Complexité de gestion chez Microsoft, tarification élevée chez Red Hat, écosystème MSP limité chez Google, risque de verrouillage chez Huawei… D’une année à l’autre, il y a des choses qui ne changent pas sur le segment de la gestion des conteneurs. En tout cas selon la lecture que Gartner en donne dans son Magic Quadrant.

L’effet lock-in n’est pas circonscrit aux fournisseurs qui maximisent l’intégration verticale. Les add-on propriétaires le favorisent aussi. Un constat qui ne date pas d’hier.

Gestion des conteneurs : 16 fournisseurs, 7 « leaders »

La liste des fournisseurs classés « leaders » ne change pas non plus. Dans l’ordre alphabétique : Alibaba Cloud, AWS, Google, Huawei, Microsoft, Red Hat et SUSE.

Le Magic Quadrant se structure en deux axes. L’un mesure l’« exécution », c’est-à-dire la capacité à répondre à la demande (expérience client, tarification, qualité des produits/services…). L’autre, la « vision » ; autrement dit les stratégies (ventes, marketing, innovation…).

La situation sur l’axe « exécution » :

Rang	Fournisseur	Évolution
1	Google	=
2	AWS	+ 1
3	Microsoft	– 1
4	Red Hat	=
5	Alibaba Cloud	+ 1
6	SUSE	– 1
7	Huawei	=
8	Tencent Cloud	=
9	Nutanix	+ 2
10	Mirantis	– 1
11	Broadcom (VMware)	+ 1
12	Spectro Cloud	+ 1
13	Oracle	– 3
14	Canonical	=
15	Kubermatic	=
16	Portainer	nouvel entrant

Sur l’axe « vision » :

Rang	Fournisseur	Évolution annuelle
1	Microsoft	+ 1
2	Google	+ 1
3	AWS	– 2
4	Red Hat	=
5	Alibaba Cloud	=
6	SUSE	=
7	Huawei	=
8	Mirantis	=
9	Nutanix	=
10	Spectro Cloud	+ 4
11	Canonical	=
12	Tencent Cloud	+ 1
13	Broadcom (VMware)	– 1
14	Portainer	nouvel entrant
15	Oracle	– 5
16	Kubermatic	– 1

Chez Alibaba, intégration notable avec les services IA…

Comme l’an dernier, Gartner salue, d’une part, la couverture fonctionnelle de l’offre, sans égale hors fournisseurs américains. Et de l’autre, la « validation » que constitue son usage intensif au sein du groupe Alibaba. Il y ajoute le niveau d’intégration avec ses services IA (inférence, agentique et AIOps).

… mais tarification complexe

L’an dernier, Gartner avait évoqué le poids des restrictions américaines sur le développement international d’Alibaba Cloud. Cette fois, il pointe un autre frein : un écosystème de partenaires et un vivier de talents plus limité que ceux des principaux concurrents. Autres points soulignés : l’échelle maximale des clusters plafonnée à 50 000 nœuds et la tarification plus complexe que chez les autres « leaders » (manque de granularité, en particulier).

AWS salué sur la scalabilité…

Une fois encore, AWS est crédité d’un bon point pour le niveau d’intégration de ses offres avec le reste de services d’infra. Il l’est aussi pour sa gamme serverless. Et, plus globalement, pour la flexibilité des options de déploiement. La scalabilité est un autre point fort (jusqu’à 100 000 nœuds par cluster), favorisant l’entraînement et l’inférence distribuée.

… mais pas sur la coexistence ECS-EKS

AWS n’a pas d’outils natifs pour la gestion des flottes de clusters, avait affirmé Gartner l’an dernier. Un manque comblé, mais il reste du retard sur l’automatisation, la gouvernance et l’orchestration cross-cluster. AWS n’est pas non plus au niveau de la concurrence sur l’implémentation du réseau Kubernetes (des solutions tierces peuvent être nécessaires pour couvrir des besoins avancés). Attention aussi à la coexistence des offres ECS et EKS. L’an dernier, Gartner avait évoqué la difficulté à choisir en fonction des cas d’usage. Cette année, il va plus loin, sur fond de standardisation du marché autour de Kubernetes : ECS exige des compétences spécifiques et en sortir peut imposer un refactoring.

Google, avancé sur l’orchestration des workloads IA…

Chez Google, Gartner apprécie les capacités d’orchestration des workloads IA : planification des gangs, gestion de la topologie, allocation de tranches de GPU, etc. Il salue aussi les offres serverless, en ce qu’elles abaissent les barrières à l’entrée pour les populations de développeurs. Il note aussi la posture de gouvernance unifiée qu’encourage l’approche axée sur l’assemblage de composantes (data, CI/CD, sécurité, IA).

… mais « agressif » sur le cycle de vie des API

Gartner regrette une politique de cycle de vie « agressive » pour les API, que Google a tendance à ranger rapidement au placard. Comme l’an dernier, il relève un écosystème de MSP plus restreint que chez les concurrents et une présence limitée dans les systèmes traditionnels (lift & shift, modernisation applicative).

L’intégration verticale chez Huawei, un élément distinctif…

Comme sur d’autres segments du marché IT, Gartner salue le niveau d’intégration verticale chez Huawei. Ici, avec ses services IA et ses couches propriétaires d’infra. Autre bon point : une gestion cohérente des environnements sur site au cloud public en passant par la périphérie. S’y ajoute une présence sur les marchés émergents (support, conformité, connectivité) dont peuvent manquer les hyperscalers.

… à double tranchant

Évoqué l’an dernier, le climat géopolitique l’est à nouveau, tant il limite l’influence de Huawei hors d’Asie. Le hardware propriétaire reste, en parallèle, à double tranchant : il est nécessaire pour tirer pleinement bénéfice de la stack à disposition. On gardera aussi à l’esprit que pour le déploiement des nouvelles fonctionnalités, la Chine a souvent la priorité.

Microsoft, bien positionné sur l’automatisation du SRE

Comme en 2025, Gartner salue les passerelles avec GitHub et Azure DevOps. Il y ajoute la flexibilité de déploiement. Et le niveau d’automatisation du SRE via l’intégration d’un agent avec le serveur MCP d’AKS.

… mais pas du FinOps

À la largeur du portefeuille de Microsoft peut faire écho une complexité de gestion. Attention par ailleurs au risque de verrouillage vu le niveau d’intégration avec les API Azure. Et au retard sur certains concurrents en matière d’automatisation FinOps.

Red Hat, costaud sur le platform engineering…

La brique OpenShift Virtualization vaut un bon point à Red Hat. Comme les possibilités en matière de sécurité et de gouvernance. Mais aussi de platform engineering (orchestration de conteneurs, outils de développement, automatisation de la supply chain logicielle).

… mais toujours cher

D’année en année, même constat : la tarification demeure élevée chez Red Hat. Difficile de la justifier pour des déploiements qui n’exigent pas de fonctionnalités avancées. Attention aussi à la complexité de gestion. Et à l’absence du provisionnement nodeless, adapté aux charges de travail irrégulières ou orientées événements.

SUSE, garant d’une certaine « souveraineté »…

Comme l’an dernier, Gartner souligne la capacité à gérer de multiples distributions Kubernetes. Il salue à nouveau le positionnement de SUSE sur l’edge via K3s. Et y ajoute sa proposition de valeur en matière de souveraineté, entre capacités techniques et capitaux européens.

… qui suppose de l’expertise

La « liberté de choix » inhérente à la pile SUSE exige un certain niveau d’expertise pour la configuration et l’exploitation. L’offre reste axée sur l’infra plus que sur les développeurs, que couvre mieux la concurrence. Gartner rappelle, dans un autre registre, les efforts de planification budgétaire nécessaire à l’heure de la transition du support communautaire vers le support commerciale.

Illustration générée par IA

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Ne cherchez plus le VDDK (Virtual Disk Development Kit) sur le portail développeurs de Broadcom : les liens de téléchargement publics sont morts.

