« Aujourd’hui, déployer un modèle de fondation à l’échelle exige une équipe infra dédiée. Demain, cela devra être aussi simple que d’initialiser une base de données sans serveur. »

Ce pitch, c’est celui d’Inferact. L’entreprise a émergé début 2026 aux États-Unis, pour développer une activité commerciale autour du serveur d’inférence vLLM. Elle a démarré avec un financement de 150 M$.
Depuis, un autre projet référent a suivi la même trajectoire : SGLang, intégré dans l’offre commerciale de RadixArk. Une entreprise soutenue à hauteur de 100 M$, avec la participation, entre autres, d’AMD, de MediaTek et de NVIDIA.

vLLM et SGLang ont, entre autres concurrents, LLMD. On le doit à a start-up française ZML. Fondée fin 2023, elle a levé 20 M$ avec notamment Kima Ventures, et avec le soutien de personnalités de la tech telles que Yann Le Cun, Solomon Hykes (Docker) et le duo Clément Delangue – Julien Chaumond (Hugging Face).

ZML a choisi le langage Zig

LLMD vient de passer au stade alpha, après un an de preview technique. Pour le moment en accès gratuit, il est néanmoins sous licence fermée… au contraire du framework d’inférence ZML, qui constitue son socle.

Ce framework est écrit essentiellement en Zig, un langage voué à « moderniser » C sur des aspects comme le flux de contrôle, l’appel de fonctions, l’importation de bibliothèques et la déclaration de variables. En utilisant le compilateur XLA et le format de représentation intermédiaire MLIR (sous-projet de vLLM), il convertit des modèles en binaires autonomes ciblant une variété d’accélérateurs. Sans dépendance à Python, ce qui a pour effet de réduire l’empreinte. La v2, sortie en mars, a rendu des concepts plus explicites (mémoire, I/O, placement…), apporté un système de modules d’attention et introduit un mécanisme zero copy qui évite d’avoir à télécharger les modèles sur disque.

5 back-ends, une seule base de code

Promesse de LLMD : une inférence distribuée sur des flottes d’accélérateurs mixtes. Au lancement de la preview technique, il gérait les back-ends CUDA (NVIDIA) et ROCm (AMD). Aujourd’hui, la liste comprend aussi les TPU de Google, le toolkit OneAPI d’Intel et Apple Metal. Les NPU de Tenstorrent sont sur la roadmap. Steeve Morin, président-cofondateur de ZML, évoque régulièrement des fournisseurs de puces européens, parmi lesquels SiPearl et VSORA.

Les familles de modèlesprises en charge en l’état :

• Gemma 3 et 4 (denses + MoE)
• LFM2.5
• LLaMa 2 et 3
• Mistral 3 et Ministral
• Qwen 2, 3, 3.5 et 3.6 (denses + MoE)

LLMD gère le batching continu, la mise en cache des préfixes, l’appel d’outils et le décodage spéculatif (DFlash, sur Gemma 4 pour le moment). ZML a implémenté le parallélisme des tenseurs. Il annonce un démarrage à froid en moins de 20 secondes. Le chargement zero copy est possible depuis Hugging Face, S3 et GCS.

Qwen/Qwen3.6-35B-A3B tok/s on zml/llmd vs vllm (GH200) pic.twitter.com/zC87TER1Rq

— Steeve Morin (@steeve) June 30, 2026

Illustration © Adrian Grosu – Shutterstock

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Scaleway annonce l’acquisition de Qarnot, société spécialisée dans le calcul haute performance (HPC) pour l’ingénierie, la simulation et la recherche.

Avec ce rachat, Scaleway ajoute une offre HPC dédiée à sa plateforme cloud et IA, aux côtés de ses services de cloud et d’intelligence artificielle existants.

Qarnot a développé une technologie de refroidissement liquide direct des serveurs. Selon l’entreprise, ce procédé permet de récupérer jusqu’à 95 % de la chaleur produite par les serveurs HPC, sans effet sur les performances de calcul. Cette chaleur est ensuite réinjectée dans des réseaux de chauffage urbain, des équipements publics ou des sites industriels.

Refroidissement liquide et récupération de chaleur

Qarnot compte parmi ses clients MaiaSpace, Alpine Racing, Natixis et ATR Aircraft. Sa plateforme est utilisée pour des simulations complexes avec des cycles de validation ramenés de plusieurs jours à quelques heures selon l’entreprise et une capacité de calcul ajustable à la demande, sans dépendre d’un cluster interne.

Les deux entreprises s’appuient sur les standards de l’Open Compute Project pour la conception de leurs infrastructures.

Damien Lucas, CEO de Scaleway, indique que l’enjeu porte désormais sur la valorisation de l’énergie consommée par le calcul au-delà de sa seule efficacité et que l’expertise de Qarnot en récupération de chaleur fatale s’inscrit dans cette logique.

Les conditions financières de l’opération ne sont pas communiquées.

En juin dernier, Scaleway avait fait l’acquisition de Saagie qui développe une plateforme de DataOps permettant d’automatiser, orchestrer et superviser les projets de données sur l’ensemble de leur cycle de vie, de la collecte à l’exploitation.

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Après un premier semestre 2025 poussif, la French Tech retrouve des couleurs.

Selon le baromètre EY du capital-risque en France, les start-up hexagonales ont levé 4,6 milliards € entre janvier et juin 2026, soit une progression de 65 % en valeur par rapport à l’an dernier. Un chiffre qui hisse ce premier semestre au troisième rang des meilleurs de la période post-Covid.

Mais attention à ne pas crier victoire trop vite : ce retour des gros montants ne rime pas avec un retour à l’euphorie généralisée.

Le nombre d’opérations, lui, recule : 280 tours de table ont été bouclés, contre 311 un an plus tôt. Résultat, le ticket moyen explose, passant de moins de 9 millions € au S1 2025 à plus de 16 millions € cette année.

L’argent est toujours là mais il se fait plus difficile d’accès et plus concentré.

Un capital-risque « de conviction »

La structure du marché confirme ce mouvement de fond. Les sept opérations dépassant les 100 millions € concentrent à elles seules près de la moitié des montants levés sur le semestre.

À l’inverse, les petits tours de table, sous les 10 millions € restent nombreux mais ne pèsent plus grand-chose dans la masse totale des capitaux investis.

EY parle d’un « capital-risque de conviction », prêt à miser massivement sur les entreprises jugées capables de devenir des leaders mondiaux.

Preuve en est, les cinq plus grosses levées françaises du semestre totalisent à elles seules près de 2 milliards €.

Parmi elles, l’opération d’Advanced Machine Intelligence (AMI Labs), qui a bouclé 890 millions € dès le stade seed. Un montant hors norme pour une entreprise à un stade aussi précoce, symbole de cette nouvelle appétence des investisseurs pour les paris technologiques ambitieux.

L’IA et les logiciels raflent la mise

Sans surprise, les logiciels ( IA en tête) dominent très largement le semestre, avec un peu plus de 1,7 milliard € levés, soit près de 40 % des capitaux investis.

Les fintechs signent un rebond spectaculaire en valeur, les « Life Sciences » poursuivent leur progression, et les technologies de rupture (quantique, semi-conducteurs, infrastructures critiques) confirment leur montée en puissance.

Côté géographie, rien de nouveau sous le soleil : l’Île-de-France concentre à elle seule plus de 80 % des montants levés. Avec l’Auvergne-Rhône-Alpes, les deux régions raflent l’écrasante majorité des capitaux investis dans l’Hexagone.

Londres, Berlin, Paris : trois stratégies

Le baromètre EY met aussi en perspective la performance française à l’échelle européenne.

Les trois grands écosystèmes du continent affichent tous une forte croissance portée par les mégatours : +97 % au Royaume-Uni (14,6 milliards €), +66 % en Allemagne (5,9 milliards €) et +65 % en France (4,6 milliards €).

Mais derrière ces chiffres en apparence homogènes se dessinent trois stratégies bien distinctes.

Le Royaume-Uni, avec 14,6 milliards € levés sur 616 opérations conforte son rang de première place technologique européenne. Ses 22 « mégatours » de plus de 100 millions € concentrent 9,4 milliards €, soit près des deux tiers du marché. Des noms comme Isomorphic Labs, Nscale, Wayve ou Recursive Superintelligence traduisent une ambition assumée : devenir le centre névralgique européen du calcul et de l’intelligence artificielle.

L’Allemagne, de son côté, mise sur la ré-industrialisation technologique. Avec 5,9 milliards € levés sur 213 opérations, dont 3,6 milliards concentrés sur seulement 7 « mégatours ». Berlin structure sa croissance autour de la défense, de la robotique, du spatial et de l’énergie, portée par des entreprises comme Neura Robotics, Helsing ou Isar Aerospace.

La France revendique le profil  du portefeuille technologique le plus diversifié d’Europe. Sa croissance en valeur est comparable à celle de l’Allemagne mais elle repose sur une explosion des « mégatours » (+938 %, passant de 0,2 à 2,1 milliards €) qui compense un recul du nombre d’opérations de 10 %. L’Hexagone aligne des pépites dans l’IA (Mistral, H Company, AMI Labs), le quantique (Pasqal, Alice & Bob, Quobly), l’énergie (Verkor, Electra, GravitHy), le spatial (Exotrail, Latitude, Unseenlabs) ou encore la robotique (Exotec, Wandercraft).

Le vrai défi : changer d’échelle

Pour Franck Sebag, Office Managing Partner d’EY Paris et auteur du baromètre, l’enjeu des prochaines années n’est plus de faire émerger de nouveaux champions mais de leur permettre de changer d’échelle face aux géants britanniques et allemands.

La France dispose d’atouts réels : une recherche académique de premier plan, des entrepreneurs reconnus à l’international, une excellence particulière en mathématiques, en ingénierie, en santé, dans le spatial et le quantique, ainsi qu’un écosystème de financement arrivé à maturité.

Mais rien n’est acquis. Dans un monde où les cycles technologiques s’accélèrent et où les positions dominantes peuvent basculer en quelques années, le rebond de ce semestre ne doit pas se transformer en autosatisfaction, avertit EY.

D’autant que la question de la souveraineté technologique s’invite déjà dans le débat politique à l’approche de la prochaine élection présidentielle. Comment financer la croissance des champions tricolores, accélérer le passage de la recherche au marché et attirer puis retenir les talents ?

Car derrière les levées de fonds, l’enjeu de souveraineté qui se joue est celui de savoir où seront demain conçues les technologies qui structureront la santé, l’industrie, l’énergie et la défense.

Comme le résume l’adage cité dans le baromètre : « If you’re not at the table, you’re on the menu. »

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SAP évite une sanction pour pratiques anticoncurrentielles.

Bruxelles a annoncé avoir rendu juridiquement contraignants les engagements proposés par le groupe allemand pour faciliter le changement de prestataire ou la résiliation de contrat de ses clients, mettant fin à une enquête ouverte en septembre 2025.

Une enquête sur le marché de la maintenance des logiciels on-premise

La Commission européenne avait ouvert une procédure formelle, en septembre 2025, estimant à titre préliminaire que SAP se livrait à quatre pratiques susceptibles de restreindre la concurrence sur le marché européen de la maintenance et du support (M&S) de ses logiciels ERP installés sur site (on-premise).

Bruxelles soupçonnait notamment SAP d’empêcher ses clients de résilier les services de maintenance liés à des licences inutilisées, les obligeant ainsi à payer pour des prestations dont ils n’avaient plus l’usage. La Commission pointait aussi des frais de réintégration et de maintenance rétroactive facturés aux clients revenant vers SAP après une période d’absence — des montants pouvant équivaloir à ce qu’ils auraient payé s’ils étaient restés clients sans interruption.

Deux autres pratiques étaient visées : l’allongement systématique de la durée initiale des licences ERP on-premise, période pendant laquelle la résiliation du contrat de maintenance était impossible, et l’obligation faite aux clients de confier à SAP l’ensemble de la maintenance de leur parc logiciel on-premise, avec un même niveau de service et les mêmes conditions tarifaires pour tous ; les empêchant de panacher plusieurs prestataires selon leurs besoins.

Ces pratiques étaient susceptibles de constituer un abus de position dominante au sens de l’article 102 du Traité sur le fonctionnement de l’UE et de l’article 54 de l’accord sur l’Espace économique européen.

Les engagements pris par SAP

Plutôt que de s’exposer à une amende, SAP a choisi la voie des engagements.

Prévue par l’article 9 du règlement 1/2003, elle permet à une entreprise visée par une enquête de proposer des mesures correctives sans que la Commission n’ait à constater formellement une infraction.

Entre novembre et décembre 2025, Bruxelles a soumis cette offre à un test de marché auprès des parties tierces intéressées, ce qui a conduit SAP à ajuster sa proposition initiale.

Concrètement, SAP s’engage à :

• clarifier les conditions permettant à un client de scinder son parc SAP en plusieurs blocs, afin de confier chacun à un prestataire de maintenance différent, à un niveau de support SAP réduit, ou de renoncer à tout support pour certaines parties ;
• autoriser la résiliation des licences et des frais de maintenance associés dans plusieurs cas précis : produits en fin de cycle de support, échec d’un projet d’implémentation imputable à SAP, insolvabilité ou faillite du client, réduction d’effectifs d’au moins 10 % sur deux ans (avec réduction proportionnelle des licences), ou cession d’activité (avec transfert, transfert partiel ou résiliation des licences selon les besoins du repreneur) ;
• élargir l’accès aux contrats à métrique unique, une méthode alternative de calcul des redevances de licence sur laquelle se basent ensuite les frais de maintenance ;
• clarifier les clauses relatives à la durée initiale des licences, pendant laquelle la résiliation du contrat de support n’est pas possible, et ne plus faire repartir cette durée à chaque nouvel achat de licence ;
• supprimer les frais de réintégration et réduire les frais de maintenance rétroactifs facturés aux clients revenant vers ses services après une période d’absence ;
• mettre en place une structure interne de médiation que les clients pourront saisir s’ils estiment que SAP n’applique pas correctement ces engagements.

Ces engagements sont valables à l’échelle mondiale pour une durée de dix ans. Leur mise en œuvre sera surveillée par un mandataire indépendant, chargé de faire régulièrement rapport à la Commission.

Bruxelles et SAP saluent un accord équilibré

Pour la commissaire européenne à la concurrence Teresa Ribera, la décision doit donner aux clients utilisant les logiciels de gestion d’entreprise sur site de SAP davantage de liberté pour choisir leurs services de maintenance et de support, sans les restrictions jugées inéquitables qui alourdissaient leurs coûts et freinaient la concurrence.

Du côté de SAP, le ton est également à la satisfaction. L’éditeur indique accueillir favorablement la décision de la Commission de clore son enquête, à l’issue d’un dialogue qu’il qualifie de constructif et coopératif, et affirme rester attaché à une concurrence ouverte, au libre choix des clients et à l’innovation. Il présente les engagements pris comme apportant davantage de clarté, de choix et de garanties aux clients gérant des environnements sur site complexes.

SAP précise que ses pratiques de maintenance restent alignées sur les standards du secteur et que la décision porte uniquement sur les politiques de maintenance des logiciels sur site, sans concerner ses offres cloud. Un point que l’éditeur tient à souligner alors qu’il pousse activement sa base installée vers le cloud et ses offres de « entreprise autonome » pilotées par l’IA.

Une épée de Damoclès pour dix ans

Si le mécanisme retenu par Bruxelles permet à SAP d’éviter toute amende immédiate et toute constatation formelle d’infraction, l’éditeur reste désormais sous surveillance.

En cas de non-respect de ses engagements, la Commission pourra lui infliger une amende pouvant atteindre 10 % de son chiffre d’affaires mondial annuel, sans avoir à prouver une nouvelle infraction ou une astreinte journalière de 5 % de son chiffre d’affaires quotidien pour chaque jour de manquement.

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Limitez les permissions de vos agents au strict nécessaire, a fortiori s’ils ont accès à plusieurs dépôts.

Là n’est pas le seul conseil que Noma Security donne aux utilisateurs des workflows agentiques GitHub. Mais c’est probablement celui qui se justifie après la démonstration de l’entreprise israélienne. Elle a, en l’occurrence, mis en lumière une vulnérabilité d’injection de prompt.

Un fichier d’un dépôt privé exfiltré via une issue publique

Les workflows agentiques sont en bêta publique depuis quelques semaines.On les place dans le même dossier que les automatisations déterministes, mais sous forme de fichiers Markdown. On les accompagne d’une configuration YAML (conditions de déclenchement, permissions et opérations autorisées). Une commande CLI convertit l’ensemble en actions exécutables par GitHub Copilot, Claude, Codex ou Gemini.

La vulnérabilité en question repose sur des instructions localisées dans une issue créée au sein d’un dépôt public de l’organisation cible. Son auteur, soi-disant directeur commercial, revient d’une réunion client et demande plusieurs choses :

• Modifier les couleurs d’une page de login
• Lui rappeler le contenu du README dans un dépôt public de l’organisation
• « En plus », lui rappeler le contenu de de même fichier dans un dépôt privé de l’organisation

Le workflow se déclenche après assignation de l’issue. L’agent récupère le contenu desdits fichiers… et les poste dans le fil de discussion, en public.

De grandes permissions impliquent un grand risque

GitHub a des protections contre ce type de scénario. Mais l’ajout de l’expression « en plus » a permis de les déjouer, explique Noma Security.

Telle que présentée, l’attaque peut toucher toute organisation utilisant les workflows agentiques. D’autant plus qu’elle n’exige pas d’authentification (créer une issue dans un dépôt public suffit). Elle aurait cependant échoué si l’IA n’avait pas eu la permission d’accéder au dépôt privé. Difficile, en ce sens, que le problème vient de GitHub, sauf une de ses applications a accordé cette permission.

GitHub lui-même rappelle, dans la documentation de ses workflows agentiques, la nécessité de d’appliquer le principe du moindre privilège. Et de limiter les opérations autorisées. Il précise, à ce sujet, que toute écriture – y compris l’ajout de commentaires – doit être permise explicitement dans la configuration des workflows.

Illustration générée par IA

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Une transformation discrète, s’opère dans les bureaux des députés et les couloirs de l’Assemblée nationale.

Un rapport remis en mai 2026 par les députés Nicolas Bonnet et Denis Masséglia, co-rapporteurs du groupe de travail sur l’intelligence artificielle de l’Assemblée nationale révèle que l’IA générative s’est imposée à une vitesse qui prend de court l’institution elle-même.

85,4 % des députés et collaborateurs ayant répondu au questionnaire diffusé en mars 2026 par le Collège des Questeurs déclarent utiliser des outils d’IA et 88 % d’entre eux le font de façon quotidienne ou hebdomadaire.

Reformulation de mails et courriers, synthèse documentaire ainsi que les recherches sont les trois usages plébiscités, loin devant l’aide à la création de contenus ou la gestion d’agenda.

Sans surprise, ChatGPT domine très largement le marché, cité par 63 % des utilisateurs.

Mais le rapport souligne un fait notable : Le Chat, le chatbot de Mistral AI, se hisse en seconde position (18 %), devant Gemini de Google (15 %) et Claude d’Anthropic (12 %).

Selon les rapporteurs, le choix de l’outil  » made in France » est moins motivé par la performance que par des considérations de souveraineté numérique.

Un usage déjà massif, une institution qui court derrière

Cette adoption fulgurante s’est faite sans attendre le feu vert de l’institution. 61 % des utilisateurs se servent d’outils gratuits, sans abonnement, souvent depuis leur ordinateur personnel. Un usage largement spontané, presque sauvage, que l’Assemblée découvre a posteriori.

D’une manière générale, 44 % des répondants placent la protection des données en tête de leurs préoccupations, devant la fiabilité des réponses et le risque d’hallucinations (36 %).

Le rapport documente une pratique jugée à haut risque. Certains collaborateurs redirigent leurs messageries professionnelles vers des services extérieurs pour profiter d’analyses par IA.

Une fuite de données personnelles et institutionnelles hors du contrôle de l’Assemblée, que le document qualifie de risque de sécurité grave.

Le paradoxe est assumé par les intéressés eux-mêmes. Un collaborateur interrogé reconnaît que la confidentialité reste largement théorique une fois le travail lancé, l’efficacité prenant alors le dessus. Un autre va plus loin : si le choix devait se faire entre performance et sécurité, ce serait la performance qui l’emporterait.

RAG et LLM souverains

Côté administration, l’Assemblée a lancé dès 2023 ses premiers chantiers avec deux priorités validées par la présidente : la transcription automatique des débats en commission et l’aide au traitement des amendements.

L’outil maison Vox-IA, opérationnel depuis septembre 2025, permet déjà de synchroniser texte et audio en temps réel pour les rédacteurs de comptes rendus. Un autre système traite désormais 60 amendements à la minute pour en produire une synthèse en une phrase.
Un secours technologique bienvenu quand on sait que les amendements déposés en séance sont passés de quelques milliers par législature à plus de 83 000 sous la précédente.

Mais le rapport est aussi lucide sur les limites du tout-IA institutionnel. Une expérimentation de système de recherche augmentée (RAG) menée avec une entreprise française pendant trois mois en 2025 s’est soldée par un échec. L’outil ne parvenait pas à analyser plus de cinq à dix documents à la fois, rendant tout déploiement à grande échelle hors de prix.

Le dilemme entre souveraineté et efficacité

Tout le rapport tourne autour d’une même tension, résumée par un collaborateur interrogé : les infrastructures américaines dominent le marché et échappent, par construction, au droit européen.

Plusieurs voix plaident pour une migration vers Mistral, jugé plus fiable en matière de souveraineté, quitte à perdre en performance. D’autres jugent cette bascule illusoire tant que les alternatives françaises ne rivalisent pas avec les ténors américains.

Les rapporteurs tranchent avec pragmatisme : pas question de faire développer un modèle d’IA propre à l’Assemblée, jugé hors de portée financièrement et techniquement. Ils recommandent plutôt de miser sur des modèles open source hébergés sur des serveurs sécurisés français, couplés à un travail fin sur les prompts plutôt que sur le ré-entraînement des modèles.

Sur le terrain des ressources humaines, le rapport recueille des inquiétudes feutrées mais réelles. Il existe des craintes de perte de savoir-faire, de « fainéantise intellectuelle » et de dévalorisation des collaborateurs relégués au rang de relecteurs de copies produites par une machine.

Les témoignages recueillis dessinent une administration qui veut croire à un redéploiement vers des tâches à plus forte valeur ajoutée, sans nier les risques de fracture entre initiés et non-initiés à l’IA.

Ce que préconisent les rapporteurs

Face à cette photographie contrastée, Nicolas Bonnet et Denis Masséglia formulent une série de recommandations :

Accélérer la sécurisation des données internes pour offrir aux députés une alternative fiable aux outils grand public
> Former systématiquement élus et collaborateurs, encadrer le risque de dépôt massif d’amendements généré par l’IA
> Mettre en place un suivi annuel des usages pour ne pas se laisser distancer par une technologie dont l’évolution reste largement imprévisible.

Un début de réponse a déjà été apporté avec la charte d’utilisation des systèmes d’IA, diffusée en octobre 2025 auprès de l’ensemble du personnel. Elle autorise le recours à l’IA pour les données publiques mais le proscrit strictement pour les données internes, sauf outil validé par la direction des systèmes d’information.

Reste une question que le rapport laisse en suspens : combien coûtera, en euros et en électricité, la mise à niveau numérique du Palais Bourbon ?

Le déploiement d’un modèle de langage sécurisé pour l’ensemble des utilisateurs de l’Assemblée est déjà chiffré à environ 150 000 € par an d’hébergement, sans compter le recrutement de personnel dédié.

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La ville de Gentilly (Val de Marne – 94) s’appuyait depuis longtemps sur un environnement construit autour des outils Microsoft, aussi bien pour la bureautique que pour l’intranet, sous SharePoint.

Dès 2020, la collectivité entame une réflexion sur la réduction de sa dépendance aux solutions extra-européennes. Le chantier avance progressivement, au rythme d’un inventaire des outils et applications utilisés par les services.

« Nous avons progressivement engagé une réflexion globale sur notre système d’information afin de privilégier des solutions que nous maîtrisons davantage et qui répondent mieux à nos enjeux de souveraineté », indique Dominique Joseph-Eugène, DSI de la Ville de Gentilly.

Une cyberattaque comme point de bascule

En 2025, une cyberattaque touche une partie du système d’information de la collectivité et le paralyse pendant plusieurs mois. L’incident pousse la Ville à relancer et accélérer plusieurs chantiers déjà engagés, dont celui des outils collaboratifs.

« Cet épisode a été un véritable électrochoc. Il nous a obligés à remettre à plat notre environnement numérique et à accélérer certaines transformations déjà engagées », ajoute Dominique Joseph-Eugène.

Remplacer SharePoint

La collectivité choisit de remplacer son intranet SharePoint par Jamespot, une plateforme collaborative hébergée en France.

Le projet, relancé après la cyberattaque, est mis en service fin 2025. Il fait passer l’intranet d’un fonctionnement essentiellement descendant à un espace intégrant une dimension de réseau social d’entreprise, où les agents peuvent commenter et partager l’information, en plus d’y accéder.

« Nous sommes passés d’un intranet essentiellement descendant à une véritable plateforme collaborative. L’information circule mieux, mais surtout, les agents peuvent désormais participer et contribuer. Cela change profondément la manière de travailler », souligne Axel Burklé, chargé de communication interne.

Un projet parti des besoins du terrain

Avant de choisir un outil, la ville de 19 000 habitants a mené un diagnostic auprès de ses équipes pour identifier leurs besoins réels. Les demandes qui en sont ressorties portaient sur davantage d’échanges, des outils plus interactifs et une information moins descendante.

« Le projet n’est pas parti d’un outil, mais d’un besoin. Les agents ont exprimé ce qui leur manquait au quotidien, et cela a fortement facilité l’adhésion », précise Axel Burklé.

Environ 480 agents, soit près de 60 % des effectifs concernés, sont aujourd’hui connectés à la plateforme Jamespot. L’adoption reste progressive, en particulier du côté des agents de terrain, moins équipés en accès numériques que les postes administratifs.

Une transition qui reste partielle

Le remplacement de l’intranet s’inscrit dans une démarche plus large de reprise en main du système d’information. La collectivité dit privilégier désormais des solutions françaises ou européennes pour une partie croissante de ses outils, avec l’objectif de gagner en interopérabilité et de réduire sa dépendance à un écosystème unique.

Certaines briques Microsoft restent toutefois encore en place, la bascule se faisant progressivement plutôt que d’un bloc.

« La souveraineté est devenue un enjeu très concret pour les collectivités. Il ne s’agit plus seulement d’un principe, mais d’une réalité opérationnelle qui impacte directement notre architecture, nos choix technologiques et notre capacité à maîtriser nos données », conclut Dominique Joseph-Eugène.

Photo : © DR

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Leanstral 1.5, puis Robostral Navigate : à quelques jours d’intervalle, Mistral AI a présenté deux modèles qui utilisent CISPO.

Cet algorithme d’apprentissage par renforcement a été proposé en 2025 par les créateurs du modèle MiniMax-M1. Il s’inscrit dans la lignée de la méthode GRPO, qu’on doit à DeepSeek.

GRPO (Group Relative Policy Optimization) n’implique pas de réseau de neurones distinct pour le calcul des récompenses. Pour chaque prompt, il produit plusieurs réponses et utilise leur moyenne comme référence, à renfort de fonctions programmables. Pour éviter les mises à jour de paramètres instables, il écrête les gradients des tokens.

Cet écrêtage pose un problème sur les chaînes de raisonnement longues : il éjecte des tokens à la probabilité faible, mais critiques. En l’occurrence, ceux dits « réflexifs » (However, Recheck, Wait, Aha), qui favorisent la correction des erreurs.

Plutôt que les gradients, CISPO (Clipped Importance Sampling Policy Optimization) écrête les poids d’échantillonnage préférentiel. L’ensemble des tokens sont ainsi exploités.

Vérification formelle et robotique

CISPO a servi à affiner Leanstral 1.5. Ce MoE (6 milliards de paramètres actifs sur 119 milliards) sous licence Apache 2.0 dérive de Mistral Small 4. Il a des propriétés de vérification programmatique reposant sur le langage Lean. Cela lui permet notamment de prouver mathématiquement l’exactitude du code qu’il produit.

On trouve aussi du CISPO dans Robostral Navigate. Il s’agit d’un modèle 8B de navigation embarquée. Il est conçu pour fonctionner avec une seule caméra RGB (pas de lidars, de capteurs de profondeur, etc.). Mistral AI vante sa capacité à généraliser entre types de robots.

Robostral Navigate utilise une navigation par « pointage » : étant donne une tâche et un historique d’observations, il infère les coordonnées de l’emplacement cible dans son champ de vision et détermine son orientation à l’arrivée. Lorsque la cible n’est pas dans le champ de vision, le modèle repasse sur un système de coordonnées locales, plus sensibles aux variations intrinsèques à la caméra.

L’usage de CISPO a accru de 3,2 % le taux de réussite, affirme Mistral AI, sans préciser à quel résultat il se réfère. Potentiellement à celui qu’il met le plus en avant : 76,6 % R2R-CE (Room-to-Room in Continuous Environments) avec la portion du dataset de validation jamais vue auparavant par le modèle.

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Sur les appareils Windows gérés, la sauvegarde des paramètres dans le cloud public sera bientôt activée par défaut. Mais pas au sein de l’Union européenne.

