Entre Arthur Mensch et le monde de la création, ce n’est pas encore l’heure de la réconciliation.

En toile de fond, une proposition de loi destinée à instaurer une « présomption d’utilisation des contenus culturels » par les fournisseurs d’IA. On la doit aux sénateurs Laure Darcos (Essonne, groupe Les Indépendants – République et Territoires), Agnès Evren (Paris, LR) et Pierre Ouzoulias (Hauts-de-Seine, PCF).

Mistral privilégie un « fonds européen pour la création »

Le texte avait été déposé en décembre 2025. Le 8 avril 2026, le Sénat l’adoptait, quasiment dans sa rédaction initiale. Principale disposition : on présume qu’un système d’IA a exploité une œuvre « dès lors qu’un indice afférent au développement ou au déploiement de ce système ou au résultat généré par celui-ci rend vraisemblable cette exploitation ».

Quelques semaines auparavant, Arthur Mensch avait suggéré une piste alternative. En l’occurrence, un « fonds européen pour la création ». Les fournisseurs de modèles d’IA y contribueraient proportionnellement à leur chiffre d’affaires.

Le directeur général de Mistral précisait que ce mécanisme ne se substituerait pas aux accords de licence. Et plus globalement aux « relations directes » entre créateurs et fournisseurs d’IA. Le dispositif apporterait en tout cas une « certitude juridique », en contraste avec le cadre d’opt-out « impossible à mettre en pratique ».

La Publishers Association (Royaume-Uni) avait réagi. « Arthur Mensch suppose que les entreprises de la tech ont le droit d’utiliser ce qu’elles veulent sans permission et de demander pardon après », avait lancé son directeur exécutif. Et d’inviter Mistral à s’acquitter de licences commerciales, « comme il paye ses salariés ou ses factures d’électricité ».

Les ayants droit réclament des accords de licence

Il était prévu que l’Assemblée nationale discute du texte en séance publique au mois de juin. Les 110 amendements déposés ont contribué au report de l’examen au 19 novembre.

À l’approche de l’échéance, les créateurs redonnent de la voix. Des représentants de la culture et de l’information (SACEM, SNE, SACD…) ont notamment cosigné une tribune. « La France n’a pas à arbitrer entre puissance technologique et puissance culturelle », affirment-ils. À les croire, les fournisseurs d’IA n’ont pas à craindre une multiplication des contentieux. Ni une atteinte au secret des affaires. Une manière de répondre à Arthur Mensch, qui dit redouter l’un et l’autre.

L’intéressé déplore qu’une présomption d’utilisation déclenchée par un simple indice inverse la charge de la preuve. D’après lui, prouver qu’une œuvre n’a pas servi exige, sur un corpus de milliards de mots, d’exposer des secrets industriels. Admettant que la présomption est réfragable et limitée au civil, il insiste néanmoins : à l’échelle de l’entraînement d’un modèle frontière, prouver le négatif sans livrer ses méthodes est impossible. « Le résultat est écrit d’avance : une judiciarisation inextricable des relations entre ayants droit et acteurs de l’IA. Jusqu’à ce qu’un texte européen vienne de toute façon remplacer cette loi. »

« Les juges sauront organiser la confidentialité »

« Vous ne souhaitez pas la moindre régulation en France, alors que les Américains eux-mêmes se posent des questions », rétorque Laure Darcos. Le secret des affaires ne peut excuser une violation du droit fondamental de propriété, poursuit la sénatrice. Non sans déclarer que « les juges sauront organiser la confidentialité ».

Même tonalité chez son collègue Laurent Lafon (Union centriste & Indépendants, Val-de-Marne) : « Arthur Mensch se livre à un combat d’arrière-garde ». L’élu évoque la Californie, qui a commencé à légiférer dans le but d’encadrer le développement de l’IA. « Pour des raisons éthiques et économiques, nous avons intérêt à penser par nous-mêmes cette régulation », clame-t-il.

Aux Rencontres cinématographiques de l’ARP (Société civile des auteurs, réalisateurs et producteurs), Xavier Bertrand a manifesté son soutien à la proposition de loi. « Le danger est réel : avec le développement de l’IA, nous risquons de voir nos créateurs dépossédés de leurs œuvres et, demain, notre imaginaire fabriqué ailleurs », a commenté le président de la Région Hauts-de-France.