Cette bibliothèque permet d’accéder aux disques virtuels VMware en dehors de l’hyperviseur. Elle alimente quantité d’outils de migration de VM.

Après des années de disponibilité ouverte, Broadcom explique désormais que le VDDK ne se destine pas aux clients finaux. Il dit le réserver à ses partenaires technologiques, pour le développement de solutions de sauvegarde.

En conséquence, les modos du subreddit VMware ont supprimé des messages, au motif que le règlement interdit de discuter de sujets qui touchent au programme partenaires. Le groupe américain a fait la chasse aux liens de téléchargement externes, entre autres sur Internet Archive.

De Red Hat à Nutanix, apprendre à faire sans VDDK

L’initiative a des répercussions sur les outils qui demandent à l’utilisateur d’apporter sa propre copie du VDDK. AWS Transform MGN (ex-Application Migration Service) en fait partie. La documentation invite en tout cas encore à télécharger la bibliothèque via le portail Broadcom. Ce n’est toutefois nécessaire que pour une migration sans agent. Une option qu’AWS ne recommande que pour des cas particuliers. Par exemple l’existence d’OS non gérés ou de politiques interdisant l’installation d’agents.

Red Hat est aussi concerné avec son Migration Toolkit. L’éditeur affirme œuvrer à éliminer la dépendance au VDDK. En attendant, il conseille d’utiliser la fonction dite storage copy offload. Elle exploite la commande XCOPY du protocole SCSI pour transmettre les données directement entre baies de stockage.

Même solution de repli (clonage entre baies) pour l’outil Nutanix Move. La méthode par défaut utilise le VDDK. Nutanix appelle sa communauté à s’abstenir de distribuer des copies de la bibliothèque et des liens de téléchargement non officiels.

ShapeBlue est un intégrateur Apache CloudStack britannique. Son outil de migration vers KVM exploite le VDDK à travers le moteur virt-v2v. Plus précisément, deux des quatre méthodes prises en charge… dont la plus efficace, qui élimine la phase d’export OVF en diffusant directement les blocs depuis l’hyperviseur vers le pipeline de conversion. La redistribution étant interdite, aucune distro Linux, aucune image de conteneur n’embarque le VDDK, note-t-il.

Avec l’accord de Broadcom, les fournisseurs de solutions de sauvegarde peuvent intégrer la bibliothèque dans leurs installeurs. Parmi eux, Veeam, dont les ISO suscitent ainsi quelque convoitise…

Illustration générée par IA

 

 

 

 

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Avec 13 milliards d’euros d’investissements prévus en Finlande au cours des deux prochaines années, Google signe la plus importante opération d’investissement jamais réalisée par le groupe américain en Europe.

IBM dans le Magic Quadrant du cloud public d’infrastructure (IaaS + PaaS), c’est fini.

Après plusieurs années parmi les « acteurs de niche », Big Blue ne figure pas dans la dernière édition.

La dynamique est plus favorable pour Alibaba Cloud. Encore « acteur de niche » il y a trois ans, le voilà désormais parmi les « leaders ». Dans cette catégorie, il côtoie Amazon, Google, Microsoft… et Oracle, qui continue à réduire l’écart avec ce trio.

Le Magic Quadrant se structure en deux axes. L’un, dit « exécution », reflète la capacité à répondre à la demande (expérience client, tarification, qualité des produits/services…). L’autre, dit « vision », est centré sur les stratégies (ventes, marketing, innovation…).

La situation sur l’axe « exécution » :

Rang	Fournisseur	Évolution annuelle
1	AWS	=
2	Google	=
3	Microsoft	=
4	Oracle	=
5	Alibaba Cloud	=
6	Tencent Cloud	+ 2
7	Huawei Cloud	=

Sur l’axe « vision » :

Rang	Fournisseur	Évolution annuelle
1	Google	=
2	Microsoft	+ 1
3	AWS	– 1
4	Oracle	=
5	Alibaba Cloud	=
6	Huawei Cloud	+ 1
7	Tencent Cloud	+ 1

Une vraie « stack IA » chez Alibaba Cloud

Des puces (CPU XuanTie, accélérateurs Zhenwu…) aux modèles Qwen en passant par l’intégration avec son service de communication DingTalk, Alibaba Cloud se distingue par son approche « IA full-stack ». Gartner salue aussi sa gestion du cloud hybride dans le cadre de l’offre Apsara Stack. Ainsi que l’adéquation de son service de stockage CPFS (Cloud Parallel File Storage) aux workloads IA.

… mais des services aux disponibilités régionales variables

La « culture ingé » d’Alibaba Cloud influence son approche sectorielle. Elle tend à produire des métriques techniques souvent difficiles à rattacher à des indicateurs métier. Attention aussi à l’écosystème de partenaires limité hors d’Asie. Et à l’indisponibilité de certaines offres (Lingjun AI Cluster, Qoder, Dataworks…) en fonction des régions géographiques.

Un « pivot » multicloud salué chez AWS…

L’an dernier, Gartner avait acordé un bon point à AWS pour son niveau de maîtrise sur la stack GenAI… hors modèles maison. Il avait aussi salué sa  communauté, d’ampleur sans égale sur ce marché. Et son échelle opérationnelle, avec un historique de disponibilité favorable doublé d’une capacité robuste de fourniture de ressources, en particulier GPU.

Cette année, l’historique d’AWS est mis en avant sous un autre angle : la branche cloud d’Amazon est bien placée pour capitaliser sur l’IA. Gartner en veut pour preuve la « stack agentique » constituée autour de l’offre Bedrock. Il souligne aussi l’effet de réseau que la position de marché d’AWS engendre au niveau du réseau de partenaires et du vivier de compétences. Autre bon point : le « pivot » que représente la disponibilité générale de l’offre AWS Interconnect – multicloud.

… mais une architecture et une fiabilité remises en question

L’an dernier, le jugement sur le multicloud avait été moins favorable : prise en charge minimale, seules quelques briques pouvant réellement fonctionner hors du cloud AWS sans matériel spécifique. Gartner avait aussi fait remarquer le retard d’AWS sur le SaaS. Et le manque de compétitivité de ses modèles d’IA Nova.

Ce dernier élément reste d’actualité comme le retard sur le SaaS. Gartner questionne par ailleurs la fiabilité d’AWS, en citant la panne majeure survenue à l’automne 2025 et ressentie à une échelle mondiale. Il note aussi que certains endpoints, comme ceux de la marketplace, conservent des dépendances régionales.

Google a une pile agentique qui le « place à part »…

Comme Alibaba, Google est allé loin sur l’intégration verticale dans le domaine de l’IA. Gartner l’avait souligné l’an dernier. Il avait aussi salué un portefeuille « exhaustif » en matière de cloud souverain, entre contrôles locaux (Data Boundary), option air-gapped et régions dédiées opérées par des partenaires.

Cette année encore, Google est crédité d’un bon point pour ses options « souveraines ». Et pour sa stack IA « qui le place à part » (puces, services data, modèles Gemini, briques agentiques, intégrations SaaS). Il l’est aussi, d’une part, pour sa filiale DeepMind, véhicule R&D qui influence l’évolution de son offre cloud. D’autre part, pour sa contribution à l’open source (Gartner mentionne Kubernetes et TensorFlow).

… mais attention à l’approche Gemini-centric

Le legacy reste un point sensible malgré des progrès sous le prisme du partenariat avec VMware, avait expliqué Gartner l’an dernier. Il avait aussi pointé le manque d’intégration « explicite et claire » entre GCP et Google Workspace. Ainsi que la qualité inconsistante du support et de la gestion de compte ; en particulier pour les clients premium et pour les partenaires hors Amérique du Nord.

Cette année, l’écosystème de partenaires est présenté comme un point faible, en ce qu’il est moins fourni que chez AWS et Microsoft dans certains secteurs d’activité et certaines régions géographiques. Attention aussi à l’importance donnée à Gemini, sur lequel intégrations et incitations ont tendance à s’aligner. Plus globalement, l’innovation a tendance à se porter sur l’IA et la data, au détriment de l’infra pure.