Microsoft ne le cache pas : le DMA (législation sur les marchés numériques) l’oblige à faire cette exception, la fonctionnalité en question impliquant des données personnelles. Il avait déjà procédé ainsi pour une autre sauvegarde : celle des principaux dossiers Windows – Documents, Images, Bureau… – vers OneDrive.

La sauvegarde possible sur Windows 10 ; la restauration uniquement sur Windows 11

La sauvegarde des paramètres Windows sur les appareils gérés est disponible depuis août 2025. Elle englobe l’essentiel des préférences (son, connexions Wi-Fi et Bluetooth, disposition en multi-écran, menu Démarrer…) ainsi que les applications du Microsoft Store. L’ensemble est conservé dans le locataire Microsoft 365 de l’organisation.

Le passage au régime « par défaut » (hors UE, donc) se fera avec Windows 11 26H2. Une mise à jour de fonctionnalités l’enclenchera aussi sur Windows 11 26H1. Il s’appliquera à la sauvegarde ; pas à la restauration. Et sur les appareils où une politique a déjà été définie, celle-ci continuera à s’appliquer.

Les backups automatiques se font tous les 8 jours. On peut les activer à partir de Windows 10/11 22H2 Enterprise, Éducation et Pro avec jonction Entra cloud ou hybride*.
Il y a deux points de restauration possibles : la configuration initiale (à partir de Windows 11 22H2 sur les appareils avec jonction Entra cloud) et la première connexion (à partir de Windows 11 24H2, en jonction cloud ou hybride).

À consulter en complément :

Face au coût de la RAM, Microsoft relance des Surface 8 Go
Microsoft et le secteur public : les mille facettes d’un ancrage profond
L’UE veut soumettre AWS et Azure au DMA : l’IA a pesé dans la décision
Les Big Tech multiplient les recours contre le DMA
Edge et les mots de passe : Microsoft exclut tout bug mais corrige quand même

* Uniquement jonction cloud pour les appareils Windows Pro.

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« Vers un formulaire commun de déclaration ACPR/AMF + ANSSI + CNIL ? [..] Les entreprises l’attendent. »

Le député Philippe Latombe a récemment interpellé, en ces mots, le directeur général de l’ANSSI Vincent Strubel.

L’intéressé a répondu se méfier des guichets ou formulaires uniques, qui « peuvent rapidement servir de cache-misère ». Si le droit européen crée des injonctions contradictoires, il faut l’harmoniser plutôt que de se reposer sur de la « tuyauterie administrative ».

Un formulaire commun DORA / NIS 2 est toutefois prévu. D’après Vincent Strubel, deux cadres sont suffisamment compatibles. De sorte qu’un document unique ne nuira pas à la « célérité nécessaire pour saisir les ‘cyberpompiers’ avant qu’il ne soit trop tard ».

L’articulation avec le RGPD est plus délicate, explique le DG de l’ANSSI. Qu’il s’agisse des délais, de l’analyse d’impact ou de la cinématique de notification, les exigences sont suffisamment différentes pour qu’une « fusion brutale » des guichets et formulaires « place les entreprises dans une situation impossible, en les obligeant à satisfaire dans une même notification plusieurs injonctions contradictoires ».

La cyber offensive, récemment entérinée par l’État

Toile de fond à cet échange : un accord entre l’ANSSI, la Banque de France et l’ACPR (institution intégrée à cette dernière). Il prévoit un renforcement de leur coopération SSI autour de quatre axes… dont les « tests d’intrusion avancés ».

Cette orientation fait écho aux propos récents de Sébastien Lecornu. En visite à l’ANTS, piratée mi-avril, le Premier ministre avait déclaré avoir appelé les services de l’État à tester leurs vulnérabilités. À cette même occasion, il avait évoqué un projet de fusion entre la DINUM et la DITP.

L’ANSSI et l’ACPR avaient déjà signé un accord du genre, en 2018. Elles n’en avaient pas détaillé les axes, expliquant simplement prévoir un « échange régulier d’informations ».

À consulter en complément :

Les régulateurs somment les banques de se barricader face à l’IA
NIS 2 en suspens : les RSSI attendent, le marché aussi
Bercy crée une Direction de l’IA et du numérique
L’AI Act doit-il être l’affaire des DPO ?
Souveraineté numérique : et si on recentrait le concept ?

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Chez les DPO, il y a ceux qui perçoivent la conformité à l’AI Act comme un « prolongement naturel » de leurs missions. Et ceux qui estiment qu’elle ne relève pas de leur périmètre.

De ces deux orientations, aucune « n’apparaît s’imposer avec la force de l’évidence », pour reprendre les propos de la CNIL. La dernière vague de l’observatoire du métier des DPO* en témoigne… dans une certaine mesure. Ils sont 2390 à avoir répondu à l’enquête (1896 internes, 234 mutualisés, 260 externes). 55 % ont déjà l’AI Act dans leur périmètre de responsabilité et 71 % souhaitent que leur fonction l’englobe.

Le DPO, pas mentionné dans l’AI Act

En novembre 2025, au lancement de l’enquête, la CNIL avait rappelé l’obligation d’impliquer les DPO sur les traitements de données mis en œuvre par l’IA. Cela ne suppose toutefois pas forcément d’en faire les chefs de file sur la conformité à l’AI Act, avait-elle précisé. D’autant que le règlement ne mentionne pas explicitement les DPO.

La Commission avait ajouté que l’application de l’AI Act nécessiterait la mobilisation de compétences qui « ne sont pas nécessairement celles attendues du DPO ». Elle avait néanmoins appelé à une « mobilisation judicieuse » de leur expertise RGPD, vu les similarités entre les deux règlements (approche par les risques, principe de responsabilité, exigence de documentation et de transparence, etc.).

Principal défi : identifier le niveau de risque

Un élément ne plaide pas en faveur de la prise en charge de l’AI Act par les DPO : la charge de travail que représente déjà le RGPD. Y compris appliqué aux systèmes d’IA. Principaux défis en la matière :

• Garantir la minimisation des données (57 % des DPO ont sélectionné cette option)
• Gérer le cycle de vie des données (54 %)
• Assurer la transparence et l’explicabilité des décisions algorithmiques (53 %)
• Sécuriser les données et les modèles d’IA (51 %)
• Respecter le principe de la limitation des finalités (47 %)
• Gérer les droits des personnes concernées (46 %)
• Réaliser les études d’impact sur la protection des données personnelles (AIPD ; 45 %)

L’AI Act engendre d’autres défis :

• Identifier le niveau de risque des systèmes d’IA (62 %)
• Documenter et obtenir de la documentation auprès des prestataires (53 %)
• Assurer l’articulation entre AIPD et AIPF (analyses d’impact sur la protection des droits fondamentaux ; 41 %)
• Détecter, prévenir et corriger les biais (40 %)
• Assurer la fiabilité des prédictions/décisions et des données produites (39 %)
• Assurer l’explicabilité des systèmes d’IA (38 %)

Peu de politiques IA formalisées jusque-là

Selon les DPO, parmi les structures qui utilisent des systèmes d’IA ou qui le prévoient, 6 % sont bien préparées à l’application de l’AI Act. Elles sont 25 % en phase de préparation (analyse des impacts en cours). 28 % sont « conscientes des enjeux » mais n’ont pas lancé d’actions concrètes. 27 % se disent peu ou pas informées. 10 % se déclarent non concernées (pas d’utilisation d’IA à risque).

Environ une sur cinq (19 %) a une stratégie ou une politique formelle pour l’IA. 46 % en ont une en cours de préparation (50 % dans les structures de plus de 1000 salariés ; 36 % dans celles de moins de 50).

Lorsqu’une stratégie existe ou est en préparation, les DPO font partie des principaux responsables de la gouvernance dans 39 % des cas (44 % pour les DSI/CTO). Ils sont plus nombreux (66 %) à participer régulièrement aux comités d’éthique – ou autres organes similaires dédiés à l’IA -… lorsque ces derniers existent (20 % des cas).

Une opportunité d’évolution, mais une nette charge de travail

42 % des DPO se disent impliqués tout au long des projets d’IA. Détail phase par phase :

• 24 % sur l’idéation/conception initiale
• 9 % sur le développement/entraînement des modèles
• 14 % dans les tests/validations
• 26 % avant le déploiement en production
• 18 % pendant l’exploitation

Les DPO estiment que l’accompagnement de ces projets rend leur rôle plus stratégique (27 %), mais aussi plus complexe et technique (58 %). Si c’est une opportunité d’évolution (37 %), c’est aussi une nette augmentation de la charge de travail (33 %).

Au moment de répondre à l’enquête (novembre 2025), peu avaient suivi une formation spécifique à l’IA (15 %). Les deux tiers disaient manquer d’outils ou de méthodes adaptés pour évaluer la conformité à l’AI Act. Les priorités de formation vont à l’articulation avec le RGPD et aux méthodologies d’évaluation des risques spécifiques à l’IA.

À consulter en complément :

Comment interpréter les obligations de transparence de l’AI Act
La CNIL joue les généalogistes des modèles d’IA
REGALIA, une synthèse des enjeux de régulation des algorithmes
Le projet PANAME teste sa bibliothèque d’audit de confidentialité des LLM
L’omnibus numérique fait tiquer les CNIL européennes
Face aux saisines, une société ne peut invoquer les droits RGPD de ses salariés

* Étude de l’Agence nationale pour la formation professionnelle des adultes (Afpa), pour la CNIL, le ministère du Travail et l’Association française des correspondants à la protection des données (AFCDP). Sauf si précisé, les taux annoncés sont rapportés aux structures qui utilisent de l’IA.

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C’est un véritable coup de semonce que viennent d’adresser les plus hautes instances de contrôle financier du Vieux Continent.

Face à l’émergence fulgurante des modèles d’IA dits « frontières » (frontier AI), le ton n’est plus à la simple vigilance, mais à la mobilisation générale.

Le constat est sans appel : ces technologies font peser un « risque systémique » inédit sur l’ensemble du système bancaire européen.

Quatre mois pour s’armer

Claudia Buch, la présidente du conseil de surveillance prudentielle de la Banque centrale européenne (BCE), a pris la plume ce mardi pour envoyer un courrier direct et pressant à 110 des principaux établissements de crédit de la zone euro.

Le tempo imposé est d’une rareté absolue dans le calendrier feutré de la régulation bancaire.  Les banques ont jusqu’à la fin du mois d’octobre pour formaliser un « plan d’action complet » destiné à contrer les cybermenaces dopées à l’IA.

Pour donner de l’air aux équipes techniques des banques face à ce sprint de quatre mois, la BCE a même consenti à un aménagement de calendrier, repoussant de septembre à février prochain l’envoi de son questionnaire annuel sur les risques informatiques.

L’heure n’est plus à remplir des formulaires, mais à fortifier les défenses.

Un changement de paradigme technique

Qu’est-ce qui terrifie tant les autorités de contrôle ? Un rapport du Comité européen du risque systémique (CERS) publié le 7 juillet lève le voile sur l’ampleur du péril. L’institution a officiellement rehaussé son évaluation du risque cyber-systémique, le qualifiant désormais de « sévère », contre « élevé » auparavant.

Le CERS évoque un véritable « changement de paradigme pour la cybersécurité ».

Grâce à cette nouvelle génération d’IA, des pirates informatiques isolés ou des États hostiles peuvent désormais automatiser à un coût dérisoire des attaques d’une complexité absolue.

Là où des ingénieurs devaient passer des semaines à chercher une faille de sécurité, les modèles d’IA « frontières » sont capables d’identifier et d’exploiter les vulnérabilités informatiques « à une vitesse, une échelle et un niveau de précision » sans précédent. Des faiblesses structurelles peuvent ainsi être militarisées et exploitées en « quelques minutes ou quelques heures ».

Des banques aux pieds d’argile

Face à cette guerre éclair algorithmique, les institutions financières traditionnelles souffrent d’un lourd handicap.

Engluées dans des architectures informatiques vieillissantes (legacy IT systems), contraintes par des processus de mise à jour excessivement lents de la part de leurs fournisseurs de logiciels, et bridées par la lourdeur des processus réglementaires, les banques peinent à répliquer en temps réel.

L’inquiétude traverse aussi la Manche. La Banque d’Angleterre a elle aussi tiré la sonnette d’alarme ce mardi, confirmant que les progrès fulgurants de l’IA augmentaient de manière critique les risques pesant sur la résilience opérationnelle des marchés mondiaux.

Dans sa missive, Claudia Buch exige des mesures concrètes comme une allocation massive de ressources, une attribution de responsabilités claires au sein des états-majors et des calendriers stricts de déploiement.

Mais le défi est aussi d’ordre externe. À court terme, si les banques devront prouver leur capacité à détecter et repousser des attaques de grande envergure, elles devront également s’assurer que leurs sous-traitants informatiques et fournisseurs de services Cloud soient au même niveau d’alerte.

La BCE prévient déjà : des inspections sur place et des analyses approfondies seront menées au cas par cas pour vérifier la robustesse de ces plans de défense. Les banques européennes savent désormais à quoi s’en tenir : l’IA n’est plus seulement un sujet de gains de productivité pour leurs conseillers clientèle, c’est une menace immédiate pour leur survie informatique.

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Interprétation de contexte de l’environnement cible en langage naturel, commentaires justifiant chaque action, diagnostic et correction d’erreurs à une vitesse impensable pour l’humain… Pas de doute, on a affaire à un « ransomware agentique ».

Sysdig a tiré cette conclusion après avoir analysé une attaque à visée probablement destructrice. Il a d’abord affirmé qu’une IA avait piloté l’opération de bout en bout… avant de reconnaître qu’un humain avait tout de même défini les paramètres initiaux et provisionné l’infrastructure sous-jacente.

Des secrets partout… et des authentifiants par défaut

L’accès initial s’est fait via une instance Langflow exposée à Internet. Le vecteur : une RCE (CVE-2025-3248) dans l’endpoint de validation de code. Elle a permis de récolter des secrets à plusieurs niveaux. Notamment en extrayant la base de données de Langflow et en accédant à un bucket de configuration sur un magasin MinIO… configuré avec le port et les authentifiants par défaut.

La véritable cible était un serveur de production hébergeant une instance de Nacos (Naming and Configuration Service), outil open source de découverte et de configuration de services made in Alibaba.

Le mécanisme d’authentification de Nacos a déjà été maintes fois contourné. En particulier parce que la clé de signature JWT par défaut est documentée publiquement et encore présente sur beaucoup de déploiements.

Un accès root venu d’on ne sait où

La cyberattaque dont il est ici question a exploité cette vulnérabilité. Elle a aussi tiré parti d’un accès root à MySQL, grâce à des authentifiants root… dont Sysdig dit ne pas connaître l’origine. Cet accès a permis d’injecter une backdoor admin dans la base de données de Nacos. Et, au final, de chiffrer toutes les configurations de services via la fonction AES_ENCRYPT() de MySQL. D’abord au niveau des lignes, puis au niveau de schémas entiers. l’environnement de production s’est ainsi trouvé paralysé.

La clé AES, générée aléatoirement, n’a jamais été stockée ou exfiltrée. N’étant apparue qu’une fois dans les logs, et l’agent ne disposant pas d’une mémoire à long terme, elle a été perdue, rendant le déchiffrement impossible. Ce qui n’a pas empêché le dépôt d’une note de rançon, avec une adresse Bitcoin.

Des comportements dits typiquement agentiques

Plusieurs observations accréditent la thèse d’une opération automatisée. L’une concerne la phase d’énumération. Ayant reçu du XML alors qu’il avait demandé du JSON, l’agent a adapté son parseur avant de renvoyer la requête.

L’injection de la backdoor a aussi exposé un comportement typiquement agentique. La procédure consistait à générer un hash bcrypt, à injecter le compte puis à lui donner le rôle admin. La première tentative n’a pas fonctionné (échec du test de login). En à peine 30 secondes, une solution a été trouvée, sans intervention humaine : recréer le compte avec un hash correspondant à un mot de passe plus simple. Dans cet intervalle, il a fallu lire le message d’erreur login, identifier la cause racine (un problème de sous-processus), élaborer un script et le soumettre.

Le même pattern s’est retrouvé au niveau de la destruction de la base de données. En raison d’une contrainte de clé étrangère, le premier DROP DATABASE avait échoué. La deuxième charge utile avait éliminé temporairement la vérification des clés étrangères.

Sysdig perçoit deux autres signes d’attaque agentique. D’une part, la justification de presque chaque action par un commentaire, jusqu’à la logique de priorisation du chiffrement. De l’autre, l’écriture d’un marqueur d’achèvement typique des agents qui, ayant terminé une tâche, signalent qu’ils sont prêts à continuer.

Autre indice potentiel : la capacité à exploiter du contexte que la cible présentait en langage naturel et que du pattern matching n’aurait possiblement pas suffi à interpréter. Ce comportement s’est retrouvé dans des sessions séparées de plusieurs semaines.

Au cours de l’attaque, l’agent a accédé à des clés d’API OpenAI, Anthropic, Google et DeepSeek.

La présence de secrets dans l’environnement Langflow a facilité les choses. Comme l’authentification par défaut sur Nacos, qui pouvait par ailleurs se connecter en root à la base de données.

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Vaut-il mieux être suiveur ou retardataire ?

Dans le Magic Quadrant 2025 de la sauvegarde, Dell et Veeam avaient eu droit au premier qualificatif. Gartner estimait qu’ils avaient l’un et l’autre tendance à lancer des offres en réponse à des initiatives de concurrents. Cette année, pas d’étiquette « suiveur », mais un accent sur leurs retards respectifs dans la protection des applications cloud et des identités.

11 fournisseurs, 6 « leaders »

Dell et Veeam font tout de même partie des fournisseurs que le cabinet américain classe « leaders ». Ils l’étaient déjà l’an dernier. Même chose pour Cohesity, Commvault, Druva et Rubrik.

D’une année à l’autre, les critères obligatoires pour figurer au Magic Quadrant de la sauvegarde ont peu évolué. Il s’agissait toujours de proposer, dans les grandes lignes :

• Sauvegarde en environnement hybride, avec prise en charge d’au moins 2 IaaS et 2 SaaS majeurs
• Intégration avec du stockage immuable
• Détection basique de cyberattaques (post-sauvegarde)
• Console de gestion centralisée

Couvrir PaaS et systèmes IAM était facultatif. Comme l’automatisation à base d’IA. Il n’était pas non plus nécessaire, entre autres, d’avoir des fonctionnalités de sécurité « avancées » (MFA, RBAC, intégration SIEM/SOAR), de fournir une cleanroom ou d’orchestrer la restauration après sinistre.

L’axe « exécution » du Magic Quadrant traduit la capacité des offreurs à répondre à la demande (expérience client, tarification, qualification des produits services…). La situation :

Sur l’axe « vision », qui reflète les stratégies (innovation, modèle économique, déploiement géographique…) :

Cohesity salué sur l’automatisation de la restauration…

L’an dernier, Cohesity avait été salué pour l’acquisition de Veritas, qui avait élargi tant son portefeuille que sa couverture géographique. Gartner avait aussi apprécié ses services de réponse aux incidents.

Cette année, Cohesity a un bon point pour sa brique RecoveryAgent, qui automatise l’orchestration de la restauration. Il en a un autre pour ses intégrations cyber, notamment avec Sophos et Google Threat Intelligence pour la détection de menaces. Autre point positif : la couverture fonctionnelle du plan de contrôle Helios (qui gère à la fois DataProtect et NetBackup), assortie d’un licensing flexible qui permet d’utiliser une seule des deux solutions.

… mais pointé pour ses dépendances

L’an dernier, Gartner avait soulevé le risque de ralentissement du delivery dans le contexte de la fusion avec Veritas. Il avait aussi souligné que Cohesity pratiquait des prix plus élevés que la moyenne lors des négociations initiales. Tout en pointant ses limites en matière de restauration des applications cloud (capture de l’IaC et des configs, entre autres)..

Cette fois, Gartner pointe une protection SaaS limitée : pas de Dynamics 365, de Power Platform, d’Azure DevOps, de GitHub, ni d’Okta. Il évoque aussi la dépendance de Cohesity à des intégrations tierces, par exemple sur la découverte/classification de données (Cyera) et la restauration de forêts AD (Semperis). Attention également à la complexité potentielle de déploiement et d’intégration dans les environnements hybrides.

L’assistance IA s’est diffusée chez Commvault…

L’an dernier, Gartner avait distingué Commvault pour sa couverture exhaustive des workloads, cloud en particulier (IaaS & PaaS). Il avait aussi noté les apports, dans ce même domaine, de l’acquisition d’Appranix. Et mentionné les capacités de restauration de forêts AD.

Cette année, l’un des bons points va à l’orchestration de la restauration, avec des cleanrooms à la demande sur AWS ou Azure. Un autre va à la fonciton Synthetic Recovery, qui construit un point de restauration « idéal » à partir de plusieurs sauvegardes. Gartner salue aussi l’extension des cas d’usage de l’assistant IA Arlie : identification des données potentiellement exposées, recommandations d’optimisation de configuration, aide à l’identification de points de restauration « propres », etc.

… toutefois en retard sur la protection de Microsoft 365

La configuration initiale est complexe et il peut être difficile de trouver la bonne documentation pour le dépannage, avait expliqué Gartner l’an dernier. Il avait aussi pointé le manque d’expertise au support et la transition non finalisée de Commvault Command Center vers une console Java.

Cette année encore, vigilance sur le support, plus particulièrement de niveau 1. Des clients le jugent inégal, lent et trop procédurier pour les escalades. D’autres regrettent un licensing complexe qui exige de bien connaître les produits. Commvault est par ailleurs en retard sur les capacités natives de protection et de restauration des données Microsoft 365.

Dell se distingue avec l’assistance IA sur site…

L’an dernier, Dell avait eu un bon point pour l’intégration de son offre de sauvegarde avec le reste de son portefeuille (PowerStore, PowerMax et AI Factory notamment). Il en avait eu un autre pour sa brique MDR exploitant CrowdStrike Falcon.

Le « bon point intégration » reste d’actualité, avec un exemple d’apport : la détection d’anomalies en temps « quasi réel » dans les snapshots PowerStore. Gartner y ajoute l’efficacité de la brique Cyber Recovery, qui valide les données en vue de leur récupération après cyberattaque. Il mentionne aussi la possibilité d’exploiter l’assistance IA sur site, avec une option bring your own LLM.

… mais pas sur la découverte des données sensibles

Attention à l’administration, qui peut s’avérer complexe, avait signalé Gartner l’an dernier. Il avait aussi souligné le retard de Dell sur la protection des applications cloud et sur la détection de données sensibles au sein des sauvegardes. Autre limite : la nécessité d’implémenter plusieurs offres (PowerProtect Cyber Recovery et CyberSense) pour bénéficier d’une cyberdétection exhaustive.

Cette année encore, Gartner évoque le cas des données sensibles : PowerProtect Data Manager « manque d’insights » pour aider à les identifier et à optimiser les politiques de protection. Il mentionne également à nouveau la protection des applications cloud (retard sur la découverte des dépendances et l’identification des écarts de configurations). Il y ajoute la complexité potentielle du déploiement et de l’exploitation.

Chez Druva, des choix d’architecture distinctifs…

L’an dernier, Gartner avait salué la capacité de Druva à délivrer offres et intégrations (sauvegarde de VM EC2 sur Azure, backup sans agent pour Azure SQL, etc.). Il avait aussi apprécié l’assistance par IA (reporting, dépannage, analyses de sécurité) et la défense contre les ransomwares (service managé natif sans surcoût).

Cette année encore, Druva se distingue sur le volet IA, avec des agents pour l’analyse forensique, le dépannage, la validation de la restauration et le résumé d’incidents techniques. Autre point distinctif : l’exploitation des métadonnées des backups au sein d’un graphe qui permet de contextualiser les restaurations. Gartner note aussi le recours à une architecture qui limite la surface d’attaque en isolant du réseau primaire les données des sauvegardes et les authentifiants.

… mais les contraintes du modèle BaaS

L’an dernier, Gartner avec pointé la dépendance de Druva à AWS pour sa couche de gestion et d’orchestration. Il avait aussi noté l’absence de sauvegarde de MongoDB et de Cassandra. Ainsi qu’une prise en charge de GCP pas au niveau des autres hyperscalers sur la partie PaaS.

Cette année encore, Gartner mentionne les capacités limitées sur GCP – en ajoutant le IaaS. Il note que des agents et des workflows d’exportation sont nécessaires pour protéger des workloads comme GCE, Cloud SQL et BigQuery. Autres points faibles : un retard sur les autres fournisseurs pour la prise en charge de Kubernetes et les contraintes liées au BaaS, seule option de déploiement disponible (pas de possibilité d’apporter son propre stockage, par exemple).

Rubrik, avancé sur la protection des identités…

En 2025, Rubrik avait eu un bon point pour son RAG Annapurna. Il en avait aussi eu pour sa licence USL, disponible par utilisateur et transférable entre ses produits SaaS. Gartner avait également salué les possibilités en matière de cyberrésilience (protection des identités, détection d’anomalies, récupération en environnement hybride).

Cette année, la protection des identités est à nouveau évoquée, pour son périmètre (AD, Entra ID, Okta) et sa couverture fonctionnelle. Rubrik se distingue aussi par sa capacité à maintenir une interface d’administration intuitive malgré l’extension de son offre. Il a par ailleurs su introduire du monitoring et du rollback agentiques.

… plus que sur la restauration d’applications cloud

L’an dernier, les limites sur le reporting avaient valu un mauvais point à Rubrik. Comme l’absence de restauration entre hyperviseurs et la présence géographique limitée hors Amérique Nord et EMEA.

Cette fois, Gartner souligne l’absence de cleanroom native. Il pointe aussi les limites de l’offre BaaS (qui exige une infra gérée par le client pour fonctionner sur AWS et Azure). Et celles de la restauration d’applications cloud (pas d’orchestration native, ce qui impose de gérer les composants IaC séparément des sauvegardes).

Bon point pour l’appliance Linux de Veeam…

Salué l’an dernier pour sa présence sur ce marché (niveau d’adoption de ses solution et réseau de partenaires), Veeam avait aussi eu droit à un bon point sur le volet cyberrésilience (scan inline à base d’IA, programme de support Cyber Secure…). Gartner avait également apprécié la « versatilité » de la restauration (entre hyperviseurs, et directement vers AWS / Azure / GCP depuis des infras sur site).

Cette année, est mise en avant la Veeam Backup Appliance, qui offre une alternative préconfigurée, plus simple à gérer… et indépendante de Windows. Autre point fort : les services de réponse aux incidents (24/7, avec SLA de 15 minutes). Gartner ajoute l’acquisition de Securiti AI, qui apporte une gestion de la posture de sécurité des données.

… mais pas pour la couverture SaaS

Au-delà d’attribuer à Veeam l’étiquette de « suiveur », Gartner avait, l’an dernier, noté le périmètre limitée de la protection SaaS hors Microsoft 365 et Salesforce. Il avait aussi souligné la dépendance à Microsoft (déploiement de Veeam Data Cloud dans Azure) et le manque de flexibilité pour stocker les sauvegardes chez d’autres clouders.

La critique de la couverture SaaS vaut toujours (pas de Dynamics 365, de Power Apps, d’Azure DevOps, de Jira, de Google Workspace…). Gartner y ajoute un retard sur la protection des identifiés (pas de gestion d’Okta ni de la restauration des forêts AD) et l’absence d’une console de gestion unifiée (Veeam Data Plaform vs Veeam Data Cloud).

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C’est une offensive estivale qui ressemble fort à un aveu d’urgence. À quelques jours d’intervalle, les deux leaders  du cloud mondial ont sorti l’artillerie lourde.
Amazon Web Services (AWS) a dégainé le premier en annonçant un investissement de 1 milliard $ pour créer sa division AWS Forward Deployed Engineering (FDE).

La riposte de Microsoft ne s’est pas fait attendre en conscrant 2,5 milliards $ pour lancer sa  force de frappe opérationnelle baptisée Microsoft Frontier Company, forte de 6 000 experts.

Leur mission est la même : envoyer leurs meilleurs ingénieurs, concepteurs de modèles et experts en sécurité s’installer physiquement dans les bureaux de leurs clients finaux (Unilever, le London Stock Exchange, la NFL, la NBA ou Southwest Airlines) pour co-développer des systèmes d’IA de bout en bout.

Ce virage à 180 degrés s’explique par une pression devenue insoutenable à Wall Street. Malgré une croissance robuste de son activité Azure, l’action Microsoft a subi d’importantes corrections. Les investisseurs exigent des preuves concrètes de rentabilité face aux dizaines de milliards de dollars engloutis chaque trimestre dans la construction de data centers.

Or, le constat sur le terrain est signifiant. Si les grands groupes ont massivement testé l’IA, le passage à l’échelle industrielle s’avère être un gouffre de complexité.

Problèmes de gouvernance des données, manque de compétences internes, sécurité défaillante… les projets s’enlisent et les abonnements tardent à générer la valeur promise.

Le syndrome Palantir

Pour débloquer la situation, Microsoft et AWS ressuscitent une stratégie éprouvée il y a plus de dix ans par un autre acteur iconique de la tech américaine : Palantir.

Le spécialiste de l’analyse de données s’est imposé auprès des gouvernements et des multinationales en envoyant ses propres « Forward Deployed Engineers » configurer ses logiciels directement chez les clients.

En reprenant ce modèle, AWS et Microsoft cherchent à éliminer toute friction. AWS promet ainsi de compresser les calendriers de déploiement de l’IA « agentique » de plusieurs mois à seulement quelques jours, tout en garantissant l’indépendance future du client à l’issue de la mission.