À l’instar de Laure Darcos, Isabelle Degeorges rappelle que les juges « savent garantir la confidentialité du secret des affaires ». Dans la lignée de ses pairs, la présidente de Gaumont Télévision se montre défavorable à la proposition de fonds européen d’Arthur Mensch. « Les créateurs ne sont pas des mendiants. Nous demandons que nos droits soient respectés, que les œuvres utilisées soient déclarées, que des licences puissent être négociées ».

Selon Blaise Mistler, directeur des relations institutionnelles de la SACEM, les ayants droit ont « fait [leur] part du chemin ». D’un côté, en engageant des discussions avec Mistral (« sans parvenir à ouvrir de véritables négociations de licences »). De l’autre, en proposant de recentrer le dispositif sur les IA génératives qui produisent des contenus culturels et informationnels comparables à des œuvres protégées.

Renaissance s’oppose au texte…

À l’Assemblée nationale, Éric Bothorel a lui aussi tenté, dès l’examen en commission, de faire modifier le périmètre du texte. Le député des Côtes-d’Armor – apparenté au groupe Ensemble pour la République, ex-Renaissance – a effectivement déposé un amendement « travaillé avec la Fédération française des télécoms » pour remplacer « système » par « modèle ». Et donc exclure les acteurs en aval. Motif : « Un champ d’application trop large et non justifié […] mettrait un coup d’arrêt à l’essor du secteur et à notre souveraineté numérique ».

La commission des affaires culturelles, de l’éducation et du sport a rejeté cet amendement. Tout comme les nombreux autres qu’Éric Bothorel avait déposés. L’un d’entre eux était tout simplement un amendement de suppression. Il reprenait les arguments présentés par le Conseil national des barreaux. En premier lieu, l’existence d’un cadre juridique européen « déjà harmonisé et pleinement applicable ». En ligne de mire, la directive DAMUN (2019/790) et l’AI Act. La première prévoit des exceptions de fouille de textes et de données assorties d’un « droit d’opposition clair » pour les ayants droit. Le second impose des obligations de transparence sur les données d’entraînement des modèles d’IA à usage général.

… et tente d’en restreindre la portée

Éric Bothorel considère que la proposition de loi s’écarte de ce cadre harmonisé : elle modifie la logique du droit d’acteur européen, qui repose sur la preuve d’une reproduction ou d’une communication au public. L’élu est d’avis que le dispositif engendre de l’insécurité juridique : le critère d’« indice rendant vraisemblable » est « large et imprécis », ouvrant la voie à des contentieux fondés sur des éléments indirects (prompts ou usages utilisateur, similarités statistiques ou stylistiques…). Il redoute par ailleurs un risque d’atteinte à la présomption d’innocence et au droit à un procès équitable.

Les autres amendements du député des Côtes-d’Armor visaient à :

• Conditionner la présomption à une opposition préalable par le titulaire de droits
• La restreindre à une liste limitative et cumulative de circonstances
• Ne pas permettre de la rattacher au « résultat généré »
• Ne pas la retenir contre un fournisseur qui respecte les obligations de transparence de l’AI Act
• En exclure les œuvres tombées dans le domaine public

Le groupe Ensemble pour la République avait déposé d’autres amendements. En particulier par la voie de Prisca Thevenot (Hauts-de-Seine). On le retrouve à l’origine de la plupart des 110 qui devraient être examinés en séance publique.

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Anthropic est entré dans le dur de son introduction en Bourse. Selon un document déposé mardi 10 novembre auprès du régulateur américain, l’inventeur de Claude et certains de ses actionnaires proposeront 825 millions de titres dans une fourchette de 70 à 78 $ par action.

Cela représente jusqu’à 64,4 milliards $ selon Reuters, soit un peu plus de 61 milliards au milieu de la fourchette d’après le Wall Street Journal. La société a lancé son roadshow le même jour.

Une valorisation qui dépend du mode de calcul

Les médias qui ont analysé le dossier n’arrivent pas au même chiffre, car ils ne retiennent pas la même base.

• Reuters évalue la cible à 1 020 milliards $ au plus, en se fondant sur les actions en circulation mentionnées dans le document.
• Le Wall Street Journal ( WSJ) retient environ 1 330 milliards $.
• Le Financial Times avance jusqu’à 1 400 milliards. Selon lui, le dépôt implique une fourchette de 1 260 à 1 410 milliards en base pleinement diluée, c’est-à-dire en tenant compte des options sur actions des salariés et des autres titres soumis à restriction.