Couche de contexte, modernisation et SDLC, points forts de Microsoft…

Microsoft apparaît comme le plus capable de mettre l’IA dans la main des utilisateurs finaux, avait déclaré Gartner l’an dernier. Il avait aussi salué l’intégration des services Azure avec le reste de son portefeuille. Et le niveau de prise en charge du multicloud (offres Azure Local, Azure Arc et Azure IoT).

Cette année, le cabinet américain s’attarde sur la « couche de contexte » Microsoft IQ, qu’il considère comme un élément différenciateur. Autre point forts : d’un côté, l’offre de modernisation .NET et Java, jugée « accessible et abordable ». De l’autre, la disponibilité d’un écosystème SDLC : assistant de codage (GitHub Copilot), hébergement de code (GitHub), environnements de développement (Visual Studio, VS Code) et intégration continue (Azure DevOps).

… dont les briques IA maison doivent encore faire leur trou

Sur Azure, les possibilités de gestion des dépenses sont limitées, avait expliqué Gartner l’an dernier. Il avait aussi rappelé les pénuries de capacité dans diverses régions. Et la dépendance encore nette à des tiers pour l’offre IA, à commencer par OpenAI.

Les contraintes de capacité restent d’actualité. Les équipes de Microsoft ont tendance à manquer de transparence à ce sujet, au risque de retards et de coûts supplémentaires. Pour ce qui est des modèles d’IA maison, ils doivent encore trouver leur place. Comme les puces Maia. Sur la partie « souveraineté », Azure Local manque de traction auprès du marché, tandis que Foundry Local demeure en preview.

Oracle se distingue toujours sur le multicloud…

L’an dernier, Oracle avait bénéficié d’un bon point sur le cloud « distirbué » et « souverain », de par sa capacité à maintenir une parité fonctionnelle et tarifaire avec le reste de l’offre. Autre élément positif : le niveau de prise en charge du multicloud. Tant sur les liens réseau (à l’époque, connexions privées entre OCI et Azure / GCP) que des bases de données (déploiement d’Exadata et d’Autonomous Database chez les « trois grands » clouders).

Le bon point sur parité fonctionnelle et tarifaire entre les modèles de déploiement demeure. Même chose pour celui sur le multicloud ; avec, cette année, un accent sur la partie base de données. Gartner y ajoute la stratégie IA d’Oracle, principalement à trois titres : rapport prix/performance, choix assumé de ne pas monopoliser de R&D sur des modèles maison et focus sur l’infrastructure OCI Supercluster pour l’entraînement à très grand échelle.

… moins sur l’alignement avec ses partenaires

Dans l’édition précédente de ce Magic Quadrant, Gartner avait pointé la gestion par Oracle de l’incident de début 2025 qui avait permis, entre autres, l’exfiltration d’authentifiants client. Il avait fait une autre remarque : contrairement à ses concurrents proposant des cas d’usage sectoriels directement sur leur plate-forme, l’entreprise de Larry Ellison livre séparément ses solutions (Fusion, Industry Applications), en ne positionnant OCI que comme un socle d’infrastructure.

Cette remarque perdure, même si exprimée sous une autre forme (approche sectorielle liée aux offres applicatives plutôt qu’intégrée nativement dans OCI). S’y ajoute un avertissement sur la transparence contractuelle : certains coûts secondaires ne sont spécifiés que tard dans le cycle de négociation. Attention aussi au manque d’alignement entre Oracle et ses partenaires, pour les ventes comme pour le support.

Illustration © Elnur Amikishiyev

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Accenture et Google Cloud lancent l’Accenture Gemini Enterprise Business Group, une nouvelle entité mondiale destinée à accompagner les entreprises dans le déploiement de la plateforme d’IA agentique Gemini Enterprise.

Cette structure s’inscrit dans l’Accenture Google Business Group et représente, selon les deux partenaires, un investissement conjoint significatif, dont le montant n’a pas été précisé.

Jusqu’à 1 000 ingénieurs déployés chez les clients

Le cœur du dispositif repose sur le modèle du « forward deployed engineer » (FDE), popularisé par Palantir, qui consiste à envoyer des ingénieurs travailler directement dans les locaux des clients pour concevoir et construire des applications d’IA sur mesure.

Google Cloud va former jusqu’à 1 000 FDE d’Accenture, qui viendront s’ajouter aux experts sectoriels et fonctionnels du cabinet de conseil chargés d’aider à industrialiser ces déploiements.

Un petit groupe de FDE propres à Google Cloud interviendra également, mais seulement sur des engagements limités auprès de très grands comptes.

Accenture revendique déjà près de 50 000 professionnels formés aux technologies Google Cloud. L’organisation doit se concentrer sur quatre priorités : l’adoption de Gemini Enterprise via des accélérateurs et méthodologies dédiés, la construction de solutions sectorielles réutilisables, la mise en place de centres de capacités pour transformer les expérimentations en déploiements à l’échelle de l’entreprise, et enfin l’accompagnement au changement pour favoriser l’adoption par les utilisateurs.

Les deux entreprises citent un premier cas d’usage concret : YouTube.

La plateforme a déployé un agent Gemini Enterprise pour absorber les pics de demande liés au NFL Sunday Ticket, avec à la clé une amélioration de 11 % de la satisfaction client et une réduction de 37 % du temps de traitement moyen des demandes.

Convaincre des clients encore hésitants

Pour Julie Sweet, présidente et directrice générale d’Accenture, les entreprises ont cru la promesse de l’IA mais peinent à la concrétiser et demandent désormais de l’aide pour y parvenir.

Ce constat rejoint les difficultés largement documentées depuis près de quatre ans, soit depuis le lancement de ChatGPT : le retour sur investissement de l’IA générative en entreprise reste inégal, freiné par les difficultés d’intégration aux systèmes existants et de personnalisation aux besoins métiers.

Thomas Kurian, le patron de Google Cloud, pointe une difficulté plus profonde. Au-delà des questions techniques, les entreprises peinent à comprendre comment repenser leurs processus métiers avec l’IA, et comment faire évoluer leur organisation et leurs effectifs en conséquence.

C’est précisément ce que la nouvelle entité doit adresser, selon les deux dirigeants.

Un modèle déjà éprouvé, dans un marché encombré

Avant même la création officielle de ce groupe, Accenture opérait déjà avec des FDE organisés en « pods », associant ingénieurs et experts métiers, process et données, travaillant à la fois avec les directions informatiques et de plus en plus avec les directions fonctionnelles comme les directions financières.

Les FDE transmettent ensuite généralement le projet à d’autres équipes d’Accenture chargées de la montée en charge.

Ce positionnement s’inscrit dans une tendance du secteur.

OpenAI a lancé, en mai dernier, OpenAI Deployment Co, une filiale de services dédiée, tandis qu’Anthropic dispose de sa propre offre de FDE via son équipe Applied AI.

Microsoft et Amazon Web Services ont eux aussi annoncé récemment leurs propres programmes de ce type.

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CareCloud confirme le vol de données médicales et personnelles concernant plus de 3,75 millions de personnes.

La volonté européenne de réduire sa dépendance aux géants américains du cloud - AWS, Google et Microsoft - rencontre un obstacle de taille : les besoins des armées. Plusieurs responsables européens de la défense s’opposent à certaines dispositions du futur « Cloud and AI Development Act » (CADA). Ils craignent que des exigences trop strictes en matière de souveraineté compliquent l’utilisation de technologies américaines indispensables à leurs opérations et à leur coopération avec l’Otan, rapporte le Financial Times.

Un texte publié en plein été rebat les cartes du cloud souverain français. L’arrêté du 12 août 2026, entré en vigueur le 22 août, approuve la version 3.2 du référentiel SecNumCloud de l’ANSSI et lui donne, pour la première fois, une portée pleinement contraignante sur une large partie de la sphère publique centrale.

