La plateforme d'IA interne de l'entreprise est une infrastructure stratégique et une nécessité commerciale.

Souveraineté numérique : comment les entreprises conservent le contrôle de leur IA et de leurs données

L'ère des expérimentations en IA est révolue. L'intelligence artificielle n'est plus un projet d'innovation optionnel, mais est rapidement devenue un facteur déterminant de compétitivité, d'efficacité et de pérennité. Les entreprises adoptent l'IA deux fois plus vite et reconnaissent que l'inaction équivaut à une régression stratégique. Cependant, dans leur empressement à exploiter le potentiel de l'IA, beaucoup se tournent vers des solutions cloud externes et rapides, négligeant les conséquences à long terme : coûts cachés, dépendance dangereuse vis-à-vis des fournisseurs et risques importants pour la confidentialité des données et la souveraineté numérique.

À ce tournant décisif, la plateforme d'IA gérée en interne s'impose non comme une option parmi d'autres, mais comme une nécessité stratégique. Elle marque le passage d'une simple utilisation de technologies d'IA externes à une maîtrise totale de la création de valeur par les données. Cette décision dépasse largement le cadre d'une simple mise en œuvre technique : il s'agit d'un changement de cap fondamental qui détermine qui conserve le contrôle des ressources numériques les plus précieuses de l'entreprise : les données, les modèles et le potentiel d'innovation qui en découle.

Cet article met en lumière les raisons impérieuses de ce changement de paradigme. Il analyse la logique économique complexe qui fait souvent d'une plateforme interne la solution la plus rentable lors du passage à l'échelle, et démontre comment la pression réglementaire du RGPD et de la loi européenne sur l'IA transforme la souveraineté des données d'une recommandation en une obligation. De plus, il le piège stratégique de la dépendance vis-à-vis d'un fournisseur et l'importance cruciale de la préparation des organisations pour exploiter pleinement le potentiel de l'IA de manière sécurisée, conforme et durable.

Quand la souveraineté numérique devient un facteur de compétitivité : pourquoi l’IA gérée n’est pas une option, mais une stratégie de survie.

La gestion de l'intelligence artificielle au sein des entreprises se trouve à un tournant décisif. Ce qui était considéré comme un sujet marginal et expérimental il y a encore quelques années est en train de devenir une décision stratégique fondamentale aux conséquences considérables pour la compétitivité, l'innovation et l'autonomie numérique. La plateforme d'IA gérée en interne, ou solution d'IA managée, représente un changement de paradigme dans la manière dont les organisations appréhendent la technologie la plus transformatrice de notre époque.

Le marché mondial des plateformes d'IA a déjà atteint une taille considérable de 65,25 milliards de dollars en 2025 et devrait croître jusqu'à 108,96 milliards de dollars d'ici 2030, soit un taux de croissance annuel moyen de 10,8 %. Cependant, ces chiffres masquent la transformation fondamentale à l'œuvre. Il ne s'agit pas simplement de croissance du marché, mais de la réorganisation de la création de valeur pour les entreprises grâce à des systèmes intelligents capables d'agir, d'apprendre et de prendre des décisions de manière autonome.

En Allemagne, 27 % des entreprises utilisent désormais l'intelligence artificielle dans leurs processus métier, contre seulement 13,3 % l'an dernier. Ce doublement en un an marque un tournant décisif. Les réticences cèdent la place à la prise de conscience que s'abstenir d'utiliser l'IA n'est plus une position neutre, mais constitue un véritable désavantage concurrentiel. Les entreprises anticipent des gains de productivité de plus de 10 % grâce à l'IA, un facteur qu'elles ne peuvent ignorer dans un contexte d'incertitude économique et de pénurie de compétences.

La répartition sectorielle de l'adoption de l'IA est particulièrement révélatrice. Les prestataires de services informatiques arrivent en tête avec 42 %, suivis des cabinets de conseil juridique et fiscal (36 %) et de la recherche et développement (36 %). Ces secteurs ont en commun le traitement intensif de données structurées et non structurées, la forte intensité de connaissances de leurs processus de travail et le lien direct entre le traitement de l'information et la création de valeur. Ils constituent des indicateurs précoces d'une évolution qui se généralisera à tous les secteurs de l'économie.

La rationalité économique des plateformes d'IA internes

La décision de mettre en œuvre une plateforme d'IA interne et gérée repose sur une logique économique complexe qui dépasse largement le simple calcul des coûts. Le coût total de possession d'une solution d'IA classique englobe bien plus que les coûts évidents de licences et d'infrastructure. Il couvre l'ensemble du cycle de vie, depuis les coûts d'acquisition et de mise en œuvre jusqu'aux frais de sortie, en passant par les dépenses d'exploitation et les coûts cachés.