En plus de l’offre au public, Anthropic prévoit de lever jusqu’à 26 milliards $ auprès d’investisseurs privés, au même prix que l’introduction en Bourse. Selon le FT, les souscripteurs seraient des fournisseurs de puces (Nvidia, AMD, Micron, Broadcom, TSMC) et des fournisseurs de cloud (Google, Microsoft). Le WSJ cite pour sa part Google et AMD.

Si l’opération se déroule bien, une option de surallocation (greenshoe) pourrait apporter 9,7 milliards $ supplémentaires, d’après le FT. Avec le placement privé, le total atteindrait environ 100 milliards $ en cas de cession au haut de la fourchette. Le WSJ, qui ne compte pas l’option de surallocation, parle de plus de 80 milliards de dollars pour la société et les actionnaires vendeurs.

Les sept cofondateurs vendent une partie de leurs titres

Les sept cofondateurs cèdent chacun le même nombre d’actions, soit 250 millions $ par personne au milieu de la fourchette, rapporte le FT. Chacun détiendrait ensuite des titres d’une valeur d’environ 18 milliards $ selon le prix final. Le WSJ chiffre à environ 23,6 millions le nombre d’actions vendues par des dirigeants et des membres fondateurs.

Le titre sera coté au Nasdaq sous le symbole « ANT ». Le prix définitif sera fixé après les rencontres de cette semaine avec les investisseurs. Selon une source proche du dossier, la première cotation est attendue le 19 novembre. Le FT évoque une introduction possible dès la semaine prochaine.

Les actionnaires existants comptent sur ce qu’ils appellent les « acheteurs forcés », notamment les fonds indiciels et les grands gestionnaires d’actifs. Ils ne détiennent pas encore le titre mais devraient être tenus d’en acquérir peu après l’entrée en Bourse, indique le FT.

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Atos prévoit de rejoindre MAESTRO, le consortium de robotique lancé par Inria et le CNRS en juillet 2026.

Cette adhésion s’inscrit dans le nouveau partenariat stratégique de cinq ans conclu entre Atos et Inria, centré sur le transfert de la recherche vers des applications industrielles souveraines.

Porté par l’équipe-projet commune WILLOW, qui associe le CNRS, l’ENS-PSL et Inria, MAESTRO Robotics, lancé le 3 juillet 2026, veut doter les robots d’une autonomie plus robuste dans des environnements complexes, dynamiques et ouverts.

Le consortium met l’accent sur une robotique « ouverte, frugale et souveraine ». Il cherche à réduire la dépendance technologique européenne tout en rendant les briques logicielles accessibles à la communauté scientifique et aux industriels.

Les composants sont publiés sous des licences open source permissives, principalement BSD, et sont conçus comme un écosystème intégré. Le consortium assure également la maintenance, l’intégration, la standardisation et la gouvernance à long terme de ces outils.

Les briques techniques

MAESTRO s’appuie sur plusieurs logiciels issus des travaux menés par Inria et le CNRS. Ils couvrent la dynamique robotique, la détection de collisions, le contrôle optimal, la simulation physique et l’optimisation numérique.

• Pinocchio pour la dynamique des systèmes robotiques.
• COAL pour la détection de collisions.
• Aligator pour le contrôle optimal.
• ProxSuite pour l’optimisation numérique.
• Simple pour la simulation physique différentiable.
• EigenPy pour les liens entre Python et la bibliothèque Eigen.

L’approche repose notamment sur des architectures de contrôle différentiables, qui associent modélisation physique et apprentissage automatique afin d’améliorer la précision, la rapidité et l’adaptabilité des robots.

Industrie et recherche réunies

Au lancement, Renault, Safran, Wandercraft et Helsing avaient exprimé leur intention de rejoindre l’initiative. Leurs usages visent notamment l’industrie automobile, l’exosquelette médical, la défense et la fabrication aéronautique.

La participation d’Atos renforce le volet robotique de la collaboration et rapproche l’entreprise des travaux de WILLOW.

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Apple a fait de Singapour son principal centre d’imputation des bénéfices étrangers, devant l’Irlande.