Le mécanisme juridique s’est construit par étapes, sur près de deux ans.

L’article 31 de la loi SREN de mai 2024 avait posé le principe : les administrations traitant des données sensibles devraient recourir à des prestataires cloud à l’abri des législations extraterritoriales, à commencer par le Cloud Act américain.

L’obligation cible désormais les administrations de l’État, ses opérateurs et les groupements d’intérêt public qui confient à un prestataire privé des données « d’une sensibilité particulière ».

Cette notion est définie de façon cumulative. La donnée doit relever d’un secret protégé par la loi ou d’une mission essentielle de l’État, et sa compromission doit faire courir un risque réel à l’ordre public, à la sécurité publique, à la santé ou à la vie des personnes, ou encore à la propriété intellectuelle.

Le décret d’avril 2026 a par ailleurs nommément désigné six groupements d’intérêt public* soumis à cette obligation.

Un point technique aura des conséquences pratiques immédiates : une administration ne pourra pas isoler artificiellement quelques fichiers sensibles pour ne leur appliquer les règles renforcées qu’à eux, tout en laissant le reste de son système d’information sur une infrastructure moins protégée.

Un contournement assumé du blocage parlementaire

Dès lors que des données sensibles cohabitent avec des données ordinaires sur une même infrastructure cloud, c’est l’ensemble de cette infrastructure qui doit se hisser au niveau d’exigence SecNumCloud. A moins que l’administration ne démontre un cloisonnement technique réellement étanche entre les deux.

En pratique, cette règle ferme une échappatoire évidente et pourrait pousser certains organismes vers des migrations bien plus larges que prévu, faute de pouvoir prouver une séparation solide de leurs environnements.

Le texte prévoit aussi une soupape. Si aucune offre conforme n’existe sur le marché, l’organisme concerné dispose d’une dérogation motivée, renouvelable, jusqu’à ce qu’une solution qualifiée apparaisse ; puis dispose de 18 mois pour basculer une fois qu’elle existe.

Le choix de la voie réglementaire n’est pas neutre.

La transposition de la directive NIS 2,  qui fait l’objet d’un contentieux avec Bruxelles, aurait permis d’étendre des obligations de cybersécurité comparables reste bloquée au Parlement dans le projet de loi Résilience, dont l’examen n’est désormais annoncé qu’en octobre.

En attendant, le gouvernement avance par arrêté. Un instrument qui ne requiert ni majorité ni débat parlementaire mais qui reste, par construction, plus réversible qu’une loi.

Ce que change concrètement le référentiel

Le référentiel technique lui-même n’est pas né en 2026. L’ANSSI en avait publié la version 3.2 dès mars 2022. Ce qu’il change, c’est sa portée juridique. Jusqu’ici, une administration pouvait s’appuyer sur SecNumCloud sans y être tenue par la loi ; désormais, pour les données sensibles concernées, y recourir n’est plus un choix mais une condition de légalité du marché public.

Ce contenu s’organise autour de quatre axes. Le plus disputé porte sur la souveraineté juridique et capitalistique des prestataires.

Concrètement, pour être qualifié, un fournisseur doit remplir trois conditions :

• son siège social, son centre décisionnel et l’administration de ses services doivent se situer dans l’Union européenne ;
• la part de son capital détenue par des acteurs extra-européens est plafonnée ;
• aucune entité hors UE ne peut disposer d’un droit de veto sur les décisions de l’entreprise. Ce critère ne porte donc pas sur la technique mais sur l’actionnariat — et c’est précisément ce qui en fait, pour les fournisseurs, le plus difficile à satisfaire : une faille de sécurité se corrige en quelques semaines, une structure capitalistique ne se réorganise pas du jour au lendemain. C’est ce verrou qui écarte de fait, dès le départ, une bonne partie des grands acteurs cloud mondiaux non européens.

Trois autres évolutions complètent le tableau.

D’abord, les tests d’intrusion, qui n’étaient auparavant réalisés qu’à un instant donné, doivent désormais être menés en continu tout au long de la qualification.

Ensuite, une logique de « composition de services » simplifie la vie des éditeurs SaaS : s’ils s’appuient sur une couche IaaS ou PaaS déjà qualifiée SecNumCloud, ils héritent de ses garanties et n’ont plus à repasser un audit complet — ils ne font certifier que leur propre couche applicative.

Enfin, le référentiel se rapproche délibérément du futur schéma européen EUCS, dont le niveau le plus élevé, dit « High », reste l’objectif de convergence à terme.

Au total, un fournisseur candidat à la qualification doit répondre à plus de 360 exigences, réparties entre sécurité technique, gouvernance, gestion des accès et conformité réglementaire.

Des angles morts persistants

Le nouveau cadre laisse cependant deux zones grises.

D’abord, les tests d’intrusion, qui n’étaient auparavant réalisés qu’à un instant donné, doivent désormais être menés en continu tout au long de la qualification.

Ensuite, une logique de « composition de services » simplifie la vie des éditeurs SaaS : s’ils s’appuient sur une couche IaaS ou PaaS déjà qualifiée SecNumCloud, ils héritent de ses garanties et n’ont plus à repasser un audit complet — ils ne font certifier que leur propre couche applicative.

Enfin, le référentiel se rapproche délibérément du futur schéma européen EUCS, dont le niveau le plus élevé, dit « High », reste l’objectif de convergence à terme.

Au total, un fournisseur candidat à la qualification doit répondre à plus de 360 exigences, réparties entre sécurité technique, gouvernance, gestion des accès et conformité réglementaire.

Un marché en recomposition

Pour les fournisseurs déjà qualifiés (une dizaine d’offres actives, parmi lesquelles OVHcloud, Outscale, Scaleway ou la coentreprise S3NS de Google et Thales) et la douzaine de candidats en cours de qualification, l’élargissement change la nature du marché.

Ce qui était un segment de niche devient un débouché plus prévisible, porté par une demande publique captive. Mais ce débouché reste fragmenté : il touche désormais des acteurs publics aux budgets et à l’expertise technique très inégaux, loin des grands comptes stratégiques habitués à ce type d’exigences.

Un piège guette néanmoins les acheteurs publics : la qualification SecNumCloud ne s’applique pas toujours à l’ensemble d’une offre. Un fournisseur peut être qualifié pour sa brique d’infrastructure (IaaS) sans l’être pour ses services applicatifs (PaaS, SaaS) ou de conteneurs (CaaS). Une administration ne peut donc pas se fier au seul nom du prestataire : elle doit vérifier, marché par marché, quelle couche précise du service est effectivement couverte par le label.

Reste une question de fond, formulée par plusieurs observateurs : ce qu’un arrêté a créé, un arrêté peut le défaire.

À moins d’un an de l’élection présidentielle et d’un possible changement de majorité, la pérennité du dispositif ne sera véritablement testée qu’à l’été 2027.

*Agence du numérique en santé (ANS), Centre d’accès sécurisé aux données (CASD),  Centre ressources prévention de la radicalisation, le collecteur analyseur de données, le GIP Modernisation des déclarations sociales et le Système national d’enregistrement de la demande de logement social

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En août, Google n’a pas chômé. De nouveaux composants conçus pour Gemini dans la gamme Pixel 11, le déploiement de Gemini Omni 1.1 Flash et le lancement de Gemini dans Chrome sur Android. En sus, le géant introduit des outils vocaux utilisables en mode mains libres dans Google Workspace et Gemini Live. Et cette semaine n’échappe pas à la cadence imposée. « Dans le prolongement de la dynamique créée par 3.7 Flash, lancé il y a trois semaines, nous présentons aujourd’hui Gemini 3.8 », annonce fièrement Google.

Plutôt que de charger les skills d’un seul coup, divulguons-les progressivement.