Les coûts de mise en œuvre des projets d'IA varient considérablement selon le cas d'usage. Les solutions de chatbot simples coûtent entre 1 000 et 10 000 €, tandis que l'automatisation du service client oscille entre 10 000 et 50 000 €. L'analyse prédictive des processus de vente se situe entre 20 000 et 100 000 €, et les systèmes d'apprentissage profond personnalisés débutent à 100 000 €, sans limite supérieure. Toutefois, ces chiffres ne reflètent que l'investissement initial et sous-estiment systématiquement le coût total.

Une étude révèle que seulement 51 % des organisations sont capables d'évaluer avec fiabilité le retour sur investissement (RSI) de leurs projets d'IA. Cette incertitude provient de la complexité des chaînes de valeur que les systèmes d'IA intègrent et de la difficulté à quantifier les effets indirects. Les entreprises qui utilisent des outils tiers d'optimisation des coûts font état d'une confiance nettement supérieure dans leurs calculs de RSI, ce qui souligne la nécessité de structures de gouvernance professionnelles.

Les budgets mensuels moyens consacrés à l'IA devraient augmenter de 36 % en 2025, témoignant d'une évolution significative vers des initiatives d'IA plus vastes et plus complexes. Cette hausse n'est pas uniforme et se concentre dans les organisations ayant déjà mené à bien des projets d'IA de plus petite envergure et souhaitant désormais les déployer à plus grande échelle. Cette dynamique de passage à l'échelle souligne l'importance d'un choix stratégique de plateforme.

Dans ce contexte, la distinction entre solutions cloud et solutions sur site prend de l'importance. Si les solutions cloud facilitent l'accès au marché et permettent une expérimentation rapide, les implémentations sur site peuvent s'avérer plus rentables en cas d'utilisation intensive. L'investissement initial dans les systèmes sur site, leur amortissement sur plusieurs années et les options de déduction fiscale, conjugués aux coûts d'entraînement initiaux des grands modèles de langage sur les données de l'entreprise, rendent les solutions sur site économiquement attractives lors de la montée en charge.

Les modèles de tarification des fournisseurs d'IA externes suivent des logiques différentes. Les modèles basés sur les licences offrent une sécurité de planification moyennant des investissements initiaux importants. Les modèles de paiement à l'usage permettent une flexibilité face aux fluctuations de la demande, mais peuvent entraîner une augmentation exponentielle des coûts en cas d'utilisation intensive. Les modèles d'abonnement simplifient la planification financière, mais présentent le risque de payer pour une capacité inutilisée. Les approches freemium attirent les clients avec des fonctionnalités de base gratuites, mais les coûts peuvent augmenter rapidement avec l'augmentation de la charge.

Un exemple concret illustre la dimension économique. Une entreprise de dix employés, chacun consacrant huit heures par semaine à la production de rapports, mobilise 3 600 heures de travail par an pour cette tâche. Une solution d'IA réduisant ce temps à une heure par rapport permet d'économiser 2 700 heures de travail annuelles. À un taux horaire moyen de 50 €, cela représente une économie de 135 000 € par an. Même avec des coûts de mise en œuvre de 80 000 €, l'investissement est amorti en sept mois.

Une analyse globale des investissements en IA révèle que les entreprises les plus avancées en matière d'IA affichent un retour sur investissement jusqu'à six points de pourcentage supérieur à celui des organisations dont l'adoption est limitée. Près des deux tiers des utilisateurs d'IA, soit 65 %, se disent satisfaits de leurs solutions d'IA générative. Ceci confirme que la valeur économique de l'IA n'est pas une hypothèse, mais bien réelle et mesurable.

Gouvernance, protection des données et conformité réglementaire

Le Règlement général sur la protection des données (RGPD) et la loi européenne sur l'IA créent un cadre réglementaire qui non seulement autorise, mais impose de fait, les plateformes d'IA internes. Par essence, le RGPD exige responsabilité, minimisation des données, limitation des finalités et transparence dans le traitement des données personnelles. Ces exigences sont fondamentalement incompatibles avec les modèles économiques de nombreux prestataires externes d'IA, qui reposent sur la collecte de données, l'entraînement des modèles avec les données clients et des processus décisionnels opaques.

La loi sur l'IA introduit une classification des systèmes d'IA fondée sur les risques, allant des systèmes interdits aux systèmes à haut risque, en passant par les systèmes à risque minimal. Cette catégorisation exige une documentation exhaustive, des tests, des processus de gouvernance et une supervision humaine pour les systèmes à haut risque. Les organisations doivent être en mesure de démontrer que leurs systèmes d'IA ne produisent pas d'effets discriminatoires, que leurs processus décisionnels sont transparents et qu'ils font l'objet d'une surveillance continue afin de détecter tout biais.