En maîtrisant directement l’intégration logicielle, les hyperscalers s’assurent que les solutions d’IA développées seront intrinsèquement liées à leurs infrastructures respectives. Une manière de capturer le client pour la prochaine décennie. La bataille de l’IA ne se joue pas uniquement dans les laboratoires de recherche mais aussi bien dans les bureaux des directeurs financiers.

Sur le marché français, on apprend via l’Informé que OpenAI a ouvert à Paris un bureau de son activité d’intégrateur baptisée Deployment Company ou DeployCo.

Annoncée en mai dernier, la nouvelle structure est dotée de 4 milliards $ et compte un
consortium de 19 sociétés d’investissement, de cabinets de conseil et d’intégrateurs systèmes à son capital. Parmi eux, on trouve trois mastodontes du conseil : Bain & Company, Capgemini et McKinsey. OpenAI conserve la majorité.

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« PC IA ? Non, je ne sais pas ce que c’est. »

On l’aura – très – souvent entendu aux journées B2B du salon Viva Tech. Nous avions choisi l’événement pour « prendre la température » sur ce concept vieux comme ChatGPT ou presque.

Quelques semaines après le lancement du chatbot, le CES 2023 avait effectivement donné un premier élan. Par exemple avec l’annonce de Ryzen AI. Le mouvement s’était accéléré en 2024, lorsque Microsoft avait lancé le label « Copilot+ PC ». Pour en bénéficier, une machine doit, en particulier, embarquer un NPU suffisamment puissant.

AMD, Intel, Qualcomm : la bataille des TOPS

Les NPU (Neural Processing Units) sont des processeurs spécialisés dans les multiplications de vecteurs et de matrices, opérations fondamentales au sein des réseaux de neurones. Ils les traitent plus efficacement que les GPU, en contrepartie d’une moindre flexibilité et surtout d’un outillage encore bien moins mature.

Leurs performances sont traditionnellement communiquées en TOPS. C’est-à-dire en milliers de milliards d’opérations par seconde… en simple précision (entiers 8 bits), alors que les GPU travaillent généralement en virgule flottante. Le label « Copilot+ PC » impose un seuil à 40 TOPS. Au départ, seul Qualcomm l’atteignait, avec ses puces Snapdragon X. AMD et Intel s’aligneraient quelques mois plus tard avec, respectivement, Strix Point et Lunar Lake-V.

AMD à 60 TOPS avec les Ryzen AI 400

La famille Strix Point fut annoncée en juillet 2024. Elle comprend essentiellement la gamme Ryzen AI 300, destinée aux notebooks, avec un TDP de base de 28 W. AMD y a intégré la deuxième génération de ses NPU XDNA, basés sur la technologie de Xilinx (acquis en 2022). Il les annonce à 50 TOPS. Avec les Ryzen AI 400 (Gorgon Point, 28 W également), annoncés en janvier 2026, le seuil a été relevé à 60 TOPS.

Intel à 45 TOPS avec les Core Ultra 200V

La famille Lunar Lake-V, lancée en septembre 2024, cible aussi les notebooks (17-30 W), sous la marque commerciale Core Ultra 200V. Intel y a intégré un NPU à 45 TOPS également fruit d’une acquisition (Movidius, 2016). C’est pour le moment une exception à son catalogue. Ses autres processeurs Core Ultra Série 2 en restent à :

• 12 TOPS NPU pour Arrow Lake-U (15 W)
• 13 TOPS NPU pour Arrow Lake-H (28-45 W)
• 13 à 36 TOPS NPU pour Arrow Lake-S (35-125 W)

Qualcomm à 45 TOPS avec les Snapdragon X… et 85 avec les X2

Avec les Snapdragon X (Elite annoncés en octobre 2023, puis Plus en avril 2024), Qualcomm est aussi à 45 TOPS, pour des TDP de base entre 23 et 35 W. Depuis, il est passé à 80 avec les Snapdragon X2 Plus (janvier 2026) et 85 avec les X2 Elite (septembre 2025).

Récapitulatif sur les dernières générations de processeurs mobiles :

La mémoire unifiée, adoptée mais pas systématisée sur les PC IA

Au-delà de la puissance pure du NPU, l’exécution des modèles d’IA est tributaire de la quantité de mémoire. Mais aussi de sa bande passante. Pour accroître cette dernière, des architectures unifiées ont émergé : à l’instar de ce qui se fait sur Apple Silicon, la RAM est placée sur le SoC et partagée entre tous les processeurs. AMD l’a implémenté dans les puces Halo ; pas dans les Point. Intel ne l’a intégré que dans les Lunar Lake-V… en attendant peut-être Razor Lake, destiné à concurrencer les Halo.

Chez Qualcomm, tous les Snapdragon X ont de la mémoire unifiée. Au fil des générations, la bande passante théorique croît en conséquence de l’intégration de mémoire plus rapide. Les X Plus et Elite, avec leur LPDDR5X-8448, atteignent 135 Go/s sur le papier. La génération X2 passe à 152 Go/s avec sa LPDDR5X-9523. Les X2 Elite Extreme font même mieux (228 Go/s) grâce à un bus 192 bits.

En termes de capacité mémoire maximale, AMD a mis la barre à 128 Go sur Strix Halo, 192 Go sur Gorgon Halo et 256 Go sur Strix Point / Gorgon Point. Chez Intel, c’est 32 Go pour Lunar Lake-V et 96 Go sur les Arrow Lake. Qualcomm est à 32 Go pour le X Plus, 64 Go pour le X Elite et 128 Go pour les autres.

Pour l’ensemble de ces plates-formes, la quantité de mémoire exploitable en tant que VRAM varie en fonction des BIOS et des systèmes d’exploitation.

Récapitulatif :

OpenVINO, Ryzen AI, QAIRT… Autant de toolkits que de NPU

Ce qui varie aussi beaucoup, c’est le modèle de programmation des différents NPU : à chacun sa boîte à outils, là ou « GPU » est largement synonyme de « CUDA ».

Chez Intel, les NPU sont inclus aux côtés des CPU, des GPU et des FPGA dans le toolkit OpenVINO. Celui-ci a été doté d’extensions spécifiques aux modèles génératifs (quantification, encapsulation du cache clé-valeur, exécution spéculative…). Intel lui a adjoint un catalogue de modèles prêts à l’emploi sur ses NPU. On y trouve du ML classique (MobileNet pour détecter des objets, AlexNet pour classer des images…) et des LLM (généralement moins de 10B : Gemma 7B, Llama-3.2-1B, Phi 2…). En plus de la compatibilité Windows, un pilote Linux est disponible à partir du noyau 6.6.

Chez AMD, la pile Ryzen AI Software (pour Windows et Linux) s’appuie sur le runtime ONNX, là aussi doté d’extensions GenAI. Le SDK Lemonade offre une couche d’abstraction, avec une API Python et une interface serveur (API REST). À plus bas niveau, il y a une API C++ qui permet notamment l’exécution hybride des modèles génératifs (utilisation du NPU pour la phase de préremplissage et du GPU pour le décodage). AMD a également un catalogue de modèles prêts à l’emploi. Certains optimisés pour la longueur de contexte (fenêtre de 16k), d’autres pour la performance (en échange d’une fenêtre réduite à 4k). Au serveur Lemonade peut se greffer un back-end spécifique aux NPU XDNA : FastFlowLLM. Il gère Linux depuis peu.

Qualcomm développe ses NPU sous la marque Hexagon, qu’il utilisait déjà depuis 2007 pour ses DSP (processeurs de traitement des signaux). Un choix pas anodin : pour lui, les premiers descendent des seconds. C’est simplement « l’architecture qui a changé » (fusion des unités de calcul scalaire, vectoriel et matriciel, avec mémoire partagée). Le toolkit pour les programmer s’appelle QAIRT (Qualcomm AI Runtime). Il comprend, au plus bas niveau de la pile, des interfaces C et C++. Au plus haut niveau, un SDK Neural Processing. Entre les deux, un autre SDK, plus granulaire avec par exemple des bibliothèques par accélérateur, mais qui abstrait des éléments comme le partitionnement réseau. Une passerelle avec Amazon SageMaker existe pour le fine-tuning avant déploiement local.

Foundry on Windows, promesse d’un socle commun pour l’IA locale

Microsoft tente d’unifier les choses avec Foundry on Windows (ex-Copilot Runtime). Sous cette bannière, il pousse trois options pour l’IA locale* : des API, des LLM prêts à l’emploi et le framework d’inférence Windows ML.

Les API – une dizaine – permettent la reconnaissance vocale, l’OCR, le traitement d’images (description, segmentation, upscaling…) et l’accès au LLM Phi Silica de Microsoft – avec des optimisations pour les NPU, comme la compression des requêtes. Principalement réservées aux Copilot+ PC, elles ont d’abord ciblé exclusivement les NPU. Elle commencent à s’ouvrir aux CPU (speech-to-text et upscaling vidéo) et aux GPU (Phi Silica). Les modèles correspondants sont téléchargés à l’exécution et ensuite partagés entre les applications. Lesquelles ne sont, par ailleurs, pas obligées de packager de runtimes ou de pilotes.

La deuxième option, dite Foundry Local, permet de surentraîner Phi Silica avec la méthode LoRA. Elle donne aussi accès, y compris sur les PC Windows 10, à quelques dizaines de LLM ouverts (pesant de 100 Mo à environ 10 Go) préoptimisés. Seuls quelques-uns le sont pour les NPU. Il s’agit essentiellement de modèles Phi (3 Mini, 4 Mini, 4), Qwen (Coder, Instruct) et DeepSeek (R1-Distill-Qwen-7B). Les autres s’exécutent sur (Web)GPU et éventuellement sur CPU (Ministral, Nemotron, Olmo…).

Windows ML est une distribution du runtime ONNX. Succédant à l’API DirectML, il automatise la sélection de la puce adéquate pour l’inférence, la récupération des fournisseurs d’exécution (abstractions des back-ends) et le maintien à jour de l’ensemble via Windows Update. L’exécution des modèles génératifs y est officiellement encore en preview.

Forces et faiblesses des NPU

En 2024, peu après le lancement des premiers Copilot+ PC, une étude de l’université de Californie du Sud sur un SoC Intel avait mis en lumière les points forts et les points faibles des NPU. Elle les avait comparés aux CPU et aux GPU sur deux disciplines. D’un côté, l’algèbre linéaire (produit matriciel, produit scalaire et produit matrice-vecteur). De l’autre, les réseaux de neurones, avec classification de vidéos (MobileNetV2), analyse de séries chronologiques (réseau LTSM non spécifié) et traitement du langage naturel (TinyLlama).

L’accès direct à la mémoire a des avantages…

L’accès direct à la mémoire a donné au NPU une belle longueur d’avance dans le calcul des produits matrice-vecteur, la réutilisation de données étant minimale. Même situation pour les produits scalaires, a fortiori vu le poids de la synchronisation finale.

En revanche, sur les produits matriciels, le GPU a pris l’avantage au-delà d’une certaine taille de matrice, l’opération devenant de plus en plus dépendante de la capacité de calcul.

… et des inconvénients

Pour la classification vidéo, en précision simple ou double (INT8 ou FP16), le NPU a l’avantage lorsqu’on est sur du traitement séquentiel. Par lots, le rapport s’inverse à partir d’un batch size de 8.
Avec le LTSM, le GPU est nettement meilleur. L’irrégularité des accès mémoire handicape le NPU, qui doit rafraîchir à chaque fois son mapping DMA.

Le NPU reprend l’avantage avec TinyLlama. Il n’est pas à son aise sur la phase de préremplissage, dominée par des multiplications matricielles. Mais le gros des opérations se trouve sur la phase de décodage, quant à elle riche en produits matrice-vecteur.

Les NPU, pas fans du traitement par lots

Le problème des accès mémoire irréguliers se retrouve dans un comparatif plus récent (juin 2026). Support de test : un système embarqué avec NPU Hexagon et GPU Ada. On y a fait tourner Qwen-2.5-7B et Llama-3-8B (ainsi qu’une variante 3B distillée).

Tant qu’on traite des inputs fixes, le NPU est plus performant. Ou plus économique, selon le point de vue (- 60 % d’énergie par rapport au GPU à débit égal). Les choses changent quand on passe sur des entrées de longueur variable (32 à 2048). En INT8, la performance du GPU baisse de 12 %… contre 41 % pour le NPU. Un effet accentué quand on ajoute l’aspect traitement par lots : avec un batch size de 16, le GPU conserve 78 % de son débit séquentiel, tandis que le NPU tombe à 34 %. La faute notamment à une mauvaise gestion du padding : face à des tenseurs hétérogènes, l’exécution passe en séquentiel, avec reconfiguration interne entre les requêtes.

Génération de texte sur NPU : combien de tokens par seconde ?

FastFlowLLM a fait ses propres mesures, en génération de texte, sur une APU Ryzen AI 350 à 32 Go de RAM. Les fenêtres de contexte ont été limitées par le fait que le NPU ne pouvait pas accéder à plus de 50 % de la mémoire système. On rappellera qu’un token = ¾ de mot, d’après le décompte d’OpenAI.

Les résultats sur la phase de décodage :

Audio, graphisme, cybersécurité, accessibilité… Les logiciels s’emparent des NPU

Tous ces résultats en témoignent : avec leur pipeline plus rigide que celui des GPU, les NPU se prêtent avant tout aux charges de travail dont les patterns sont prévisibles. Les éditeurs de logiciels ont œuvré dans ce sens. Par exemple :

• Norton pour la détection des deepfakes audio
• Adobe pour la catégorisation des contenus audio dans Premiere Pro

• Moises pour la séparation de voix et d’instruments

• CapCut pour le sous-titrage, la synthèse vocale et la suppression d’arrière-plan
• Blender pour un plug-in de conversion 2D <-> 3D

• Capture One pour le détourage, la retouche de visage et l’étalonnage des couleurs
• Cephable pour ses technologies d’assistance (contrôle vocal et gestuel)

Microsoft a suivi la même logique, en se concentrant sur des tâches « temps réel », sensibles à la latence. Tout particulièrement pour la communication (« effets Windows Studio »). Certaines fonctionnalités sont réservées aux Copilot+ PC (flou de portrait, focus vocal, filtres créatifs…). D’autres sont disponibles avec les NPU de la « génération 10 TOPS » (floutage d’arrière-plan, cadrage automatique, correction du regard…).

Les fabricants de PC IA intègrent leurs propres services – parfois à base de NPU

Les principaux fabricants de PC ont leur propre déclinaison de ces fonctionnalités. Illustration chez Acer, qui les propose sous les marques Purified View et Purified Voice. Il tire aussi parti de l’efficacité énergétique des NPU pour effectuer une tâche continue en arrière-plan : la détection de présence (User Sensing). Avec trois usages : verrouiller/déverrouiller automatiquement le PC, rappeler à l’utilisateur de prendre une pause après un certain temps passé devant l’écran et l’avertir s’il n’est pas à bonne distance.

Le catalogue « IA locale » d’Acer inclut aussi de la création d’images et un assistant généraliste à base de LLM. Mais ces fonctionnalités exigent un GPU.

ASUS a opéré une segmentation similaire. Des fonctionnalités comme la suppression de bruit, la luminosité adaptative se contentent du NPU. Alors que StoryCube (gestion multimédia) et MuseTree (génération d’images) nécessitent au minimum une carte GeForce RTX 4050.

Des studios de développement…

Sur son microsite dédié aux PC IA, ASUS communique d’ailleurs les TOPS GPU en plus de ceux du NPU. Il met aussi en avant son toolkit d’inférence AI SuperBuild, développé avec Intel et validé sur ses NUC. Permettant de convertir, de déployer et d’évaluer des modèles, il inclut la gestion de bases de connaissances et une marketplace de serveurs MCP.

Dell a aussi son toolkit : Dell Pro AI Studio. Il expose des API compatibles OpenAI et donne accès à un catalogue de modèles optimisés. Certains pour les GPU (Devstral Small, Gemma 3, Granite 4…), d’autres pour les NPU (CLIP, Whisper, Phi 4…). S’y ajoignent deux guides de référence pour développer sur NPU. L’un traite de la recherche vocale d’images avec CLIP et Whisper. L’autre, du RAG avec LLaMA, LangChain, Chroma et Nomic.

… et des « ChatGPT locaux »

Pas de tel attirail chez HP. Mais, pour l’utilisateur final, un service référent : AI Companion. Il réunit trois briques : chatbot à usage général, gestion de connaissances et optimiseur de performance (accompagné d’une assistance à l’ajustement des paramètres et au dépannage). Réservé aux Copilot+ PC, il a un mode cloud (GPT-4o) et un mode local (Phi 3.5) qui nécessite 32 Go de RAM.

Depuis cette année se diffuse, sous la marque HP IQ, une approche moins liée aux Copilot+ PC. Elle reprend l’aspect chatbot et analyse de fichiers, y ajoutant une composante de prise de notes, une « mémoire organisée » fondée sur l’historique des interactions… et plus globalement une forme d’orchestration. Celle-ci se manifeste en une UI censée faire remonter les « actions et contrôles pertinents », avec gpt-oss-20b en back-office.

Chez Lenovo, le « compagnon IA » s’appelle AI Now. Reposant sur LLaMA 3 pour la partie locale, il nécessite un GPU (intégré avec 24 Go de VRAM ou dédié avec 16 Go). Il reprend le triptyque chat / base de connaissances / paramétrage du PC. Plusieurs services IA plus « spécialisés » en dépendent. Par exemple Learning Zone (aide à l’apprentissage : transcription, synthèse, création de quiz…).

NVIDIA, un quatrième larron attendu à l’automne dans les PC IA

Le serveur d’inférence Llama.cpp gère depuis peu les NPU Intel à travers le back-end OpenVINO. La prise en charge des NPU de Qualcomm reste expérimentale. Elle est au contraire effective sur AnythingLLM, à commencer par le modèle d’embedding utilisé par défaut.

NVIDIA travaille avec llama.cpp pour activer des optimisations spécifiques de type décodage spéculatif (prédiction multitoken)… en vue de son arrivée sur le segment des PC IA. Ce devrait être à l’automne 2026, avec la puce RTX Spark. Issue d’une collaboration avec MediaTek, elle associe CPU Grace, GPU Blackwell RTX et mémoire unifiée (jusqu’à 128 Go). Pas de NPU à proprement parler, donc. Ce mouvement fait écho à celui d’Apple, qui, pour ses puces M5, a intégré un accélérateur neuronal dans chaque cœur GPU.

Revendiquant une puissance théorique d’un pétaflops (en précision 4 bits), NVIDIA promet une « IA agentique locale ». Dans cette optique, il a associé des primitives de sécurité à son runtime OpenShell. Et étendu la disponibilité de son blueprint NemoClaw.

* Microsoft pousse aussi, avec Intel, l’API WebNN. Elle utilise ONNX Runtime Web ou LiteRT.js. Configuration minimale : un processeur Core de 11^e génération (Tiger Lake) et 8 Go de mémoire.

Illustration principale générée par IA

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Pour les fournisseurs de plates-formes DSML (data science & machine learning), il y a des opportunités dans la combinaison prédictif-génératif.

Gartner l’avait souligné l’an dernier dans la synthèse du Magic Quadrant dédié à ce marché. Le cabinet américain y percevait notamment une capacité à cibler davantage de profils d’utilisateurs.

Cette tendance à la décentralisation des activités de data science s’est accentuée, affirme-t-il désormais. Les interfaces low code, les outils en langage naturel et les assistants IA la favorisent.

Plates-formes DSML : 18 fournisseurs, 7 « leaders »

D’une année à l’autre, les caractéristiques fonctionnelles obligatoires pour figurer au Magic Quadrant des plates-formes DSML ont peu évolué. Le principal changement est sur l’importation ou la connexion de données. Le critère est devenu plus englobant : exit les seules données tabulaires, place à « une variété de données structurées, semi-structurées ou non structurées ».

Catalogage et lignage sont restés facultatifs. Même chose, entre autres, pour la prise en charge des outils et process MLOps, la gestion des GPU et les interfaces low code. Gartner y a ajouté le développement à base de LLM et de RAG.

Des 8 fournisseurs classés « leaders » en 2025, 7 le sont restés. Il s’agit d’AWS, Databricks, Dataiku, DataRobot, Google, IBM et Microsoft. L’exception s’appelle Altair. C’est la conséquence de son passage dans le giron de Siemens, qui entend le combiner à Mendix (acquis en 2018).

Le positionnement des fournisseurs dans le Magic Quadrant résulte d’une évaluation sur deux axes. L’un, dit « exécution », traduit la capacité à répondre à la demande (expérience client, tarification, qualité des produits/services…). L’autre, dit « vision », reflète les stratégies (commerciale, marketing, sectorielle, géographique…).

La situation sur l’axe « exécution » :

Sur l’axe « vision » :

AWS salué pour Bedrock AgentCore…

L’an dernier, Gartner avait salué SageMaker Unified Studio. À la fois pour son statut d’offre intégrée favorisant la collaboration et pour la possibilité qu’ont les fournisseurs tiers d’y intégrer leurs produits sans fournir ou exploiter d’infra. Un autre bon point avait été accordé à Bedrock Guardrails et sa vérification par raisonnement automatique (validation mathématique de la précision des réponses).

Cette année, l’accent est mis sur l’offre Bedrock AgentCore et sur ses apports en matière de développement de systèmes agentiques. AWS a aussi pour lui un réseau de partenaires exhaustif qui favorise l’intégration de solutions avec SageMaker AI et Bedrock. Il continue par ailleurs à investir dans l’infrastructure, que ce soit avec ses propres offres (puces Trainium3, clusters SageMaker HyperPod…) ou en s’appuyant sur celles de tiers comme Cerebras.

… mais toujours pas sur la gestion des coûts

Le catalogue de modèles de fondation d’AWS n’est pas déterminant dans le choix de son offre DSML, avait expliqué Gartner l’an dernier. Il avait ajouté que la gestion des coûts restait un défi, tant sur les services que sur l’infra IA. Autre reproche : SageMaker Unified Studio pouvait progresser en matière d’intégration avec les autres clouds.

Cette année encore, la gestion des coûts vaut un mauvais point à AWS : la tarification est souvent complexe, en particulier pour les gros workloads (échelle ou durée). Autre point de vigilance : Bedrock et SageMaker AI demeurent des produits essentiellement séparés, au risque de compliquer le delivery. Des outils tiers peuvent par ailleurs s’avérer nécessaire pour la gouvernance de l’IA.

La popularité de Databricks ne se dément pas…

En 2025, Gartner avait signalé la popularité de l’offre de Databricks chez les publics visés – ce qui accroissait le vivier de compétences. Il avait aussi noté la stabilité de l’équipe dirigeante. Et apprécié la vision d’un écosystème agentique (adapté en particulier à la finance et à la gestion de réputation).

Cette année encore, Gartner salue le niveau d’adoption, qui se reflète jusque dans les communautés open source. Il mentionne à nouveau la stabilité de l’équipe dirigeante, en plus de la croissance des revenus et des effectifs (ingénierie, delivery, support). Il y ajoute la cadence d’innovation, axée sur l’unification de la data et de la gouvernance pour les agents IA.

… mais tout n’est pas natif

Il existe une certaine courbe d’apprentissage pour utiliser la plate-forme, avait prévenu Gartner l’an dernier. Il avait aussi évoqué la concurrence accrue sur l’approche unifiée lakehouse + DSML. Et l’absence de fonctionnalités infra disponibles chez les CSP, comme les GPU serverless.

Cette année, pas d’évocation de la courbe d’apprentissage, mais de la documentation parfois incomplète qui peut contribuer à allonger les déploiements. Le même risque peut découler du volume important de mises à jour. Autre point de vigilance : la combinaison ML-GenAI implique du code plutôt que des workflows préconstruits. Et certaines techniques, comme la simulation, ne sont pas natives (elles exploitent des intégrations open source). Attention aussi à l’absence d’options de déploiement sur site.

Dataiku, flexible sur l’orchestration et la gouvernance…

En 2025, Gartner avait salué l’initiative LLM Mesh, notamment pour ce qu’elle apportait en matière de gouvernance. Il avait aussi mentionné la constance du support client. Et le fait que Dataiku n’avait pas perdu de vue le cœur data science, tout en lançant des éléments comme une brique de data storytelling.

Avec ses nouveaux systèmes de raisonnement, Dataiku démontre une compréhension avancée de la convergence entre décisionnel et DSML, explique Gartner cette année. Il évoque aussi la flexibilité que Dataiku apporte en se positionnant comme une couche d’orchestration agnostique des données et des plates-formes. Bon point également sur la gouvernance de l’IA, adaptée à différents profils d’utilisateurs.

… mais questionnable sur le plan financier

L’an dernier, Gartner avait pointé un manque de notoriété, au sens où les clients tendaient à avoir un usage « tactique » de l’offre pour des besoins spécifiques. Il avait aussi rappelé que Dataiku fonctionnait au-dessus des produits d’autres fournisseurs… proposant souvent des fonctionnalités concurrentes.

Cette dernière remarque vaut toujours. Gartner y ajoute le coût global et les modèles de licence, qui sont souvent des « facteurs limitants » lors des renouvellements. Il ajoute que Dataiku pourrait communiquer plus efficacement sur sa proposition de valeur, à l’heure où des alternatives à plus bas coût offrent des chemins d’adoption plus simples pour qui a des cas d’usage IA basiques.

Chez DataRobot, un support de qualité…

En 2025, Gartner avait salué le repositionnement de DataRobot vers un écosystème agentiques d’applications métier. Une vision que porterait notamment l’acquisition d’Agnostiq et sa plate-forme d’orchestration d’infrastructure Covalent.

Cette année, les bons points dont à l’expérience client (qualité du support sur toutes les phases d’adoption), à la flexibilité de déploiement (jusqu’aux environnements déconnectés, avec Nebius en alternative aux hyperscalers) et aux partenariats (particulièrement avec NVIDIA autour de son Enterprise AI Factory).

… mais attention au travail d’intégration

Les mises à jour fréquentes ont rendu les interfaces – avec et sans code – difficiles à utiliser, avait constaté Gartner l’an dernier. Il avait aussi signalé que l’offre était perçue comme peu adaptée aux besoins des data scientists. Et soulevé la question de l’adhésion des éditeurs au pivot agentique.

Cette année, DataRobot a droit à une remarque sur ses prix ; particulièrement « aux extrêmes », c’est-à-dire pour les plus petits et les plus gros déploiements. Autre élément : par rapport aux concurrents, moins de possibilités pour les clients de communiquer leurs retours – ce qui réduit la capacité d’autoremédiation. Attention aussi au niveau d’intégration que la plate-forme peut exiger pour qui veut la positionner comme centrale agentique entre applications.

Google, très avancé sur l’intégration verticale…

L’an dernier, les capacités de gouvernance qu’apporte l’intégration de Dataplex à Vertex AI avaient fait mouche auprès de Gartner. Même chose pour les avancées dans le RAG (ancrage sur Google Search et sur les données d’entreprise, gestion du structuré et du non structuré…). Et pour la co-innovation avec certains clients.

Cette année, Gartner souligne le niveau d’intégration verticale de Vertex AI (officiellement rebaptisé Gemini Enterprise Agent Plaform), qui a permis à Google de minimiser les dépendances. Dans le même temps, il se distingue par son focus sur l’interopérabilité à travers le protocole A2A. Et par les nombreux agents qu’il fournit aux métiers de la data science.

… mais pas sans chevauchements

Le support tiers de l’offre DSML de Google n’est pas aussi important que chez la concurrence, avait fait remarquer Gartner l’an dernier. Il avait ajouté que le cœur de Vertex AI pouvait se révéler difficile à utiliser sans couches d’abstraction. Et souligné la confusion qu’était susceptible d’entraîner la multiplicité des solutions RAG.

L’extension rapide du portefeuille a engendré des chevauchements fonctionnels entre produits (Vertex AI Search, Vertex AI Agent Engine, Antigravity, Agentspace…) et l’ombrelle Vertex AI Agent Builder. Quand aux coûts, ils s’avèrent souvent imprévisibles, et le système de tarification par paliers complique les prévisions. Par ailleurs, avec l’accent mis sur les LLM, exploiter des techniques IA traditionnelles peut se révéler plus délicat que sur d’autres plates-formes.

IBM, salué sur la gouvernance…

En 2025, outre l’exhaustivité de la gamme d’outils d’IBM (frameworks, modèles de fondation, infrastructure), Gartner avait rappelé les bénéfices liés à l’acquisition de DataStax sur la partie RAG. Il lui avait aussi donné un « bon point innovation », notamment pour ses LLM Granite et ses implémentations d’AutoRAG et d’InstructLab.

Cette année, la remarque sur le RAG est plus globale : les multiples techniques proposées favorisent les cas d’usage en recherche approfondie. IBM a aussi pour lui de nombreux modèles maison (spécialisés et multimodaux). Et sa brique de gouvernance, qui s’étend au-delà des modèles et agents bâtis sur watsonx.

… plutôt que sur l’orchestration

L’an dernier, Gartner avait pointé le manque de notoriété d’IBM sur ce segment, surtout vis-à-vis des fournisseurs ayant aussi des produits grand public. Il avait aussi expliqué que le niveau d’intégration avec GCP n’était pas le même qu’avec AWS et Azure. Et regretté qu’IBM mette peu en avant le potentiel de SSPS comme cœur data science au sein de watsonx.