Le standard Agent Skills, publié fin 2025 par Anthropic, met en œuvre ce principe. Il utilise un frontmatter YAML pour les métadonnées (nom + description) et un corps Markdown pour les instructions. Un agent ne récupère ces dernières que lorsque c’est pertinent pour lui. Idem pour les ressources additionnelles (scripts, documentations API…), qu’on place dans des sous-dossiers. Principal bénéfice : optimiser l’occupation de la fenêtre de contexte.

VMware le prend désormais en charge dans son harnais agentique pour Tanzu Platform. Ce harnais fait partie d’un buildpack lancé au printemps avec une promesse : favoriser le développement d’agents, en y associant modèles, skills, serveurs MCP et autres services.

La VMware Explore 2026 a été l’occasion de mettre en avant quelques évolutions fonctionnelles du buildpack depuis son lancement (officiellement, il reste en « aperçu technique »). En particulier, l’ajout d’un module de mémoire courte et longue fondé sur du stockage durable. Sur la roadmap, il y a, entre autres, un mécanisme de réglage du niveau d’autonomie des agents.

Des « fondations agentiques », puis des « fondations data »

Tanzu Platform s’enrichit sur d’autres fronts. Sa passerelle MCP, par exemple, accueille des capacités de filtrage d’outils à base de regex.

Cette passerelle est l’une des briques que VMware a réunies sous la bannière des « fondations agentiques » pour Tanzu Plaform. Elles trouvent un prolongement avec les « fondations data ». Dans les grandes lignes, une boîte à outils MLOps allant de l’ingestion multimodale avec requête fédérée à la création de produits de données – à l’aide d’un éditeur SQL avec flux de type notebook – puis leur publication sur la marketplace Tanzu.

Depuis début 2026, on peut publier des serveurs MCP sur cette marketplace. Les agents suivront, promet VMware. En attendant, l’éditeur rappelle avoir étendu le catalogue de services disponibles, avec des références comme Cassandra, Neo4j et OpenSearch.

L’AI Factory… avec AMD

Ainsi doté, Tanzu Platform peut se superposer à VCF dans le cadre d’une plate-forme d’inférence : VMware Private AI Cloud.

Il ne s’agit pas tant d’une offre que d’une marque ombrelle. Elle se trouve au croisement de VCF et du portefeuille Private AI Services qui y a été intégré (on ne peut plus l’acheter séparément).

Une autre marque émerge pour couvrir la partie infra : VMware AI Factory. Elle est dans la continuité de l’add-on Private AI Foundation with NVIDIA lancé en 2024… sauf que c’est AMD qui est dans la boucle. Ses GPU Instinct sont déjà officiellement pris en charge sur VCF depuis quelques mois. Mais avec AI Factory, VMware les intègre dans un système automatisé, à commencer par le provisionnement des clusters vSphere et des VKS. Il développe surtout une logique de model-as-a-service, en prévoyant notamment :

• Centralisation de catalogues externes (Hugging Face, NGC…)
• Partage des modèles entre locataires
• Gateway
• Sandbox de code
• Autoscaling vertical sur seuils de latence et de sessions
• Prise en compte de la topologie dans les DRA vSphere et le planificateur K8s

VMware rappelle proposer un catalogue de « plus de 150 » modèles open source validés pour VCF. À l’occasion de l’Explore 2026, il en a mis quelques-uns en avant : GLM 5.2, Qwen3.8-27B et les familles Nemotron 3 (NVIDIA), Gemma 4 (Google) et cotomi (NEC ; LLM optimisés pour le japonais).

Broadcom rejoint la bataille des plans de contrôle agentiques

Entre l’infrastructure et la plate-forme agentique, VMware intecale une couche de sécurité. Parmi les nouveautés promises, du virtual patching avec vDefend à base de génération automatisée de signatures IDPS.

La maison mère Broadcom dégaine quant à elle son propre plan de contrôle, conteneurisé : AgentMinder. Elle affirme que son propre déploiement gère plus de 40 millions d’appels API par jour sur 20 millions d’identités. Elle annonce également une offre qui dépasse le cadre des projets IA : TrueSource, segmentée en trois produits axés sur la sécurité de la chaîne d’approvisionnement open source :

• Spring Enterprise (dont Broadcom assure la maintenance)
• Trusted Artifacts (bibliothèques Java, Python et Node.js de niveau 3 SLSA + le catalogue d’images de conteneurs de Bitnami)
• TrueSource pour les moteurs de bases de données (PostgreSQL, MySQL, Valkey et RabbitMQ, avec automatisation du déploiement)

Illustration principale © faraktinov – Adobe Stock

 

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Un chiffre, longtemps gardé secret, vient de tomber : 29,4 milliards $. C’est ce qu’a rapporté Azure au dernier trimestre fiscal de Microsoft, clos le 30 juin.

Et pour la première fois, c’est le groupe lui-même qui le confirme noir sur blanc, plutôt que de se contenter d’un vague pourcentage de croissance comme il le faisait depuis des années.

Amazon détaille les revenus d’AWS depuis 2015. Alphabet fait de même pour Google Cloud. Microsoft, en revanche, avait toujours refusé de sortir Azure de son flou statistique, préférant énoncer des taux de progression sans jamais chiffrer la base sur laquelle ils étaient calculés.

Cette singularité prend fin avec un dépôt réglementaire publié le 2 août, dans lequel l’entreprise reconstitue, trimestre par trimestre, deux années entières de ventes Azure. Sur l’exercice fiscal complet arrêté fin juin, la division a ainsi totalisé 101,9 milliards $, en progression par rapport aux 75 milliards enregistrés l’année précédente.

Replacé face à la concurrence, ce chiffre positionne Azure dans une position intermédiaire. Loin devant Google Cloud, dont les ventes trimestrielles s’élèvent à 24,8 milliards $, mais nettement derrière AWS, qui a facturé 42,2 milliards $ sur la même période.

L’écart se creuse encore sur une base annuelle : AWS a dépassé les 128 milliards $ sur l’année civile 2025, quand Azure plafonnait à 85,8 milliards sur quatre trimestres comparables. Google, de son côté, n’a toujours pas franchi le pas d’une consolidation annuelle publique pour sa branche cloud.

Trois segments scindés en deux

La divulgation des revenus d’Azure n’est que la partie visible d’un chantier bien plus large : Microsoft revoit l’intégralité de sa nomenclature comptable. Du jamais-vu depuis 2015.

Les trois segments qui structuraient jusqu’ici les comptes du groupe ( Intelligent Cloud, Productivity and Business Processes, et More Personal Computing ) disparaissent purement et simplement, remplacés par deux ensembles seulement.

Le premier, « Agents and Infra », absorbe à la fois Azure, la suite Microsoft 365 et les revenus liés aux logiciels d’IA d’entreprise, effaçant ainsi la frontière qui séparait jusqu’ici l’infrastructure cloud des outils de productivité. Le second, « Devices and Consumer », rassemble ce qui reste tourné vers le grand public : Windows, Xbox, et la publicité générée par Bing comme par LinkedIn..

Le nouveau découpage entrera en vigueur avec les résultats du premier trimestre de l’exercice 2027, à l’automne. Il s’accompagne d’un ajustement technique plutôt que stratégique.

Microsoft a légèrement abaissé sa prévision de revenus pour Azure, en expliquant que la baisse ne reflète aucun ralentissement réel mais un simple changement de classement. Les recettes de GitHub, auparavant comptées dans Azure, migrent désormais vers le pôle cloud de Microsoft 365.

La prévision de chiffre d’affaires total du groupe, elle, n’a pas bougé.

Reste la question du pourquoi.

Dans la note publiée pour accompagner ces changements, Satya Nadella désigne l’IA comme la cause directe de cette refonte.

Selon lui, l’IA brouille désormais les frontières entre les produits du groupe, rendant l’ancienne segmentation trop rigide pour refléter la réalité de l’activité.