La souveraineté des données devient un impératif stratégique. Elle désigne la capacité des États et des organisations à conserver le contrôle de leurs données, quel que soit leur lieu de stockage ou de traitement. Les systèmes d'IA souverains stockent et gèrent les modèles et les données d'IA tout en respectant les réglementations et limitations nationales ou régionales. Ils contrôlent l'accès aux données et les environnements d'entraînement des modèles.

La mise en œuvre de systèmes d'IA conformes au RGPD exige plusieurs mesures clés. La protection des données dès la conception et par défaut doit être intégrée à l'architecture du système dès le départ. Les analyses d'impact relatives à la protection des données sont obligatoires pour la quasi-totalité des outils d'IA modernes en raison des risques élevés pour les droits des personnes concernées. Une documentation exhaustive de tous les flux de données, des finalités du traitement et des mesures de sécurité est essentielle. Les clauses contractuelles types pour les transferts internationaux de données sont indispensables lorsque les données quittent l'UE.

La mise en œuvre pratique de ces exigences varie considérablement selon les scénarios de déploiement. Les solutions cloud des grands fournisseurs américains fonctionnent souvent sous le régime du cadre de protection des données UE-États-Unis, lequel est toutefois soumis à une incertitude juridique accrue suite à l'arrêt Schrems II. Les entreprises doivent réaliser des analyses d'impact relatives aux transferts de données et démontrer que ces transferts sont conformes au RGPD.

Le stockage des données d'invite présente un risque particulier. Google Gemini conserve ces invites pendant 18 mois maximum, ce qui peut engendrer d'importants problèmes de conformité en cas de saisie accidentelle de données personnelles. Si Microsoft Copilot propose des outils de gouvernance complets avec Microsoft Purview, leur efficacité repose sur une configuration adéquate. ChatGPT Enterprise permet la séparation des données d'utilisation et de formation et propose des serveurs situés dans l'UE, mais exige des accords contractuels appropriés.

Disposer de sa propre plateforme d'IA interne offre des avantages considérables. Les données restent au sein de l'infrastructure de l'entreprise, minimisant ainsi les risques liés à la confidentialité des données et simplifiant la conformité. La gestion interne assure un contrôle total des restrictions d'accès, des procédures de traitement et de l'auditabilité. Les entreprises peuvent ainsi adapter leurs politiques de gouvernance à leurs besoins spécifiques, sans dépendre de politiques génériques de fournisseurs.

La mise en place d'une structure de gouvernance formelle pour l'IA devrait relever de la direction générale, idéalement avec un directeur de l'IA ou un comité de gouvernance de l'IA. Ce niveau de direction doit garantir l'alignement des stratégies d'IA avec les objectifs globaux de l'entreprise. Il est essentiel de définir clairement les rôles et responsabilités des responsables des données, des chefs de projet IA et des responsables de la conformité. L'élaboration de politiques d'IA reproductibles, servant de normes de service, facilite la mise à l'échelle et l'intégration des nouveaux collaborateurs.

Le piège de la dépendance vis-à-vis d'un fournisseur unique et l'importance de l'interopérabilité

La dépendance vis-à-vis d'un fournisseur unique représente un risque stratégique majeur à l'ère de l'IA. S'appuyer sur les écosystèmes propriétaires de chaque fournisseur restreint la flexibilité à long terme, augmente les coûts et limite l'accès aux innovations extérieures au système choisi. Cette dépendance se développe progressivement, au gré de décisions individuelles en apparence pragmatiques, et ne devient souvent apparente que lorsque le changement est déjà devenu prohibitif.

Les mécanismes de dépendance vis-à-vis d'un fournisseur sont multiples. Les API propriétaires créent des dépendances techniques, car le code applicatif est écrit directement pour des interfaces spécifiques au fournisseur. La migration des données est complexifiée par les formats propriétaires et les coûts élevés de sortie. Les obligations contractuelles à long terme réduisent le pouvoir de négociation. La dépendance vis-à-vis des processus survient lorsque les équipes sont formées exclusivement aux outils d'un seul fournisseur. Les coûts liés au changement de fournisseur – techniques, contractuels, procéduraux et liés aux données – augmentent de façon exponentielle avec le temps.

Près de la moitié des entreprises allemandes repensent leur stratégie cloud face à la hausse des coûts et à la dépendance accrue. Déjà, 67 % des organisations s'efforcent d'éviter une dépendance excessive à l'égard de fournisseurs de technologies d'IA spécifiques. Ces chiffres témoignent d'une prise de conscience croissante des risques stratégiques liés aux plateformes propriétaires.

Les coûts de la dépendance se manifestent à plusieurs niveaux. Les hausses de prix ne peuvent être compensées par un changement de fournisseur si la migration est techniquement ou économiquement irréalisable. Un retard d'innovation survient lorsque des modèles ou des technologies de pointe sont disponibles en dehors de l'écosystème choisi, mais ne peuvent être utilisés. Le pouvoir de négociation s'érode lorsque le fournisseur sait que le client est de fait pris au piège. L'agilité stratégique est compromise lorsque sa propre feuille de route est liée à celle du fournisseur.

