Iliad fait de l’IA et du cloud ses nouveaux relais de croissance

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.

Free : l'opérateur se rêve en géant européen des infrastructures cloud et IA

Free, l'opérateur télécoms du groupe Iliad fondé par Xavier Niel, annonce une ambition radicalement nouvelle : devenir un acteur majeur des infrastructures cloud et intelligence artificielle à l'échelle européenne. Le groupe entend investir 4 milliards d'euros d'ici 2030 pour bâtir une capacité souveraine en data centers et en puissance de calcul. Ce virage stratégique intervient dans un contexte où la souveraineté numérique est devenue un enjeu politique central en Europe. Alors que les hyperscalers américains, AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, dominent largement le marché du cloud continental, et que les besoins en GPU pour l'entraînement et l'inférence de modèles d'IA explosent, un opérateur européen disposant déjà d'un réseau fibre étendu et d'une base d'abonnés massive se positionne idéalement pour proposer une alternative crédible. Iliad dispose d'atouts réels pour cette transformation : une infrastructure réseau déployée en France, en Italie et en Pologne, une expérience dans l'exploitation de data centers via ses activités opérateur, et la capacité financière d'un groupe dont le chiffre d'affaires dépasse les 8 milliards d'euros annuels. L'enveloppe de 4 milliards d'euros sur cinq ans représente un engagement significatif, orienté vers la construction de capacités de calcul intensif nécessaires aux workloads IA. Cette annonce s'inscrit dans une tendance de fond où les télécoms européens cherchent à monter dans la chaîne de valeur numérique. Si l'ambition est claire, la concrétisation restera à surveiller : face aux investissements colossaux des géants américains, qui se chiffrent en dizaines de milliards par an, la bataille pour capter les entreprises et institutions publiques européennes en quête d'alternatives souveraines ne fait que commencer.

Mercor doit sa croissance rapide aux plus grandes entreprises d'IA, selon des documents

Mercor, une start-up spécialisée dans la donnée pour l'entraînement de l'IA, connaît une croissance rapide mais reste fortement dépendante des grands laboratoires d'intelligence artificielle, selon des documents financiers consultés par The Information. Fondée il y a trois ans, l'entreprise emploie une armée de contractuels chargés d'apprendre aux modèles d'IA à fournir de meilleures réponses. Sur le premier semestre de l'année, Mercor a généré 614 millions de dollars de revenus bruts, soit une hausse de 70% par rapport à l'ensemble de l'année précédente. Environ 91% de ces revenus proviennent des créateurs de modèles de fondation. Parmi ses principaux clients, la société cite OpenAI, Anthropic et Google DeepMind, ainsi que des laboratoires plus récents comme Reflection AI, spécialiste de l'open-source, et Thinking Machines Lab. Cette dépendance concentrée illustre un phénomène plus large dans l'écosystème de l'IA générative : la valeur créée par les start-ups de données d'entraînement repose presque entièrement sur les dépenses d'un petit nombre d'acteurs dominants. Pour Mercor, cela signifie une croissance spectaculaire tant que ces géants continuent d'investir massivement dans l'amélioration de leurs modèles, mais aussi une vulnérabilité structurelle si l'un de ces clients réduit ses commandes ou internalise ce travail. Pour l'industrie, cet exemple confirme l'appétit sans précédent des laboratoires d'IA pour les données d'entraînement de qualité, produites par des humains, un maillon jugé essentiel pour affiner les réponses des modèles. Ce modèle économique s'inscrit dans une compétition effrénée entre laboratoires d'IA, où OpenAI, Anthropic et Google DeepMind rivalisent pour améliorer leurs modèles via le renforcement par retour humain. L'arrivée de nouveaux clients comme Reflection AI ou Thinking Machines Lab, cette dernière fondée par d'anciens cadres d'OpenAI, montre que la demande s'étend au-delà des poids lourds historiques. Reste à savoir si Mercor parviendra à diversifier sa clientèle pour réduire sa dépendance envers une poignée de géants technologiques, dans un secteur où les besoins en données évoluent aussi vite que les modèles eux-mêmes.

La Chine se lance dans une nouvelle ruée vers l'or de l'IA : les modèles du monde

Le chercheur chinois Hongyuan Lu a terminé son doctorat en intelligence artificielle et ingénierie il y a un an. Il a alors sollicité des investisseurs pour lancer une startup consacrée aux "world models", ces systèmes d'IA capables de comprendre et de simuler le monde physique. À l'époque, les fonds de capital-risque, focalisés sur les applications d'agents IA, n'avaient montré aucun intérêt. Cette année, la situation a radicalement changé. Lu, coauteur de plusieurs travaux académiques sur la façon dont une IA peut appréhender un environnement spatial virtuel, a vu affluer les demandes de contact de venture capitalists sur l'application WeChat. Sa startup FaceMind, basée à Shanghai et Hong Kong, a levé 20 millions de dollars en amorçage cette année, avec parmi ses investisseurs le fonds de capital-risque de Qihoo 360, entreprise chinoise spécialisée en cybersécurité. Ce basculement traduit un déplacement majeur des priorités dans l'écosystème technologique chinois. Après une période où les agents IA capables d'exécuter des tâches numériques concentraient l'essentiel des financements, les investisseurs se tournent désormais vers des systèmes capables de modéliser la réalité physique elle-même, une brique jugée essentielle pour des applications comme la robotique, les véhicules autonomes ou les simulations industrielles. Pour des chercheurs comme Lu, jusque-là ignorés par le marché du capital-risque malgré une expertise académique reconnue, cette évolution ouvre soudainement un accès au financement et à la reconnaissance qui leur faisaient défaut. Cet engouement soudain illustre le fonctionnement propre au secteur du capital-risque chinois, prompt à se rallier en masse autour d'un nouveau terme à la mode dès qu'il semble porteur. Les "world models" s'inscrivent dans une compétition plus large entre laboratoires chinois et occidentaux pour dominer la prochaine génération de technologies d'IA, au-delà des seuls grands modèles de langage. La présence d'un acteur comme Qihoo 360, davantage connu pour la cybersécurité que pour l'IA de pointe, montre aussi que des entreprises technologiques établies cherchent à diversifier leurs paris sur ce terrain émergent, dont les applications concrètes restent encore à démontrer à grande échelle.

💬 Ce qui frappe, c'est la vitesse du retournement : un chercheur snobé par le capital-risque chinois il y a un an lève 20 millions de dollars aujourd'hui, sans que la techno ait fondamentalement changé entre-temps. Quand une boîte de cybersécurité comme Qihoo 360 se met à parier sur les world models, c'est le signe que le mot est devenu plus vendeur que la démo qui va avec. Reste à voir si ça tient en prod, parce que la robotique et les véhicules autonomes attendent encore leurs preuves d'usage à grande échelle.