 

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Ce 1er septembre, Numspot et OVHcloud annoncent chacun avoir obtenu la qualification SecNumCloud. Derrière cette concomitance se cachent deux situations différentes : le premier fait entrer son infrastructure cloud dans le périmètre qualifié, tandis que le second complète son catalogue.

Sauf pour des scénarios spécifiques impliquant des métiers en contact avec la clientèle, l’IA n’est pas encore un critère fondamental dans le choix de solutions de communications unifiées (UCaaS).

Gartner l’avait souligné l’an dernier dans le Magic Quadrant dédié à ce marché. Le cabinet américain n’en dit pas moins cette année. Il relève toutefois que l’IA, désormais « normalisée » sur le volet réunions / collaboration, gagne à présent du terrain sur la partie téléphonie. Les fournisseurs la diffusent cependant peu au sein de leurs offres sur site. En la matière, Gartner mentionne une exception : Cisco, qui s’est « engagé à innover »…

UCaaS : 4 « leaders » parmi 9 fournisseurs

Comme l’an dernier, Cisco se classe parmi les « leaders » dans le Magic Quadrant de l’UCaaS. Trois autres fournisseurs – les mêmes qu’en 2025 – se trouvent au même rang : Microsoft, RingCentral et Zoom.

D’une année à l’autre, pas de nouvel entrant, mais deux sortants : Google et Sangoma.

Sur l’axe « exécution » du Magic Quadrant, qui reflète la capacité à répondre la demande (expérience client, tarification, qualité des produits/services…), la situation est la suivante :

Rang	Fournisseur	Évolution annuelle
1	Microsoft	=
2	Cisco	=
3	Zoom	=
4	RingCentral	=
5	8×8	=
6	GoTo	+ 1
7	Vonage	+ 1
8	Dialpad	+ 1
9	Wildix	+ 1

Sur l’axe « vision », qui traduit les stratégies (commerciale, géographique, innovation…) :

Rang	Fournisseur	Évolution annuelle
1	Microsoft	=
2	Cisco	=
3	Zoom	=
4	RingCentral	=
5	8×8	=
6	Dialpad	=
7	GoTo	=
8	Vonage	=
9	Wildix	+ 1

Cisco garde l’avantage de l’écosystème…

L’an dernier, Gartner avait salué l’exhaustivité du catalogue de Cisco, un des rares à associer UCaaS, CCaaS (centre de contact) et CPaaS (intégration des communications dans les applications métier) en plus du matériel. Il avait aussi souligné ses investissements dans l’IA. Et sa stratégie sectorielle, à l’appui de certifications et de standards spécifiques.

Cette année, plutôt que l’exhaustivité, Gartner met en avant l’aspect « écosystème unifié » jusqu’aux outils d’administration. Il donne d’autres bons points à Cisco pour son réseau de partenaires (y compris pour la téléphonie analogique), la flexibilité de ses options de déploiement et le support des offres legacy.

… mais Webex reste perçu comme « orienté admins »

Le paramétrage initial de Webex et sa gestion ultérieure nécessitent plus de temps et d’efforts que chez les concurrents, avait noté Gartner l’an dernier. Il y avait ajouté une tarification potentiellement compliquée à comprendre et à négocier pour le mid-market (dans sa nomenclature, organisations de 100 à 1000 employés). Et souligné la tendance de beaucoup d’acheteurs à ne sourcer, chez Cisco, que la partie téléphonie.

Cette dernière remarque vaut toujours : Cisco fait face à une forte concurrence des fournisseurs orientés sur les fonctions collaboratives. Il n’est par ailleurs pas le plus généreux sur les dédommagements en cas de non-respect des SLA sur la téléphonie (crédits limités à 5 % du prix mensuel). Et s’il poursuit la maintenance de ses solutions legacy, un écart s’est créé avec les offres cloud, tant sur le volet fonctionnel (reporting / analytics, notamment) que sur l’UX. Webex reste, plus globalement, perçu comme un choix orienté sur les admins plutôt que sur les utilisateurs finaux, constate aussi Gartner.

Le TCO reste un atout chez Microsoft…

Quoique focalisé sur la partie réunions, le socle IA proposé avec Teams est robuste, avait affirmé Gartner l’an dernier. Le cabinet américain avait aussi salué un TCO « relativement faible » et l’étendue des ressources de support de Microsoft comme de ses partenariats telcos. Ainsi que la facilité d’usage de la solution et son intégration étroite avec les principales solutions UCaaS.

Cette année encore, Gartner évoque la « robustesse » de Teams, mais sous un prisme plus global (la collaboration). Il reprend l’aspect TCO, favorisé par l’inclusion de capacités UCaaS de base dans la plupart des licences Office. Le bon point pour les partenariats en téléphonie reste d’actualité.

… mais les limites sur l’administration graphique de Teams demeurent

La brique centre de contact de Dynamics 365 n’est pas fournie en natif avec Teams, avait regretté Gartner l’an dernier. Il avait aussi pointé, d’une part, les limites de l’administration graphique des terminaux. Et expliqué, d’autre part, que les fonctionnalités de collaboration avaient tendance à concurrencer la téléphonie.

Cette année encore, Microsoft a droit à une remarque sur l’administration, dans la lignée de celle de 2025 : la dépendance à PowerShell et à des outils tiers reste importante. Attention, par ailleurs, à la consommation de ressources de Teams sur les terminaux (PC et mobile). Gartner note également que les capacités IA sont livrées principalement via Copilot. Lequel exige une licence supplémentaire.

Facilité d’usage et UI intuitive chez RingCentral…

L’an dernier, Gartner avait apprécié le niveau d’intégration de l’IA dans l’offre de RingCentral, notamment avec la fonction de « réceptionniste virtuel ». Il avait aussi salué une autre intégration : celle établie avec les applications tierces. Tout en soulignant la richesse et l’intuitivité de la fonction téléphonie (transfert d’appels sur mobile, notamment).

Cette année encore, les intégrations d’applications tierces sont mises en avant, sous l’angle « plate-forme ouverte » favorisant notamment la personnalisation de la partie téléphonie. Gartner y ajoute la facilité d’usage et l’interface intuitive tant pour les administrateurs que pour les utilisateurs finaux. Il mentionne à nouveau le « réceptionniste virtuel », bien aligné sur les besoins des plus petites organisations.

… mais attention au support et à la tarification

L’an dernier, RingCentral avait eu un mauvais point sur le support (délais de réponse et de résolution). Gartner avait aussi pointé une tendance à augmenter les prix lors des renouvellements. Il avait ajouté que la brique centre de contact (RingEX) restait voice-centric. Et que les capacités natives d’analytics de l’offre UCaaS (RingCX) devaient progresser pour fonctionner à l’échelle.

Le « mauvais point support » demeure cette année. A fortiori sur la partie centre de contact (limites dans la prise en charge des besoins des grandes organisation). Quant à la tarification, Gartner ne parle plus des renouvellements, mais de prix au-dessus de la moyenne du marché, en particulier pour les métiers de la connaissance (mid-level knowledge workers, pour reprendre la terminologie du cabinet américain).

Zoom délivre en environnements complexes…

L’an dernier, Zoom avait eu un bon point pour la simplcité de mise en œuvre et de maintenance du centre de contact embarqué. Gartner lui en avait aussi donné un pour la qualité des services et du support. Et un autre pour l’exhaustivité de son Trust Center, assorti d’investissements notables sur la sécurité, la confidentialité et la conformité.

Cette année, Gartner salue l’extension des capacités du centre de contact. Il fait de même pour les fonctionnalités IA, au premier rang desquelles l’assistant ZoomMate. Autre bon point : la capacité à délivrer un service fiable et conforme dans des environnements complexes (régulations, connectivité ; Gartner donne l’Inde en exemple).