Les remarques sont différentes cette année. Parmi elles, il y a l’absence d’agents dédiés pour la modélisation et l’opérationnalisation. Il y a aussi la difficulté potentielle, pour qui exploite la plate-forme watsonx, à bien cerner quel produit apporte quoi. Autre limite : les solutions de développement et d’orchestration d’agents sont limitées pour ce qui d’intégrer une couche de contexte couvrant sémantique et graphes de connaissances.

Chez Microsoft , une couche de contexte notable…

En 2025, Gartner avait salué le niveau d’innovation au sein d’Azure ML (modèles, options de déploiement, licensing), avec comme emblème Azure AI Foundry Labs, destiné à l’expérimentation de frameworks IA. Il avait aussi signalé l’exhaustivité de l’écosystème de partenaires et la tarification flexible de la GenAI.

Cette année, Microsoft a un bon point pour la capacité d’Azure ML à toucher un large évental de profils d’utilisateurs. Il en d’autres pour sa couche de contexte Fabriq IQ et pour son catalogue de modèles et connecteurs.

… mais des previews qui se prolongent

Les rebrandings fréquents, doublés de « multiples itérations d’offres d’IA », avaient déplu à Gartner l’an dernier. Il avait aussi noté la diffusion très progressive de Copilot pour la data science (au départ, uniquement dans les notebooks). Et la réduction de l’écart de performance entre les modèles d’OpenAI et ceux des autres fournisseurs.

Cette année, on parle de la négociation contractuelle : les retours à son propos sont globalement plus négatifs que chez les concurrents. Gartner note aussi que beaucoup de fonctionnalités touchant à l’IA ont tendance à rester longtemps en version expérimentale. Et évoque un risque de confusion naissant du fait que Microsoft promeut Foundry comme plate-forme par défaut pour ses agents IA tout en continuant à mettre Azure ML en avant pour le MLOps.

Illustration © Gaihong – Adobe Stock

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À l’horizon 2030, au moins 32 % des étudiants de l’enseignement supérieur devraient être inscrits dans des filières STIM.

Tel était l’un des caps que la Commission européenne avait fixés, début 2025, dans son plan stratégique dédié à ces filières. Pour entériner les objectifs au niveau de l’UE, elle avait ouvert la voie à un dialogue avec les 27.

Ces derniers ont validé l’essentiel des indicateurs cibles. Ils les ont inscrits dans une résolution du Conseil européen. Celle-ci lance le deuxième cycle (2026-2030) du cadre stratégique de coopération européenne sur l’éducation et la formation.

L’IA, à la périphérie en 2021, au centre en 2026

La résolution initiale – ayant lancé le premier cycle – remonte à février 2021.

De l’une à l’autre, il y a toujours, en ligne de mire, un « espace européen de l’éducation ». Lequel doit permettre aux apprenants « de poursuivre leurs études à différents stades de leur vie et de rechercher un emploi dans toute [l’UE] ».

On ne parle plus, en revanche, de la crise Covid. La résolution de 2021 avait, entre autres, pointé son caractère révélateur quant aux « effets de la fracture numérique et des lacunes en matière de connectivité au sein des États membres ».

Dynamique inverse pour l’IA. Il y a 5 ans, le Conseil ne l’avait mentionnée qu’une fois, et dans le cadre d’un élément de contexte politique (une communication de 2018 de la Commission intitulée « Un plan coordonné dans le domaine de l’intelligence artificielle »). Cette fois, elle jalonne la feuille de route, alimentant l’essentiel des objectifs qui structurent cette dernière.

Un nouvel objectif dédié aux compétences numériques

4 des 5 objectifs de 2021 ont été maintenus dans leurs grandes lignes. Ils ont « absorbé » l’autre, qui s’y prêtait par sa transversalité (« soutenir les transitions écologique et numérique dans l’éducation et la formation par leur intermédiaire »).

Les 27 ont ajouté un sixième objectif : « Développer les compétences numériques et l’éducation à la citoyenneté ». Leur postulat sur les compétences numériques : elles sont devenues essentielles sur presque tous les pans de la société et de l’économie. Ils les disent « clés » pour l’exercice de la citoyenneté, l’employabilité, l’inclusion sociale et le bien-être… tout en affirmant qu’elles « contribuent grandement à améliorer la compétitivité européenne ».

L’éducation au numérique devrait englober l’IA et son usage « éthique et responsable », précise le Conseil. Il y ajoute :

• Médias
• Maîtrise des données et des outils numériques
• Pensée critique
• Bien-être numérique
• Lutte contre la mésinformation, la désinformation et le cyberharcèlement

Ces éléments sont interdépendants. La compréhension de l’IA peut constituer une réponse à la désinformation. Comme la maîtrise des données et des outils numériques peut renforcer la pensée critique.

Le levier des microcertifications

On retrouve des références à l’IA concernant l’objectif d’excellence et d’attractivité de l’EFP (enseignement et formation professionnels). Dans ce domaine, les 27 constatent surtout un « besoin pressant » de renforcement sur les STIM (sciences, technologies, ingénierie et mathématiques). Y compris dans la montée en compétence des enseignants et des formateurs.

Même remarque pour l’enseignement supérieur. Avec un levier évoqué à plusieurs reprises : les microcertifications, dont l’usage pourrait traduire efficacement les démarches d’upskilling et de reskilling.

Des indicateurs cibles spécifiques aux STIM

Certains indicateurs cibles définis en 2021 restent d’actualité pour la deuxième phase. Par exemple, d’ici à 2030, abaisser sous les 15 % la proportion de jeunes de 15 ans ayant une maîtrise insuffisante en compréhension de l’écrit, en maths et en sciences. Plus précisément, qui n’atteignent pas au moins le niveau 2 sur l’échelle PISA.

Autre cible maintenue : moins de 15 % d’élèves en huitième année de scolarité (13-14 ans) ayant une maîtrise des outils informatiques et une culture de l’information insuffisantes. Base de calcul : l’étude de l’IEA (Association internationale pour l’évaluation du rendement scolaire).

Sur ce dernier point, la résolution 2026 ajoute un objectif d’au moins 12 % d’élèves atteignant le niveau 5 PISA (sur 6 échelons). Et elle entérine donc, en parallèle, ceux qui figurent dans le plan stratégique STIM de la Commission européenne. À savoir :

• Dans l’EFP initiale de niveau moyen, au moins 45 % d’étudiants dans les filières STIM, dont au moins 20 % de femmes
• Dans l’enseignement supérieur, au moins 32 % d’étudiants dans les filières STIM, dont au moins 40 % de femmes
• Au sein des programmes doctoraux, au moins 5 % d’étudiants dans le domaine des TIC, dont au moins un tiers de femmes

Illustration générée par IA

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Oui, Meta est ouvert à l’idée de louer ses ressources de calcul excédentaires.

Mark Zuckerberg l’avait affirmé fin mai dans le cadre de l’assemblée générale annuelle. Il n’avait pas non plus exclu l’idée d’une offre « à la Bedrock » (accès API à des modèles d’IA).

Depuis, les choses se sont précisées en interne, semble-t-il. Une activité couvrant potentiellement ces deux aspects serait en cours de développement. Elle s’inscrirait dans une initiative dite Meta Compute.

2,3 Md$ payés à Broadcom en 2025

Meta n’a pas confirmé cette bribe d’information qui a tout de même valu une belle envolée à son cours boursier (hausse de plus de 10 %). Il faut dire que la capacité de calcul est là… en tout cas sur le papier. Par exemple via un accord signé en début d’année avec NVIDIA pour le déploiement de « milliers de GPU » Blackwell et Rubin – en plus de CPU Grace et possiblement Vera à l’horizon 2027. Il y aussi un contrat avec AMD. Engagement : installer, à partir du deuxième semestre 2026, jusqu’à 6 GW en GPU Instinct et en CPU EPYC.

Meta développe aussi ses propres puces d’inférence et d’entraînement, pour lesquelles il a communiqué une roadmap en mars. Une démarche menée en association avec Broadcom, à qui il a payé environ 2,3 Md$ à ce titre en 2025.

L’infrastructure IA coûte, les talents aussi

Cette année-là, le chiffre d’affaires global de Meta a avoisiné les 200 Md$, en augmentation de 22 % par rapport à 2024. Les dépenses en R&D ont progressé plus nettement (+ 31 %, à 57,4 Md$), essentiellement en raison des initiatives IA. Il y a l’infrastructure, certes, mais aussi la rémunération des employés, sur des métiers en grande tension – Meta a déjà connu un exode de ses chercheurs.

Le poids financier de l’IA se ressent sur d’autres indicateurs de l’année 2025. Parmi eux, les liquidités affectées aux activités d’investissement. Elles ont dépassé les 100 Md$. Serveurs, datacenters et réseau y ont largement contribué, selon Meta, qui confirme anticiper jusqu’à 135 Md$ de capex sur 2026. Mécaniquement, l’actif des biens d’équipement est passé de 68 à 98 Md$ en un an.

Les obligations locatives ont également dépassé les 100 Md$. Là aussi, les infrastructures IT sont en première ligne. Elle pèsent pareillement sur les engagements contractuels (131 Md$ fin 2025), à commencer par les contrats avec les fournisseurs cloud.

Muse Spark, fenêtre de tir pour une éventuelle API

Pour ce qui est d’une éventuelle offre d’API, Meta a un argument nommé Muse Spark. Ce modèle, annoncé en avril, est le premier qu’a produit sa division Superintelligence Labs. Cette dernière, créée à l’été 2025, a à sa tête Alexandr Wang. L’intéressé a cofondé Scale AI, entreprise dans laquelle Meta a investi 14 Md$ en échange de 49 % du capital.

Plus récemment, Meta a alimenté sa stratégie IA par l’acquisition de Moltbook, le « Reddit des bots IA ». Il a aussi annoncé supprimer 10 % de ses effectifs au nom du financement de cette même stratégie.

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Google ne sera pas parvenu à faire annuler la lourde amende que l’Europe lui avait infligée pour abus de position dominante via Android.

Huit ans après, l’entreprise a épuisé son dernier recours. La Cour de justice de l’Union européenne vient de le rejeter. Elle a suivi l’avis que l’avocate générale avait rendu en juin 2025.

Le montant initial de l’amende était de 4,34 Md€. Le Tribunal de l’UE l’avait légèrement réduit en 2022. À 4,125 M€ en l’occurrence. Mais il avait confirmé l’essentiel des griefs. Parmi eux, deux obligations faites aux fabricants pour accéder au Play Store. D’une part, préinstaller l’application Google Search et le navigateur Chrome. De l’autre, s’abstenir de proposer des versions alternatives d’Android non approuvées par Google. Bruxelles avait aussi sanctionné l’octroi, à ces mêmes fabricants, de commissions surbordonnées au préchargement exclusif de Google Search (pas d’autre moteur de recherche).

Les effets de réseau nés de ces pratiques ont permis de renforcer de manière cumulative la position de Google Search, avait expliqué l’avocate générale de la CJUE.

Google Shopping, une première grosse amende confirmée en 2024

Ce dossier restera emblématique de l’action de Margrethe Vestager en tant que commissaire européenne à la concurrence.

Il y en a eu d’autres. Dont l’affaire Google Shopping. Sanctionnée à hauteur de 2,42 Md€ en 2017, l’entreprise a échoué à faire annuler la décision auprès du Tribunal de l’UE (novembre 2021) puis de la CJUE (septembre 2024).

Elle est en meilleure posture dans l’affaire AdSense. L’amende de 1,49 Md€ que Bruxelles lui avait infligée en 2019 a été annulée en septembre 2024 par le Tribunal de l’UE. Un pourvoi est en cours à la CJUE.

En septembre 2025, Google a eu droit à une autre sanction dans le domaine de la pub en ligne, pour des pratiques allant au-delà du seul AdSense. Pour avoir favorisé ses propres services, il a écopé de 2,95 Md€ d’amende. Un décision dont il a fait appel en janvier 2026.

Android également surveillé dans le cadre du DMA

En parallèle, la Commission européenne a ouvert une enquête antitrust autour des « Aperçus IA » (AI Overviews). C’est-à-dire les extraits générés par IA qui s’affichent dans Google Search en réponse à certaines requêtes. La crainte : une exploitation des contenus d’éditeurs – et des vidéos YouTube – sans compensation adéquate.

Android fait l’objet d’un autre suivi, au titre du DMA (législation sur les marchés numériques). Celui-ci impose, entre autres, des obligations d’interopérabilité. Il y a quelques semaines, la Commission européenne a proposé des mesures pour mettre en œuvre ces obligations. Objectif, dans les grandes lignes : que les applications tierces aient le même niveau d’accès à certaines fonctionnalités que les services de Google. Parmi ces fonctionnalités :

• Circle to Search (par un appui long sur le bouton d’accueil ou la barre de navigation, invocation de Google Search, qui peut se superposer aux autres apps et exploiter le contexte)
• « Hey Google » (invocation de services en prononçant un mot-clé)
• AppSearch (accès centralisé aux données des applications)

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Après trois ans à la présidence de Numeum; Véronique Torner passe le témoin à Mehdi Houas, élu ce 1^er juillet.

L’intéressé est président-fondateur de Talan. Il fut, entre janvier et décembre 2011, ministre du Commerce et du Tourisme de Tunisie. Administrateur de Numeum depuis 2017, il avait jusque-là présidé les commissions « Finance et Fiscalité » et « Industrie ».

Deux nouveaux venus au conseil d’administration

Mi-juin, le syndicat professionnel – né de la fusion de Syntec Numérique et de TECH IN France – avait renouvelé partiellement son conseil d’administration. Résultat : douze élus pour un mandat de 3 ans… dont deux nouveaux venus : Homéric de Sarthe et France Titin-Snaider.

Homéric de Sarthe est au collège éditeurs/plateformes de Numeum en tant que directeur général de Craft AI. France Titin-Snaider est au collège ESN/ICT, en qualité de directrice impact et RSE chez Harington.

Des administrateurs récemment cooptés… et confirmés

Des 12 élus, trois avaient été cooptés en février 2026. En l’occurrence :

• Anne-Gaëlle Chasles (DG services financiers d’IBM France)
• Térence Goudriaan (directeur télécoms, luxe, énergie et BU distribution France chez Capgemini)
• Bruno Vaffier (DG de Cegid)

Un autre l’avait été en septembre 2025 : Éric Blazy, directeur général Digital Services France d’Orange Business.

Coopté à cette même occasion, Rémy Bellavoine, président d’Iskara (logiciels de GRC), ne fait quant à lui plus partie du conseil d’administration. Même chose pour Philippe Pujalte, directeur des opérations d’Inetum France.

Les administrateurs qui ont soufflé leur première bougie

9 administrateurs avaient été élus lors du renouvellement annuel de juin 2025.

• Jonathan Amar, fondateur et dirigeant de l’ESN Deletec ; vice-président de la commission Formation de Numeum
• Hélène Bringer, directrice de Thales Services Numériques ; membre du comex de Numeum chargée de l’horizontalisation des secteurs d’activités et Défense
• Christian Cor, président de Saaswedo (logiciels de gestion des télécoms et de la mobilité) ; président de la commission Environnement de Numeum

• Jean-Philippe Couturier, président-fondateur de Whoz (logiciels de gestion RH) ; président du collège éditeurs/plateformes de Numeum
• Benoît Darde, membre du comex de Wavestone… et de celui de Numeum, où il est aussi vice-président de la commission Affaires publiques
• Françoise Farag, présidente de Salvia Développement (logiciels de gestion de patrimoine) ; présidente de la commission Inclusion de Numeum

• Katya Lainé, présidente de Talkr ; présidente de la commission IA de Numeum
• Nolwenn Le Ster, directrice des opérations d’Almond ; présidente de la commission Cybersécurité du Numeum
• Philippe Limantour, directeur technologique et cybersécurité de Microsoft France ; vice-président du bureau Technologies de Numeum

Un comex à 6 membres

Hormis Mehdi Houas et Hélène Bringer, le comex se compose de :

• Olivier Cazzulo (président de Netsystem), chargé des régions
• Xavier Côte de Soux (DG de OnePoint Défense & Souveraineté), trésorier et chargé des compétences
• Stanislas de Rémur (président d’Oodrive), chargé des relations adhérents et de l’équipe de France du numérique
• Thibault de Tersant (directeur général adjoint de Dassault Systèmes), vice-président de Numeum et président de la commission Affaires publiques

Six « personnalités qualifiées » quittent le conseil d’administration

Xavier Côte de Soux était auparavant administrateur en qualité de « personnalité qualifiée ». Les six autres qui l’étaient ne font plus partie du conseil d’administration. Il s’agit de :

• Soumia Malinbaum (VP business development et RSE de JEMS ; précédemment première vice-présidente de la CCI Paris)
• Charles Mauclair (DG de SII ; il était président du collège ESN/ICT de Numeum)
• Thierry Meynle (président du conseil de surveillance de Divalto)
• Marc Palazon (président de Smile)
• Michel Paulin (président de Quandela et du comité de filière « logiciels et solutions numériques de confiance »
• Maÿlis Staub (fondatrice de La Mesure Marketing)

Les « anciens » de la maison Numeum

Sont également au conseil d’administration :

• Anne-Sophie Bouy, secrétaire générale de Cegedim ; présidente de la commission Santé de Numeum
• Frédéric Dufaux, directeur général adjoint de Docaposte ; président de la commission Sociale de Numeum
• Virginie Fauvel, président de Harvest (logiciels de gestion de patrimoine)

• Véronique Hangard, chief business officer de SAP France
• Frédéric Sebag, président d’Open

• Galliane Touze, directrice générale déléguée finances, risques et M&A de Berger-Levrault ; présidente de la commission Secteur public de Numeum
• Grégory Wintrebert, directeur exécutif des relations institutionnelles et des partenariats stratégiques de Sopra Steria ; président du bureau Technologies de Numeum

Photos via Numeum et LinkedIn
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Une fusion de plates-formes DataOps industrielles se prépare : Schneider Electric a signé un accord définitif pour acquérir Cognite.

Le groupe français entend finaliser l’opération « dans les prochains trimestres ». Montant : 3,1 Md$, en cash.

Cognite valait environ deux fois moins au sortir de son dernier tour de table (série B), bouclé en 2021. Il avait alors levé 150 M$, avec la société d’investissement TCV en lead.

Depuis, il a pris le virage de l’IA en associant à son SaaS DataOps une brique de conception d’applications, aujourd’hui qualifiée de « workbench agentique ». Cette année, il y a ajouté un outil d’exploration de données pour les équipes de première ligne.

Cognite va fusionner avec AVEVA CONNECT

Fondé en 2016, Cognite est d’origine norvégienne. Fin 2025, il a relocalisé son siège social aux États-Unis. Il revendique environ 170 M€ de chiffre d’affaires et un effectif de 800 personnes. TotalEnergies fait partie de ses clients.

Cognite a récemment étendu Data Fusion à la supply chain, en plus de la production. Il a aussi, entre autres, établi des jonctions zero copy avec Snowflake et Databricks. Et intégré les modèles NV-Tesseract de NVIDIA pour la détection d’anomalies sur séries chronologiques.

Schneider Electric va combiner cette offre à celle de sa filiale AVEVA. Laquelle a déjà sa propre plate-forme de contextualisation de données et de développement d’applications (CONNECT).

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Chez les fournisseurs de solutions autonomes de gestion du SaaS, l’Europe suscite les convoitises.

Le dernier Magic Quadrant dédié à ce se dénote la tendance. Ils sont, selon Gartner, beaucoup à avoir adapté leurs stratégies de mise sur le marché à cette plaque géographique. Et la « spécialisation » va continuer à s’accroître dans un horizon de 12 à 18 mois. En toile de fond, notamment, les réglementations – DORA, NIS 2, CRA, TIBER-EU… – qui impliquent visibilité et analyse de risque sur les patrimoines applicatifs.

Sous 12 à 18 mois devraient aussi apparaître davantage d’offres managées. Peu de fournisseurs en ont pour le moment. L’opportunité semble grande face au manque de compétences. Encore faut-il que les acheteurs ne soient pas réticents à « ajouter un autre outil ». Gartner avait déjà pointé ce phénomène l’an dernier : les solutions dédiées à la gestion du SaaS n’apparaissent pas comme un choix évident face au SAM (gestion des actifs logiciels). On leur substitue parfois aussi des solutions de sécurité (SSE, CASB, SSPM) capables d’identifier le trafic vers les SaaS.

Dans tous les cas, le marché reste peu mature. La stabilité de la plupart des fournisseurs restant incertaine, on préférera ne pas contractualiser sur plus de 2 ans.

Trois « acteurs de niche » devenus « leaders »

D’une année à l’autre, les critères fonctionnels à satisfaire pour figurer au Magic Quadrant de la gestion du SaaS ont peu évolué. Il s’agissait toujours, entre autres, de permettre la découverte des usages via au moins trois méthodes parmi :

• Extensions de navigateur
• Agents
• Systèmes de gestion financière ou des dépenses
• SSO/IdP
• OAuth
• Outils de gestion des terminaux
• Messageries électroniques
• Connexions API directes

Une option a été ajoutée à la liste : les outils de sécurité, au sens large (SIEM, EDR, SASE…). Il fallait sinon toujours assurer un minimum d’orchestration de workflows sans code pour l’automatisation de tâches courantes (onboarding employé, redistribution des licences…), permettre la gestion des dépenses sur au moins 20 SaaS et proposer un système de délégation de responsabilité aux métiers.

Les intégrations ITSM sont demeurées facultatives. Comme les catalogues et les formulaires de demandes d’applications, le scoring de risque, la gouvernance des identités et l’extensibilité par API.

Les 5 fournisseurs classés « leaders » l’an dernier le sont restés. Nommément, BetterCloud, Flexera, Torii, Zluri et Zylo. Ils sont rejoints par un ex-«challenger» (1Password) et trois ex-«acteurs de niche» (Calero, CloudEagle.ai, ServiceNow).

16 fournisseurs… dont 2 français

Dans la structure du Magic Quadrant, les « challengers » sont des fournisseurs plus avancés sur l’axe dit « exécution » que sur celui dit « vision ». Le premier traduit la capacité à répondre à la demande (expérience client, tarification, qualité des produits/services…). Le second reflète les stratégies (modèle économique, innovation, déploiement géographique…).

La situation sur l’axe « exécution » :

Sur l’axe « vision » :

11 des 16 fournisseurs classés sont nord-américains (9 basés aux États-Unis, 2 au Canada). Les 5 autres sont tous « acteurs de niche ». Parmi eux, un japonais (Josys), deux allemands (Matrix42, USU)… et deux français. D’une part, Avanoo, nouvel entrant dans le Magic Quadrant de la gestion du SaaS. De l’autre, Corma, qui avait fait son entrée l’an dernier.

1Password, fonctionnellement exhaustif…

Né en 2005, 1Password a lancé son offre de gestion du SaaS en 2021.

Gartner en apprécie les capacités de découverte des usages, alimentées par un écosystème d’intégrations exhaustif. Il la juge également efficace sur l’optimisation des dépenses et le suivi de l’usage de l’IA. Ainsi que l’automatisation sans code. Bons points aussi pour le catalogue d’applications et la gestion des contrats/portefeuilles.
1Password se distingue par ailleurs sur la cadence des mises à jour fonctionnelles. Il est de ceux qui ont accéléré sur la région EMEA (Europe, Moyen-Orient, Afrique), via l’augmentation de ses effectifs sur place.

… mais pas sur l’IA

Malgré un volume de production de contenus en hausse et des partenariats de sponsoring, 1Password manque encore de notoriété sur ce marché. Il utilise moins l’IA/ML que ses concurrents, ce qui accroît l’effort nécessaire pour exploiter sa solution. Celle-ci, note Gartner, n’est vendue comme autonome que depuis peu (elle était auparavant distribuée dans le cadre d’une plate-forme de gestion unifiée des accès). La transition, en cours, peut poser des difficultés d’alignement sur les besoins, estime le cabinet américain.

BetterCloud : l’expérience d’un « ancien »…

Né en 2011, BetterCloud a lancé son offre de gestion du Saas en 2016.

Relativement « ancien » par rapport à la moyenne du marché, il sait d’autant mieux appréhender les besoins. Son acquisition par CoreStack (mars 2026) ouvre des perspectives dans le cadre d’un nouvel ensemble en bonne santé financière et disposant d’une clientèle diversifiée (objectif : fournir un « OS de gouvernance agentique »…).
Contrairement à 1Password, BetterCloud ne manque pas de notoriété sur ce segment, entre sa conférence annuelle, son rapport State of SaaS et plus globalement son volume de production de contenus.

… qui reste toutefois centré sur les États-Unis

L’activité de BetterCloud reste centrée sur les USA. Outre l’absence d’options de résidence des données, le support est aligné sur cette plaque géographique (9 heures – 20 heures EST du lundi au vendredi ; chatbot le reste du temps). Quant à la tarification, elle reste « relativement élevée » par rapport à la concurrence. Et sur la gestion des dépenses, les capacités de suivi de la facturation à l’usage sont « légères » (pas de contrôle de la consommation de tokens, en particulier).

Calero et son approche englobante…

Né en 1995, Calero a lancé son offre de gestion du SaaS en 2021.

Son historique lui a permis de développer des présences régionales adaptées doublées d’un grand réseau de partenaires. Il a aussi l’avantage d’une approche qui englobe SaaS, télécoms et mobilité, déployée auprès des grandes entreprises avec un focus sur la gestion financière (contrôle des renouvellements, automatisation des opérations, gouvernance de portefeuille…).

… qui dilue l’aspect gestion du SaaS

L’approche globale de Calero a pour revers de « diluer » la communication sur la partie SaaS : peu de retours clients et peu de cas d’étude spécifiques. Comme chez 1Password, l’usage de l’IA/ML est moins développé que la moyenne. Et le sentiment client s’avère parfois négatif sur l’implémentation comme sur le support.

CloudEagle.ai, avancé sur l’automatisation agentique…

Né en 2021, CloudEagle.ai a lancé son offre de gestion du SaaS la même année.

Lui utilise au contraire l’IA de manière exhaustive, de la comparaison de prix à la gouvernance. Il donne aussi dans l’automatisation agentique (onboarding employé, récupération de licences, renouvellements…).Et propose un suivi financier « robuste » de son usage (facturation à l’usage / au token). Gartner salue aussi sa cadence de release et l’adéquation de sa roadmap avec le besoin client.

… mais lui aussi peu développé au-delà des USA

Même s’il a accru son effectif, CloudEagle.ai reste un « petit » acteur sur ce marché. Sa notoriété demeure plus globalement limitée. Et son activité reste centrée sur les USA. Au-delà des options d’hébergement et des labels de conformité, elle est peu adaptée aux autres régions géographiques.

Maturité et présence globale pour Flexera…

Né en 1987, Flexera a lancé son offre de gestion du SaaS en 2016.

Son ancienneté est synonyme de présence mondiale, appuyée par un écosystème de partenaires mature et un hébergement Azure flexible. Elle s’assortit d’une grande notoriété, renforcée par divers rapports souvent repris, comme State of the Cloud. Autres éléments distinctifs : les multiples méthodes de découverte de l’usage du SaaS (qui permet la couverture de patrimoines logiciels complexes) et le niveau d’intégration avec les solutions ITAM/SAM.

… mais support de qualité inégale

En plus d’un support de qualité inégale, le paramétrage de la solution et des intégrations peut se révéler compliqué. Quantité de connecteurs sont en lecture seule et certaines gammes d’outils ne sont que partiellement couvertes (observabilité, sécurité, gestion des terminaux). Par rapport aux autres fournisseurs classés dans le Magic Quadrant, les fonctionnalités IA « avancées » (comprendre l’agentique) sont limitées.

ServiceNow a su localiser ses activités…

Né en 2004, ServiceNow a lancé son offre de gestion du SaaS en 2019.

Le périmètre d’activité de ServiceNow garantit un grand réseau de partenaires, des équipes et des contenus localisés et une variété de certifications. Des workflows agentiques sont venus enrichir des aspects tels que la récupération de licences (en complément aux intégrations CMDB) et la gouvernance des coûts. Gartner recense aussi des améliorations sur la gestion du risque fournisseur et sur la scalabilité.

… mais pas accélérer son delivery

La solution de gestion du SaaS s’avère plus intéressante pour qui exploite le reste de la plate-forme ServiceNow. Dans tous les cas, cela n’enlève pas la complexité d’implémentation et de prise en main. Vigilance aussi sur la cadence de livraison de fonctionnalités : 2 fois par an (ou 4 fois sur la gestion des licences), sous la moyenne du marché.

Torii, profond sur l’analyse des usages…

Né en 2017, Torii a lancé son offre de gestion du SaaS la même année.

Au contraire de ServiceNow, il se distingue positivement sur la cadence de livraison, en plus d’une feuille de route bien alignée sur les besoins. Gartner apprécie aussi la profondeur de l’analyse d’usage du SaaS et le niveau d’automatisation de la gestion des licences. Ainsi que l’exploitation de la GenAI pour fluidifier la découverte d’applications et l’enrichissement de leurs profils.

… mais cher sur son plus haut niveau d’offre

Sur le plus haut niveau d’offre (Enterprise), les prix publics sont au-dessus de la moyenne du marché. Torii ne propose en outre pas d’option de résidence des données hors des États-Unis. Son delivery centralisé sur place susceptible de limiter sa compétitivité dans le reste du monde, souligne Gartner : il peut être difficile d’obtenir du support localisé.

Zluri salué sur l’orchestration…

Né en 2020, Zluri a lancé son offre de gestion du SaaS la même année.

Au-delà de sa cadence de livraison rapide, il se distingue sur le niveau d’automatisation et d’orchestration sans code, à renfort d’une couche data orientée identités. Gartner salue les possibilités offertes en matière de gestion du shadow AI.

