Snowflake intensifie ses efforts pour généraliser…

5 stratégies pour maîtriser les coûts liés à l'IA en entreprise

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1The Information AI

5 stratégies pour maîtriser les coûts liés à l'IA en entreprise

Le PDG de Snowflake, Sridhar Ramaswamy, a reconnu publiquement lundi, lors de la conférence annuelle de son entreprise à San Francisco, que les dépenses en intelligence artificielle représentent une source d'inquiétude croissante, même pour les plus grands acteurs du secteur. Snowflake, cliente d'Anthropic, d'OpenAI et d'autres fournisseurs, fait partie des entreprises qui ont développé des stratégies concrètes pour maîtriser ces coûts. Parmi les méthodes les plus répandues, les routeurs de modèles permettent d'orienter automatiquement chaque tâche vers le modèle le moins cher adapté à la situation : Snowflake et Palo Alto Networks ont conçu leurs propres routeurs, et une startup du BTP a utilisé Claude d'Anthropic pour construire le sien, sans que l'outil ne favorise les modèles Anthropic pour autant. L'éditeur de logiciels UiPath a quant à lui réduit de plus de 90 % les coûts de certaines tâches grâce au prompt engineering, en limitant simplement la phase de "réflexion" du modèle avant exécution, selon son directeur de la sécurité Scott Roberts. D'autres entreprises fixent des plafonds de tokens par employé ou réservent les modèles avancés aux profils techniques : chez Zscaler, les ingénieurs logiciels accèdent à OpenAI Codex, mais pas les équipes commerciales ou juridiques. Ces arbitrages traduisent une prise de conscience généralisée : l'accès illimité aux modèles les plus puissants peut générer des factures incontrôlables sans garantir un retour sur investissement proportionnel. Le vice-président de Zscaler Dhawal Sharma résume la philosophie émergente : "utiliser un très grand modèle pour résoudre un problème simple est un mauvais usage des ressources." Chez Novo Nordisk, l'analyse de données issues d'essais cliniques via Claude d'Anthropic a conduit les équipes à réaliser que la version standard du modèle suffisait dans de nombreux cas, ouvrant la voie à des économies substantielles. Plus largement, certaines entreprises choisissent de revenir à des logiciels traditionnels, plus adaptés aux tâches structurées et répétitives, plutôt que de systématiser le recours à l'IA. Cette rationalisation intervient alors que les fournisseurs de modèles continuent d'augmenter leurs tarifs, alimentant un débat intense sur la rentabilité réelle de l'IA en entreprise. Les directions informatiques se retrouvent à arbitrer entre la demande des équipes métiers, désireuses d'accéder aux outils les plus performants, et la nécessité de contenir les budgets. Des solutions tierces comme OpenRouter, qui proposent du routage à la demande, commencent à structurer un marché naissant de l'optimisation des coûts IA. À mesure que la concurrence s'intensifie entre fournisseurs, une baisse mécanique des prix est attendue, mais d'ici là, les entreprises qui maîtrisent l'ingénierie des coûts IA pourraient transformer cette contrainte en avantage compétitif durable.

UENovo Nordisk (Danemark) est cité comme exemple d'entreprise européenne rationalisant ses coûts IA pour l'analyse de données d'essais cliniques, une tendance directement pertinente pour les DSI européens confrontés aux mêmes pressions budgétaires.

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Transformation IA : DeepMind renforce ses partenariats pour industrialiser l’adoption de l’IA

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2Le Big Data

Transformation IA : DeepMind renforce ses partenariats pour industrialiser l’adoption de l’IA