Un exemple hypothétique illustre le problème. Une entreprise de vente au détail investit massivement dans la plateforme marketing IA complète d'un fournisseur. Lorsqu'un concurrent de niche propose un modèle prédictif de désabonnement nettement supérieur, l'entreprise se trouve dans l'impossibilité de changer de fournisseur. L'intégration poussée des API propriétaires du fournisseur initial avec les systèmes de données clients et l'exécution des campagnes implique qu'une refonte prendrait plus d'un an et coûterait des millions.

L'interopérabilité permet de lutter contre la dépendance vis-à-vis d'un fournisseur unique. Elle désigne la capacité de différents systèmes, outils et plateformes d'IA à fonctionner ensemble de manière transparente, indépendamment de leur fournisseur ou de leur technologie sous-jacente. Cette interopérabilité s'articule autour de trois niveaux. L'interopérabilité au niveau des modèles permet d'utiliser plusieurs modèles d'IA provenant de différents fournisseurs au sein d'un même flux de travail, sans modification de l'infrastructure. L'interopérabilité au niveau des systèmes garantit la cohérence des infrastructures de support, telles que la gestion des invites, les garde-fous et les fonctions d'analyse, entre les différents modèles et plateformes. L'interopérabilité au niveau des données se concentre sur la standardisation des formats de données, tels que les schémas JSON et les embeddings, pour un échange de données fluide.

Les normes et les protocoles jouent un rôle central. Les protocoles de communication entre agents établissent un langage commun permettant aux systèmes d'IA d'échanger des informations et de déléguer des tâches sans intervention humaine. Le protocole de communication Mesh crée un réseau ouvert et évolutif au sein duquel les agents d'IA peuvent collaborer sans tâches redondantes. Ces protocoles s'inscrivent dans une démarche visant à créer des écosystèmes d'IA ouverts, affranchis de la dépendance vis-à-vis d'un fournisseur unique.

L'architecture modulaire, conçue pour éviter toute dépendance, permet de remplacer des composants d'IA individuels sans nécessiter une refonte complète du système. Une plateforme indépendante de toute technologie, par exemple, autorise la modification du modèle de langage sous-jacent sans avoir à réimplémenter l'intégralité de l'application. Cette approche réduit la dépendance à une seule pile technologique de plus de 90 %.

Les plateformes no-code renforcent l'indépendance vis-à-vis des développeurs externes et accroissent l'autonomie des services métiers. Lorsque les utilisateurs métiers peuvent configurer et personnaliser eux-mêmes les flux de travail, la dépendance envers les équipes de développement spécialisées, qui ne maîtrisent parfois qu'un écosystème de fournisseur spécifique, diminue.

La recommandation stratégique est donc la suivante : s’engager consciemment dans des interdépendances, tout en protégeant les domaines critiques. Prévoir des alternatives et des options de sortie pour les processus essentiels. Rester ouvert à l’expérimentation de nouveaux services, mais ne les intégrer pleinement qu’après une évaluation approfondie. Surveiller en permanence la santé des prestataires et la disponibilité d’alternatives. Adopter une stratégie d’adaptation progressive en fonction de l’évolution du marché ou des besoins.

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Préparation organisationnelle et crise des compétences

La disponibilité technologique des solutions d'IA ne garantit pas automatiquement la capacité des organisations à les utiliser efficacement. Le déficit de compétences en IA décrit l'écart entre la demande croissante de profils liés à l'IA et le nombre de talents qualifiés disponibles. Plus de 60 % des entreprises peinent à recruter des experts en IA. Ce déficit concerne non seulement les compétences en programmation ou en science des données, mais aussi la combinaison d'expertise technique, de sens des affaires, d'aptitudes à la résolution de problèmes et de considérations éthiques.

La pénurie mondiale de talents en IA atteindra des proportions critiques d'ici 2025. La demande excédera l'offre dans un rapport de 3,2 pour 1 pour tous les rôles clés, avec plus de 1,6 million de postes vacants et seulement 518 000 candidats qualifiés. Les masters en développement, en MLOps et en éthique de l'IA connaîtront les plus fortes pénuries, avec des scores de demande supérieurs à 85 sur 100 et des scores d'offre inférieurs à 35 sur 100. Le délai moyen de recrutement pour les postes en IA sera de six à sept mois.

Les salaires attendus pour les postes en IA sont 67 % plus élevés que pour les postes de développeurs logiciels traditionnels, avec une croissance annuelle de 38 % tous niveaux d'expérience confondus. Cette dynamique des prix reflète le déséquilibre fondamental entre l'offre et la demande et fait du recrutement un véritable défi financier pour de nombreuses organisations.