… mais la gestion du licensing reste délicate

Récemment ajoutés, calendrier, e-mail et traitement de texte peuvent manquer de compétivité, avait affirmé Gartner l’an dernier. L’UX peut se révéler complexe à prendre en main à mesure qu’on dépasse l’usage « réunions », avait-il ajouté. Tout en soulignant que le licensing de Zoom avait tendance à changer plus vite que chez la concurrence… au risque de se voir présenter, au renouvellement, des bundles susceptibles d’inclure des fonctionnalités non nécessaires.

Cette dernière remarque reste d’actualité. Il en résulte souvent des hausses de prix et des complexités de gestion financière, résume Gartner. Il réédite aussi son constat sur la compétitivité potentiellement encore limitée des briques de productivité. Même chose sur la complexification de l’UI à mesure qu’on adopte de nouvelles fonctionnalités, dont des capacités IA.

Illustration générée par IA

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Le champion français du cloud, OVHcloud, obtient le label de sécurité SecNumCloud pour son offre de cloud public. Une qualification stratégique qui lui ouvre les portes des marchés publics.

Un pirate revendique 149 millions de lignes volées à Zéro Logement Vacant après une compromission de Metabase.

En 2018, Microsoft a immergé 864 serveurs à 36 mètres de profondeur aux îles Orcades pendant deux ans sans intervention humaine. Résultat stupéfiant : un taux de panne huit fois inférieur aux data centers terrestres. La raison n'est pas celle qu'on croit.

Schwarz Digits, la filiale numérique de Lidl, investit jusqu'à 5,6 milliards d'euros dans un data center en Allemagne pour bâtir une alternative européenne au cloud américain.

Amazon prend le contrôle du champion de l’analytique légère.

AWS officialisera l’opération début septembre sans divulguer les termes financiers du deal. Elle intègre l’équipe de DuckLabs, soit une trentaine d’ingénieurs basés à Amsterdam. Les cofondateurs Hannes Mühleisen et Mark Raasveldt rejoignent aussi AWS.

Une nuance majeure doit être soulignée. AWS n’achète pas la base de données DuckDB elle-même. La DuckDB Foundation conserve la propriété intellectuelle, les marques et la gouvernance. Le projet reste sous licence libre MIT.

En revanche, Amazon s’empare de la force de frappe technique du projet. Ces ingénieurs traçaient jusqu’ici la feuille de route de DuckDB. Le projet demeure gratuit sur le papier. Mais deux des trois membres du conseil intègrent AWS. Le géant du cloud gagne ainsi une influence décisive.

Pourquoi AWS mise sur DuckDB

DuckDB s’impose comme la référence de l’analytique légère. Les data engineers l’apprécient pour son exécution en mémoire in-process. Le moteur offre aussi un stockage SQL columnaire très rapide. Il traite efficacement des volumes allant jusqu’au téraoctet.

AWS vise un objectif précis. Le groupe veut couvrir les cas d’usage où Redshift reste surdimensionné. DuckDB répond parfaitement à ces besoins légers. Il cible les notebooks, les data apps et l’ETL côté client. Il facilite aussi le prototypage et l’analytique Edge/IoT.

Amazon crée ainsi un pont fluide du petit au grand volume. Cette stratégie verrouille les workflows en amont des gros entrepôts cloud.

L’arrivée de DuckLabs chez AWS accentue la pression sur l’écosystème :

• Snowflake : Référence de l’entrepôt cloud, l’éditeur maîtrise moins l’analytique embarquée. AWS capte désormais ces besoins légers sans imposer d’entrepôt lourd.
• Databricks : Le leader du Lakehouse domine le très grand volume. AWS propose désormais une alternative ultra-rapide pour le traitement local. Le groupe restreint ainsi l’empreinte de Databricks sur les petits projets.
• ClickHouse, Trino, Druid, StarRocks : Ces moteurs dominent l’analytique distribuée à grande échelle. Mais le couple DuckDB + AWS devient le choix par défaut sur les architectures modestes.

Gouvernance open source : un équilibre sous surveillance

Amazon promet de respecter l’open source. Pourtant, sa prise de contrôle inquiète la communauté. AWS place deux membres au conseil de la fondation. Le groupe annonce aussi un comité consultatif technique. Amazon alignera donc la feuille de route sur ses propres priorités.

Quatre indicateurs permettront d’évaluer l’impact du rachat:

• Des intégrations AWS natives : AWS lancera des connecteurs pour Athena, Glue, SageMaker et Redshift.
• Des déclinaisons Edge & IoT : Amazon embarquera DuckDB dans ses passerelles IoT pour traiter les données localement.
• L’évolution de la gouvernance : La DuckDB Foundation devra prouver son indépendance face aux demandes d’Amazon.
• Les ripostes de l’écosystème : Google Cloud, Azure, Snowflake et Databricks devront réagir rapidement.

 

Illustration : © DR

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En observant les annonces des dix-huit derniers mois, un constat s’impose. Éditeurs de cybersécurité, spécialistes de l’API Management, plateformes de données, fournisseurs cloud et acteurs nés avec l’IA développent des fonctions qui répondent aux mêmes problématiques. Leur objectif : contrôler les appels aux modèles de langage, appliquer des politiques de sécurité, maîtriser les coûts et gouverner les agents, tout en traçant leurs interactions et en limitant la dépendance à un fournisseur unique.

Tous cherchent, avec des approches différentes, à devenir le point de contrôle entre le système d’information et l’IA.

Dans l’histoire des infrastructures IT, ce type de convergence a souvent annoncé l’émergence d’une nouvelle catégorie de logiciels. Mais elle peut aussi annoncer autre chose : une course où chaque acteur tente d’imposer son propre control plane, au risque de recréer, autour de l’IA, la fragmentation que les AI Gateways sont précisément censés résoudre.

Les éditeurs cyber veulent protéger les agents

Les plateformes de cybersécurité ont été conçues pour protéger des utilisateurs, des postes de travail, des serveurs ou des applications. L’essor des agents IA introduit une nouvelle catégorie d’entités numériques : elles disposent de droits d’accès, utilisent des identités techniques, consultent des données et exécutent des actions de façon autonome. Elles deviennent donc elles-mêmes une nouvelle surface d’attaque.

Le cas de Palo Alto Networks illustre bien cette bascule, avec un calendrier resserré. En mars 2026, l’éditeur lance Prisma AIRS 3.0, avec un module « AI Agent Gateway » alors en accès limité. Fin avril, il annonce son intention de racheter Portkey, l’un des éditeurs d’AI Gateway les plus établis ; l’acquisition est finalisée le 29 mai. Six semaines plus tard, le 22 juillet, il annonce la disponibilité générale de Prisma AIRS AI Gateway, qui intègre directement la technologie de Portkey.

Dans sa communication, Palo Alto Networks avance un chiffre destiné à illustrer l’accélération du phénomène. Selon les données observées par l’éditeur, la part du trafic réseau d’entreprise liée au protocole MCP serait passée de 11 % fin 2025 à plus de 41 % à la mi-2026. Un chiffre fourni par l’éditeur, à considérer comme un indicateur de tendance plutôt que comme une mesure indépendante du marché.

CrowdStrike suit une trajectoire différente, centrée sur l’identité des agents. En juin dernier, l’éditeur lance « Continuous Identity for AI Agents », une fonctionnalité de Falcon issue de la technologie de SGNL, rachetée pour 740 millions $. Le principe est de réévaluer en permanence les droits d’un agent, action après action, plutôt que de lui accorder un accès permanent. CrowdStrike ne cherche toutefois pas à devenir lui-même une AI Gateway. L’éditeur mise sur une stratégie d’écosystème, avec des intégrations à plusieurs gateways, dont Kong, LiteLLM, Databricks, Microsoft Azure, TrueFoundry et Google Cloud

Cisco avance sur un terrain proche avec Duo, qui traite désormais l’agent comme un objet d’identité à part entière, avec ses propres règles d’authentification et son propre cycle de vie. Zscaler, enfin, a présenté en juin 2026 ce qu’il revendique comme la première plateforme Zero Trust complète pour l’IA agentique, avec un « AI Broker » pour l’accès aux agents et un « AI Access Graph » pour cartographier les liens entre identités, applications et données. Une extension directe de sa logique réseau historique aux flux agent-à-agent et aux appels MCP, plus difficiles à intercepter que du trafic utilisateur classique.