Google DeepMind a annoncé le 22 avril 2026 un renforcement significatif de ses partenariats avec cinq des plus grands cabinets de conseil mondiaux : Accenture, Bain & Company, Boston Consulting Group, Deloitte et McKinsey & Company. L'objectif affiché est d'accélérer le déploiement de l'IA en production dans les grandes entreprises, alors que seulement 25 % des organisations ont aujourd'hui réussi à passer du pilote au déploiement industriel à grande échelle. La stratégie repose sur trois leviers : le développement de capacités d'IA adaptées aux spécificités sectorielles, un accès anticipé aux derniers modèles de la gamme Gemini, et un accompagnement au niveau des comités exécutifs et des conseils d'administration. En toile de fond, le potentiel économique estimé à 15 700 milliards de dollars de valeur générée par l'IA d'ici 2030 sert de justification à l'urgence d'industrialiser ces technologies. Ce rapprochement entre chercheurs et consultants répond à un problème concret que les entreprises rencontrent massivement : elles disposent déjà d'outils performants, mais peinent à les intégrer dans leurs processus opérationnels, à former leurs équipes et à démontrer un retour sur investissement mesurable. En combinant la recherche de pointe de DeepMind avec l'expertise sectorielle des cabinets partenaires, l'initiative vise à réduire le délai entre innovation et application terrain. Les secteurs ciblés en priorité sont la finance, l'industrie manufacturière, la distribution, les médias et le divertissement, tous des domaines où les gains de productivité et d'aide à la décision peuvent être immédiats et quantifiables. Le modèle prévoit que les consultants travaillent directement avec les équipes de DeepMind, ce qui permet également aux retours du terrain de nourrir l'amélioration des modèles eux-mêmes. Cette initiative s'inscrit dans une stratégie plus large portée par Google Cloud, qui cherche depuis plusieurs années à structurer un écosystème de partenaires capables de diffuser ses technologies IA dans les organisations à l'échelle mondiale. Les cabinets de conseil deviennent ainsi des relais indispensables, transformant des avancées de laboratoire en outils opérationnels ancrés dans les décisions stratégiques des entreprises. DeepMind insiste sur la dimension responsable du déploiement, une façon de se démarquer dans un contexte où les critiques sur les biais algorithmiques et les risques liés à l'automatisation se multiplient. La question qui reste ouverte est celle de la mesure effective de l'impact : l'annonce de partenariats prestigieux ne garantit pas que le fossé entre les 25 % d'organisations matures et les 75 % restantes se comblera rapidement, surtout dans des secteurs où la transformation culturelle est souvent plus lente que la technologie elle-même.

UELes grandes entreprises françaises et européennes constituent les cibles directes de ces nouvelles offres d'accompagnement, déployées via les bureaux locaux des cinq cabinets partenaires présents dans toute l'UE.

BusinessActu

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KPMG et Microsoft généralisent l’usage des agents IA dans les entreprises

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3Le Big Data

KPMG et Microsoft généralisent l’usage des agents IA dans les entreprises

KPMG et Microsoft ont annoncé un renforcement significatif de leur partenariat mondial, avec deux axes majeurs : le déploiement de Microsoft 365 Copilot auprès des 276 000 collaborateurs de KPMG répartis dans 138 pays, et l'adoption de Microsoft Agent 365 pour superviser et gouverner les agents IA au sein du cabinet et chez ses clients. Cette extension, qui s'appuie sur plus de dix ans de collaboration entre les deux groupes, marque le passage d'une phase d'expérimentation à une industrialisation réelle de l'IA dans les grandes organisations de conseil. KPMG s'appuiera sur KPMG Workbench, une plateforme construite sur Microsoft Azure AI Foundry, pour coordonner plusieurs agents IA à travers ses services d'audit, de fiscalité et de conseil. Dans l'audit, ces capacités seront intégrées progressivement à KPMG Clara, la plateforme mondiale du groupe, pour renforcer l'analyse en temps réel et améliorer la détection précoce des risques. L'enjeu central de cet accord n'est pas l'adoption de l'IA en elle-même, mais sa gouvernance à l'échelle. Plus les entreprises multiplient les agents semi-autonomes, ces systèmes capables d'exécuter des tâches complexes, d'interagir avec plusieurs applications et de participer à des processus métiers, plus elles doivent pouvoir répondre à des questions précises : quels agents sont actifs, quelles données traitent-ils, quelles décisions prennent-ils, et qui en est responsable. C'est précisément ce verrou organisationnel que Microsoft Agent 365 cherche à lever, en proposant une couche centralisée de déploiement, de supervision et de contrôle. Pour KPMG, cela se traduit aussi par un renforcement de son framework Trusted AI, conçu pour garantir une utilisation responsable de l'IA aussi bien en interne que chez ses clients grands comptes. Cette annonce s'inscrit dans une tendance de fond qui traverse l'ensemble du secteur des services professionnels : après deux années de pilotes et d'expérimentations, les grands cabinets de conseil et d'audit cherchent à standardiser leurs usages IA pour en tirer un avantage concurrentiel mesurable. Microsoft, de son côté, positionne Agent 365 comme une réponse directe aux inquiétudes des DSI et des directions juridiques face à la multiplication incontrôlée des agents autonomes dans leurs systèmes d'information. L'accord KPMG-Microsoft pourrait servir de modèle de référence pour d'autres organisations de taille comparable souhaitant franchir le cap de l'industrialisation sans sacrifier conformité et sécurité des données sensibles.