L'intelligence artificielle transforme non seulement les systèmes technologiques, mais aussi les structures organisationnelles, les processus de travail et les cultures d'entreprise. La gestion du changement devient un facteur clé de succès pour la mise en œuvre de l'IA. Une étude IBM de 2022 identifie le manque de connaissances comme le principal obstacle à l'utilisation de l'IA. Même des géants de la tech comme Microsoft ont initialement peiné à convaincre leurs employés des avantages de l'IA et à leur transmettre les compétences nécessaires.

L'intégration réussie de l'IA exige des programmes de formation complets et des initiatives de gestion du changement impliquant tous les employés. Ces mesures favorisent une meilleure acceptation des technologies d'IA et améliorent les compétences des collaborateurs. JPMorgan Chase a développé la plateforme COiN, qui utilise l'apprentissage automatique pour analyser les documents juridiques, permettant ainsi d'économiser environ 360 000 heures de travail sur le traitement de 12 000 contrats par an. Cependant, le succès repose sur la capacité des employés à apprendre à utiliser l'IA et sur leur volonté de le faire.

La préparation des organisations à l'IA ne se limite pas aux seuls prérequis technologiques. Elle exige une synergie entre compétences techniques et relationnelles, un alignement organisationnel et la capacité d'instaurer la confiance envers l'IA. Les facteurs clés de cette préparation incluent la confiance, le soutien de la direction, les données, les compétences, l'alignement stratégique, les ressources, la culture, l'innovation, les capacités managériales, l'adaptabilité, l'infrastructure, la compétitivité, les coûts, la structure organisationnelle et la taille de l'organisation.

Une caractéristique essentielle qui contribue directement à une culture propice à l'IA est une culture organisationnelle axée sur les données. Les organisations qui fondent leurs décisions sur des données et des preuves plutôt que sur l'intuition ou la tradition sont plus susceptibles d'être prêtes pour l'IA. Une telle culture garantit que les employés, à tous les niveaux, disposent des outils et de l'état d'esprit nécessaires pour intégrer l'IA à leurs processus décisionnels quotidiens.

Le rôle des gestionnaires du changement en IA prend de l'importance. Ces professionnels accompagnent les organisations dans la réussite de leur transformation induite par l'intelligence artificielle. Ils s'attachent notamment à soutenir les employés durant ce processus de changement, en visant à favoriser l'acceptation des solutions d'IA, à apaiser les inquiétudes et à susciter une adhésion au changement. Leurs missions comprennent la planification, la gestion et la mise en œuvre des processus de changement ; l'élaboration de stratégies de changement ; la communication de la vision et des avantages ; l'animation d'ateliers et de séances de retour d'information ; l'analyse des besoins et des freins à l'adoption du changement ; et la conception de formations et de supports de communication.

Paradoxalement, la gestion d'une plateforme d'IA interne peut faciliter le développement des compétences. Au lieu de devoir jongler avec divers outils externes et leurs interfaces différentes, les employés bénéficient d'un environnement d'apprentissage et d'expérimentation cohérent grâce à une plateforme centralisée. Des programmes de formation standardisés, adaptés à la plateforme, peuvent ainsi être mis en place. Le transfert de connaissances est simplifié lorsque tous utilisent le même système.

Seulement six pour cent des employés se sentent très à l'aise avec l'utilisation de l'IA dans leurs fonctions, tandis que près d'un tiers se sentent très mal à l'aise. Il est impératif de remédier à ce décalage entre la disponibilité technologique et les capacités humaines. Les recherches montrent que la capacité à résoudre des problèmes, l'adaptabilité et la volonté d'apprendre sont des compétences essentielles pour gérer un avenir dominé par l'IA.

Ne pas combler ces lacunes en compétences peut entraîner un désengagement, une augmentation du roulement du personnel et une baisse des performances organisationnelles. Quarante-trois pour cent des employés qui envisagent de quitter leur poste privilégient les opportunités de formation et de développement. Les employeurs qui investissent dans ces domaines peuvent non seulement fidéliser leurs talents, mais aussi renforcer leur réputation d'entreprise tournée vers l'avenir.

Dynamique du marché et développements futurs

Le paysage des plateformes d'IA connaît une consolidation et une différenciation rapides. D'un côté, les hyperscalers comme Microsoft Azure AI, AWS Bedrock et Google Vertex AI dominent le marché grâce à leurs systèmes intégrés d'infrastructure, d'identité et de facturation. Ces fournisseurs tirent parti de leurs écosystèmes cloud existants pour protéger les comptes contre les pertes. De l'autre côté, les fournisseurs spécialisés comme OpenAI, Anthropic et Databricks repoussent les limites en matière de taille des modèles, de déploiement de poids libres et d'extensibilité de l'écosystème.

