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Pourquoi SCHNEIDER ELECTRIC paie 3,1 milliards de dollars pour devenir un acteur de l’IA industrielle
BusinessFrenchWeb · 1 min de lecture

Pourquoi SCHNEIDER ELECTRIC paie 3,1 milliards de dollars pour devenir un acteur de l’IA industrielle

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Cette semaine, Schneider Electric a annoncé le rachat de Cognite pour 3,1 milliards de dollars, une opération qui vise à faire du géant français de l'énergie et de l'automatisation industrielle un acteur de poids dans l'intelligence artificielle appliquée à l'industrie. Cognite, éditeur de logiciels industriels fondé en 2017, réalise un peu plus de 170 millions de dollars de chiffre d'affaires annuel. Le montant déboursé par Schneider Electric représente ainsi près de dix-huit fois les revenus de la cible, un multiple qui a immédiatement suscité la défiance des marchés financiers.

Cette opération illustre la course engagée par les grands groupes industriels pour intégrer l'IA au cœur de leurs infrastructures physiques, des usines aux réseaux électriques. En absorbant les technologies de Cognite, spécialisées dans la contextualisation et l'exploitation des données industrielles, Schneider Electric cherche à accélérer la transformation numérique de ses clients et à défendre ses parts de marché face à des concurrents comme Siemens ou Honeywell, également engagés dans cette bataille pour l'IA industrielle. Pour les clients de Schneider, cela pourrait signifier des outils plus performants pour piloter usines et infrastructures énergétiques via l'IA.

Cette acquisition s'inscrit dans un contexte plus large où les valorisations des entreprises d'IA, même à revenus modestes, atteignent des niveaux jugés spéculatifs par une partie des investisseurs. Le scepticisme initial des marchés reflète une interrogation récurrente sur la capacité des grands groupes industriels à rentabiliser ces paris technologiques coûteux, alors que la promesse d'une IA générant des gains de productivité concrets reste, pour beaucoup, encore à démontrer sur le terrain.

Impact France/UE

Schneider Electric, groupe industriel français, renforce sa position dans l'IA appliquée à l'industrie, ce qui pourrait consolider la compétitivité des infrastructures énergétiques et industrielles françaises et européennes face à Siemens.

💬 L'analyse de Mathieu

Schneider paie dix-huit fois le chiffre d'affaires de Cognite, et les marchés ont raison de tousser sur ce multiple. Mais je comprends la logique : sur les données industrielles, celui qui achète la techno gagne deux ans sur ceux qui la développent en interne, et deux ans dans cette course-là ça vaut cher. Reste que le vrai test n'est pas dans le prix payé, c'est dans le taux d'usines qui utiliseront vraiment ces outils d'ici trois ans, pas juste dans les slides de vente.

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UELes grandes entreprises françaises et européennes des secteurs financier, énergétique, de la santé et du secteur public sont directement ciblées par ce programme d'industrialisation IA, susceptible d'accélérer les transformations numériques dans l'UE.

💬 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.

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UELes entreprises européennes clientes du cloud Google pourraient bénéficier d'une meilleure disponibilité et de tarifs plus compétitifs, mais cette concentration des investissements accentue la dépendance technologique de l'Europe envers les hyperscalers américains.

💬 Buffett qui entre dans le tour de table, c'est le truc que tu peux montrer à n'importe quel CFO sceptique. Pas de la spéculation, un vrai calcul de rentabilité sur des datacenters à 20 ans, et ça, ça veut dire que l'argent conservateur considère l'infra IA comme de l'immobilier. À 700 milliards d'investissement collectif cette année, la bataille n'est plus sur les modèles, c'est une guerre de silicium et d'électricité.

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DeepSeek prépare déjà une nouvelle levée : pourquoi le géant chinois de l’IA veut encore 1,5 milliard de dollars ?

Valorisée à environ 71 milliards de dollars, DeepSeek serait déjà en discussions pour lever 1,5 milliard de dollars supplémentaires, un mois à peine après avoir bouclé un tour de financement externe record de 7 milliards de dollars auprès de Tencent, CATL, JD.com et du Fonds national chinois d'investissement dans l'IA. Selon Bloomberg, cette nouvelle opération porterait la valorisation de la startup chinoise de 52 à 71 milliards de dollars, et le montant final pourrait dépasser l'objectif initial si l'intérêt des investisseurs se confirme. The Information évoque de son côté un chiffre d'affaires annualisé approchant les 500 millions de dollars et une recherche de 50 milliards de yuans (environ 7,4 milliards de dollars) pour une valorisation de 500 milliards de yuans (environ 74 milliards de dollars). DeepSeek n'a commenté aucune de ces informations. En parallèle, l'entreprise fondée en 2023 prépare une introduction en Bourse, avec des conseillers financiers et comptables déjà à l'œuvre sur les documents nécessaires : un dépôt de dossier est envisagé dès la fin 2026, pour une cotation possible en 2027. Cette succession rapide de levées ne traduit pas un besoin urgent de trésorerie mais reflète le coût croissant du développement de modèles d'IA de pointe. DeepSeek s'est imposée grâce à ses modèles V3 et R1, dont les performances ont attiré l'attention du secteur malgré des coûts de développement inférieurs à ceux de plusieurs concurrents américains. Son adoption progresse dans les entreprises : en juin, la startup représentait près de 23 % des jetons traités sur la plateforme Vercel, contre 32 % pour Anthropic. Mais cette croissance entraîne des dépenses considérables. Reuters rapporte que DeepSeek prévoit d'accélérer ses investissements dans le calcul, les centres de données et le développement de ses propres puces d'IA, dans l'objectif de réduire sa dépendance aux fournisseurs externes et d'augmenter sa capacité à entraîner des modèles toujours plus puissants. Le contexte géopolitique pèse lourd dans cette stratégie. Les restrictions américaines sur l'exportation des puces Nvidia vers la Chine compliquent l'accès aux composants les plus avancés, poussant DeepSeek à faire tourner son service cloud sur des accélérateurs Huawei afin de bâtir une chaîne technologique plus autonome. Cette levée doit donc financer autant la croissance commerciale que les infrastructures nécessaires à la prochaine génération de modèles. En multipliant les tours de table pour financer centres de données, GPU et infrastructures cloud, DeepSeek suit désormais la même trajectoire que les grands laboratoires américains, OpenAI, Anthropic et xAI en tête, qui ont eux aussi dû lever des sommes massives pour soutenir leur course à l'IA la plus puissante.

BusinessActu
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