Selon son formulaire 10-K pour l’exercice clos le 26 septembre 2026, les incitations fiscales singapouriennes réduisent de 5,49 milliards $ le calcul de son impôt théorique de l’entreprise. Après prise en compte de l’impôt complémentaire singapourien et d’autres ajustements, l’effet net ressort à environ 2,67 milliards $.

Ce chiffre ne signifie pas qu’Apple a « évité » 2,7 milliards $ d’impôts de façon illégale mais traduit un avantage fiscal obtenu par l’imputation de bénéfices à Singapour, où l’entreprise bénéficie d’incitations et d’un taux d’imposition inférieur au taux fédéral américain de référence de 21%.

Singapour dépasse l’Irlande

Singapour dépasse désormais l’Irlande comme première source d’économie fiscale nette pour Apple. L’Irlande procure environ 2,57 milliards $ d’économie nette, contre environ 2,67 milliards pour Singapour.

Présent depuis 1981, Apple emploie plus de 3 600 personnes qui gèrent notamment les flux de produits finis et de composants entre les fabricants, principalement situés en Chine, et les centres de distribution ou revendeurs de la région.

 

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Chez Goldman Sachs, le vibe coding pour les traders et les banquiers ne semble pas avoir donné satisfaction.

En octobre, le groupe aurait actualisé ses directives internes pour interdire largement la pratique à ces métiers. Il ne l’officialise pas, mais rappelle sa politique d’expérimentation : évaluer « divers éléments dont la productivité et la gestion du risque », puis « [mettre] les outils IA dans les mains de ceux qui sont le plus à même de les exploiter sur le long terme ».

Une leçon d’enthousiasme donnée au RAISE Summit

De passage à Paris en juillet dernier pour le RAISE Summit, le CIO de Goldman Sachs s’était montré enthousiaste à propos du vibe coding.

Citant Claude Code, Codex, Devin et Cognition, il en avait vanté les bénéfices pour les métiers : pouvoir, avec l’accompagnement de strats (postes à l’interface entre trading, analyse quantitative et ingénierie logicielle) ou « de sortes de FDE [Forward-Deployed Engineers] », concevoir des produits non pas prêts pour la production, mais qui « ressemblent exactement à ce qu’ils veulent ».

« On devient prototype-driven plutôt que spec-driven », avait résumé l’intéressé. Une approche qui, affirmait-il, réduit nettement les allers-retours IT-métiers (« quelques jours au lieu de quelques semaines »).

Ce plaidoyer pour le vibe coding ne l’avait pas empêché d’admettre que « d’une certaine façon », Goldman Sachs traitait les outputs des modèles d’IA comme s’ils « [provenaient] d’un junior ». Il avait notamment reconnu la tendance des modèles à simuler les résultats d’outils externes si ceux-ci n’étaient pas disponibles.

L’évolution des directives internes ne remet a priori pas en cause les agents Claude ad hoc que Goldman Sachs a développés pour des activités comme la comptabilité des opérations de marché et l’intégration client. L’entreprise a par ailleurs un assistant interne « transversal » qui exploite des LLM d’Anthropic, Google et OpenAI.

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Déploiements expérimentaux et opérationnels, ouverture à des pays tiers, élargissement de périmètre par attribution de marchés… La Réserve européenne de cybersécurité monte doucement en puissance.

Bruxelles en avait annoncé la mise en place fin août 2025, avec une enveloppe de 36 M€. Objectif : constituer, grâce à des MSSP, une capacité de réponse mobilisable face aux incidents cyber importants. Le dispositif cible trois types de bénéficiaires :

• Entités critiques des États membres
• Institutions, organes et organismes de l’UE
• Pays tiers associés au programme pour une Europe numérique

Un pool de 47 prestataires comme première base opérationnelle

Pour assurer une disponibilité immédiate le temps de lancer des appels d’offres, la réserve a démarré avec un pool de 47 prestataires, sélectionnés dans le cadre du dispositif pilote dit « action de soutien à la cybersécurité ». Également conduit par l’ENISA, il était toutefois axé autant sur la préparation que sur la réponse. Son budget global s’est élevé à 28,3 M€, à raison de 4 M€ pour un lot au niveau de l’UE et de 24,3 M€ répartis en 27 lots de même montant pour les États membres.

La France a un seul représentant dans la liste des prestataires : Airbus Protect. La filiale sûreté et (cyber)sécurité du groupe aéronautique et spatial fait partie des attributaires du lot UE, ainsi que de ceux pour l’Autriche et la Belgique. Elle a remporté seule les lots de la France, de l’Allemagne et du Luxembourg.