Les fusions-acquisitions ont dépassé les 50 milliards de dollars en 2024, avec notamment l'investissement de 15 milliards de dollars de Meta dans Scale AI et la levée de fonds de 15,25 milliards de dollars de Databricks comme exemples marquants. La co-conception de matériel s'impose comme un nouvel avantage concurrentiel, les puces TPU v5p de Google et Trainium2 d'Amazon promettant de réduire le coût par jeton et d'attirer les clients vers des environnements d'exécution propriétaires.

En 2024, le segment logiciel détenait 71,57 % des parts de marché des plateformes d'IA, témoignant d'une forte demande pour des environnements de développement de modèles intégrés qui unifient l'ingestion, l'orchestration et la surveillance des données. Le segment des services, bien que plus modeste, connaît une croissance annuelle composée de 15,2 %, les entreprises recherchant un accompagnement clé en main pour concevoir et exploiter leurs solutions afin d'accélérer leur retour sur investissement.

En 2024, les configurations cloud représentaient 64,72 % du marché des plateformes d'IA et devraient connaître la croissance la plus rapide, avec un TCAC de 15,2 %. Cependant, les nœuds sur site et en périphérie restent essentiels pour les charges de travail dans les secteurs de la santé, de la finance et du secteur public, où les règles de souveraineté des données s'appliquent. Les orchestrateurs hybrides, qui s'affranchissent de la localisation, permettent aux organisations d'entraîner les modèles de manière centralisée tout en effectuant l'inférence en périphérie, optimisant ainsi la latence et la conformité.

Il convient de souligner l'évolution vers une IA privée/de périphérie pour la souveraineté des données, impulsée par l'UE et s'étendant à la région Asie-Pacifique et aux secteurs réglementés américains, avec un impact estimé à 1,7 % sur le TCAC à long terme. La volonté réglementaire d'auditer les modèles, initiée par l'UE et dont l'adoption au niveau fédéral américain est attendue, contribue à hauteur de 1,2 % au TCAC à long terme.

En Allemagne, la situation est contrastée. Si le taux d'utilisation de l'IA en entreprise atteint 11,6 %, dépassant la moyenne européenne de 8 %, ce taux stagne de façon surprenante depuis 2021. Cette stagnation contraste avec le développement dynamique d'applications d'IA générale comme ChatGPT et semble paradoxale compte tenu de leurs effets positifs sur la productivité.

Cependant, une analyse plus nuancée révèle une augmentation significative. Si l'on inclut les entreprises qui déclaraient utiliser l'IA lors des enquêtes précédentes, mais pas en 2023 – probablement parce que les processus d'IA sont si intégrés que les répondants ne les jugent plus pertinents –, une nette augmentation de l'utilisation de l'IA apparaît en 2023 par rapport à 2021. Cela suggère une normalisation de l'IA dans les processus métier.

91 % des entreprises allemandes considèrent désormais l'IA générative comme un facteur important de leur modèle économique et de leur future création de valeur, contre seulement 55 % l'an dernier. 82 % prévoient d'investir davantage dans ce domaine au cours des douze prochains mois, et plus de la moitié envisagent une augmentation de budget d'au moins 40 %. 69 % ont mis en place une stratégie pour l'IA générative, soit 38 % de plus qu'en 2024.

Les entreprises espèrent tirer profit de l'IA, notamment en matière d'innovation, d'efficacité, de ventes et d'automatisation, ainsi que de nouvelles opportunités de développement et de croissance. Toutefois, le manque de gouvernance, de lignes directrices éthiques et de formation demeure un défi, et la fiabilité de l'utilisation de l'IA reste un obstacle majeur.

L'IA agentique dominera l'expansion des budgets informatiques au cours des cinq prochaines années, atteignant plus de 26 % des dépenses informatiques mondiales, avec 1 300 milliards de dollars en 2029. Cet investissement, porté par la croissance des applications et des systèmes d'IA agentique pour la gestion des flottes d'agents, témoigne d'une transformation des budgets informatiques des entreprises, notamment dans le domaine des logiciels, vers des stratégies d'investissement axées sur des produits et services reposant sur une infrastructure d'IA agentique.

Les prévisions mettent en évidence une corrélation claire entre la croissance des dépenses en IA et la confiance des responsables informatiques dans le potentiel d'une utilisation efficace de l'IA pour assurer la réussite future de leurs entreprises. Les fournisseurs d'applications et de services qui tardent à intégrer l'IA à leurs produits et qui n'y ajoutent pas d'agents risquent de perdre des parts de marché au profit des entreprises qui ont fait le choix de placer l'IA au cœur de leur stratégie de développement produit.