… moins sur la gestion financière

Zluri n’a pas de présence directe en région EMEA, ainsi qu’en Asie si on excepte l’Inde. Comme BetterCloud, il n’est pas le plus avancé sur la gestion financière. La gestion du SaaS a plus globalement perdu du poids dans sa communication, en conséquence d’un recentrage sur la gouvernance des identités.

Support « exceptionnel » chez Zylo…

Né en 2016, Zylo a lancé son offre de gestion du SaaS la même année.

Gartner salue la qualité « exceptionnelle » de son support et les réussites affichées en matière de gestion des coûts (beaucoup de cas clients disponibles). Il apprécie aussi la diffusion de l’IA au sein de l’offre, du serveur MCP à l’assistant Clarity AI pour optimiser les dépenses et gérer les renouvellements. Autres bons points : sa bibliothèque propriétaire d’applications SaaS et sa capacité à cibler différents profils d’acheteurs.

… mais attention au modèle de delivery

Zylo est de ceux qui ne proposent pas de résidence des données hors des USA. Tout son effectif est sur place (pas de présence internationale en direct, donc). Attention aussi au modèle de livraison axée sur la valeur : il peut impliquer, pour le client, une augmentation d’effectif à mesure que le patrimoine SaaS s’étend.

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Deux pas en avant, un pas de côté et un pas en arrière.

VillageSQL juge ainsi le nouveau modèle de gouvernance de MySQL. Il s’inquiète d’une concentration des pouvoirs dans les mains d’Oracle et des hyperscalers.

Des élections communautaires… dans 2 ans

AWS, au contraire, se réjouit de l’initiative : « Pour la première fois depuis qu’Oracle a acquis MySQL, d’autres organisations ont un rôle défini dans [son] développement ». Il faut dire que la branche cloud d’Amazon est représentée tout au sommet de la pyramide : elle siège au comité de pilotage.

D’après le document de gouvernance, ce comité doit réunir initialement « 5 à 7 personnes représentant Oracle (majorité), d’autres hyperscalers, des utilisateurs de MySQL et des membres de la communauté open source ».

AWS apporte une précision : 4 sièges ne sont pas détenus par Oracle.

Ce dernier nomme l’ensemble des membres initiaux du comité, pour 2 ans. Lorsque ce mandat arrivera à terme, des élections communautaires auront lieu pour les sièges hors Oracle. Autant de temps à attendre pour aller vers une gouvernance vraiment ouverte, déplore VillageSQL.

Oracle, décisionnaire à tous les échelons

Du côté d’Oracle, on explique que le comité de pilotage fonctionnera certes avec AWS et Google Cloud… mais aussi avec « des perspectives supplémentaires d’utilisateurs de MySQL ».

Plutôt que ces « perspectives supplémentaires », AWS préfère mettre en avant les rôles de contribution structurés que crée le modèle de gouvernance. Un système à 5 échelons, en l’occurrence, avec des critères objectifs pour passer de l’un à l’autre. Par exemple, pour devenir project lead, avoir réalisé 30 à 50 contributions « de qualité » dans un sous-système majeur de MySQL.

VillageSQL salue « une vraie structure avec de vrais critères ». Il souligne néanmoins qu’à la majorité des échelons, Oracle a la main. Cela commence avec les committers, chargés de valider les contributions. Pour le moment, seul Oracle les nomme. Même chose pour les chefs de projets. Pour ce qui est des core project leads (maintien de la cohérence technique, de la qualité et de la stabilité du projet dans son ensemble), il n’existe pas, en l’état, de voies de recrutement externe.

Oracle s’engage, sans fixer d’échéance, à accorder à des membres de la communauté le statut de committer pour les éléments qui ne font pas partie du cœur fonctionnel (extensions, connecteurs…).

Un ticket préférentiel pour les hyperscalers ?

VillageSQL assimile le modèle de gouvernance à celui d’une fondation, où des entreprises – ici, les hyperscalers – achètent un ticket en échange d’une représentation au board. C’est une manière de financer un projet, admet-il. Et de combler les vides qu’ont laissés les coupes claires effectuées l’an dernier dans l’équipe MySQL. Mais de son avis, l’absence de « membres indépendants de la communauté » est préocuppante. Difficile, en tout cas, de parler de « gouvernance ouverte »…

Dans cette communauté, il faut inclure la Fondation OurSQL, récemment mise en place après qu’Oracle a refusé de suivre cette approche. Le modèle de gouvernance peut être vu comme une réponse, globalement cohérente avec la manière dont l’entreprise de Larry Ellison a géré les autres projets open source de son portefeuille, comme Java et OpenOffice.

VillageSQL évoque Fedora, dont le comité de pilotage est entièrement élu par la communauté. Il mentionne aussi PostgreSQL, qui « fonctionne purement à la méritocratie ». Et Linux, qui « avance avec Linus [Torvalds] comme ‘dictateur bienfaisant’ ».

Collaborer d’abord sur le code publié

Le chantier d’ouverture de MySQL avait véritablement démarré en janvier 2026, au sortir d’une réunion de la communauté à Bruxelles. Ayant pris acte du climat, Oracle avait pris quantité d’engagements. Il en a notamment résulté une roadmap publique pour l’édition communautaire, incluant les rapports de bugs. On y trouve, entre autres items :

• Prise en charge native des magasins et des index vectoriels (Amazon est demandeur)
• Serveur MCP
• Gestion des versions de tables (en s’inspirant de ce que propose MariaDB)
• Types de données BOOLEAN, UUID et SQL ARRAY
• Migration de divers projets vers le nouveau modèle d’extensibilité référent (Component Framework)
• Extension de ce modèle au moteur de requête (types de données, méthodes d’accès à l’index, opérateurs…)
• Intégration de Health Monitor dans les déploiements sur site

Le processus de contribution a été centralisé sur GitHub. Quatre webinaires ont eu lieu depuis fin février. Le point focal est pour le moment la collaboration sur le code publié. Oracle promet d’aller ultérieurement vers une dimension plus « temps réel ». En particulier en impliquant la communauté plus en amont sur les discussions de conception.

Illustration © your123 – Adobe Stock

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Aux États-Unis, les autorités exécutives indépendantes sont désormais inconstitutionnelles. Il convient donc d’annuler le Data Privacy Framework.

Ainsi Max Schrems interprète-t-il une décision de la Cour suprême. Celle-ci a donné raison à Donald Trump dans son litige avec Rebecca Slaughter. En mars 2025, il avait démis de ses fonctions cette commissaire de la FTC (Federal Trade Commission), au motif que son action n’était pas en cohérence avec les priorités de l’administration.

La FTC, un « cas à part » depuis 1935

L’intéressée avait porté plainte. Dénonçant une entorse à la Constitution, elle invoquait notamment un jugement remontant à 1935. La Cour suprême avait alors donné raison à un autre commissaire de la FTC, que Franklin Roosevelt avait destitué sans donner de motif. Les juges avaient considéré que certains fonctionnaires nommés par le président pouvaient « remplir des fonctions exécutives », mais ne pas pour autant « exercer une partie du pouvoir exécutif ». C’était, selon eux, le cas à la FTC, dont les responsabilités n’étaient ni politiques ni exécutives, mais « essentiellement quasi judiciaires et quasi législatives ». De là, les commissaires n’avaient à répondre qu’au Congrès et aux tribunaux.

Le Congrès n’a pas son mot à dire

Cette jurisprudence n’a pas survécu au temps, ont estimé les juges qui ont donné raison à M. Trump (à 6 contre 3). D’après eux, les agences dites indépendantes ne le sont pas au sens où elles ne seraient responsables que vis-à-vis du peuple. Leur personnel est destituable par le président, sans que le Congrès ni les tribunaux puissent y opposer de limites ; c’est un corollaire de la Constitution depuis ses origines. Quant à la FTC, ses actions, couvrant presque toutes les facettes de l’économie nationale, relèvent indubitablement du pouvoir exécutif.

Le jugement de première instance avait été favorable à Mme Slaughter. La Cour d’appel l’avait confirmé, notant que les limites imposées au pouvoir présidentiel devaient garantir le caractère bipartisan des agences concernées.

Des effets en cascade sur le Data Privacy Framework ?

Pour Max Schrems, l’issue de l’affaire rend caduc le Data Privacy Framework. Ce cadre, qui autorise les transferts de données personnelles entre l’UE et les États-Unis, repose en effet sur une « autorité de contrôle indépendante »… que la Commission européenne a considéré être la FTC.

Il existe bien d’autres autorités sectorielles comme le département des Transports, lui aussi mentionné dans le Data Privacy Framework. Mais à en croire Max Schrems, il ne saurait se substituer à la FTC. D’abord parce que ses fonctions sont plus restreintes… mais aussi, de toute façon, parce que le jugement de la Cour suprême l’affecte aussi, comme tous les organes exécutifs indépendants.

Dans la lecture de Max Schrems, le jugement englobe aussi le fameux DPRC (Data Protection Review Court), ce « tribunal indépendant » au statut contesté (il s’agit d’un organe du département de la Justice).

Il existerait désormais plus globalement un conflit entre la Constitution US et les traités européens qui exigent des autorités de contrôle indépendantes. Dans ces conditions, Max Schrems appelle Bruxelles à préparer un plan de sortie du Data Privacy Framework. Il incite à passer par la voie réglementaire, par exemple dans le cadre du paquet « Souveraineté technologique ». À défaut, affirme-t-il, l’association noyb, dont il est président, ira en justice…

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Quand des modèles arrivent sur SageMaker plusieurs semaines voire plusieurs mois après leur lancement sur Bedrock, cela peut donner envie de migrer d’un service à l’autre.

Mi-2024, Slack avait fait la bascule… en partie sur ce fondement. En toile de fond, l’intégration recénte de fonctionnalités de recherche et de résumé portées par des LLM.

SageMaker et les « travaux de plomberie »

L’architecture initiale déployée sur SageMaker impliquait un VPC d’entiercement. Les LLM s’y exécutaient, Slack pouvant par là même garantir aux utilisateurs que leurs données « [restaient] en interne ».

Pour maximiser la disponibilité, ces conteneurs furent déployés sur plusieurs régions AWS. Cela ne résolvait toutefois pas la latence de mise à l’échelle. Ni la disponibilité intermittente des GPU A100 et H100, ainsi que la nécessité de surprovisionner pour respecter les SLA.

Slack avait éliminé le problème de scaling avec de la planification cron. Et celui du surprovisionnement en passant par de la réservation de capacité à la demande.
À la coordination manuelle et aux « travaux de plomberie », il a cependant fini par privilégier une gestion automatisée de la capacité. Bedrock la lui a apportée… en plus, donc, d’un accès plus rapide aux derniers modèles.

Malgré Bedrock, de la capacité restait sous-utilisée

Mi-2024, Bedrock satisfaisait les attentes de Slack en matière de sécurité et de conformité (il avait obtenu la certification FedRAMP, niveau intermédiaire). Au-delà de l’aspect managé (plus besoin de gérer individuellement des instances GPU), il a permis d’adapter le compute aux charges de travail. En jouant, en l’occurrence, entre le débit provisionné et la capacité à la demande.

La première option fut utilisée pour les fonctionnalités interactives sensibles à la latence, comme le résumé de canal.

La seconde le fut pour les workloads prévisibles à fort pic de charge, tel le récapitulatif quotidien.

Cette association a contribué à réduire les ressources inutilisées. Il a néanmoins fallu, pour assurer une bonne expérience sur certaines fonctionnalités, se caler sur un pic de trafic, quand bien même il n’était atteint que dans une région géographique. Ce fut le cas pour le brief quotidien, dit « vue Aujourd’hui ». L’usage était plus important aux États-Unis qu’en Europe et en Asie, engendrant une sous-utilisation de capacité.

Un effet de verrouillage avec le débit provisionné

Le débit provisionné présentait un autre écueil : la nécessité de s’engager sur 1 à 6 mois. Dans l’univers des LLM, où les progrès sont rapides, cela réduit l’aptitude à suivre la cadence. Slack choisissait effectivement souvent d’attendre que ses engagements arrivent à expiration pour changer de modèle.

Dans ce contexte, tout a progressivement migré vers de l’infra à la demande, moyennant une étape intermédiaire basée sur un système de débordement. Bedrock s’est révélé efficace pour faire du routage multirégion en fonction de la disponibilité. Mais le modèle de ressources partagées a engendré des niveaux de service variables – un problème qui ne se posait pas avec le débit provisionné. Et soulevé un risque de concentration, autrement dit d’exposition aux pannes sur l’infrastructure globale.

Slack a donc construit une forme de résilience. Il a établi, pour chaque fonctionnalité IA, une hiérarchie de modèles. Un basculement s’orchestrait en cas de dégradation de certains indicateurs (délai pour le premier token, plafonnement du débit de requête, niveau de satisfaction client…).

Du multicloud… moyennant normalisation

Ce mécanisme ne protégeait pas contre l’exposition aux pannes globales. Slack avait par ailleurs constaté que les catalogues de modèles différaient entre clouders. Deux aspects qui ont motivé le passage au multicloud.

Début 2026, Slack AI s’étendait officiellement à Google Cloud. Il affirme qu’ajouter le catalogue de Vertex AI à celui de Bedrock lui a permis d’améliorer d’environ 10 % ses indicateurs de qualité sur les « tâches de raisonnement complexe ». Et de réduire de 67 % la latence sur les « petits » workloads (peu gourmands en tokens).

Le multicloud lui a aussi permis d’implémenter davantage de stratégies de routage du trafic, à base de divers circuit breakers et d’A/B testing. Pour résoudre le problème des démarrages à froid, il a implémenté une authentification sans secrets et une couche de normalisation API. Il a aussi fallu développer une stack unifiée pour le monitoring, les dashboards natifs de l’un et de l’autre laissant des zones d’ombre. S’est également posé le défi du suivi des coûts, plus délicat lorsque des workloads basculent dynamiquement entre clouds. Quant aux ingés, ils ont dû se former sur les deux écosystèmes…

Illustration principale générée par IA

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Ce n’est pas au contribuable d’assumer les coûts de raccordement et de renforcements de réseau nécessaires à l’installation de datacenters.

Telle est l’opinion de la Région Île-de-France. Elle désapprouve le mécanisme de financement actuel, fondé pour « une part significative » sur le TURPE (Tarif d’utilisation du réseau public d’électricité). Cela « renchérit le coût de l’électricité pour tous et ne peut que freiner l’électrification des usages », estime-t-elle. Et d’inciter les opérateurs de datacenters à prendre en charge l’ensemble des frais en question.

Le souhait d’un intéressement fiscal pour les collectivités

Sur les 322 datacenters nationaux recensés à fin 2024, l’Île-de-France en accueillait 44 %, pour 65 à 70 % de la puissance installée. C’est dans ce contexte qu’elle a élaboré une stratégie pour encadrer les nouvelles implantations.

Parmi les perspectives, ouvrir une réflexion nationale autour d’un intéressement fiscal pour les régions et collectivités d’implantation. La Région entend plus globalement leur permettre de peser face à l’État, dont le rôle dans l’instruction et la priorisation des projets se renforce avec les évolutions du cadre législatif applicable aux infrastructures numériques. En première ligne, la loi de simplification de la vie économique, adoptée en mai. Elle introduit la possibilité de qualifier certains datacenters comme projets d’intérêt national majeur. Ce qui permet d’accélérer les procédures d’instruction.

Un appel à prioriser la « valeur ajoutée territoriale »

Aux collectivités locales, la Région promet aussi une aide à la négociation de contreparties – tout en « [évitant] les approches fragmentées ou concurrentielles entre territoires ». Dans cet esprit, elle prône une priorisation « fondée sur la valeur ajoutée territoriale ». Entre autres critères envisagés : retombées économiques et emploi, adéquation aux ressources disponibles, valorisation de la chaleur fatale… et compatibilité avec le schéma directeur environnemental de la Région (SDRIF-E).

Ce dernier fut adopté en septembre 2024 et approuvé définitivement en juin 2025 par décret en Conseil d’État. Il établit des principes directeurs pour les nouvelles implantations de datacenters. Celles-ci doivent, en particulier, se faire prioritairement dans les sites d’activité économiques existants. En règle générale, pas d’extension urbaine… sauf en l’absence d’alternatives au sein d’espaces déjà urbanisés, « notamment sur des fonciers complexes, en reconversion ou issus de friches ».

La stratégie constitue un levier de déclinaison opérationnelle des principes directeurs du SDRIF-E. Elle est aussi censée garantir une cohérence avec les autres documents de planification régionale. Dont le SRDEII (schéma régional de développement économique, d’innovation et d’internationalisation) et le PRACC (plan régional d’adaptation au changement climatique).

Raccordements : « premier prêt, premier servi » plutôt que « premier arrivé, premier servi »

Au-delà des principes établis, la Région se dit favorable à une évolution des règles de priorisation des raccordements. RTE a lancé une consultation à ce sujet début 2026. Aujourd’hui, on est sur une logique « premier arrivé, premier servi ». Le gestionnaire du réseau de transport d’électricité veut passer à du « premier prêt, premier servi ». L’Île-de-France soutient cette ambition, pour « limiter la patrimonialisation des capacités de raccordement, la saturation artificielle des files d’attente et l’allongement des délais pour les projets effectivement prêts à être déployés ».

Il s’agit plus globalement d’encourager une planification compatible avec les capacités du réseau électrique. Objectif : préserver les possibilités de raccordement futur pour « des projets industriels, des équipements publics essentiels et des infrastructures de mobilité ». En toile de fond, également, la « double pression foncière » que peuvent engendrer les datacenters mal localisés vis-à-vis du réseau électrique. Les besoins de renforcements (création ou extension d’un poste source, nouvelles liaisons) mobilisent effectivement à leur tour du foncier.

Un groupement public pour la mutualisation d’infrastructures

La Région dit aussi vouloir renforcer son soutien aux briques technologiques de la chaîne de valeur. Elle mentionne l’attribution, fin 2024, d’une aide de 3 M€ dans le cadre de l’appel à projets « Grands lieux d’innovation ». Le bénéficiaire : « Open AI Infrastructure Factory », qu’Eclairion déploie dans l’Essonne pour Mistral AI. Plus récemment (juin 2026), il y a eu la signature d’un partenariat avec VSORA (puces), ZML (logiciels) et Scaleway (hébergement).

Autre référence sur ce sujet : le GIPC (Groupement d’infogérance publique communautaire). La Région et Val-d’Oise Numérique sont membres fondateurs de cette structure sans capital ni but lucratif qui favorise la mutualisation d’infrastructures IT entre acteurs publics. L’Inserm et l’ARS Île-de-France font partie des adhérents.

Début 2026, la Région a rejoint le réseau international Regions4, qui rassemble des collectivités d’une vingtaine de pays autour de la lutte contre le changement climatique. Elle a engagé des discussions avec « des métropoles et régions internationales, notamment Melbourne et Phoenix », en vue d’une coalition sur les datacenters durables.

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Office, Windows, SQL Server… La Ville de Lyon ne veut plus des logiciels Microsoft.

Il y a tout juste un an, cette décision avait eu un certain écho. Elle n’avait, en soi, rien de nouveau : les démarches étaient déjà engagées. La municipalité leur avait cependant donné du relief par voie de communiqué.  Elle déclarait son intention ferme « ne plus être dépendante des solutions logicielles états-uniennes ». Et exposait deux initiatives structurant cette « volonté d’émancipation ». D’une part, le déploiement d’une bureautique libre au sein de ses services, autour d’OnlyOffice. De l’autre, la création d’une suite collaborative intercommunale. Ce projet devait alors s’échelonner jusqu’à 2028. Aux manettes, un opérateur public de la région : le SITIV (Syndicat intercommunal des technologies de l’information pour les villes).

Un rapport sur la France… alimenté par la France

Cet épisode est repris dans un rapport de la Commission européenne. Plus précisément de sa direction générale de l’informatique (DIGIT). Sujet : l’état de l’open source en France.

La première version de ce rapport remonte à 2020. Elle résultait de travaux menés par Wavestone dans le cadre du programme ISA (Solutions d’interopérabilité pour les administrations publiques européennes).
Une première mise à jour était intervenue en 2023, reflétant la situation à février. En toile de fond, il n’y avait plus l’ISA, mais l’« Europe interopérable », concept qui deviendrait un programme l’année suivante. Dans ce contexte, le think tank OpenForum Europe avait officiellement pris la main sur le rapport, Wavestone restant néanmoins impliqué.

Deloitte a rejoint la boucle pour une deuxième mise à jour, arrêtée à mai 2026. Comme de coutume, on nous précise que le contenu « ne reflète pas nécessairement l’opinion officielle de la Commission européenne ». Il faut dire qu’à nouveau, la France a apporté sa contribution. Notamment par la voie de :

• Jaime Arredondo, expert open source à la DINUM
• Pierre Baudracco, fondateur de Blue Mind et coprésident du CNLL
• Matthieu Faure, directeur de l’Adullact
• Stéfane Fermigier, fondateur d’Abilian et coprésident du CNLL
• Pierre-Yves Gibello, directeur général d’OW2
• Bastien Guerry, responsable des partenariats de Software Heritage et ancien référent logiciel libres de la DINUM

2026 : l’ANSSI remodèle sa posture sur l’open source…

De la loi Lemaire à l’équipe InriaSoft en passant par le basculement de la gendarmerie nationale vers Linux, l’essentiel des éléments qui figuraient dans la version 2023 ont été conservés.

Au rayon des nouveautés, il y a le remodelage de la posture générale de l’ANSSI sur l’open source. C’était en février 2026. L’agence l’affirme désormais comme levier de sa politique industrielle. Elle met davantage d’accent sur les licences, les transferts de projets et sur sa propre utilisation de solutions open source.

… et la DINUM crée un « forum du numérique ouvert »

Autre nouveauté 2026 : le « forum du numérique ouvert ». Il s’inscrit dans l’offre du pôle « open source et communs numériques » de la DINUM. Il y complète le « portail du numérique ouvert » (ressources, produits, événéments et communautés soutenus par la DINUM et ses partenaires autour du numérique ouvert dans l’administration) et la documentation associée. L’accès est réservé aux agents. Promesse : compléter « une dynamique d’entraide […] jusqu’ici diffuse sur des canaux Tchap ».

2025 : DC-EDIC voit le jour…

Pour 2025, le rapport mentionne la création de DC-EDIC. C’était au mois d’octobre. L’Allemagne et la France sont fondatrices de ce consortium européen pour les communs numériques, aux côtés des Pays-Bas et de l’Italie. Le siège statutaire se trouve à Paris. Deux projets sont en cours. D’une part, des « sprints » de 100 jours pour améliorer l’interopérabilité de composants open source – le focus initial est sur La Suite Numérique et ses homologues allemande (openDesk) et néerlandaise (MijnBureau). D’autre part, un pilote de fonds européen pour la tech souveraine. Il s’inspire de la Sovereign Tech Agency allemande, qui a investi dans des briques critiques comme cURL, FreeBSD, GNOME, Python, PHP et OpenSSH.

… comme France Numérique Libre

En mai 2025, la France fut le premier pays à approuver les Principes des Nations unies pour l’open source. Ils s’articulent en 8 lignes directrices : ouvert par défaut, sûr dès la conception, conçu pour être réutilisé, etc. Depuis, l’Afrique du Sud a fait de même. Comme, dans la sphère publique, le land allemand du Schleswig-Holstein, le canton de Genève et le ministère de la Justice turc.

En avril 2025 naquit France Numérique Libre. Des responsables informatiques de collectivités territoriales* sont à l’origine de ce collectif destiné à échanger sur la mise en place de logiciels libres.

2023-2024 : la DINUM active subventions, mécénat… et La Suite Numérique

Sur la période 2023-2024, il y a le démarrage de La Suite Numérique. Le projet a émergé dans la continuité du SNAP (sac à dos numérique de l’agent public). Il en a repris les principales briques (Tchap, France transfert, Audioconf, Webconf…) avec un double objectif d’interconnexion et d’extension. L’ANCT a la charge de la conception et du déploiement d’une déclinaison ciblant les collectivités (La Suite Territoriale).

Fin 2023, la DINUM signait une convention de mécénat pour 12 mois avec DesCodeuses. Elle s’engageait à mettre une partie de ses salariés à disposition de cette association qui forme au numérique les femmes des quartiers populaires.

Fin 2022, elle avait signé une convention de subvention pour la Fondation NLnet. Cette dernière, née en 1997 après la vente des activités commerciales du FAI du même nom, a depuis lors soutenu des projets autour de Collabora, DNSSEC, OpenPGP, Rust, etc. Le soutien de la DINUM était dans la perspective de remettre des prix FLOSS (Free Libre Open Source Software) à des citoyens et des organisations de l’UE, pour leur travail sur les logiciels libres utilisés dans les administrations françaises. Le premier fut attribué en 2024 à Simon Kelley, créateur de dnsmasq (serveur DNS et DHCP).

À consulter en complément :

L’open source n’est plus « gratuit par défaut »
La SNCF, utilisatrice désormais primée de l’écosystème Kubernetes
Visio, la solution de l’État qui divise l’écosystème tech français
La définition de l’IA open source demeure fondée sur un compromis

* En tête de liste, Nicolas Vivant, directeur de la stratégie et de la culture numériques à la mairie d’Échirolles (région de Grenoble).

Photo d’illustration © LAYHONG – Adobe Stock

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La tendance se confirme : Washington n’hésite plus à poser son droit de veto sur la diffusion de modèles d’IA.

Dernier concerné : GPT-5.6. Le voilà lancé en preview… mais seulement auprès d’un « groupe de partenaires de confiance » que la Maison Blanche a approuvés au cas par cas.

OpenAI table sur une diffusion plus large « dans les prochaines semaines ».  Il espère surtout un autre cadre pour mettre à disposition ses futurs modèles. La méthode actuelle « ne doit pas devenir le processus par défaut », affirme-t-il.

OpenAI tempère le niveau de risque de GPT-5.6

La famille GPT-5.6 comprend trois modèles :

• Sol, le plus puissant, avec un nouveau mode de raisonnement max et un mode ultra qui lance des sous-agents
• Terra, « équilibré pour le travail quotidien », dit au niveau de GPT-5.5 tout en étant « deux fois moins cher »
• Luna, « plus rapide et plus abordable »

OpenAI assure que sur ExploitBench, GPT-5.6 Sol rivalise avec Claude Mythos Preview tout en produisant 3 fois moins de tokens. L’entreprise déclare surtout que le modèle ne dépasse pas les seuils critiques de risque cyber qu’elle a définis dans son Preparedness Framework. Il a bien identifié des bugs dans Chromium et Firefox, mais n’a « pas produit, de manière autonome, une chaîne d’exploitation fonctionnelle complète ».

OpenAI reconnaît toutefois sobrement que les benchmarks ne sont pas à même de refléter tous les usages potentiels d’un modèle. Une manière de justifier la période de preview, qui servira à mettre l’épreuve les garde-fous intégrés à GPT-5.6…

Anthropic conteste le jailbreak qui aurait convaincu Washington

Claude Mythos 5 et Fable 5 avaient été les premiers visés. Le 12 juin, Washington les avait soumis au contrôle des exportations. Anthropic devait couper l’accès pour tout le monde, hormis les citoyens des États-Unis.

Pour s’assurer de respecter cette obligation, l’entreprise a préféré débrancher complètement ses modèles. Elle explique que l’administration Trump a invoqué des motifs de sécurité nationale, sans donner de détails.

Le déclencheur semble avoir été la communication d’une méthode de jailbreak – possiblement par Amazon. Selon Anthropic, cette méthode « paraît relativement simple », d’autant plus que d’autres modèles accessibles au public – comme GPT-5.5 – permettent par défaut de l’exploiter. Dans les grandes lignes, elle consiste à demander au modèle de corriger les vulnérabilités logicielles dans une codebase spécifique. Une capacité « déjà utilisée au quotidien » pour la cyberdéfense, constate-t-il.

Le gouvernement fédéral se sera aussi probablement rappelé que quelques semaines en amont, un acteur des télécoms « lié à la Chine » avait obtenu le droit d’expérimenter Claude Mythos Preview (Anthropic avait fini par lui retirer l’accès).

Claude Mythos 5 et GPT-5.6 finalement soumis au même traitement

Entre autres réponses à cette initiative, il y eut une lettre ouverte « Free Fable », sous l’impulsion d’Alex Stamos, ancien CTO de Facebook. Elle a réuni environ 200 signataires des sphères industrielle et académique. Y est défendue l’idée que des modèles comme Fable et Mythos sont essentiels pour la cyberdéfense. Et que le fameux jailbreak relève en fait d’une capacité nécessaire pour tout modèle dont on attend qu’il produise du code sécurisé. En ce sens, il serait erroné d’y voir une capacité offensive. D’autant plus qu’elle est reproductible sur quantité de modèles, « même chinois, comme Kimi 2.7 ».

Alex Stamos brandit un autre épouvantail : les labos américains n’auraient pas tant d’avance sur leurs homologues chinois. Lesquels ont « probablement accès à plus de capacités » que les informations publiques ne le suggèrent…

Le 26 juin, Washington a finalement mis Claude Mythos 5 au même régime que GPT-5.6. Anthropic a eu la permission de l’ouvrir, en preview, à des organisations triées sur le volet. Pas de nouvelles, en revanche, pour Fable.