4 appels d’offres pour étendre le périmètre de la réserve

L’ENISA a lancé des appels d’offres* pour remplacer les contrats pilotes arrivant à échéance. Elle a fait de même pour ouvrir la réserve aux organes de l’UE et aux pays tiers.

Le lot « organes de l’UE » a échu à Certisign (Roumanie), NVISO (Belgique) et Span (Croatie). Montant prévisionnel : 1,2 M€ HT sur 3 ans.

Les résultats de l’appel d’offres « pays tiers » – organisé entre décembre 2025 et février 2026 – n’ont pas été publiés. Il y en a pour 1,5 M€ sur 3 ans. Les contrats-cadres seront attribués à un maximum de 5 opérateurs économiques.

Un appel d’offres combinant l’implémentation de la réserve et de l’action de soutien à la cybersécurité a eu lieu en septembre-octobre 2025. Montant : 3,6 M€ sur 3 ans, en 4 lots de 900 k€ pour 4 bénéficiaires : Bulgarie, Malte, Pays-Bas, Pologne. Un fournisseur bulgare, un roumain, un luxembourgeois et deux espagnols sont coattributaires en Bulgarie. Un prestatire belge, un luxembourgeois et deux espagnols le sont aux Pays-Bas.

Plus récemment (mai-juillet 2026) s’est tenu un appels d’offres d’une autre envergure : 18 M€ sur 4 ans, répartis à parts égales entre 9 États membres. Nommément, Autriche, Belgique, Danemark, Estonie, Finlande, Luxembourg, République tchèque, Slovaquie, Suède.

L’ENISA prépare, en complément, une procédure d’acquisition de services juridiques dans le contexte de l’implémentation de la réserve.

Une « intervention terrain » lors des élections parlementaires en Moldavie

En juin 2026, l’UE a ouvert la réserve à l’Ukraine. Elle avait fait de même en juillet 2025 pour la Moldavie. En ligne de mire, les élections parlementaires du mois de septembre. À cette occasion, le pays subi une campagne de déstabilisation hybride imputée à des acteurs prorusses. Une unité d’intervention issue de la réserve est intervenue pour, entre autres, isoler des flux malveillants ciblant le réseau électrique et assurer la remédiation des serveurs institutionnels.

Une mise à l’épreuve de la réserve a par ailleurs eu lieu en juin 2026 sous l’ombrelle de CyberEurope. Il s’agissait d’un exercice de réponse à un incident à grande échelle sur les transports maritimes et ferroviaires.

Des obstacles, dont la « fongibilité » des prestations

La réserve instaure un mécanisme de fongibilité : les crédits non utilisés pour la réponse aux incidents peuvent être convertis en prestations de préparation.

C’est devenu l’usage prédominant, a constaté la Cour des comptes européenne. Cette orientation est apparue dès la phase pilote. Elle s’est ensuite enracinée : la majorité des États membres ont préférer affecter toute leur quote-part à la préparation.

L’absence de taxonomie harmonisée pour la qualification des incidents « importants » ou « majeurs » n’a pas aidé. L’ENISA et la Commission européenne y travaillent, tout comme elles cherchent à lever l’insécurité juridique qui pousse les pays à masquer l’ampleur réelle des cyberattaques.

* Le prix pèse 30 % de la note. La qualité, le reste, un tiers des points concernant la proposition de réponse à 3 scénarios d’attaque. Entre autres éléments notables, pour chaque profil d’expert recherché (préparation, gestion d’incident, exercices/formations), au moins un membre de l’équipe doit avoir le niveau C1 dans la langue officielle du pays destinataire des services. L’ensemble des systèmes utilisés pour la gestion et la réponse doivent être hébergés dans l’Espace économique européen.

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Revolut fait des modèles auto-hébergés sa solution par défaut pour le développement assisté par IA, sans renoncer aux services commerciaux.

Lors de la conférence AI Engineer NYC, David Abitbol, son responsable des opérations IA, a présenté cette stratégie et les optimisations nécessaires à sa mise en production.

Selon lui, Revolut sert GLM-5.3 à environ 2 000 ingénieurs sur 56 GPU Nvidia B200, avec un coût moyen agrégé proche de 0,30 dollar par million de tokens. Il indique que la facture représente environ un dixième des dépenses antérieures auprès d’Anthropic et d’OpenAI.

