitaient à franchir le pas : l'IA générative devient économiquement viable pour un spectre beaucoup plus large d'acteurs. Fournier insiste aussi sur la boucle de rétroaction entre les clients et les équipes de développement d'OpenAI, les retours du terrain alimentant directement l'amélioration des modèles. La question du retour sur investissement, longtemps centrale dans les freins à l'adoption, est précisément ce que cette approche d'accompagnement terrain vise à lever. OpenAI intensifie ainsi sa présence dans le segment entreprise alors que la concurrence s'y densifie, avec Anthropic et ses offres Claude for Work, Google avec Gemini for Business, et Microsoft qui intègre l'IA dans toute sa suite 365. Codex s'impose comme l'un des chevaux de bataille d'OpenAI auprès des équipes techniques, et le modèle de déploiement "ingénieurs embarqués" rappelle les stratégies de grands cabinets de conseil, signalant qu'OpenAI ne veut plus seulement vendre des API mais devenir un partenaire d'intégration à long terme.

💬 Envoyer ses propres ingénieurs chez les clients, c'est le signe qu'OpenAI a compris que vendre une API ne suffit plus. La vraie bataille sur le marché B2B se joue sur l'intégration et le ROI démontré, pas sur les benchmarks, et la chute des prix change vraiment les calculs dans les DSI qui hésitaient. Je retiens surtout ça : OpenAI est en train de devenir un cabinet de conseil déguisé en startup.

L'IA en entreprise : un défi que le code seul ne résout pas

Selon Michael Ameling, directeur produit de la plateforme technologique SAP Business Technology Platform, 81% des organisations disposent d'une stratégie détaillée en matière d'intelligence artificielle, mais seulement 12 à 16% d'entre elles parviennent effectivement à une exécution pilotée par l'IA. Le problème ne vient presque jamais de la qualité du code généré par les outils d'IA. Les entreprises qui ont investi massivement dans ces technologies se heurtent à un mur lorsque ce code doit fonctionner dans leurs environnements existants, car générer du code et le rendre opérationnel sont deux problèmes distincts. Pour les grandes entreprises, notamment les multinationales clientes de SAP dont certains systèmes tournent depuis dix ou vingt ans, le code doit répondre à des exigences strictes de conformité, de sécurité et de maintenabilité sur le long terme, des contraintes que la gestion du cycle de vie logiciel ne résout pas d'elle-même. Ce constat a des implications concrètes pour l'industrie. Les équipes développent des prototypes convaincants, puis découvrent qu'elles n'ont pas accès aux données nécessaires, aux intégrations requises ou aux permissions pour faire tourner leur solution en conditions réelles. L'IA amplifie la maturité existante d'une organisation en matière de données et de processus, mais elle ne peut pas s'y substituer. Ce défi s'intensifie à mesure que l'IA passe de la simple production de code à l'exécution autonome d'actions: la latence, les coûts et la charge système augmentent fortement lorsque des agents fonctionnent en continu sur des données en direct plutôt que de produire un résultat ponctuel. Les exigences de performance d'un agent autonome opérant sur les systèmes transactionnels d'une multinationale n'ont rien à voir avec celles d'un simple copilote de développement. Le véritable défi architectural, souvent sous-estimé, est celui de l'intégration dans des environnements hétérogènes combinant cloud, infrastructures legacy sur site et applications métier jamais conçues pour communiquer entre elles. Selon Ameling, la modernisation des systèmes reste indispensable, mais c'est justement l'IA qui en démultiplie la valeur: l'accès fédéré aux données et l'harmonisation des processus ne sont pas des alternatives à la mise à niveau d'un paysage informatique fragmenté, ils en sont la condition de rentabilité. Pour répondre à ces besoins, SAP mise sur sa Business AI Platform, qui regroupe des outils comme Joule Studio, l'Integration Suite, le Business Data Cloud et le SAP AI Agent Hub, afin de donner à la logique générée par l'IA une connaissance précise et à jour des systèmes d'entreprise sur lesquels elle doit s'exécuter.