Ces trajectoires différentes traduisent une même logique : chaque cyberéditeur cherche à prolonger son point de contrôle historique jusqu’aux agents. L’AI Gateway devient ainsi l’une des nouvelles interfaces de la logique Zero Trust où l’on vérifie non seulement qui est autorisé à agir mais aussi ce que l’agent peut faire et dans quel contexte.

Les spécialistes des API veulent éviter d’être contournés

Pour les acteurs de l’API Management, la problématique est différente. Depuis quinze ans, les API Gateway occupent une place stratégique dans les systèmes d’information : une part importante des échanges applicatifs y transite, et les équipes d’architecture y définissent l’authentification, la limitation de débit, la supervision et le routage.

L’IA pourrait remettre en cause cette position. Si les développeurs appellent directement les modèles de langage sans passer par l’infrastructure existante, une partie croissante des échanges risque d’échapper aux plateformes de gouvernance déjà en place. Les spécialistes des API cherchent donc à étendre leur périmètre plutôt qu’à laisser une infrastructure parallèle émerger.

L’exemple de Kong est représentatif : l’éditeur présente son AI Gateway comme une extension de plugins sur sa plateforme Kong Konnect existante. Les flux applicatifs continuent de transiter par la même infrastructure, mais sont désormais aussi dirigés vers des modèles de langage, avec les mêmes mécanismes d’authentification et de quotas déjà en place pour les API classiques.

Google fait évoluer Apigee dans une direction similaire, en l’articulant à la nouvelle plateforme d’agents que le groupe a lancée en avril 2026 en rebaptisant Vertex AI en Gemini Enterprise Agent Platform. Un changement qui va au-delà du nom, puisqu’il absorbe aussi Agentspace et repositionne l’ensemble autour de la construction, du déploiement et de la gouvernance d’agents plutôt que du seul entraînement de modèles.

D’autres éditeurs d’API Management plus spécialisés, comme Gravitee, Tyk ou WSO2, suivent une trajectoire comparable en ajoutant des fonctions de routage LLM, de gouvernance MCP et de suivi des coûts d’inférence à leurs plateformes existantes.

Le principe reste le même dans tous les cas : réutiliser les mécanismes déjà déployés pour les API ( authentification, quotas, journalisation, observabilité ) plutôt que de les faire reconstruire par chaque équipe projet pour l’IA. L’IA ne crée pas une infrastructure parallèle ; elle prolonge l’architecture existante.

Les plateformes de données veulent rapprocher les agents des données

Une troisième famille avance avec une approche différente : les plateformes de données. La conviction est que la valeur de l’IA ne réside pas uniquement dans le modèle, mais surtout dans les données auxquelles il accède.

Snowflake en fournit une première illustration. Fin mai 2026, l’éditeur annonce l’acquisition de Natoma, spécialiste de la gouvernance du protocole MCP. Deux mois plus tard, il lance Cortex AI Gateway pour contrôler les interactions des agents avec les modèles, les outils, les serveurs MCP et les données de l’entreprise.

La solution s’adresse aussi bien aux agents natifs de Snowflake qu’à ceux développés sur des plateformes tierces comme Claude Code ou Cursor, et s’intègre notamment avec Okta, SailPoint et 1Password pour la gestion des identités.

Databricks suit une trajectoire comparable avec Unity AI Gateway. Construit sur Unity Catalog, le service transpose aux modèles et aux agents les mécanismes de gouvernance déjà appliqués aux données : permissions, traçabilité et audit. Il ajoute des fonctions spécifiques à l’IA, comme le contrôle des dépenses, le routage entre fournisseurs et la prévention des fuites de données personnelles.

Databricks revendique déjà plusieurs milliers de clients utilisant Unity AI Gateway, dont Rivian, Asana et Edmunds. Selon l’éditeur, plus d’un quadrillion de tokens ont transité par la gateway au cours des douze derniers mois.

L’éditeur a par ailleurs choisi une approche ouverte en intégrant à Unity AI Gateway des spécialistes de la sécurité, dont CrowdStrike, Palo Alto Networks et Zscaler. L’objectif est de permettre aux entreprises de conserver leurs outils de sécurité existants tout en les appliquant aux interactions avec les modèles, les agents et les outils. Une logique d’écosystème qui contraste avec les plateformes cherchant à intégrer l’ensemble des fonctions de sécurité en interne.

Les annonces successives de Snowflake et Databricks montrent que la gouvernance des agents est en train de devenir un nouveau terrain de concurrence pour les plateformes Data & IA. Leur avantage est de pouvoir prolonger vers les modèles et les agents les politiques de contrôle déjà appliquées aux données, sans nécessairement ajouter une couche de gouvernance indépendante.

Les hyperscalers avancent en ordre dispersé

Une quatrième famille d’acteurs, les hyperscalers, aborde le problème sous un angle différent : intégrer les fonctions de gouvernance de l’IA à leur propre environnement plutôt que de les vendre comme un produit autonome.

AWS a lancé Amazon Bedrock AgentCore Gateway, qui fournit un point d’accès unique aux agents pour accéder à des outils, des serveurs MCP et d’autres agents via A2A. La plateforme peut également router les requêtes vers différents fournisseurs de modèles et connecter des services comme Salesforce, Slack, Jira ou Asana.

Microsoft combine deux briques complémentaires. Azure API Management fournit les fonctions d’AI Gateway, tandis qu’Entra Agent ID, disponible généralement depuis mai 2026, attribue une identité propre aux agents et permet d’en contrôler les accès, y compris lorsqu’ils sont construits sur des plateformes tierces.

Google a choisi une approche plus intégrée. Avec le lancement de Gemini Enterprise Agent Platform, qui succède à Vertex AI, l’éditeur regroupe dans une même plateforme la construction, le déploiement et la gouvernance des agents, plutôt que de présenter l’AI Gateway comme une brique autonome.

L’avantage de cette approche est net pour une DSI déjà engagée sur un cloud donné : l’identité, la facturation et une partie de l’observabilité restent dans le même environnement, sans couche supplémentaire à opérer. La contrepartie l’est tout autant : dans un contexte multicloud, ces trois approches ne se substituent pas les unes aux autres, et une entreprise utilisant AWS, Azure et Google Cloud simultanément peut se retrouver avec trois mécanismes de gouvernance de l’IA distincts plutôt qu’une couche transverse unique.

Les acteurs AI-native : les pionniers de la gateway IA

Une dernière catégorie est née directement avec les applications d’IA. Des acteurs comme LiteLLM, Helicone, OpenRouter ou Portkey ont construit leurs offres autour de besoins apparus avec les LLM : router les requêtes entre plusieurs modèles et fournisseurs, suivre la consommation, gérer les clés et les coûts ou observer les interactions des agents.

Portkey illustre toutefois la difficulté pour ces spécialistes de conserver leur indépendance lorsque le marché se structure. Racheté par Palo Alto Networks en mai 2026, l’éditeur montre comment les fonctions développées par les acteurs AI-native peuvent être progressivement intégrées à des plateformes plus larges de cybersécurité, d’API Management, de données ou de cloud.

Ce que révèle cette convergence

Le rapprochement de ces cinq familles d’acteurs montre que l’AI Gateway devient une couche stratégique de contrôle de l’IA. Mais cette convergence ne conduira pas forcément à une gateway unique : le marché pourrait plutôt voir coexister plusieurs briques capables de coopérer.

Pour les DSI, la question sera donc de savoir où placer le point de contrôle principal et comment faire interagir les autres briques avec lui. Faute de coordination, la multiplication des offres pourrait paradoxalement recréer une nouvelle fragmentation de la gouvernance de l’IA.

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