Ce ratio ne constitue toutefois ni un tarif universel de l’auto-hébergement ni une comparaison à charge de travail strictement identique. La présentation ne fournit pas de ventilation permettant de déterminer précisément quels coûts d’infrastructure et d’exploitation entrent dans le calcul, ni de vérifier le coût total de possession.

Claude Code et Codex restent accessibles pour les exceptions.

Productivité : une causalité non démontrée

Les résultats de productivité concernent une étape antérieure. Le passage à GLM-5.1, au printemps 2026, coïncide avec des améliorations annoncées d’environ 60% du temps de codage et de 70% du lead time. Ce dernier mesure le délai entre la prise en charge d’une fonctionnalité et sa fusion dans le code, prête à être déployée mais pas nécessairement son déploiement effectif.

La comparaison interne ne permet pas d’isoler l’effet du changement de modèle. David Abitbol avance notamment qu’un accès moins contraint par les budgets de tokens encourage l’utilisation de l’IA pour les tâches périphériques, comme la recherche d’informations dans les courriels, Jira ou Confluence.

Ces chiffres ne constituent donc pas un benchmark contrôlé de GLM-5.3 face à Claude ou Codex.

Optimiser avant d’ajouter des GPU

Le retour d’expérience porte autant sur le service d’inférence que sur le modèle. A nombre de GPU constant, Revolut rapporte une hausse de 76% des requêtes par seconde et une baisse de 88% du délai avant le premier token, passé de 14,26 à 1,68 seconde. L’objectif opérationnel est de rester sous trois secondes.

Les leviers évoqués comprennent la quantification FP4 sur les GPU Blackwell, le parallélisme tensoriel et la réutilisation du cache. David Abitbol recommande aussi d’examiner le décodage spéculatif et la séparation entre traitement du contexte d’entrée et génération des tokens, sans établir que chaque technique est effectivement déployée chez Revolut.

Concernant le contexte, il estime qu’environ 256 000 tokens répondent aux besoins décrits, plutôt que de réserver systématiquement la capacité maximale d’un million. L’enjeu est de préserver la mémoire disponible pour traiter plusieurs requêtes simultanément.

maUn dispositif multimodèle et supervisé

GLM-5.3 étant textuel, le responsable des opérations IA préconise de router les demandes nécessitant la compréhension d’images vers un autre modèle. Des API compatibles avec celles d’OpenAI permettent parallèlement de connecter les modèles hébergés aux outils de développement utilisés par les ingénieurs.

Sur la sécurité, Revolut met en avant des environnements isolés, des règles d’approbation pour les opérations restreintes et une télémétrie permettant d’enquêter sur les incidents. David Abitbol distingue également l’hébergement des poids sur une infrastructure choisie par l’entreprise du recours au service distant du développeur du modèle.

Photo : © DR

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La « SaaSpocalypse » n’a pas eu lieu. En tout cas, pas cette année…

Selon l’étude European Software Trends & Multiples 2026 de la banque d’affaires et de conseil Avolta, les financements du logiciel européen devraient atteindre 36,2 milliards € sur l’ensemble de l’année, contre 23,1 milliards en 2025. À la fin du troisième trimestre, 26,1 milliards avaient déjà été levés.

Cette progression des montants s’accompagne toutefois d’une baisse du nombre d’opérations estimées à  2 709 en 2026, contre 3 420 l’année précédente. Le marché se concentre donc autour d’un nombre plus restreint d’entreprises, qui attirent des financements plus importants.

Cette dynamique reflète notamment la montée en puissance des éditeurs natifs de l’IA quireprésentent 58,5 % des opérations recensées en 2026, contre 49,9 % en 2025 et 35,6 % en 2021.

Leur poids est encore plus important en valeur puisqu’elles concentrent désormais plus des trois quarts des capitaux levés. Parmi elles figurent notamment Mistral AI, Helsing, Wayve, Ineffable Intelligence et Advanced Machine Intelligence (AMI).

De son côté, le segment « Security & Infrastructure » enregistre l’une des progressions les plus marquées. Les financements atteignent 11,34 milliards € sur les neuf premiers mois de 2026, contre 4,71 milliards sur la même période de 2025. Soit une hausse d’environ 141 %.