Le marché de l'IA en Allemagne devrait dépasser les neuf milliards d'euros en 2025 et atteindre 37 milliards d'euros d'ici 2031, soit un taux de croissance annuel nettement supérieur à celui de l'économie allemande. En 2024, l'écosystème des startups spécialisées en IA en Allemagne comptait 687 entreprises, ce qui représente une croissance de 35 % par rapport à l'année précédente. Berlin et Munich dominent cet écosystème, concentrant environ 50 % des startups du secteur en Allemagne.

73 % des entreprises allemandes estiment qu'une réglementation claire en matière d'IA peut constituer un avantage concurrentiel pour les entreprises européennes si elle est correctement mise en œuvre. Cela souligne l'opportunité que représente l'approche réglementaire européenne : une IA fiable, développée en Europe, peut devenir un facteur de différenciation.

La matrice de décision stratégique pour les scénarios de déploiement

Le choix entre les modèles de déploiement cloud, sur site et hybrides pour les plateformes d'IA ne suit pas une logique universelle, mais doit tenir compte des exigences, des contraintes et des priorités stratégiques spécifiques à chaque organisation. Chaque modèle présente des avantages et des inconvénients distincts qu'il convient de soigneusement évaluer au regard des objectifs commerciaux.

Les modèles de déploiement sur site offrent une sécurité et un contrôle optimaux des données et de la propriété intellectuelle. Les données hautement sensibles, la propriété intellectuelle ou les données soumises à des exigences réglementaires strictes, comme dans les secteurs de la finance ou de la santé, sont gérées de manière optimale dans ce type d'infrastructure. La grande flexibilité de personnalisation permet d'adapter les modèles aux besoins spécifiques. Le traitement local permet de réduire potentiellement la latence des applications critiques en temps réel. Les opportunités de capitalisation et la réduction des coûts de transaction variables offrent des avantages en termes de coûts lors de la mise à l'échelle.

Les solutions sur site présentent plusieurs défis : investissements initiaux importants en infrastructure, délais de mise en œuvre plus longs, nécessité d’une expertise interne pour la maintenance et les mises à jour, et évolutivité limitée par rapport à l’élasticité du cloud. Ces difficultés peuvent être atténuées en choisissant un partenaire capable de proposer un produit standard, des services de configuration et un support pour le déploiement sur site.

Le déploiement dans le cloud permet un retour sur investissement rapide pour les expérimentations initiales ou les preuves de concept. Les budgets de démarrage sont réduits car aucun investissement matériel n'est nécessaire. La scalabilité automatique permet une adaptation aux variations de charge de travail. La mise en production rapide des produits standard accélère la création de valeur. Le fournisseur prend en charge la maintenance, la redondance et la scalabilité.

Les inconvénients des solutions cloud se manifestent par une augmentation potentiellement exponentielle des coûts en cas d'utilisation intensive, les modèles de paiement à l'usage devenant onéreux pour les volumes importants. La différenciation concurrentielle est limitée car les concurrents peuvent utiliser les mêmes solutions prêtes à l'emploi. La propriété des données et des modèles reste chez le fournisseur, ce qui engendre des problèmes de confidentialité, de sécurité et de dépendance vis-à-vis du fournisseur. La personnalisation limitée restreint les expérimentations avancées.

Les modèles de cloud hybride combinent les avantages des deux approches tout en palliant leurs limitations. Les charges de travail d'IA sensibles s'exécutent sur des serveurs dédiés ou des clusters privés pour des raisons de conformité, tandis que les entraînements moins critiques sont déportés vers le cloud public. Les charges de travail permanentes fonctionnent sur une infrastructure privée, et l'élasticité du cloud public est utilisée uniquement en cas de besoin. La souveraineté des données est garantie par le maintien des données sensibles sur site, tout en tirant parti de la capacité du cloud public lorsque cela est autorisé.

L'accélération de l'IA grâce à l'IA générative, aux grands modèles de langage et aux charges de travail de calcul haute performance redéfinit les besoins en infrastructure. Les entreprises ont besoin d'accéder à des clusters de GPU, à des réseaux à haut débit et à des interconnexions à faible latence, ressources inégalement réparties entre les fournisseurs. Dans les environnements multicloud, les entreprises choisissent un fournisseur en fonction de sa spécialisation en IA, comme les services TPU de Google ou l'intégration d'OpenAI à Azure. Dans les environnements de cloud hybride, les charges de travail d'IA sensibles sont exécutées sur site, tandis que l'entraînement est externalisé vers le cloud public.

Les pressions réglementaires s'intensifient à l'échelle mondiale. La loi européenne sur la résilience opérationnelle numérique (DORLA), la loi californienne CPRA et les nouvelles exigences en matière de souveraineté des données en Asie-Pacifique imposent aux entreprises de contrôler et de maîtriser l'emplacement de leurs données. Le multicloud offre une flexibilité géographique, permettant de stocker les données dans les juridictions où la réglementation l'exige. Le cloud hybride garantit la souveraineté des données en conservant les données sensibles sur site tout en tirant parti de la capacité du cloud public lorsque cela est autorisé.

