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

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

Selon une étude IDC publiée en 2026, seulement 9 % des organisations de la région EMEA ont réussi à tirer des résultats business quantifiables de la majorité de leurs projets d'intelligence artificielle au cours des deux dernières années. Les 91 % restants sont enlisés dans la même impasse : des pilotes qui ne franchissent jamais le stade de la production. Après dix-huit mois d'investissements massifs dans les grands modèles de langage et le machine learning, les conseils d'administration freinent désormais, réduisent la voilure ou réorientent leurs initiatives IA. La cause n'est pas un désintérêt technique, mais une incapacité à démontrer un retour sur investissement concret face à des directions financières de plus en plus sceptiques et des pressions macroéconomiques croissantes. Le problème central tient à une inadéquation entre les méthodes traditionnelles d'évaluation et la nature réelle de la valeur générée par l'IA. Les outils de procurement classiques mesurent le logiciel à l'aune de la réduction de personnel, alors que les bénéfices des modèles génératifs se matérialisent différemment : nouveaux flux de revenus, accélération de la productivité, réduction des risques opérationnels. Un outil de maintenance prédictive dans une usine manufacturière n'élimine pas des postes d'ingénieurs, mais peut éviter une panne catastrophique de la chaîne d'assemblage, une économie réelle qui n'apparaît sur aucun tableau de bord budgétaire standard. Sans cadre financier adapté, les pilotes prometteurs perdent leur financement avant d'atteindre les réseaux de production. À cela s'ajoute le gouffre infrastructurel : passer d'un environnement sandbox AWS ou Azure à un déploiement d'entreprise complet expose des incompatibilités majeures entre bases vectorielles modernes et systèmes Oracle ou SAP vieillissants, des données mal structurées qui alimentent les hallucinations, et des coûts d'inférence et de fine-tuning qui explosent à mesure que le déploiement s'étend. Ce blocage s'inscrit dans un contexte réglementaire européen particulièrement exigeant, où les lois sur la protection des données et la cybersécurité imposent des contraintes strictes : documentation des arbres de décision des modèles, protection contre les attaques par injection de prompts, gouvernance formelle. Si beaucoup d'équipes vivent ces obligations comme un frein, IDC observe que les rares organisations ayant réussi à scaler leurs projets adoptent la posture inverse : elles intègrent la conformité dès la conception, ce qui accélère in fine le déploiement, améliore la résilience des systèmes et renforce la confiance des clients. Pour débloquer la situation, IDC recommande aux DSI de retravailler activement leurs calculs de ROI pour capturer ces bénéfices indirects, et de traiter la réglementation non comme un obstacle mais comme un levier d'architecture.

Microsoft et EY investissent 1 milliard de dollars pour accélérer l’industrialisation de l’IA