Cette catégorie, qui regroupe toutefois les activités de sécurité et d’infrastructure, ne permet pas d’isoler la seule évolution des éditeurs de cybersécurité. La progression peut aussi refléter les besoins liés aux infrastructures nécessaires au développement et à l’exploitation de l’IA.

Les autres segments présentent des évolutions plus contrastées. Les éditeurs du secteur financier restent quasiment stables, à 4,32 milliards € contre 4,39 milliards un an auparavant. Ceux de l’industrie et de la supply chain progressent, passant de 1,34 à 2,36 milliards. Le segment juridique et RH augmente également, de 0,81 à 1,71 milliard €.

France : les opérations restent concentrées

La France figure parmi les marchés européens en progression. Avolta estime les financements des éditeurs français à 6,2 milliards € en 2026, contre 3,78 milliards en 2025. Le Royaume-Uni reste devant, avec 9,7 milliards €, tandis que l’Allemagne atteint 3,7 milliards.

Comme à l’échelle européenne, les capitaux se concentrent sur un nombre plus réduit de sociétés : 196 en 2026 contre 269 en 2025  Et es grandes levées, notamment dans l’IA, pèsent fortement sur le total.

La progression française doit donc être interprétée avec prudence et ne signifie pas que les conditions de financement se sont améliorées pour l’ensemble des éditeurs.

Les multiples de valorisation reflètent eux aussi l’écart entre entreprises avec et sans IA.

Sur les six dernières années, le multiple médian EV/Revenue ( Valeur d’entreprise / Chiffre d’affaires) atteint 10,7 fois pour les sociétés classées comme spécialisées dans l’IA, contre 7 fois pour les autres éditeurs. L’écart est d’environ 53 %.

Cette prime ne constitue pas une mesure de la rentabilité des entreprises ni la preuve que l’intégration de l’IA entraîne mécaniquement une hausse de leur valeur. Elle peut aussi refléter des différences de croissance, de maturité, de taille ou de perspectives commerciales entre les sociétés comparées.

L’évolution des multiples associés aux opérations de financement montre par ailleurs que le marché reste en deçà de ses niveaux les plus élevés. Après 6,5 fois en 2024, le multiple médian atteint 7,6 fois en 2026, contre 8,7 fois en 2021. La remontée récente ne suffit donc pas à caractériser un retour aux conditions de valorisation observées au sommet du cycle précédent.

Les opérations de M&A dominent en nombre, les IPO en valeur

Le marché des sorties reste actif. Avolta évalue à 39,8 milliards € la valeur d’entreprise associée aux sorties réalisées en 2025, pour 1 230 opérations.

À la fin septembre 2026, le montant atteint déjà 34,4 milliards € pour 894 opérations. L’étude estime la valeur des sorties à 42 milliards sur l’ensemble de 2026.

Les opérations de fusions-acquisitions (M&A) représentent près de 90 % des sorties en nombre. Mais leur poids est nettement moins important en valeur.

Sur les neuf premiers mois de 2026, elles comptent pour 30,6 % de la valeur recensée, contre 49 % pour les introductions en Bourse (IPO) et 20,3 % pour les opérations de LBO.

La distinction est importante. Les acquisitions constituent le principal débouché en volume pour les investisseurs et les fondateurs, tandis que les introductions en Bourse peuvent peser davantage dans la valeur totale des sorties. Les montants agrégés restent par ailleurs sensibles à quelques opérations de grande taille.

La distribution des sorties confirme le poids des transactions de taille limitée.

Sur six ans, 62 % d’entre elles concernent des entreprises valorisées à moins de 50 millions €. Les opérations comprises entre 50 et 150 millions représentent 20 % du total, et celles dépassant 150 millions, 18 %.

Les acquéreurs nord-américains dominent la valeur des sorties

Les acquéreurs nord-américains occupent une place prépondérante dans les opérations de sortie européennes. Selon la ventilation géographique d’Avolta, ils représentent plus de 80 % de la valeur des sorties en 2025 et environ les trois quarts en 2026 à fin septembre.

L’étude mesure également la participation des investisseurs selon leur origine géographique dans les opérations de financement. En 2026, les investisseurs nord-américains participent à 19,7 % des opérations recensées, devant les investisseurs britanniques (18,5 %), allemands (9,2 %) et français (8,3 %).