La Maison Blanche se donne un droit de regard sur les modèles en développement

Début juin, Donald Trump a signé un décret relatif au déploiement et à la sécurité de l’IA. Il impose, entre autres, de développer sous 60 jours une procédure classifiée pour évaluer les « capacités cyber avancées » des modèles d’IA. Et, de là, déterminer un seuil à partir duquel s’enclencherait une collaboration « sur la base du volontariat ». Les développeurs des modèles concernés auraient en l’occurrence la possibilité de :

• Discuter avec le gouvernement fédéral pour déterminer si des modèles en cours de développement atteignent ledit seuil
• Lui donner un accès à ces modèles jusqu’à 30 jours avant la date de publication prévue
• Définir ensemble des « partenaires de confiance » pouvant bénéficier d’un accès anticipé

L’administration américaine a pris des pincettes en précisant que le décret ne crée aucunement un système de licence ou de préautorisation gouvernementale obligatoire pour développer, publier ou distribuer des modèles…

Joe Biden avait voulu contrôler l’exportation des poids de « modèles avancés »

Traditionnellement, le contrôle des exportations s’est appliqué à des biens matériels. Avec le temps, il s’est étendu aux logiciels, aux codes sources, aux données, etc.

En janvier 2025, à quelques jours de la fin de son mandat, Joe Biden avait signé un décret qui devait inclure, dans le contrôle des exportations, les poids de « certains modèles avancés » à double usage potentiel. L’exclusion aurait été totale pour Chine, Russie et Corée du Nord. Une licence serait nécessaire dans tous les autres pays, à l’exception d’une vingtaine dont la France.

L’administration Trump a annulé le décret en mai, juste avant qu’il prenne effet.

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C’était pressenti, c’est désormais officiel : la Commission européenne veut soumettre AWS et Azure au DMA.

On en est au stade de l’avis préliminaire. Amazon et Microsoft peuvent donc exercer leurs droits de défense.

Si leurs clouds respectifs ont jusque-là échappé à la désignation en tant que « services de plate-forme essentiels », c’est qu’ils n’atteignaient pas l’un des seuils quantitatifs définis dans le DMA. En l’occurrence, au moins 45 millions d’utilisateurs finaux actifs par mois établis ou situés dans l’UE.

Le règlement autorise cependant la Commission à mener une enquête de marché pour déterminer si un service qui n’atteint pas ce seuil constitue tout de même un « point d’accès majeur permettant aux entreprises utilisatrices d’atteindre leurs utilisateurs finaux ».
Si tel est le cas, elle peut le désigner comme service de plate-forme essentiel sous deux autres conditions. D’une part, que l’entreprise qui le propose ait un « poids important » sur le marché européen. Soit par son chiffre d’affaires (au moins 7,5 Md€ sur les trois derniers exercices), soit par sa capitalisation boursière ou sa juste valeur marchande équivalente (au moins 75 Md€). De l’autre, qu’elle jouisse d’une « position solide et durable », au sens où elle aurait atteint les deux seuils de poids sur chacun de ses trois derniers exercices.

Une enquête DMA lancée fin 2025… chiffres à l’appui

La Commission européenne avait ouvert des enquêtes sur AWS et Azure en novembre 2025. Les grandes lignes de son raisonnement étaient tracées.

En ce qui concerne le poids sur le marché intérieur, elle avait souligné que la juste valeur marchande d’AWS dépassait les 75 Md€, sachant que la capitalisation boursière du groupe Amazon avoisinait les 2700 Md$. Même réflexion pour Azure, Microsoft valant alors près de 4000 Md$.

Sur le fondement de données Statista, la Commission avait rappelé qu’AWS détenait 29 % du marché mondial du cloud d’infrastructure. Et qu’Azure en captait 20 %. Pour le marché européen, elle avait mobilisé, entre autres, des chiffres de l’Autorité de la concurrence française et de son homologue britannique, repris les uns et les autres par l’OCDE. Parmi eux : 46 % de part de marché pour AWS en France en 2021, contre 17 % pour Azure.

AWS, indispensable ? Les pannes en témoignent

Pour AWS comme Azure, Bruxelles avait pointé des effets d’échelle : les coûts de développement et de maintenance des services apparaissaient peu dépendants du nombre d’utilisateurs, en plus de pouvoir être reportés sur d’autres services, y compris non cloud.

Autre point commun : une structure conglomérale et un degré d’intégration verticale permettant des subventionnements croisés. La Commission évoquait aussi les effets de verrouillage, renforcés par l’écosystème de logiciels et services tiers.

Une remarque fut spécifique à AWS : l’échelle et la magnitude des pannes confirme que ses services sont indispensables aux entreprises pour atteindre leurs clients. Quand à Azure, il bénéficie, à travers Windows et Office 365, d’effets de réseau indirects et d’avantages en matière de collectes de données.

Les outils et partenariats IA ont pesé dans la balance

La Commission n’a pas encore publié son avis préliminaire. L’annonce qu’elle en fait liste néanmoins quelques arguments qui ont motivé sa décision.

Au-delà du chiffre d’affaires important et des effets de verrouillage, elle évoque des capacités opérationnelles et des investissements qui « semblent avoir largement dépassé » ceux des concurrents. Elle mentionne aussi des « bases d’utilisateurs vastes et bien établies ». Tout en affirmant que le portefeuille d’outils et de partenariats dans le domaine de l’IA est devenu un « facteur décisif » dans la passation de marchés.

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Si les minorités vous importent, prenez des pincettes avec leurs gradients.

En novembre 2025, Benoit Rottembourg avait commenté ainsi les travaux que des collègues s’apprêtaient à présenter à la NeurIPS. Ces travaux s’inscrivaient dans son domaine de spécialisation : l’audit et la régulation des algorithmes. Leur superviseur : Jean-Michel Loubes.

Les deux hommes, travaillant à Inria, collaboraient alors au sein d’une équipe-projet officiellement constituée quelques semaines auparavant : REGALIA (Regulations for Artificial Intelligence). Basée à l’université de Bordeaux, elle a deux grands objectifs. D’une part, développer de quoi prouver la conformité – ou la non-conformité – d’algorithmes à des normes ou à des exigences. De l’autre, concevoir des méthodes pour rendre « loyaux » ceux sujets à des comportements indésirables.

Le programme de recherche se structure en trois axes :

• Mesure des comportements indésirables
• Audit de l’IA à usage général
• Alignement des métriques et des techniques d’audit avec les besoins de la société

Le premier axe englobe des éléments tels que les hallucinations, la toxicité et l’adoption de personnalités nocives. Il s’agit de déterminer comment l’optimisation lors de l’entraînement et du fine-tuning transforme ou amplifie des propriétés du jeu de données. Puis de contribuer à réduire ces effets, en construisant notamment des combinaisons modèle-optimiseur par profil de risque.

En parallèle, REGALIA concevra des métriques d’évaluation, sur deux plans : robustesse des modèles et sensibilité des distributions. Le projet touche aussi à la découverte locale des vulnérabilités des algorithmes, afin de révéler des comportements cachés.

Vers une boîte à outils pour auditer les algorithmes

Le focus sur l’IA à usage général couvrira deux modalités : image et texte. REGALIA a pour premier objectif de créer une taxonomie des méthodes actuelles d’évaluation. En particulier sur les biais, la robustesse, la sûreté et la performance. Il a aussi pour mission d’en concevoir de nouvelles, ainsi que des bancs de test.

Le troisième axe inclut le développement d’une méthode pour traduire des exigences en déclarations défendables. En d’autres termes, pour rendre l’évaluation explicite : que mesure tel indicateur ? sur la base de quelles suppositions ? avec quelle portabilité entre contextes ?… Livrables attendus : une matrice de correspondance exigences-preuves, un pack de reporting et une bibliothèque d’évaluation.

En complément, REGALIA spécifiera des cibles normatives. De ces travaux découleront des méthodes destinées à opérationnaliser des notions telles que la capacité d’action (agency), la supervision humaine, la légitimité et la contestabilité.

Au bout de la chaîne, un livrable attendu : une boîte à outils pour l’audit d’algorithmes… y compris à l’échelle de systèmes.

Trois chercheurs, trois expertises complémentaires

REGALIA peut s’appuyer sur des travaux antérieurs auxquels a contribué Jean-Michel Loubes. Parmi eux, l’article susmentionné qui aborde la question des minorités. Il démontre plus précisément, par la voie mathématique, comment l’entraînement standard amplifie les stéréotypes. On peut aussi citer « Fairness in the details: Face Dataset Auditing » (2025), qui propose une méthode automatisée d’audit de jeux de données d’images.

Benoit Rottembourg a quant à lui supervisé, entre autres, les travaux sur P2NIA (Privacy-Preserving Non-Iterative Auditing). Il s’agit d’un schéma d’audit alternatif qui utilise des données synthétiques ou locales plutôt que des API, afin d’éviter les défis inhérents à ces dernières (confidentialité, sécurité, biais d’estimation).

Dans l’équipe-projet, il y a aussi Carina Prunkl. Les travaux précédents de cette docteure en philosophie de la physique alimenteront le troisième axe du programme de REGALIA.

Un projet avec un groupe industriel marocain

REGALIA a collaboré avec Easy Cash pour évaluer l’équité de l’algo de recommandation sur sa marketplace. Il mène aussi une mission pour le groupe industriel marocain OCP (extraction, transformation et commercialisation du phosphate), en partenariat avec une équipe Inria de Lille, pour développer un mécanisme d’allocation de stocks.

Jean-Michel Loubes est aussi membre du comité scientifique d’ANITI (Artificial ans Natural Intelligence Toulouse Institute) et du comité de direction de l’INESIA.

À consulter en complément :

L’INESIA a sa feuille de route… et son défi de coopération
CNIL et Inria renforcent leur coopération
Stratégie IA : la France en tête du peloton européen… mais loin du compte
Bercy crée une Direction de l’IA et du numérique
L’IA industrielle finalement (quasi) exemptée d’AI Act

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Se limiter à une vingtaine de fournisseurs ne convient plus pour analyser le marché de l’AST (tests de sécurité applicative).

Gartner en a jugé ainsi. Il considère que ce marché s’est trop étendu pour entrer dans la grille d’analyse de son Magic Quadrant, qui impose la limite en question. Il a donc « zoomé » sur un sous-segment : la sécurité de la chaîne d’approvisionnement logicielle.

Son évaluation s’est centrée sur trois composants fonctionnels : SCA, SBOM et threat intelligence. De nombreuses briques n’étaient pas obligatoires pour figurer dans ce Magic Quadrant. Entre autres :

• Intégration dans les gestionnaires de code source et les outils de build
• Protection contre les composants IA tiers (LLM et serveurs MCP)
• Analyse des extensions dans les IDE
• Gouvernance de la posture de sécurité des pipelines de livraison
• Gestion du cycle de vie des SBOM

18 fournisseurs, 8 « leaders »

Deux axes déterminent le positionnement des fournisseurs. L’un, dit « exécution », traduit la capacité de réponse à la demande (expérience client, tarification, qualité des produits/services…). L’autre, dit « vision », reflète les stratégies (géographique, sectorielle, innovation…).

La situation sur l’axe « exécution » :

Sur l’axe « vision » :

Sur les 18 fournisseurs classés, 8 se trouvent dans le carré des « leaders » : Apiiro, Black Duck, Chainguard, Checkmarx, Cycode, JFrog, OX Security et Sonatype.

Apiiro, pas simple à prendre en main

Chez Apiiro, Gartner apprécie l’intégration du SCA dans un modèle à base de graphes, qui aide à prioriser les vulnérabilités sur la base de leur exploitabilité et de leur impact. Bon point également pour ce que la brique Guardian Agent apporte en matière de détection et de remédiation à travers IDE, CI/CD et agents de codage. Apiiro est plus globalement parvenu à adapter ses fonctions de gouvernance au développement assisté par IA.

Par rapport aux solutions concurrentes, la plate-forme d’Apiiro est plus complexe à prendre en main. Surtout lorsque la responsabilité sur les diverses parties du cycle de développement logiciel échoit à différentes équipes. Attention aussi pour qui a des infrastructures SDLC simples ou une adoption limitée de l’IA : le coût de la solution et l’effort pourraient ne pas se justifier.

Axé gouvernance, Black Duck risque de s’aliéner les développeurs

Gartner note la qualité des bulletins de sécurité de Black Duck. Il souligne aussi son positionnement sur les environnements régulés, entre SBOM opposables, gestion de conformité des licences et workflows de divulgation de vulnérabilités. Ainsi que sa capacité à couvrir des cas d’usage au-delà du cloud-native (firmwares, systèmes embarqués, logiciels distribués uniquement sous forme de binaires…) avec un même SCA.

Centrés sur la gouvernance et par là même très structurés, les workflows de Black Duck sont susceptibles de ne pas convenir à qui souhaite donner la main à des développeurs. Attention aussi à l’effort d’onboarding. Et à ce que l’exhaustivité des analyses implique en matière de durée des scans, de volume de données et de complexité des processus.

Chez Chainguard, un risque de verrouillage

L’approche de Chainguard consiste à livrer des bibliothèques et des images (conteneurs, VM) sécurisées par défaut, reconstruites à partir des sources. Gartner apprécie cette forme de « protection en amont », d’autant plus que les artefacts produits peuvent être consommés via des formats standards.

Revers de la médaille : ce modèle procure peu de flexibilité pour consommer des dépendances arbitraires et soulève un risque de verrouillage. Par ailleurs, Chainguard est limité dans ses capacités d’inspection et de remédiation au sein des IDE.

Checkmarx, à calibrer avec précaution

Au contraire de Chainguard, Checkmarx s’intègre profondément dans les IDE, avec de la remédiation assistée par IA. Il a centralisé la gouvernance de plusieurs moteurs de sécurité, favorisant la normalisation des signaux et l’application cohérente des politiques. Gartner apprécie aussi les capacités de corrélation des vulnérabilités avec le contexte du code applicatif.

À l’abonnement comme à l’usage, la tarification de Checkmarx est plus élevée que la moyenne sur ce segment. La granularité du contrôle des politiques suppose une calibration précautionneuse pour s’aligner sur le niveau de risque toléré. Vigilance aussi sur l’onboarding, d’autant plus que Checkmarx cible avant tout les cas d’usage des grandes entreprises.

Avec Cycode, une mise en action potentiellement longue

Cycode se distingue par son focus sur les menaces spécifiques aux briques IA et au codage agentique. Gartner note qu’il a adapté son offre aux récentes attaques telle Shai-Hulud, en proposant notamment une protection des pipelines à l’exécution.

Tant en termes de clientèle que de présence et d’effectif dédié, Cycode est un « petit » acteur sur ce segment. Il lui manque aussi des certifications comme FedRAMP. De plus, la mise en action de sa solution peut se révéler longue chez qui a des environnements de build hérités ou hautement personnalisés. Attention aussi aux volumes d’alertes.

JFrog, plus cher que la moyenne

Gartner apprécie l’approche policy-as-code de JFrog, qui automatise la collecte et la preuve de conformité en attachant des attestation de sécurité aux paquets logiciels. Ses SLA régionaux sont un autre point fort. Comme, plus globalement, le niveau d’automatisation (sur la substitution de vendeurs, par exemple), qui favorise le maintien de la cadence des workflows de développement.

Sur le pricing, même remarque que pour Checkmarx : plus élevé que la moyenne. Cela s’accompagne d’une tendance à modifier chaque année la tarification publique et les remises… en contraste avec la dynamique générale du marché. Gartner y ajoute une prise en charge IDE limitée aux environnements Visual Studio Code. Et souligne que les contrôles de sécurité pour les skills agentiques ne sont que récemment sortis de PoC.

Chez OX Security, des problèmes avec le reporting

Gartner salue la brique OX VibeSec, qui s’intègre directement dans les workflows de génération de code. Il apprécie aussi les capacités en matière de gestion de la posture de sécurité des pipelines, avec notamment une extension propriétaire du SBOM. Autre bon point : l’abonnement est moins cher que chez la plupart des autres fournisseurs classés dans ce Magic Quadrant.

OX Security n’a pas de certification FedRAMP. Ni d’analyse de binaires (fonctionnalité qui devient un élément de différenciation important, en complément au SCA niveau manifestes). Des clients ont signalé des problèmes avec le reporting et les alertes. En particulier, des historiques limités et un manque d’options de personnalisation.

Des manques fonctionnels chez Sonatype

Sonatype se distingue par le niveau d’unification de ses outils et son approche de remédiation associant règles déterministes et GenAI. Il a aussi pour lui sa brique interactive Guide, qui fournit aux développeurs un retour sur la sécurité, la qualité et la conformité des licences. Bon point également pour le support.

Pas de FedRAMP non plus pour Sonatype, et une transition vers du pricing à l’usage qui peut entraîner de la confusion. Il lui manque par ailleurs des fonctionnalités telles que la gestion de posture de sécurité des pipelines, la sécurisation des workspaces développeurs et la détection des secrets.

Illustration © Molodec – Shutterstock.com

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Stargate ou pas, le plus important est de sécuriser de la capacité de calcul.

Cette inflexion est perceptible dans la stratégie d’OpenAI. La coentreprise, lancée en grande pompe début 2025 avec la bénédiction de Washington, n’est pas remise en cause. Mais la réponse aux besoins en compute passe moins systématiquement par des projets de construction de datacenters.

Contretemps et revirements pour la vitrine texane de Stargate

Stargate est censé fédérer 500 Md$ de financements sur 4 ans afin de créer une infrastructure d’IA pour OpenAI. Oracle, SoftBank et le fonds souverain émirati MGX s’y sont associés. Arm, Microsoft et NVIDIA sont partenaires technologiques.

La vitrine de l’initiative est un campus de datacenters à Abilene (Texas). Sur place, les travaux avaient démarré dès juillet 2024, sous la houlette de la société d’infrastructure Crusoe. Il était alors question d’atteindre, à terme, 1,2 GW de puissance informatique sur une dizaine de bâtiments.

Aux dernières nouvelles, moins de 300 MW sont opérationnels. L’essentiel l’est depuis septembre 2025 (Oracle avait livré les premiers racks GB200 au mois de juin). Il existait un projet d’extension à 2,1 GW. Mais début 2026, OpenAI et Oracle ont décidé de ne pas le poursuivre. En toile de fond, des difficultés de financement, du retard dans le raccordement du réseau électrique… et donc, plus globalement, une certaine prise de distance vis-à-vis du totem Stargate* ; a fortiori dans la perspective de l’IPO, qui pousse à rationaliser les dépenses. Microsoft a finalement « récupéré » cette tranche de 900 MW.

Réduction de voilure à l’international

En mai 2025, Stargate avait commencé à essaimer à l’international. OpenAI avait officialisé un projet aux Émirats arabes unis, avec la holding G42. Il s’agissait de déployer pour 1 GW à Abu Dhabi, dont 200 MW qui seraient opérationnels en 2026.

En juillet 2025, on nous avait annoncé une deuxième initiative hors des USA. En Norvège, en l’occurrence, avec l’entreprise britannique Nscale. Objectif : 500 MW. Avec 100 000 GPU pour commencer et potentiellement 250 000 à terme.
OpenAI n’a finalement pas trouvé d’accord pour exploiter l’ensemble de la capacité. Microsoft a pris le relais pour environ 30 000 GPU.

Le projet Stargate UK, lancé en septembre 2025 également avec Nscale, a carrément été mis en pause au printemps 2026. Officiellement, au nom des prix de l’énergie que d’une réglementation jugée trop restrictive. OpenAI avait dit envisager un contrat d’achat allant jusqu’à 31 000 GPU.

Du Michigan au Nouveau-Mexique, des campus Stargate… en puissance

Le Texas accueillie deux autres projets placés sous la bannière Stargate. L’un est situé à une vingtaine de kilomètres du flagship d’Abilene. Annoncé en août 2025, il est développé par Vantage Data Centers. Objectif : 1,4 GW de puissance IT sur 10 datacenters – le premier devant être livré au S2 2026. SoftBank fournira les puces. Même chose pour l’autre projet, localisé à Burligton. Sa filiale SB Energy assure la construction. La phase 1 doit se terminer en octobre 2026. Objectif : 1,2 GW.

En septembre 2025 fut annoncé un autre site Stargate, dit Project Jupiter. Localisé à Santa Teresa (Nouveau-Mexique), il est censé atteindre 2 GW. Blue Owl en est le principal financeur, avec un premier investissement de 50 Md$ sur 5 ans. STACK Infrastructure assure la construction. Le projet a fait l’objet de poursuites judiciaires pour l’opacité de la procédure d’autorisation.

Les deux dernières annonces de campus Stargate remontent à octobre 2025.
Un projet, baptisé The Barn, se trouve à Benton (Michigan). Related Digital assure la construction. Les premiers bâtiments devraient être opérationnels début 2027. Capacité visée : 1,4 GW, Oracle devant acquérir les puces.
L’autre projet, appelé Lighthouse, est confié à Vantage Data Centers. Avec, là aussi, Oracle pour fournir les puces. Sa construction doit démarrer en 2028. Capacité visée : 900 MW sur 4 datacenters.

Des gigawatts hors du périmètre Stargate

SB Energy construit actuellement, dans l’Ohio, un datacenter hors du périmètre Stargate. OpenAI y ciblerait 10 GW de capacité de calcul, sur du NVIDIA. Il faudrait attendre 2028 pour qu’une première tranche de 800 MW entre en fonction.

Toujours dans l’Ohio, OpenAI cherche aussi à louer des ressources sur le campus Fairwater de Mount Pleasant. Microsoft vient d’en achever la construction avec Vantage Data Centers, deux ans après avoir annoncé le projet.

Instinct, Trainium, Jalapeño… OpenAI voit au-delà de NVIDIA

En septembre 2025, OpenAI s’était engagé à déployer au moins 10 GW supplémentaires de GPU NVIDIA. À commencer, au S2 2026, par 1 GW de Vera Rubin. NVIDIA avait annoncé, en retour, son intention d’investir jusqu’à 100 Md$ dans OpenAI.

En octobre avait suivi un accord avec AMD pour déployer jusqu’à 6 GW de GPU Instinct. Première étape : 1 GW en MI450 au S2 2026. En retour, AMD lui a donné la possibilité de monter à 10 % de son capital, à des conditions préférentielles.

En novembre, OpenAI avait signé, avec Amazon, un accord à 38 Md$ sur 7 ans, axé essentiellement sur l’usage de GB200 et GB300 via les UltraServers EC2. Début 2026, il y avait ajouté 100 Md$, échelonnés sur 8 ans. Cela comprenait un engagement à exploiter environ 2 GW en puces Trainium, via l’infra AWS.

En parallèle, OpenAI a travaillé à concevoir ses propres puces, avec Broadcom. Premier fruit de cette collaboration : l’ASIC Jalapeño, dédié à l’inférence. Pas encore massivement déployé, il porte néanmoins déjà quelques workloads, notamment avec GPT-5.3-Codex-Spark.

OpenAI et Broadcom avaient officialisé leur partenariat en octobre 2025. Elle s’assortissait de l’ambition de déployer, à l’horizon 2029, 10 GW d’accélérateurs. Greg Brockman avait alors expliqué que la collaboration entre les deux entreprises durait depuis 18 mois.

* Plusieurs pontes de l’initiative Stargate sont d’ailleurs partis chez Meta en début d’année.

Illustration générée par IA

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Pour un inventaire cryptographique en vue d’une transition post-quantique, compter 60 % du budget en ressources humaines, 25 % en outils/licences et 15 % en frais opérationnels.

Cette estimation indicative est calibrée sur le profil d’une organisation d’environ 10 000 collaborateurs avec un datacenter principal. Elle figure dans un guide produit par un groupe de travail du Campus Cyber*.

Ce guide propose une démarche en 4 phases :

• Préparation en 2026 (évaluation d’empreinte cryptographique et élaboration de la stratégie de transition)
• Démarrage du déploiement en 2026-2027 (intégration et test de la PQC en environnement contrôlé)
• Migration des systèmes critiques entre 2028 et 2030
• Généralisation et finalisation entre 2030 et 2035

Une quinzaine d’outils de 8 fournisseurs français

En parallèle, le groupe de travail publie un panorama d’outils mobilisables pour la migration vers le post-quantique.

Il apparaît que les outils d’inventaire ne permettent pas tous d’ajouter des capteurs et/ou de fournir des données externes. Ni forcément de configurer la politique de sécurité.
Sur la partie gestion des certificats, le scoring n’est souvent pas personnalisable.
Du côté des HSM, beaucoup ne prennent pas encore en compte les algorithmes PQC et certains frameworks ne sont pas crypto-agiles.

Le panorama comprend une quinzaine de produits et services de sociétés françaises.

Les outils d’inventaire

Sur le volet inventaire, il y en a un : Compass, de CryptoNext Security. Sous licence propriétaire et sans certifications, il n’embarque pas de capteurs par défaut. Mais son architecture ouverte permet d’en intégrer, ainsi que des formats de données. L’analyse se fait sur site, les éléments générés étant stockés sur une base relationnelle locale. La politique de sécurité est configurable.

Les outils de gestion des certificats

Dans la gestion des certificats, il y a BerryCert de DigitalBerry et Horizon d’Evertrust.
Le premier est censé devenir PQC-ready au S2 2026. Il fonctionne sur site et a un scoring personnalisable. Protocoles d’automatisation gérés : SCEP, ACME, CMP et API REST.
Le post-quantique est aussi dans les tuyaux pour le second, mais sans échéance calendaire. Le scoring est également personnalisable. Il existe une version SaaS. Diverses sondes permettent la découverte de certificats (réseau, services cloud, conteneurs, endpoints) et il existe un partenariat avec CryptoNext pour l’inventaire. Protocoles d’automatisation gérés : SCEP, ACME, CMP, EST, WCCE et API REST.

Les HSM

En matière de HSM, c’est soit de l’Eviden, soit du Thales.
Eviden a deux solutions référencées. D’un côté, Crypt2pay, destiné au chiffrement des flux financiers. De l’autre, Protaccio, à usage général, prenant en compte trois algos PQC (ML-DSA, ML-KEM, SLH-DSA) et proposant un framework crypto-agile par intégration logicielle.
Thales a trois solutions référencées. Parmi elles, payShield, spécifique au secteur bancaire et aux paiements, et qui n’a pour le moment ni algos PQC ni crypto-agilité. Il y a aussi les HSM à usage général Luna, à la fois crypto-agiles et PQC-ready. Le groupe de travail du Campus Cyber y ajoute une offre héritée de Gemalto et « encore utilisée dans certains environnements » : ProtectServer.

Les bibliothèques cryptographiques

CryptoNext Security est aussi mentionné pour sa bibliothèque Quantum-Safe Library, qui permet l’échange de clés (ML-KEM, FrodoKEM) et la signature (ML-DSA, SLH-DSA, Falcon, XMSS). Développée en C, C++ et assembleur, avec des wrappers Go, Rust, Python et Java, elle est distribuée en trois versions : standard, embarquée et résistante aux attaques par canal auxiliaire (avec masquage).

Autre option : Sphere, d’IDEMIA Secure Transactions. Développée en C avec wrappers Python et Java, elle a aussi des versions standard et embarquée, cette dernière étant dite résistante aux attaques par canal auxiliaire. Algos post-quantiques actuellement gérés : ML-KEM, ML-DSA, SLH-DSA et LMS.

PortyQ, qui a participé au groupe de travail, a droit à trois mentions dans le panorama. Elles concernent respectivement la bibliothèque LibCryptyq, son provider OpenSSL et sa version embarquée.

Les PKI

On retrouve Evertrust sur la partie PKI, avec l’offre Stream, exploitable sur site ou en SaaS. Sous licence propriétaire et certifiée CSPN, elle gère ML-DSA, ML-KEM, SLH-DSA, Falcon et XMSS/LMS.

Autre option : Eviden PKI (ex-IDnomic). Également on-prem ou en SaaS sous licence propriétaire, avec certification critères communs EAL4+. Elle gère ML-DSA et les certificats hybrides Catalyst.

Spec sheet similaire (EAL4+, Catalyst, on-prem et SaaS…) pour Nexus Certificate Manager PKI, qu’on doit à ne filiale d’IN Groupe.

Open source : une solution d’inventaire origine Espagne…

Hors France, le panorama recense une vingtaine de solutions européennes. Quelques-unes sont open source. Par exemple, pour l’inventaire, CryptoBOM-Forge de Banco Santander. Elle gère l’intégration de capteurs, mais pas de sources externes de données (uniquement l’output de CodeQL). La politique de sécurité est configurable, mais l’inventaire ne se fait que dans le code (pas d’analyse de protocoles). L’outil produit du CBOM (CycloneDX) en sortie.

Pcert Scanner, de Datawarehouse (Allemagne), scanne un plus grand périmètre (endpoints, registres, réseau, avec protocoles HTTPS, FTPS, SSH, LDAP, NMAP et LDIF). Le stockage et l’analyse sont sur site ou en SaaS.

QCBOM, de Synergy Quantum (Suisse-Inde), gère l’analyse de binaires, mais pas l’intégration de capteurs. Ni la personnalisation de la politique de sécurité. On peut en revanche lui fournir des sources externes de données. Il analyse les protocoles TLS, SSH et VPN. Et produit, en sortie, du CBOM, du CDV et du PDF.

Avec SSHerlock, de SSH.com (Finlande), pas de personnalisation des capteurs, des sources de données ou de la politique de sécurité. L’outil s’appuie sur les données système (agent/script) et les requêtes du protocole SSH. Il produit des rapports PDF ou HTML.

… ainsi que du HSM et du PKI made in Allemagne

Autre offre européenne open source : NetHSM, de Nitrokey (Allemagne). Orientée PME, elle n’a pas de certifications et a la crypto post-quantique en roadmap.