La mise en œuvre pratique d'une solution d'IA gérée en tant que plateforme interne suit généralement une approche structurée. Dans un premier temps, les objectifs et les exigences sont définis, ainsi qu'une analyse détaillée de la pertinence, des modalités et du contexte d'utilisation de l'IA. Le choix des technologies et la conception architecturale privilégient des composants modulaires facilement interchangeables. L'intégration et la préparation des données constituent le fondement de modèles performants. Le développement des modèles et la mise en place du MLOps permettent d'établir des processus de déploiement et de surveillance continus.

Les avantages qui en découlent, à savoir une plateforme d'IA interne, comprennent des délais de développement réduits grâce à la standardisation et à la réutilisation, des processus automatisés pour la formation, le déploiement et la surveillance, une intégration sécurisée dans les systèmes existants tout en tenant compte de toutes les exigences de conformité, et un contrôle complet des données, des modèles et de l'infrastructure.

La plateforme d'IA en tant qu'infrastructure stratégique

Une plateforme d'IA interne et gérée, en tant que solution d'IA managée, représente bien plus qu'un simple choix technologique. Elle constitue un tournant stratégique aux implications fondamentales pour la compétitivité, la souveraineté numérique, l'agilité organisationnelle et la capacité d'innovation à long terme. Les données de marché, l'expérience des entreprises et l'évolution de la réglementation convergent vers un constat clair : les entreprises qui souhaitent réellement intégrer l'IA ont besoin d'une stratégie de plateforme cohérente qui concilie gouvernance, flexibilité et création de valeur.

Les impératifs économiques justifient une approche différenciée. Si les services cloud externes offrent une faible barrière à l'entrée et permettent une expérimentation rapide, les structures de coûts évoluent considérablement en faveur des solutions internes à mesure que les systèmes se développent. Le coût total de possession doit être pris en compte sur l'ensemble du cycle de vie, y compris les coûts cachés liés à la dépendance vis-à-vis du fournisseur, à l'exfiltration de données et au manque de contrôle. Les organisations qui utilisent intensivement l'IA et qui sont soumises à des exigences de conformité strictes trouvent souvent la solution optimale, tant sur le plan économique que stratégique, dans des modèles sur site ou hybrides.

Le contexte réglementaire européen, avec le RGPD et la loi sur l'IA, rend le contrôle interne des systèmes d'IA par les entreprises non seulement souhaitable, mais de plus en plus indispensable. La souveraineté des données, autrefois un atout, devient une nécessité. La capacité de démontrer à tout moment où les données sont traitées, qui y a accès, comment les modèles ont été entraînés et sur quels critères les décisions sont prises est devenue une obligation de conformité. Les prestataires de services d'IA externes ne peuvent souvent pas répondre à ces exigences, ou seulement au prix d'efforts supplémentaires considérables.

Le risque de dépendance vis-à-vis d'un fournisseur est bien réel et s'accroît avec chaque intégration propriétaire. Les architectures modulaires, les standards ouverts et l'interopérabilité doivent être intégrés dès la conception des plateformes. La possibilité d'échanger des composants, de passer d'un modèle à l'autre et de migrer vers de nouvelles technologies permet à l'organisation de ne pas devenir prisonnière d'un écosystème de fournisseurs.

La dimension organisationnelle ne doit pas être sous-estimée. La disponibilité d'une technologie ne garantit pas automatiquement sa maîtrise. Développer les compétences, gérer le changement et instaurer une culture axée sur les données nécessitent un investissement systématique. Une plateforme interne peut faciliter ces processus grâce à des environnements cohérents, des formations standardisées et des responsabilités clairement définies.

La dynamique du marché montre que les investissements dans l'IA croissent de façon exponentielle, et l'IA agentique représente la prochaine étape de son évolution. Les entreprises qui mettent dès maintenant en place une infrastructure d'IA évolutive, flexible et sécurisée se positionnent pour la prochaine vague de systèmes autonomes. Choisir une plateforme d'IA gérée n'est pas un choix contre l'innovation, mais plutôt un choix pour une capacité d'innovation durable.

En fin de compte, tout se résume à la question du contrôle. Qui contrôle les données, les modèles, l'infrastructure et, par conséquent, la capacité à générer de la valeur grâce à l'IA ? Les dépendances externes peuvent sembler pratiques à court terme, mais à long terme, elles délèguent des compétences stratégiques essentielles à des tiers. Une plateforme d'IA interne, en tant que solution d'IA gérée, est le seul moyen pour les organisations de garder le contrôle : sur leurs données, leur capacité d'innovation et, en définitive, leur avenir dans un environnement et une économie de plus en plus axés sur l'IA.

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