💬 Bon, sur le papier 81% des boîtes ont une stratégie IA, mais 12 à 16% seulement passent à l'exécution, ça dit tout. Le code généré, c'est jamais le problème: le mur, c'est les accès aux données, les intégrations, les permissions sur des systèmes qui tournent depuis vingt ans. Retiens celle-là: l'IA n'invente pas la maturité data d'une boîte, elle se contente de l'amplifier, en bien comme en mal.

Comment l’IA transforme le sourcing, l’analyse et le pilotage des participations dans les fonds d’investissement

L'intelligence artificielle s'impose progressivement dans les fonds d'investissement, mais de façon inégale. Si la quasi-totalité des investisseurs utilisent désormais des outils comme ChatGPT, Claude ou Gemini pour accélérer leurs tâches quotidiennes, rédaction de mémos, synthèse de documents, veille sectorielle, très peu ont franchi le cap de l'intégration de l'IA dans leurs processus décisionnels structurels. Les premiers fonds à avoir fait ce saut observent des gains mesurables : des due diligences réalisées en quelques jours plutôt qu'en plusieurs semaines, un sourcing de deals élargi à des centaines de signaux simultanés, et un suivi de portefeuille plus réactif. L'enjeu est considérable pour une industrie où l'avantage informationnel est central. Un fonds capable d'identifier et d'analyser une opportunité deux fois plus vite qu'un concurrent dispose d'un avantage structurel dans des marchés où les meilleures transactions se closent en quelques semaines. Pour les équipes de taille réduite, la norme dans le capital-risque européen, l'IA agit comme un multiplicateur de capacité, permettant à un analyste de traiter un volume de données autrefois réservé aux grandes maisons. Cette transformation s'inscrit dans un contexte de pression croissante sur les rendements et de multiplication des données disponibles sur les startups et les marchés. Les grandes plateformes comme PitchBook, Dealroom ou Crunchbase intègrent déjà des fonctionnalités IA natives. Les fonds les plus avancés construisent en parallèle leurs propres outils propriétaires, créant un fossé naissant entre early adopters et suiveurs qui pourrait, à terme, redéfinir les hiérarchies du secteur.

Les IPO de SpaceX et d'entreprises IA font peser des risques sur l'essor du secteur, selon des investisseurs

Lors d'un événement sur le financement de l'IA organisé par The Information à New York ce lundi, des investisseurs ont mis en garde contre les risques que font peser plusieurs introductions en bourse majeures sur l'ensemble de l'écosystème IA. SpaceX, Anthropic et OpenAI pourraient toutes entrer en bourse au cours de la même année civile, ce qui représenterait, selon Alexa von Tobel, fondatrice et associée gérante d'Inspired Capital, "trois des plus grandes IPO de l'histoire, potentiellement toutes dans le même calendrier". À l'heure où les grandes entreprises tech et IA cherchent à lever des centaines de milliards de dollars en capitaux propres et en dette pour construire des centres de données, la pression sur ces opérations est considérable. Le risque est simple : si ces introductions en bourse déçoivent les marchés, l'enthousiasme général pour l'investissement dans l'IA pourrait se refroidir brutalement. Von Tobel a utilisé l'expression "cold water on reality" pour décrire ce scénario, où de mauvaises performances boursières rendraient les capitaux environnants "plus prudents". Dans un secteur où la confiance des investisseurs alimente directement la construction d'infrastructures massives, un signal négatif sur les marchés publics aurait des répercussions bien au-delà des seules entreprises concernées, affectant potentiellement des dizaines de milliards de dollars de projets de data centers en cours. Ce contexte s'inscrit dans une période d'investissement sans précédent dans l'infrastructure IA : Microsoft, Google, Amazon et Meta ont annoncé des plans d'investissement totalisant plusieurs centaines de milliards de dollars pour 2025 et 2026. OpenAI et Anthropic, encore privées, sont valorisées respectivement à plusieurs centaines de milliards de dollars, et leur entrée en bourse constituerait un test grandeur nature de la confiance du marché public dans la rentabilité future de l'IA générative. La performance de ces IPO servira de baromètre pour toute une génération d'investissements technologiques à venir.