Microsoft et EY ont annoncé le 21 mai 2026 un partenariat stratégique d'un milliard de dollars sur cinq ans pour accélérer le déploiement industriel de l'intelligence artificielle dans les grandes entreprises. L'initiative prévoit la constitution d'équipes mixtes, composées d'ingénieurs Microsoft et de consultants sectoriels EY, chargées d'accompagner les organisations dans l'intégration de l'IA au coeur de leurs opérations critiques. Les secteurs ciblés en priorité sont les services financiers, l'industrie, l'énergie, la santé, le secteur public, la distribution et les biens de consommation. EY a déjà généralisé Microsoft 365 E7 à plus de 400 000 collaborateurs dans le monde, après avoir déployé Copilot auprès de 150 000 employés avec un gain de productivité estimé à 15 %. Dans la finance, l'usage de Microsoft Power Platform et Copilot Studio aurait réduit certains délais opérationnels de 95 % et les coûts de plus de 37 %. EY a par ailleurs intégré un système multi-agents basé sur Azure, Microsoft Foundry et Microsoft Fabric dans sa plateforme d'audit EY Canvas, couvrant déjà 130 000 professionnels sur 160 000 missions. Ce partenariat répond à un blocage structurel que rencontrent aujourd'hui la plupart des grands groupes : passer des expérimentations isolées à un déploiement IA à l'échelle de l'entreprise. La majorité des organisations accumulent des pilotes sans parvenir à les industrialiser, faute de gouvernance adaptée, de formation des collaborateurs et de processus internes reconfigurés. En ciblant précisément les secteurs où l'automatisation et l'analyse de données produisent des impacts financiers rapides et mesurables, Microsoft et EY cherchent à répondre à l'exigence croissante de retour sur investissement concret que posent les directions générales avant tout nouvel engagement budgétaire dans l'IA. EY joue dans cette alliance la carte du "Client Zéro" : le cabinet teste les technologies Microsoft sur ses propres opérations avant de les proposer à ses clients, ce qui lui confère un avantage crédible dans un marché saturé de promesses non vérifiées. Ce positionnement intervient dans un contexte de compétition intense entre les grands cabinets de conseil et les éditeurs technologiques pour capter les budgets de transformation IA des entreprises du Fortune 500. Microsoft, de son côté, consolide son écosystème Azure et Copilot comme infrastructure de référence pour l'entreprise, face à la concurrence de Google Cloud et AWS. La suite dépendra de la capacité des deux groupes à démontrer des résultats reproductibles et auditables, condition sine qua non pour convaincre les directions financières d'accélérer leurs investissements au-delà des phases pilotes.

💬 Le problème qu'ils attaquent, l'industrialisation après les pilotes, c'est le vrai blocage de l'IA en entreprise depuis deux ans. EY qui joue le Client Zéro sur 400 000 collaborateurs, c'est l'argument le plus solide qu'un cabinet peut sortir face aux DG qui ont avalé trop de PowerPoints. Les 95% de réduction de délais affichés, bon, sur le papier ça claque, mais ça va être une autre histoire à reproduire sans EY dans la boucle.

Sierra lève 950 millions pour s’imposer sur le marché de l’enterprise AI

Sierra, la startup spécialisée dans les agents IA pour les entreprises, a annoncé le 4 mai 2026 une levée de fonds de 950 millions de dollars, portant sa valorisation à plus de 15 milliards de dollars. Ce tour de table, mené par Tiger Global et GV, donne à l'entreprise plus d'un milliard de dollars en caisse pour accélérer son développement. Fondée il y a moins de deux ans par Bret Taylor, également président d'OpenAI et ancien co-CEO de Salesforce, Sierra compte déjà parmi ses clients plus de 40 % des entreprises du Fortune 50. Sa croissance financière est tout aussi spectaculaire : 100 millions de dollars de revenus annuels récurrents fin 2025, puis 150 millions dès le début 2026. Les agents déployés sur sa plateforme gèrent aujourd'hui des milliards d'interactions couvrant des cas d'usage concrets comme le refinancement immobilier, le traitement de sinistres ou la gestion des retours e-commerce. Ce financement confirme que le marché enterprise de l'IA a franchi un cap décisif : les grandes organisations ne testent plus, elles déploient à grande échelle. Les gains de productivité commencent à se matérialiser concrètement. Chez Uber, par exemple, environ 10 % du code est désormais généré automatiquement, et un projet d'intégration de réservation hôtelière estimé à un an de développement a été finalisé en six mois grâce aux workflows automatisés de Sierra. Nordstrom a lancé un agent vocal en cinq semaines, Singtel en dix semaines avec un taux de résolution supérieur à 70 %, et Cigna a réduit de 80 % le temps d'authentification de ses patients. Ces résultats illustrent la promesse centrale de l'enterprise AI : compresser les cycles de développement tout en augmentant la capacité d'innovation des grandes organisations. Sierra émerge dans un contexte où la compétition pour les budgets IA des grandes entreprises s'intensifie. Face à des acteurs comme Salesforce Agentforce ou ServiceNow, la startup se différencie par la profondeur de ses déploiements et le profil de son fondateur, qui lui confère une crédibilité rare pour naviguer dans les strates décisionnelles du Fortune 500. En avril 2026, Sierra a également lancé Ghostwriter, un outil qui génère automatiquement des agents à partir d'une simple description en langage naturel, avec l'ambition de rendre les logiciels d'entreprise complexes, comme Workday, accessibles via une interface conversationnelle. Avec ce milliard en caisse, Sierra vise à s'imposer comme la plateforme de référence mondiale pour la transformation de l'expérience client par l'IA agentique, dans une course où la capacité à industrialiser rapidement les déploiements sera l'avantage décisif.