Le panorama comprend d’autres HSM made in Allemagne. En l’occurrence, ceux d’Ultimaco. Dont un dédié à la protection de la propriété intellectuelle et à la gestion des licences. Yubico (Suède-USA) y figure aussi, avec son Yubi HSM 2 au format USB. Ainsi que Securosys (Suisse), avec Primus HSM CyberVault.

Deux des solutions PKI européennes mentionnées ont un cœur open source. L’une vient de République tchèque : CZERTAINLY. L’autre, d’Allemagne : XiPKI.

* Air France-KLM, la Banque de France, BNP Paribas, CryptoNext Security, Eviden, Orange Cyberdefense, Portyq et QuRISK se sont impliqués sur les deux livrables. AXA a participé à l’élaboration du guide ; l’ENSTA et HeadMind Partners, à la réalisation du panorama.

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Microsoft n’en a pas fait grande publicité, mais il vend à nouveau des Surface à 8 Go de RAM.

Deux produits sont concernés : Surface Pro 12 pouces et Surface Laptop 13 pouces. Modèles les plus « abordables » dans leurs gammes respectives, ils utilisent un CPU d’ancienne génération (Snapdragon X Plus, lancé en 2024 ; le X2 Plus est sorti depuis).

Les configs à 8 Go ne sont pour le moment pas proposées sur le Microsoft Store français. On les retrouve en revanche aux USA. À partir de 850 $ HT pour Surface Pro et 950 $ HT pour Surface Laptop (SSD 256 Go). Il en coûte 200 $ de plus pour avoir 16 Go de RAM (et 100 € de plus pour un SSD 512 Go).

En France, pas de versions 8 Go, donc, mais des remises sur les 16 Go.
Habituellement fixé à 1250 €, le ticket d’entrée pour Surface Pro 12 pouces est actuellement à 650 €.
Celui de Surface Laptop 13 pouces passe de 1149 € à 829 €.
Il n’y a pas remise sur les versions 512 Go (Surface Pro : 1249 € ; Laptop : 1349 €).

8 Go, comme le MacBook Neo

Qui dit 8 Go dit pas de label « PC Copilot+ ». Et pas d’accès aux services d’IA locale qui vont avec. Microsoft promet néanmoins d’optimiser Windows 11 pour ces configurations qu’il destine à « la productivité quotidienne », à « la navigation web » et au « divertissement »…

Apple a un discours similaire – quoique plus axé sur l’IA – à propos de son MacBook Neo, concurrent de Surface Laptop, et lui aussi limité à 8 Go de RAM. Il le vend à partir de 600 $ HT aux USA (en version 256 Go). Et 700 € TTC en France – on le trouve toutefois sous les 600 € chez certains distributeurs.

À consulter en complément :

La pénurie de RAM ruisselle jusqu’à la DDR2
Windows sur Arm : NVIDIA entre officiellement dans la danse
Microsoft réorganise Copilot
Marché PC : comment l’instabilité mondiale se traduit dans les chiffres
PC portables : retour sur 2 ans de concepts Lenovo

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Petit à petit, le coût de l’OCR augmente chez Mistral AI.

L’entreprise avait lancé son premier modèle spécialisé en mars 2025. Le tarif était de 1 $ pour 1000 pages, hors traitement par lots.

Ce prix avait été maintenu avec la deuxième génération, introduite en mai 2025. Il avait en revanche doublé (2 $ les 1000 pages) avec Mistral OCR 3, arrivé en décembre.

Rebelote avec Mistral OCR 4, fraîchement ajouté à l’API* : il en coûte désormais 4 $ pour 1000 pages.

Une base OCR étendue avec de l’annotation

Le coût facial a certes augmenté, mais l’offre est devenue fonctionnellement plus riche.

Avec la première génération, Mistral AI avait mis l’accent sur le multilinguisme (une dizaine de langues), la multimodalité (texte + images) et la variété des formats pris en charge (tableaux, expressions mathématiques…). Il proposait aussi un système d’extraction structurée à base de schémas JSON.

Ce système d’annotation, combiné à l’OCR de base, allait former l’ossature de Document AI. Sous cette marque, poussée concomitamment au lancement de la deuxième génération, l’entreprise prônait l’intégration avec le reste de ses solutions. En particulier ses autres LLM, pour une analyse des extractions en langage naturel (questions-réponses). L’ensemble serait placé sous l’ombrelle Mistral Studio à son annonce en octobre 2025.

Une extraction plus fine, au niveau des blocs

Depuis Mistral OCR 3, on peut choisir le format d’extraction des tableaux (HTML ou Markdown). On dispose aussi d’une option d’extraction séparée des en-têtes et des pieds de pages.

Avec Mistral OCR 4 arrive un paramètre include_blocks, non actif par défaut. Il délimite les éléments de chaque page par des boîtes englobantes et les classe selon leur nature (paragraphe, titre, liste, tableau, image, équation, légende, bloc de code, citation, signature…). Gérant les schémas d’output, il accepte aussi les prompts personnalisés. Il est censé favoriser, entre autres, l’apport de primitives structurelles à des agents IA.

Exploitant des modèles spécifiques dont Mistral Small, ces fonctionnalités entrent dans la famille Document AI, qui a sa propre tarification… elle aussi en augmentation (5 $ les 1000 pages, contre 3 $ avec Mistral OCR 3).

Mistral AI, plus précis sur ses benchmarks

Autre nouveauté de Mistral OCR 4 : le modèle fournit des scores de confiance, par page et par mot.

En parallèle, Mistral AI se montre plus précis quant à la méthode de calcul des indicateurs de performance qu’il communique. C’est notamment la première fois qu’il mentionne des benchmarks tiers. En l’occurrence, OlmOCRBench et OmniDocBench. Il ne s’interdit pas de pointer leur tendance à pénaliser des outputs corrects, qu’elle découle de la segmentation des équations, de l’ordre de lecture dans les documents à plusieurs colonnes ou simplement d’erreurs dans la source de vérité (fautes de frappe, texte manquant, transcription de zones masquées…).

La première génération (mars 2025) avait été comparée à Google Document AI, Azure OCR, GPT-4o et plusieurs modèles Gemini (1.5 Flash, 1.5 Pro, 2.0 Flash).
La dernière a été opposée à davantage de modèles spécialisés, dont Chandra OCR 2, Mineru Pro, PaddleOCR VL, GLM OCR et DeepSeek OCR. Mistral AI a aussi effectué un test de préférence humaine en 12 langues contre Amazon Textract, Azure Document Intelligence, Gemini 3.1 Pro Preview, GPT-5.5 Pro et « Databricks » (modèle non spécifié).

* Mistral AI propose aussi, depuis la première génération, une option de déploiement sur site. Il promettait initialement jusqu’à 2000 pages par minute sur un GPU.

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AWS a-t-il ouvert le back-end d’AgentCore Runtime ?

Le lancement des microVM Lambda a poussé certains à faire le rapprochement. Il faut dire que les workloads agentiques apparaissent comme la principale cible de cette offre.

On y retrouve la technologie de virtualisation Firecracker, associée à SnapStart (utilisation d’instantanés pour éviter le démarrage à froid). En revanche, là où les fonctions Lambda « traditionnelles » se destinent aux applications pilotées par les événements et ont une durée d’exécution maximale de 15 minutes*, les microVM peuvent tourner jusqu’à 8 heures et ne nécessitent pas de gestionnaire de fonction (méthode qui traite les événements). Elles procurent par ailleurs des capacités spécifiques (accès shell, montage de systèmes de fichiers, installation de paquets…), par défaut sur le fondement d’une image de base Amazon Linux.

On package le code de l’application avec un Dockerfile que Lambda exécute. Une fois l’environnement initialisé, il capture un snapshot qui sert ensuite à lancer les microVM. Chacune a son point de terminaison public avec authentification JWE, gérant HTTP/1.1, HTTP/2, WebSockets, gRPC et SSE.

AWS propose 5 configurations de base allant de 0,5 Go de mémoire et 0,25 vCPU à 8 Go et 4 vCPU. Chacune peut scaler jusqu’à 4x, moyennant une facturation supplémentaire à la seconde. On peut les suspendre en cas d’inactivité – avec conservation de l’état de la mémoire et du disque – et reprendre automatiquement en cas de trafic entrant. Pendant cette période, on ne paye que pour le stockage du snapshot.

Un déploiement de référence pour Claude Managed Agents

Les microVM Lambda ciblent les applications multilocataires où chaque utilisateur a besoin d’un environnement dédié pour exécuter du code tiers. Parmi elles, les scanners de vulnérabilités, les plates-formes d’analyse de données, les outils CI/CD et les serveurs de jeux qui exécutent des scripts fournis par le joueur. Mais aussi les sandbox IA.

AWS propose un déploiement de référence pour Claude Managed Agents. L’orchestration (modèle et harnais agentique) reste chez Anthropic, tandis que les outils s’exécutent dans des microVM (une par session Claude). Le seul trafic entrant est l’appel webhook. Le reste du workflow est en pull.

ClickHouse associe les microVM Lambda à son moteur chDB

En plus des variables d’environnement définies à la création des images, on peut transmettre des paramètres de configuration à une VM donnée, lors de l’exécution.

Les microVM Lambda sont pour le moment disponibles dans une poignée de régions AWS, dont une en Europe (Irlande), sur ARM64. ClickHouse fait partie des entreprises à les avoir déjà mises en œuvre, pour porter divers cas d’usage de son moteur analytique « in-process » chDB. Entre autres :

• Requêtes fédérées joignant données locales, S3, CDN et Postgres
• Exécuteurs CI/CD isolés
• Sandbox à la demande pour reproduire des bugs
• Mémoire locale pour chaque session agentique

* Hors « fonctions durables », dont l’exécution peut s’étaler sur 1 an, à renfort de checkpoints et de replays. Une option introduite en 2025.

Illustration principale © Aryan – Adobe Stock

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« Je sais qu’AWS est basé aux États-Unis. Cependant, nous avons maintenant un cloud souverain européen. »

Tina Morris, technical business developer au sein de la branche cloud d’Amazon, a fait la remarque au dernier RIPE Meeting. Elle réagissait à la volonté du RIPE NCC de réduire sa dépendance aux hyperscalers américains.

Le registre régional d’adresses IP, qui dessert l’Europe et une partie de l’Asie, redoute un éventuel décret présidentiel qui lui couperait l’accès à des technologies. Son directeur exécutif veut croire que le scénario est « impensable », mais estime que pour autant, on ne peut plus l’exclure.

Un déclic géopolitique

Dans ce contexte, le RIPE NCC « réévalue » son architecture. Il n’est pas question de la restaurer telle qu’elle était avant le lancement de sa stratégie cloud-first en 2019. Les attentes en matière de sécurité, de stabilité et de résilience ne sont effectivement plus les mêmes, en premier lieu au niveau réglementaire. Cependant, l’incertitude géopolitique pousse à « une approche plus indépendante et autohébergée ». La hausse des coûts du cloud joue aussi.

Ce retournement avait globalement déjà été acté l’an dernier. Avec, entre autres, la mise en pause de déploiements PaaS. Les choses sont désormais « plus claires », nous affirme-t-on. Le RIPE NCC ne détaille pas ses plans, mais parle tout de même d’une migration greenfield. Il considère qu’il lui en coûtera 5 M€ sur 2026-2028. Ses dépenses d’exploitation reviendraient à leur niveau de la décennie 2010. D’autant plus qu’il lui faudra changer du matériel obsolète, non remplacé au moment où les investissements se sont concentrés sur le cloud.

Une migration vers S3 actée en 2021 dans une logique économique

Chez AWS, le RIPE NCC utilise notamment du S3, pour stocker les données historiques de sa plate-forme RIPE Atlas (mesure de connectivité Internet).

Celle-ci pesait près de 1 Po à l’automne 2021, lorsque le registre avait officialisé son Cloud Strategy Framework. Il y avait adjoint une méthodologie d’évaluation de la criticité de ses services, assortie de niveaux d’exigence (taux de disponibilité, limitation de l’enfermement dans des services managés, réduction des dépendances à un seul fournisseur…).

La migration vers le cloud avait alors une logique essentiellement économique. Le RIPE NCC admettait avoir initialement pensé que la diminution du coût du stockage compenserait, sur le long terme, l’augmentation de son volume de données. Il avait défini l’architecture sous-jacente (Hadoop + HBase) en conséquence, avec la perspective d’acquérir, au fil du l’eau, du matériel sur étagère.

En suivant ce modèle, le RIPE NCC en était arrivé, début 2024, à une cinquantaine de racks sur 2 datacenters. Ses coûts annuels d’hébergement et d’énergie – hors équipements et ingénierie – avoisinaient le million d’euros. Avec la perspective de réduire son empreinte de moitié pour la fin de l’année puis de la contenir à 10 racks pour fin 2025, il avait décidé de basculer dans le cloud une partie de RIPE Atlas – comme, d’ailleurs, de sa base RIS (Routing Information Service). Tout en maintenant sur site les « joyaux de la Couronne » tels que que le registre, les données des membres et l’infrastructure RPKI.

Les données « chaudes » de RIPE Atlas (datant de moins d’un mois) ont été hébergées dans un cluster Hadoop sur bare metal chez Hetzner. Les plus anciennes, sur S3, en exploitant les classes de stockage jusqu’au niveau Glacier. Et le back-end, sur EKS, avec du BigQuery pour permettre aux chercheurs d’accéder aux données de mesures ouvertes.

Un framework cloud assoupli avec le temps

Au fil du temps, le RIPE NCC avait assoupli son framework cloud sur plusieurs dimensions. Il avait par exemple autorisé, sauf pour ses services les plus critiques, le recours à des « standards de l’industrie » en plus des « standards ouverts ». La grille d’évaluation de la criticité des services a également évolué, mettant davantage d’emphase sur l’intégrité et la confidentialité des données.

La partie sur site a aussi connu des changements. En particulier de fournisseurs. Les deux sociétés avec lesquelles le RIPE NCC avait contractualisé s’étaient effectivement retrouvées, par le jeu des fusions-acquisitions, propriété du même groupe. Un des deux datacenters se trouve désormais hors d’Amsterdam… et au-dessus du niveau de la mer, nous signale-t-on.

Le renouvellement de l’architecture courra sur la période 2027-2031. Il inclura un volet virtualisation, le RIPE NCC souhaitant « minimiser le lock-in » dans ce domaine… On aura noté qu’il utilise AWS pour ses réunions en ligne, Google Workspace pour la productivité et Akamai pour le CDN.

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Google a-t-il une offre qualifiable de « plate-forme DevSecOps » ?

Gartner considère que oui. Il l’a d’ailleurs classé dans le Magic Quadrant consacré à ce segment de marché. C’en est la quatrième édition… mais la première à intégrer la composante sécurité dans son intitulé – auparavant, le cabinet américain s’en tenait au DevOps – et dans la liste des critères obligatoires. Il fallait, en l’occurrence, pouvoir orchestrer des fonctionnalités telles que l’analyse de code, la modélisation des menaces et la protection des API.

Google avait figuré dans la première édition (2023). Il avait ensuite disparu des tablettes, faute de proposer une offre relevant de la plate-forme. Gartner estime que les choses ont changé. Pas radicalement, néanmoins : on est plutôt sur une « collection d’outils »* pas spécifiquement conçus pour le DevSecOps et combinés sans stratégie produit globale.

Dans ce contexte, Google se positionne parmi les « acteurs de niche ». Il côtoie, dans cette zone du Magic Quadrant, Buildkite, CircleCI, CloudBees, JetBrains et Octopus, qui y étaient déjà tous l’an dernier. Ainsi qu’OpenText, qui fait quant à lui partie des nouveaux entrants. Comme IBM et HCLSoftware, classés pour leur part chez les « visionnaires ».

Plates-forme DevSecOps : 13 fournisseurs, 4 « leaders »

Selon la terminologie du Magic Quadrant, sont « visionnaires » les fournisseurs qui se trouvent dans la partie basse sur l’axe dit « exécution »… et dans la partie haute sur celui dit « vision ». Le premier traduit la capacité à répondre à la demande (expérience client, tarification, qualité des produits/services…). Le second reflète les stratégies (ventes, innovation, déploiement sectoriel et géographique…). Les offreurs au positionnement inverse sont dits « challengers ». Ceux suffisamment bien placés sur les deux axes sont « leaders ». À l’opposé, il y a les « acteurs de niche ».

La situation sur l’axe « exécution » :

Sur l’axe « vision » :

Les quatre « leaders » de l’an dernier le restent :

• Atlassian (progresse en exécution, recule en vision)
• GitLab (progresse en exécution, stable en vision)
• Harness (progresse sur les deux axes)
• Microsoft (progresse sur les deux axes)

Atlassian a acté la fin de l’option on-prem

Gartner apprécie les SLA et le niveau de sécurité de l’offre SaaS d’Atlassian, ainsi que les options de résidence des données. Il salue le niveau d’unification de la plate-forme, tout comme la diffusion de l’IA en son sein et sa capacité à répondre aux besoins des différentes parties prenantes du SDLC.

Quoique techniquement unifiée, la plate-forme ne l’est pas sur le plan commercial – pas de SKU unique – sauf pour les plus gros clients. Atlassian propose par ailleurs moins de briques de sécurité natives que les autres « leaders ». Il est aussi le seul à ne pas avoir d’option viable pour qui a besoin d’une solution sur site, affirme Gartner. En toile de fond, l’annonce, l’an dernier, de la fin de la gamme Datacenter pour 2029, sauf Align et Bitbucket.

Chez GitLab, une restructuration qui laisse des traces

Chez GitLab, SaaS et on-prem sont à parité fonctionnelle, y compris pour les composantes IA. Ses SLA ont été renforcés, égalant voire dépassant ceux de la concurrence. Il propose globalement, en natif, la plupart des capacités qu’on peut attendre d’une plate-forme DevSecOps, d’après Gartner.

Au contraire d’Atlassian, GitLab manque d’une empreinte d’ensemble sur le SDLC, au-delà des métiers de l’ingénierie logicielle. Son business indirect délivre des résultats limités sur la plaque Asie-Pacifique et la restructuration récemment engagée au nom de l’IA ne suscite pas l’adhésion de tous ses employés.

Harness, pas au niveau de la concurrence sur les SLA

Harness parvient à intégrer efficacement les solutions open source, mais aussi les entreprises qu’il acquiert. Gartner salue sa proposition de valeur sur la sécurité, le MLOps et l’IA agentique. Il apprécie aussi l’approche de vente modulaire de la plate-forme.

En fonctions des géographiques, les services et le support que fournissent les partenaires s’avère inégal. Les SLA n’atteignent pas ceux de la concurrence, que ce soit sur la disponibilité ou le temps de réponse. Le marketing de Harness demeure par ailleurs assez éloigné de la population des cadres dirigeants (C-suite).

Sur GitHub, Microsoft priorise l’IA au cœur fonctionnel

Au-delà de sa présence mondiale (ventes, support, R&D, datacenters…) et plus généralement de la viabilité de son activité, Microsoft a su constituer un vaste écosystème autour de son offre. Gartner la juge fonctionnellement riche, tout en notant les passerelles établies avec d’autres solutions DevSecOps. Il salue aussi la manière dont l’IA s’y diffuse.

Ce focus sur l’IA a tendance à ralentir la cadence d’innovation sur le cœur fonctionnel de GitHub. En parallèle, la transition du modèle au siège vers la facturation à l’usage complique la gestion des coûts. Et l’offre Azure DevOps reste au catalogue, imposant d’évaluer la complémentarité et/ou les chevauchements avec GitHub.

* Cloud Build, Cloud Deploy, Artifact Registry, Gemini Code Assist, Gemini Cloud Assist, Security Command Center, Secret Manager, Google Cloud Observability, Gemini Enterprise

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Ayant « des années de stock » en DDR2, Raspberry Pi garantit que les prix de ses cartes d’anciennes générations n’augmenteront pas.

L’entreprise avait pris cet engagement en début d’année. Jusque-là, elle a tenu promesse. Il n’en aurait probablement pas été de même sans ce stock. La pénurie de RAM a effectivement ruisselé jusqu’à la DDR2. D’un trimestre à l’autre (Q1 à Q2 2026), les OEM/ODM ont dû débourser 55 à 60 % de plus pour en acquérir, d’après TrendForce.

Le cabinet taïwanais estime que la tendance se poursuivra au Q3 (+ 35 à + 40 %). D’autant plus que l’offre se réduit, les fabricants préférant concentrer la production sur des générations ultérieures de DRAM, dont ils tirent davantage de marge.

Les principaux fournisseurs se sont réorientés sur la HBM, mémoire à large bande passante dont se nourrissent les infrastructures IA. Délaissant ainsi la DDR4 et la DDR5, ils ont « mécaniquement » engendré un report de la demande sur la DDR3. La DDR2 fut logiquement l’étape suivante… pour les machines la prenant en charge (équipements réseau, systèmes embarqués, informatique industrielle…). Un cycle potentiellement accéléré par des acteurs conservant leur stock dans une perspective spéculative.

La HBM mobile, autre élément potentiellement perturbateur

Le recentrage sur la production de HBM est susceptible de s’accentuer avec l’arrivée de ce type de mémoire sur les appareils mobiles. Samsung développerait une technologie de packaging adaptée à ces terminaux. Du côté de Huawei et Xiaomi, on plancherait sur de la DRAM basse latence « inspirée » de la HBM ; avec, en ligne de mire, les smartphones pliants, plus adaptés que les formats classiques en matière de dissipation thermique.

Du côté de SanDisk, on travaille sur de la HBF (High-Bandwidth Flash), qui consiste à appliquer à la NAND une architecture similaire à celle de la HBM. Dans ce domaine, on aura noté qu’AMD s’est emparé de MEXT. Cette société américaine est à l’origine d’une technologie de tiering prédictif qui maximise l’usage de la NAND en combinaison avec la RAM.

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Direction Montpellier pour Guillaume de Landtsheer ?

La filiale française de Dell a son siège sur place. L’intéressé a eu droit à la question après avoir officialisé qu’il en prenait la direction générale. À 53 ans, il succède à Anwar Dahab. Ce dernier aura passé 26 ans au sein du groupe, étant par deux fois DG France (2015-2017, 2023-2026).

Guillaume de Landtsheer était précédemment à la tête de la filiale française de NetApp (nommé en septembre 2019, il aura passé près de 7 ans à ce poste). Celle-ci a déclaré, sur son exercice 2025, un CA net de 204,4 M€ (+ 4,6 % sur un an), pour 4,3 M€ de bénéfice (- 35,8 %) et un effectif de 194 personnes.

Avec Dell France, on est sur une autre échelle. La société comptait 1653 salariés – dont 1486 cadres – à la fin de son exercice 2025. Sur cette période, elle a dégagé 2,28 Md$ de CA net (- 4 %). Son résultat s’est élevé à 50,3 M€ (+ 7 %).

Avant son passage chez NetApp, Guillaume De Landtsheer avait notamment occupé diverses fonctions commerciales chez Microsoft (gestionnaire de compte pour AXA, enterprise sales management pour les pays nordiques, etc.). Après une première expérience d’entrepreneuriat dans la foodtech au cours des années 90, il avait fait son entrée dans le secteur IT au bizdev de Highdeal. Cette spin-off de France Telecom, spécialisée dans les systèmes de facturation, passerait dans le giron de SAP en 2009.

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Datasets, serveurs MCP, cartes A2A, plug-in Claude Code… Autant de ressources qui, dans l’écosystème agentique, ont leurs propres métadonnées et mécanismes de découverte.

De ce constat de diversité – et surtout de ce qu’il implique en termes d’implémentation – a émergé une initiative appelée AI Catalog. Elle a pris forme fin 2025 sous l’égide de la Fondation Linux. Google, Microsoft et Anthropic sont aujourd’hui au comité de pilotage technique.

AI Catalog vise à définir un conteneur JSON « agnostique » qui utilise les types de médias (ex-types MIME) pour décrire les ressources qu’il héberge. Les métadonnées sont embarquées ou référencées par URL. Le projet développe une extension dite « manifeste de confiance » pour les environnements qui nécessitent des identités vérifiables, des preuves de conformité et du suivi de provenance.

Actuellement en brouillon, la spécification définit aussi une méthode standardisée pour publier ce conteneur sur une URL well-known. Elle n’est pas vouée à remplacer les formats spécifiques à chaque ressource, mais à fournir une « couche commune de découverte et de confiance ».

Fédérer les catalogues de ressources agentiques

AI Catalog nourrit un autre projet dans lequel s’impliquent Google et Microsoft : ARD (Agentic Resource Discovery). Y participent également AWS, Cisco, Databricks, GitHub, GoDaddy, Hugging Face, NVIDIA, Salesforce, ServiceNow et Snowflake.

Il s’agit là aussi de procurer une surcouche, mais au niveau des registres qui indexent les ressources publiées au format AI Catalog.

L’idée est que tout registre puisse indexer ces ressources en appliquant ses propres règles. Puis les communiquer à tout client IA grâce à des skills et/ou des serveurs MCP, lors du build ou du run, de manière dynamique (i.e. en fonction des tâches), sur le même principe qu’une recherche web.

Ce modèle évite aux producteurs des ressources de les pousser dans chaque registre : ils les publient une seule fois, sur leur domaine. En y associant éventuellement des « signaux de confiance » que les clients IA peuvent vérifier. Parmi eux, des identités DID (Decentralized Identifiers), SPIFFE ou ANS (Agent Name Service), des signatures JWS et des attestations de lignage.

En miroir, les utilisateurs peuvent définir des stratégies de manière centralisée, sans devoir les appliquer à chaque client IA – et sans avoir à embarquer tous les schémas dans le prompt système. ARD introduit donc une forme de portabilité, en parallèle d’un mécanisme de fédération (imbrication de registres sous un même endpoint).

Hugging Face et GitHub, branchés en ARD

Il existe actuellement des connecteurs ARD pour ChatGPT, Claude, Gemini, GitHub Copilot et Microsoft Copilot. Par défaut, ils donnent accès à deux registres : ceux de GitHub (Agent Finder) et de Hugging Face (Discover). On peut en ajouter en éditant agent-finders.json.

Ces connecteurs se composent de deux briques. D’une part, un serveur MCP pour réaliser les appels. De l’autre, une skill qui, notamment, affiche un menu de sélection du registre et permet de demander confirmation à l’utilisateur avant d’ouvrir l’accès à une ressource.

Pour Claude et GitHub Copilot, il y a un fichier Markdown à déposer dans le dossier de skills. Sur ChatGPT, la définition se fait au niveau des espaces de travail. Avec Microsoft Copilot, elle passe par la création d’un « agent déclaratif » dans le studio. Pour Gemini, l’équivalent de la skill est un Gem. Toutefois, il ne suffit pas à se connecter aux ressources : comme l’application ne peut pas se connecter à des serveurs MCP ou HTTP arbitraires, il faut utiliser le CLI ou l’API.

Plusieurs méthodes de publication et d’indexation

Tout registre doit exposer une API REST, avec au moins un endpoint de recherche (POST /search). Ils peuvent éventuellement proposer des endpoints d’exploration (POST /explore) et de navigation déterministe (GET /agents, utile en particulier pour les portails développeurs). Et mettre en place d’autres mécanismes de recherche, par exemple via MCP ou A2A.

Avec l’API REST comme exigence commune, la fédération devient une simple opération HTTP. Les clients IA disposent d’un paramètre pour la contrôler.

Les registres ont deux pipelines d’ingestion. Le principal, de type web, indexe les manifestes depuis leurs URI. Le secondaire, optionnel, scanne les dépôts Git, npm, OCI, etc. Si l’URL well-known est le moyen désigné pour exposer ces manifestes, ARD accepte aussi les enregistrements DNS, les balises d’en-tête HTTP et les directives Agentmap (entrées dans robots.txt).

En plus GitHub et de Hugging Face, Cisco a aussi une implémentation de référence d’ARD.

À consulter en complément :

L’Estonie esquisse un registre national d’identités pour les agents IA
DNS-AID à la Fondation Linux : qu’est-ce que ce projet d’« annuaire agentique » ?
Entre hyperscalers, les stacks agentiques se suivent… et se ressemblent ?
Assistants de codage : au régime agentique, un autre paysage concurrentiel

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Vu l’échelle opérationnelle des agents IA, le plus crucial n’est pas tant de leur attribuer des identités que d’arriver à journaliser leurs actions.

Une annonce récente du gouvernement estonien a suscité des commentaires de cette teneur. Le pays s’est en effet officiellement engagé dans une démarche de création d’identités numériques pour les agents IA. Pour le moment, il n’en dit pas beaucoup plus. Sinon qu’il s’agit de donner à ces agents « des pouvoirs limités et contrôlables », en clarifiant « qui, au final, est responsable ».

L’Estonie peut capitaliser sur son infrastructure eID établie de longue date. Dans l’optique d’y intégrer les agents IA, il lui faudra toutefois, au-delà du chantier technique, adapter son cadre légal et juridique, du Digital Signatures Act aux logiques de procédure administrative.

Dans la vision que semble entretenir Tallinn, les fournisseurs de services pourraient définir des règles distinctes pour ces agents. Par exemple, des plafonds d’opérations financières ou des limites d’accès à des données de santé. Les « codes d’identification », pour reprendre la terminologie qu’emploi le Premier ministre, seraient hébergés dans un registre national spécifique.

L’initiative est portée par Eesti.ai, programme national destiné à accompagner la diffusion de l’IA dans l’économie du pays.