UEKPMG France, en tant que membre du réseau mondial, est directement incluse dans ce déploiement massif, ce qui impacte les pratiques d'audit et de conseil auprès des grandes entreprises françaises clientes du cabinet.

BusinessOpinion

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Qualified Health lève 125 M$ pour déployer l’IA générative dans la santé

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4Le Big Data

Qualified Health lève 125 M$ pour déployer l’IA générative dans la santé

Qualified Health a levé 125 millions de dollars lors d'un tour de série B, portant son total de financement à 155 millions depuis sa fondation en 2023. Le tour a été mené par New Enterprise Associates, avec la participation d'Anthropic, Transformation Capital, GreatPoint Ventures, Cathay Innovation et le fonds Anthology de Menlo Ventures, aux côtés des investisseurs historiques SignalFire, Flare Capital Partners et Intermountain Ventures. La start-up, dont la valorisation est estimée entre 500 millions et un milliard de dollars par ses dirigeants, annonce vouloir utiliser ces fonds pour étendre sa présence sur le marché hospitalier américain et accélérer le développement produit. Une introduction en bourse est également envisagée à moyen terme. Ce financement intervient à un moment où les grands systèmes de santé américains cherchent à dépasser le stade des projets pilotes pour déployer l'IA à grande échelle. Qualified Health propose une plateforme d'infrastructure complète — intégration des données, formation des équipes, supervision des workflows, évaluation continue des agents d'IA — assortie de mécanismes de gouvernance stricts : supervision clinique, auditabilité, traçabilité des décisions et surveillance post-déploiement. Cette approche répond directement aux exigences réglementaires et de responsabilité qui freinent encore l'adoption de l'IA dans le secteur médical. À l'UTMB (University of Texas Medical Branch), la plateforme a généré un impact économique de plus de 15 millions de dollars en six mois. La start-up revendique désormais 400 000 utilisateurs actifs, représentant environ 5 % du chiffre d'affaires hospitalier américain. Le secteur de la santé constitue l'un des marchés les plus convoités — et les plus difficiles — pour l'IA générative, en raison de la sensibilité des données, de la complexité réglementaire et des enjeux de responsabilité clinique. Qualified Health travaille déjà avec des institutions de premier plan : Emory Healthcare, University of Rochester Medicine, Jefferson Health, MD Anderson Cancer Center et UT Southwestern Medical Center. La présence d'Anthropic au capital est notable : le créateur de Claude, positionné sur la sécurité des systèmes d'IA, valide implicitement l'approche de gouvernance de la start-up. Dans un contexte où des acteurs comme Microsoft (Nuance), Google et Amazon investissent massivement dans la santé numérique, Qualified Health mise sur une intégration profonde dans les opérations hospitalières plutôt que sur des outils ponctuels — un pari sur la durée qui, s'il se concrétise, pourrait en faire une infrastructure critique pour des dizaines d'hôpitaux américains.

BusinessActu

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