Netomi lève 110 millions de dollars, Accenture et Adobe misent sur l'IA pour le service client

Netomi, startup basée à San Francisco spécialisée dans les systèmes d'IA pour le service client en entreprise, a annoncé jeudi avoir levé 110 millions de dollars lors d'un tour de table mené par Accenture Ventures, avec la participation d'Adobe Ventures, WndrCo, Silver Lake Waterman, NAVER Ventures, Metis Strategy et Fin Capital. Jeffrey Katzenberg, cofondateur de DreamWorks et associé directeur de WndrCo, rejoint le conseil d'administration. Ce financement s'ajoute à un premier cercle d'investisseurs prestigieux comprenant Greg Brockman (cofondateur d'OpenAI), Demis Hassabis (cofondateur de Google DeepMind) et Mustafa Suleyman (directeur de Microsoft AI). L'opération ne s'arrête pas à l'apport de capitaux : Accenture a simultanément conclu une alliance mondiale avec Netomi pour déployer la plateforme auprès de ses clients du Fortune 100, mobilisant des centaines de consultants formés à l'outil. Adobe Ventures prévoit quant à elle d'intégrer Netomi dans son écosystème agentique Brand Concierge, donnant à la startup un accès direct à la couche logicielle qu'utilisent déjà de nombreuses grandes marques pour gérer leurs sites web et leurs parcours clients. Ce tour de table révèle une fracture qui se dessine dans l'IA d'entreprise : non plus entre ceux qui disposent d'un chatbot et ceux qui n'en ont pas, mais entre ceux capables de prouver que l'IA fonctionne dans les environnements réels, complexes et fortement encadrés des grandes organisations, et ceux qui brillent surtout en démonstration. Selon le PDG Puneet Mehta, un déploiement type chez un grand compte peut générer un impact de plusieurs dizaines de millions de dollars, certains clients étant sur une trajectoire à plusieurs centaines de millions. Gartner prédit que 40 % des applications d'entreprise intégreront des agents IA spécialisés d'ici fin 2026, contre moins de 5 % en 2025. Le marché autour de Netomi illustre l'intensité des enjeux. Sierra, la startup d'agents IA dirigée par l'ex-co-PDG de Salesforce Bret Taylor, a levé 350 millions de dollars à une valorisation de 10 milliards en septembre 2025 et réalisé trois acquisitions en 2026 à lui seul. Decagon a triplé sa valorisation à 4,5 milliards de dollars en janvier 2026 lors d'une Série D à 250 millions. Salesforce, ServiceNow et Intercom intègrent tous en urgence des agents IA dans leurs plateformes existantes, le Fin AI d'Intercom ayant franchi le seuil de 100 millions de dollars de revenus annuels récurrents à 0,99 dollar par résolution. Dans ce contexte, la levée de Netomi se distingue moins par son montant que par sa construction stratégique : l'alliance entre le réseau de distribution mondial d'Accenture, la présence d'Adobe dans la gestion de l'expérience numérique et le bilan de déploiements en production de Netomi représente une tentative coordonnée d'inscrire l'IA non comme une surcouche de chatbot, mais comme l'intelligence centrale qui gouverne l'ensemble des expériences digitales des entreprises.