À consulter en complément sur le sujet des agents IA :

Les bug bountys, saturés par les agents IA
Réservation en ligne : les agents IA, nouvelle porte d’entrée des fraudeurs
« More agents is all you need »… ou pas : une esquisse de lois d’échelle pour l’IA agentique
Les effets des agents de codage sur la qualité logicielle
Le passage de La Centrale du mono au multi-agent

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« L’objectif est de diminuer drastiquement les coûts de licence versés à cet éditeur, dont la politique tarifaire est particulièrement agressive. »

Oracle aura apprécié cette déclaration qu’Audran Le Baron a faite à la commission d’enquête de l’Assemblée nationale sur les dépendances numériques.

L’Éducation nationale dit avoir été contrainte à souscrire un nouveau contrat

L’intéressé est directeur du numérique pour l’éducation au ministère de l’Éducation nationale. Ce dernier dépense un peu plus d’un million d’euros par an pour les briques Oracle hors bases de données. Cela inclut notamment de la gestion d’identités de messagerie dans les académies. L’objectif est d’en sortir pour aller vers une offre nationale s’appuyant sur Zimbra. « Je parle ici de 1,2 million de boîtes personnelles et de 300 000 boîtes fonctionnelles », précise Audran Le Baron. La transition est en cours (début avril, 420 000 boîtes avaient migré).

Le ministère exploite aussi le serveur WebLogic pour une bonne partie de ses applications web. Sur les bases de données, il a surtout une adhérence à Db2 d’IBM. Fin 2025, Oracle l’a contraint à souscrire un nouveau contrat ULA (Unlimited License Agreement) non prévu au budget, assure Audran Le Baron. D’un montant d’un peu plus de 3 M€, il a été renouvelé pour 3 ans. C’est la fenêtre que le ministère s’est fixée pour « réduire drastiquement le nombre de licences actives » au sein de sa DSI…

Oracle coûte plus de 8 M€ par an à la DGFiP

À la DGFiP (Direction générale des finances publiques), de nombreuses applications s’appuient encore sur Oracle. L’éditeur « représente 8,5 M€ annuels », selon Tomasz Blanc, chef du service des SI. Il équipe notamment la déclaration en lignes des revenus et la comptabilité locale.

« La richesse fonctionnelle de ces outils rend leur remplacement long et onéreux », reconnaît Tomasz Blanc. La DGFiP est cependant parvenue à sortir presque totalement d’Oracle sur le périmètre de la fiscalité des entreprises. Une réussite qu’il attribue, entre autres, à la standardisation de la fabrication applicative. « Une discipline essentielle puisqu’en évitant d’utiliser les fonctions trop spécifiques des produits propriétaires, comme les optimisations exclusives d’Oracle, nous reprenons l’ascendant lors des négociations commerciales ».

Le libre ? Oui, mais…

Pour Yves Billon, chef du service du numérique au secrétariat général des ministères économiques et financiers, Oracle est « une technologie avec laquelle nous sommes unanimement en difficulté au niveau interministériel, et ce depuis très longtemps ».

« Nous essayons de recourir le plus souvent possible aux solutions alternatives libres, affirme-t-il. Mais cette démarche comporte des risques techniques étant donné que nous ne pouvons pas rater certaines échéances, comme la campagne annuelle de déclaration d’impôts. »

Depuis « 5 ou 6 ans », néanmoins, Oracle n’est plus utilisé pour les nouveaux projets.

Quand les progiciels imposent des bases de données propriétaires

Le témoignage de Marie-Pierre Fontanel rejoint celui d’Yves Billon quant aux obstacles à la transition vers des outils du monde libre. « Ce n’est pas toujours possible, car certains progiciels imposent des bases de données propriétaires », déclare la DSI du CNRS.

L’institut cible en particulier des migrations vers PostgreSQL. Les Urssaf ont déjà fait ce pas, a rappelé Stéphanie Schaer, directrice interministérielle du numérique. La gendarmerie nationale est dans la même dynamique, d’après le général de corps d’armée Marc Boget, directeur de l’Anfsi (Agence du numérique des forces de sécurité intérieure).

À l’Inrae, on a basculé de l’ERP d’Oracle à une solution basée sur SAP et mutualisée au sein de l’ESR (enseignement supérieur et recherche), signale Louis-Augustin Julien, son directeur général délégué ressources.

L’Ugap se détache d’Oracle

Également auditionné, David Amiel a souligné que l’Ugap allait mettre fin aux ventes de logiciels Oracle sur son marché dédié, hors renouvellement. « C’est un signal fort envoyé à l’ensemble de la commande publique », estime le ministre de l’Action et des Comptes publics. Des renouvellements de contrats resteront possibles « pour assurer la continuité et se donner le temps d’effectuer certaines migrations très lourdes. Mais nous cesserons d’approfondir cette dépendance et de la disséminer dans de nouvelles entités publiques. »

« L’Ugap a longtemps reflété le marché, juge Alain Garnier, président de Jamespot. Lorsqu’on ouvrait la page du site Internet des achats de logiciels, on voyait un gros logo Microsoft, un gros logo Oracle et un gros logo SAS Institute. Le reste se trouvait dans un fichier Microsoft Excel. »

La centrale d’achat « est en train de changer clairement de position », se réjouit-il. « Nous travaillons avec le CSF [comité stratégique de filière logiciels et solutions numériques de confiance] pour modifier non seulement les politiques d’achat, mais aussi le marketing de l’offre, afin que les acheteurs publics ne soient plus dirigés vers les grands acteurs par ce qui relevait d’une forme de publicité fléchée. »

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Il y a encore un an, la question du coût ne se posait presque pas. Les abonnements forfaitaires masquaient la réalité, les budgets IA étaient généreux et les équipes avaient carte blanche pour expérimenter.

Aujourd’hui, les directeurs financiers se penchent sur leurs tableaux de bord et découvrent des chiffres qui les font tiquer.

Chez Uber, la société a consommé l’intégralité de son budget IA pour l’année 2026 en seulement quatre mois. Andrew Macdonald, président et directeur des opérations du groupe, reconnaît qu’il devient « harder to justify »  le niveau de dépenses engagées, faute de preuves tangibles que ces tokens achetés à prix d’or se traduisent par des fonctionnalités réellement « utiles » pour les clients. La réponse de l’entreprise : un plafond mensuel de 1 500 $ par salarié sur les outils IA individuels.

Chez Amazon, le constat est similaire, mais la source du dérapage est différente. Des ingénieurs avaient commencé à déployer des agents IA non parce qu’ils en avaient besoin, mais pour grimper dans les classements internes de performance.

Le groupe a supprimé ces leaderboards et a lancé un message explicite à ses équipes : il faut cesser d’utiliser « l’IA pour l’IA ».

Du forfait au compteur

Pour comprendre ce virage, il faut regarder du côté des modèles de facturation.

Longtemps, les grands fournisseurs comme Anthropic ou OpenAI ont facturé leurs services sous forme d’abonnements fixes. Une manière de « subventionner » les usages.

Quand Anthropic a basculé ce client vers une tarification à la consommation, en mai dernier, le choc a été brutal. « Notre dépense a été multipliée par sept le premier jour. J’ai réalisé qu’on avait créé un monstre. » explique Carter Busse, DSI de Workato, cité par le Financial Times.

Il a reconverti ses sessions hebdomadaires d’innovation IA en cours de « responsabilité financière numérique », orientant ses équipes vers les modèles les moins coûteux.

Cette exposition directe au prix de chaque requête change la donne. Les entreprises ne payent plus un abonnement pour avoir accès à l’IA mais pour chaque prompt, chaque tâche automatisée, chaque décision déléguée à un agent.

Et les agents consomment bien plus que les chatbots qui les ont précédés.

ROI : le nouvel horizon

Face à cette réalité, les entreprises cherchent leurs marques. Walmart a plafonné le nombre de tokens utilisables sur sa propre plateforme interne. Microsoft oriente ses développeurs vers des modèles moins onéreux. Partout, la question n’est plus « comment adopter l’IA ? » mais « comment éviter d’en abuser ? »

Les fournisseurs d’IA eux-mêmes s’adaptent. Amazon, Google et Microsoft proposent désormais des outils qui acheminent automatiquement les requêtes vers le modèle le plus approprié, et souvent le moins cher, en fonction de la nature de la tâche.

Costi Perricos, responsable mondial de l’IA générative chez Deloitte, tire la leçon de ce moment de sobriété forcée : « Les coûts de calcul entrent désormais dans l’esprit des directeurs financiers et des conseils d’administration. »

Les entreprises ont promis à leurs actionnaires des gains de productivité massifs grâce à l’IA. Mais pour tenir cette promesse, elles doivent désormais s’imposer une discipline qu’elles n’avaient pas anticipée : celle de l’IA à dose mesurée.

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Prenez Neon. Ajoutez-y Mooncake. Vous obtenez LTAP (Lake Transactional/Analytical Processing).

Databricks compte intégrer cette architecture au sein de son offre Lakebase (Postgres serverless) « dans les prochaines semaines ». La promesse : pouvoir mêler OLTP et OLAP sans pipelines ni extensions… et en évitant le compromis de performance qu’implique HTAP. Le moyen : unifier non pas les back-ends, mais les formats de données.

LTAP exploite le surplus CPU de Neon

Lakebase découle de l’acquisition de Neon. Databricks avait finalisé l’opération en mai 2025 pour environ 1 milliard de dollars. Elle lui a apporté une brique transactionnelle sur stockage objet.

Acquis en octobre 2025, Mooncake a procuré le substrat de LTAP : un mécanisme de conversion « à la volée » de Postgres à Parquet. Il exploite deux composants de la couche de stockage de Neon. D’un côté, les safekeepers, qui assurent la réplication des enregistrements générés à partir des lignes. De l’autre, le pagekeeper, qui reconstruit les pages de manière asynchrone.

L’architecture LTAP tire parti de la faible consommation CPU de ces services. Elle utilise les cycles disponibles pour effectuer le transcodage Postgres-Parquet au moment du dépôt sur le stockage objet (latence annoncée : 1 minute). Le pagekeeper fait office de cache conservant le format Postgres. On est donc sur une forme de mise en miroir qui permet à Databricks de revendiquer un format unifié, sans copie.

À consulter en complément :

Bases de données coud : l’abondance de l’offre devient un défi
IBM secoue l’édifice Db2 pour y intégrer l’IA agentique
Face aux bases de données vectorielles, pgvector atteint-il ses limites ?
Injection de prompt et injection SQL : même concept ?

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Le projet de loi français de transposition de la directive européenne NIS2 ne figure toujours pas à l’agenda de la session extraordinaire ouverte le 1ᵉʳ juillet 2026.

Pour le CESIN, la première association de RSSI en France, ce vide n’est pas seulement un problème juridique c’est un frein concret à l’investissement en cybersécurité.

Le calendrier parlementaire avance, mais le texte n’y est pas. Rappelons que l’échéance initiale de transposition était fixée au 17 octobre 2024.

Alors que la session extraordinaire s’ouvre le 1ᵉʳ juillet 2026, le projet de loi relatif à la résilience des infrastructures critiques et au renforcement de la cybersécurité brille par son absence à l’ordre du jour.

Le CESIN tire la sonnette d’alarme sur les effets très pratiques de ce flottement.

Des décisions en suspens

La cybersécurité fonctionne par cycles longs et les directions cyber ont besoin d’un cadre stable.

Faute de texte promulgué, certains projets sont ralentis. D’autres attendent.

« L’incertitude réglementaire perturbe la commande cyber et ralentit les décisions d’investissement », résume Fabrice Bru, président du CESIN. « Elle impacte l’ensemble des organisations, y compris celles déjà soumises à des cadres réglementaires, dans la mesure où NIS2 élargit significativement les périmètres et les niveaux d’exigence. »

Le retard français n’existe pas dans le vide. À l’échelle européenne, certains États membres ont déjà transposé la directive. Des entreprises opérant sur plusieurs marchés s’alignent progressivement sur les cadres les plus avancés, ce qui creuse mécaniquement l’écart avec les organisations françaises, maintenues dans l’incertitude.

Le problème concerne aussi bien les entités historiquement régulées, qui voient leur périmètre s’élargir, que celles nouvellement concernées par NIS2, qui entrent pour la première fois dans le champ de la réglementation cyber et doivent anticiper des exigences encore non définitivement arrêtées.

À quoi s’ajoute la question de la chaîne de sous-traitance. Les exigences de la directive ont vocation à se diffuser aux fournisseurs et prestataires, dont le positionnement dépend lui aussi d’une visibilité qu’ils n’ont pas encore.

Trois demandes précises

Le CESIN formule des attentes précises.

L’association appelle à un calendrier parlementaire et réglementaire lisible, à une confirmation rapide des principales exigences pour permettre aux entreprises de préparer leurs plans d’action, et à une attention particulière aux conditions de mise en œuvre, notamment pour les entités nouvellement régulées et leurs sous-traitants.

Elle souligne au passage que nombre d’entreprises n’attendent pas la loi pour agir. Les démarches de mise en conformité sont déjà engagées.

« Le marché est prêt. Le cadre doit suivre. » La formule résume l’état d’esprit d’un secteur qui ne conteste pas la direction mais s’impatiente de ne pas voir le signal de départ.

L’Europe aussi s’impatiente. Après une mise en demeure adressée à 23 États membres fin 2024, puis un avis motivé envoyé le 7 mai 2025 à 19 pays récalcitrants, l’exécutif européen enclenche la vitesse supérieure. Ce serait la saisine imminente de la Cour de justice de l’Union européenne (CJUE).

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Les réseaux sociaux sont responsables des informations qu’ils présentent au moyen d’un algorithme.

La CJUE vient de se prononcer dans ce sens. Sa décision englobe plus précisément tous les « services de la société de l’information ». Soit, dans les grandes lignes, tout service fourni par voie électronique.

Leurs exploitants peuvent bénéficier d’une exonération de responsabilité au titre du statut d’hébergeur. Il faut pour cela qu’ils n’aient ni connaissance ni contrôle des informations qu’ils stockent à la demande d’un utilisateur.

Ce statut ne s’applique pas dès lors qu’intervient un tri algorithmique. Ou, in extenso, lorsqu’ils « déterminent, au moyen d’un algorithme, sous quelles conditions, de quelle manière et dans quel ordre de priorité » les infos sont rediffusées ou ne le sont pas.

Alertes radars et sites pornos

Même dans l’hypothèse d’une telle exonération, un prestataire peut se voir, pour des raisons d’ordre, de sécurité ou de sûreté publics, interdire de rediffuser des informations relatives à certains contrôles routiers, ajoute la CJUE.

Cette précision est un revers pour Coyote. L’entreprise française avait sollicité le Conseil d’État pour faire annuler le décret interdisant aux services d’aide à la conduite de relayer certaines « alertes radars ».

WebGroup Czech Republic et NKL Associates avaient eux aussi déposé un recours en annulation. Mais contre un autre décret. En l’occurrence, celui qui les oblige, en tant qu’éditeurs de sites pornographiques, à mettre en place des dispositifs de vérification de l’âge des utilisateurs.

Dans l’un et l’autre cas, le recours se fonde sur la méconnaissance du principe du « pays d’origine » consacré dans la directive e-commerce. En sa vertu, les prestataires de services de la société de l’information sont soumis au seul droit de l’État membre où ils sont établis.

Des mesures permises au nom de l’ordre et de la sécurité publics

La CJUE reconnaît que les mesures attaquées constituent une restriction à la circulation des services concernés. Elle estime toutefois que la directive les permet si elles poursuivent certains objectifs. Parmi eux, l’ordre public, qui englobe la protection des mineurs. Et la sécurité publique, à laquelle se rattache l’interdiction de rediffusion des « alertes radars ».

Les mesures en question apparaissent proportionnées au regard de ces objectifs, déclare la CJUE. Elles semblent par ailleurs viser des services déterminés « qui portent effectivement atteinte » auxdits objectifs.

Avant de prendre de telles mesures, un État membre doit tout de même, « sauf en cas d’urgence », demander à l’État membre d’établissement du prestataire concerné de les prendre lui-même. Et sinon, lui notifier – ainsi qu’à la Commission européenne – son intention de les prendre.

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Pourquoi la Caisse des dépôts n’a-t-elle que récemment commencé à se soucier de sa dépendance à Microsoft 365 ? « Parce que nos données sensibles n’y étaient pas », a déclaré sa directrice générale déléguée Catherine Mayenobe.

L’intéressée fut auditionnée, en mars, par la commission d’enquête de l’Assemblée nationale sur les dépendances numériques. Ces données sensibles, a-t-elle alors expliqué, étaient « dans des applications sur site, que nous savions protéger ». L’IA générative a changé les choses. « Aujourd’hui, je ne sais plus gérer l’arrivée de dispositifs comme Copilot dans l’environnement de travail de mes collaborateurs » : il n’y a « plus aucune garantie » sur la traçabilité des données.

En l’état, la Caisse des dépôts est en « dépendance totale » pour le cœur de la messagerie et des outils collaboratifs, reconnaît Patrick Laurens-Frings, son directeur de la transformation opérationnelle, digitale et des SI.

D’un contrat à l’autre, une augmentation d’environ 20 % pour le CEA

Baptiste Grigy ne parle pas de « dépendance totale », mais admet que Microsoft est « profondément ancré » chez le CEA, dont il est DSI. Au-delà de Windows et d’Office, ses technologies pilotent la gestion des identités (Active Directory) comme celle des parcs de PC et de serveurs.

Le CEA vient de renégocier son contrat avec Microsoft pour 3 ans. Ordre de grandeur : 6 M€/an. Par rapport au contrat précédent, l’augmentation « est à deux chiffres », déplore Baptiste Grigy. Elle avoisine les 20 %, « ce qui est bien supérieur à l’inflation ». « De plus, ils pratiquent la vente liée en incluant des produits que nous n’utilisons pas. C’était le cas de Teams. »

SharePoint, « dépendance extrême » pour le CNRS

Au CNRS, SharePoint est une « dépendance extrême pour les espaces collaboratifs et les applications construites dessus », concède sa DSI Marie-Pierre Fontanel. Cela représente 2,5 M€ de coût annuel. La perspective d’une sortie est d’autant plus grande que Microsoft « nous pousse vers le cloud à partir de 2029, ce qui est orthogonal avec les injonctions de souveraineté ». Elle se fera soit avec des outils internes, soit avec ceux de la Dinum. Lesquels ont, pour l’instant, l’avantage d’être gratuits. En attendant, la messagerie Exchange (3 M€/an), opérée en interne, a basculé au mois d’avril sur du Zimbra opéré par Renater (600 k€/an).

À l’Inrae, 2 € par an et par poste pour prolonger le support de Windows

À l’Inserm, ce n’est pas Microsoft qui coûte le plus cher : 350 k€/an, selon Damien Rousset, directeur général délégué à l’administration, contre plus d’un million d’euros pour VMware comme probablement pour Palo Alto et Splunk.

L’Inrae passe par l’Ugap. Sa dépense globale est de l’ordre de 6 M€. La part de Microsoft « doit se situer entre 400 000 et 500 000 € », d’après Louis-Augustin Julien, son directeur général délégué ressources. Jean-Michel Vansteene, DSI de l’institut, ajoute qu’une prolongation de support de 3 ans a été obtenue pour Windows, à un coût d’environ 2 €/an/poste.

De Windows vers Linux : la Dinum commence avec 250 agents

La Dinum a récemment annoncé son souhait de sortir de Windows au profit de Linux. Stéphanie Schaer, directrice interministérielle du numérique, rappelle que la démarche commence « à une échelle expérimentale » (250 agents concernés), « mais pas engageante » (la suite dépendra des résultats). L’objectif est d’avoir déployé sur ce périmètre d’ici à l’été. Des ponts ont été créés avec d’autres pays de l’UE. Dont le Danemark, qui a fait le même choix que les ingénieurs de la Dinum en retenant la distribution X/OS.

À l’éducation nationale, le poids de l’historique de structuration des SI

Dans l’éducation nationale, tous les systèmes d’exploitation se fondent désormais sur Linux, et plus particulièrement RHEL, signale Audran Le Baron. Directeur du numérique pour l’éducation au ministère de l’Éducation nationale, il affirme que le cadre de cohérence technique qui s’applique à tous les nouveaux projets et à toutes les refontes est exempt de dépendances à des technologies non européennes, « ou du moins privées ». Ce n’était pas le cas à l’origine, en particulier de par la construction du SI à une maille académique.

Sur le collaboratif, le Covid a accéléré les choses. Le ministère a déployé, auprès de ses 1,2 million d’agents, une offre d’outils libres. Dont un de visio et de classe virtuelle basé sur BigBlueButton et hébergé chez Scaleway. Audran Le Baron communique deux indicateurs : environ 1,5 million de visios organisées chaque année et environ 500 000 participants chaque mois. Il évoque aussi le déploiement de Nextcloud (300 000 utilisateurs actifs, 500 millions de fichiers) et le portail de collaboration Tribu, fondé sur la technologie libre Nuxeo.

Il reste du Microsoft sur les postes de travail (Windows + Office), d’autant plus que les enseignants et les personnels en établissement s’équipent eux-mêmes ou sont fournis par les collectivités territoriales. Le contrat pour la maintenance des licences s’élève à 2,4 M€/an.

« Nous mettons parfois nos préférences techniques de côté »

Dans la sphère des ministères économiques et financiers, les DSI ne sont pas seules décisionnaires pour les logiciels utilisateurs. Tout particulièrement au sein des directions d’état-major et des cabinets ministériels, avance Yves Billon, chef du service numérique. « Certaines solutions qui nous conviennent parfaitement à titre personnel ne sont pas jugées adaptées au contexte professionnel d’un grand ministère comme celui de l’Économie et des Finances », poursuit-il. Notamment pour des raisons d’attractivité. « Disposer de solutions cohérentes avec celles employées dans des fonctions équivalentes dans le privé […] revient régulièrement dans les échanges. C’est pourquoi nous mettons parfois nos préférences techniques de côté. »

Yves Billon aborde aussi la dimension de l’expérience utilisateur. « Vers le milieu des années 2010, nous pensions que nous pourrions avoir la peau de Microsoft Office. Mais Office 365 a introduit une rupture dans le domaine des services. Globalement, LibreOffice n’a pas suivi. […] Il a fallu reconstruire beaucoup de choses derrière. On y a beaucoup perdu sur le plan fonctionnel. Les utilisateurs l’ont ressenti. »

Les logiciels libres, ajoute Yves Billon, ont besoin d’être adaptés avant d’être installés dans de grandes organisations. Il donne l’exemple de la DGFiP, qui, n’étant pas dépendante de Microsoft, s’est vu enjoindre de structurer son SI autour d’un équivalent à Active Directory. La solution retenue – Samba – ne gérait pas toute la complexité de l’organisation. Il a fallu engager des travaux pour l’adapter. « Nous nous sommes efforcés de mutualiser l’action à l’échelon interministériel [mais] nous avons perdu un an et demi dans les négociations budgétaires. » La DGFiP considère qu’il lui reviendra toujours moins cher de constituer une équipe spécifique, tandis que d’autres structures plus légère estiment que le ROI n’est pas si évident.

L’adhérence des utilisateurs finaux… et de l’IT

« Tout le monde connaît OpenOffice et LibreOffice, mais nous ne pouvons pas les installer tels quels dans un établissement de santé », explique Thomas Jan. Il existe trop d’interconnexions et de sujets d’interopérabilité, ajoute le directeur général adjoint de l’UniHA chargé de l’innovation et de la stratégie numérique.

L’UniHA (Union des hôpitaux pour les achats) est un groupement de coopération sanitaire. En 2014, il a créé, avec 5 autres organismes, la CAIH (Centrale d’achat de l’informatique hospitalière), sous forme d’association loi 1901.

Historiquement, l’accord-cadre régissant les licences Microsoft des établissements publics était géré par les hôpitaux publics de Marseille. Après à un audit juridique, il a été décidé de régulariser ce type de marchés publics. En est née la CAIH. Elle a lancé un marché « Alternative » autour de briques open source.

Edward Jossa préside une autre centrale d’achat : l’Ugap (Union des groupements d’achats publics). Au-delà de l’adhérence des utilisateurs, il pointe celle des DSI. « Des équipes formées à faire du paramétrage sur Oracle ou sur Microsoft ne sont pas forcément aussi à l’aise dans l’utilisation d’outils souverains ni dans leur construction. [Cela] soulève la question de l’éventuelle réinternalisation de certaines compétences informatiques ».

Pour éviter Active Directory, la DGFiP a investi dans le code source de Samba

Tomasz Blanc, chef du service des SI de la DGFiP, revient sur l’adoption de Samba en alternative à AD. Il admet qu’il a fallu investir 1,5 M€ dans l’amélioration du code source… mais affirme que l’initiative « a évité des millions d’euros de redevances annuelles ».

Pour pallier l’absence de support éditeur avec le logiciel libre, la DGFiP a structuré, à partir de 2005, un marché avec des entreprises françaises spécialisées. Il est devenu interministériel. Depuis 2010, le logiciel libre est systématiquement prioritaire pour tout nouveau projet. LibreOffice, pleinement intégré depuis 2015, a un coût annuel quasi nul, « là où une solution propriétaire reviendrait à environ 10 M€ par an ». Pour un usage courant, « nos enquêtes annuelles de satisfaction révèlent que les agents jugent ces deux solutions équivalentes. » L’achat ponctuel de licences Microsoft reste autorisé pour des besoins d’expertise spécifiques.

Le libre impose toutefois une rigueur interne accrue, tempère Tomasz Blanc. Au-delà des fonctions collaboratives parfois moins abouties que sur Office 365, il exige une « discipline technique pour ne pas s’égarer dans un écosystème trop foisonnant. »

Un reliquat de postes Windows à la gendarmerie nationale

La DGFiP étudie désormais la possibilité de basculer vers Linux (son parc compte entre 110 000 et 115 000 postes de travail). Le défi réside dans la capacité à administrer la flotte. Surtout que l’environnement Windows bénéficie actuellement d’une automatisation « très poussée ».

À la gendarmerie nationale, on a passé cette étape. Le basculement vers le logiciel libre « fut conduit avec une rigueur militaire, peut-être un peu brusque », mais s’est accompli en 3 ans sans heurts majeurs, résume le général de corps d’armée Marc Boget, directeur de l’agence du numérique des forces de sécurité intérieure. « Nous ne possédons plus un serveur Windows », ajoute-t-il. Environ un millier de postes (sur 80 000) conservent cet OS « pour des besoins de niche très spécifiques ».

Gare aux communs numériques ?

« Ce n’est pas que les entreprises françaises ne sont pas patriotes, mais elles sont prisonnières des impératifs de marché » – et de la gestion de trésorerie, note Maya Noël. La directrice générale de France Digitale attire l’attention sur la force que constitue, pour les hyperscalers, leur présence sur plusieurs briques stratégiques du SI. Et la capacité qui en découle de proposer des « tarifs quasiment gratuits sur l’une si vous êtes clients de l’autre ». Un utilisateur d’Office 365 peut par exemple se voir offrir des crédits Azure.

Pour Alain Garnier, président de Jamespot, c’est aussi une question de culture. « Au moment même où Microsoft a cherché à entrer dans les écoles, un autre géant américain, Coca-Cola, a voulu distribuer gratuitement des canettes dans les écoles, rappelle-t-il. Cela a provoqué un tollé, et son projet a été rejeté. En revanche, faire entrer gratuitement les outils bureautiques de Microsoft pour nos enfants a été perçu comme une excellente chose. » Une anecdote qu’il considère comme révélatrice : « Cela illustre la manière dont, à cette époque, une forme d’acculturation s’est opérée ».

Alain Garnier lance également une alerte au sujet des communs numériques. Tout miser sur eux revient à fournir de la matière première aux GAFAM. « Nous serions alors dans un modèle […] dangereux : nous financerions par nos impôts les outils logiciels […] que les GAFAM réutiliseraient pour faire des profits. »

Quand les modèles d’affaires imposent Microsoft

L’audition de Luca Belli a contribué à donner aux auditions une dimension internationale. L’intéressé est professeur de gouvernance et régulation numériques à la fondation Getulio Vargas de Rio de Janeiro. Il a évoqué un « atout juridique unique » du Brésil : l’article 219 de sa Constitution fédérale. Celui-ci érige l’autonomie technologique en objectif constitutionnel. « À ma connaissance, aucun autre pays au monde n’inscrit une telle nécessité dans sa loi fondamentale. »

Le Brésil n’est pas pour autant devenu un grand exportateur de technologies, reconnaît Luca Belli. L’erreur, selon lui, fut de concevoir l’open source uniquement comme une solution à adopter, et non comme une technologie à produire. Sans cette vision, la politique d’émancipation par l’open source adoptée en 2003 « a été délaissée dès 2017 ». L’administration publique est aujourd’hui « totalement dépendante des grands fournisseurs comme Google, Microsoft ou AWS ».

La France n’en est pas loin en matière de bureautique, à en croire David Amiel. 90 % des dépenses de l’État se tournent vers des acteurs extra-européens… « et singulièrement vers Microsoft ».

Délégué général du Cigref, Henri d’Agrain donne à voir une autre réalité : les activités économiques qui imposent de fait le recours à Microsoft. Il mentionne le cas d’une entreprise française qui réalise plus de 50 % de son business aux USA, y compris à travers des marchés publics conclus avec les agences fédérales. Dans une telle configuration, ne pas utiliser Microsoft reviendrait à se priver d’une part essentielle de son marché. Ce qui fait dire à Henri d’Agrain que les situations « sont extrêmement hétérogènes selon les modèles d’affaires et les géographies ».

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