Ces pourcentages décrivent une présence dans les tours de financement. Ils ne correspondent ni à la part du capital détenue par les investisseurs de chaque pays, ni à leur proportion dans les montants investis.

Deux trajectoires économiques coexistent

L’étude met enfin en évidence deux profils d’entreprises au sein du logiciel européen.

Sur six ans, 75 % des sorties concernent des sociétés autofinancées, contre 25 % pour les entreprises ayant bénéficié de financements en capital-risque.

Les valorisations médianes diffèrent sensiblement : 18 millions € pour les sociétés autofinancées, contre 55 millions pour celles soutenues par des fonds de venture capital. Le multiple médian EV/Revenue s’établit respectivement à 2,6 fois et 6,6 fois.

Ces écarts reflètent des trajectoires de développement différentes. Les entreprises autofinancées privilégient généralement une croissance reposant davantage sur leurs ressources propres. Les sociétés financées par le capital-risque peuvent mobiliser des moyens plus importants pour accélérer leur développement, en contrepartie d’attentes de croissance et de valorisation plus élevées.

L’ensemble dessine un marché européen du logiciel en recomposition plutôt qu’un secteur en recul généralisé.

Méthodologie : les données 2026 présentées par Avolta comprennent des estimations pour le quatrième trimestre. Les multiples publiés sont calculés après exclusion des valeurs supérieures à 20 fois pour les opérations de financement et à 50 fois pour les sorties. Le périmètre de l’étude porte sur les entreprises européennes du logiciel créées après 1995, Royaume-Uni inclus.

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Dropbox a signé un accord définitif portant sur l’acquisition de la totalité des actions de Tigris Data Inc. Le montant annoncé s’élève à environ 350 millions $ versés en numéraire, sous réserve d’ajustements classiques du prix d’achat.

Tigris Data développe une plateforme de stockage objet distribué à l’échelle mondiale, conçue pour les charges de travail liées à l’IA.

Avec cette opération, Dropbox entend accélérer son entrée sur le marché de l’infrastructure IA. en adressant les besoins des développeurs d’applications et d’agents IA, et non seulement ceux de ses utilisateurs finaux. L’opération accompagne le lancement de DBX Agent Cloud, un service de stockage objet autonome, compatible S3, que les entreprises peuvent acheter séparément. Il est conçu pour fonctionner avec les outils et applications déjà développés pour Amazon S3.

Le déploiement initial concerne les États-Unis, le Royaume-Uni et l’Australie, en anglais. Dropbox annonce une disponibilité plus large prévue en 2027, sans communiquer de calendrier précis ni de tarification pour DBX Agent Cloud.

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L’agence européenne eu-LISA a engagé une action en justice contre IBM, Atos et Leonardo au sujet des retards répétés survenus durant le développement du système d’entrée/sortie européen (EES).

L’affaire, révélée par le Financial Times et reprise par Reuters, ne concerne toutefois pas, selon l’agence, le fonctionnement actuel du dispositif.

La procédure a été engagée par eu-LISA, l’agence européenne chargée de l’exploitation des grands systèmes informatiques dans les domaines de la justice et des affaires intérieures. Elle vise le consortium formé par IBM Belgium, Atos Belgium et Leonardo, chargé de l’implémentation et de la maintenance du système central EES.

Le contrat avait été attribué en 2019 pour une durée initiale de six ans, avec un montant plafonné à un peu plus de 142 millions €. Selon les informations reprises par plusieurs médias, les retards auraient fait grimper le coût du projet d’environ 70 millions €.

L’action aurait été déposée en décembre 2025 devant le tribunal du comté de Harju, en Estonie, où eu-LISA est établie. Le tribunal aurait confirmé la réception du dossier, mais aucune audience n’était programmée au moment de la publication des informations.

Le système est opérationnel

L’EES (Entry/Exit System) est un système automatisé destiné à enregistrer les entrées et sorties des ressortissants de pays tiers effectuant un court séjour aux frontières extérieures de l’espace Schengen. Il remplace notamment le tampon apposé dans les passeports par un enregistrement numérique.

Après plusieurs reports, son déploiement progressif a commencé en octobre 2025. Le système a ensuite été pleinement déployé dans les points de passage extérieurs de l’espace Schengen le 10 avril 2026.

eu-LISA affirme que le système central est désormais pleinement opérationnel, stable et fiable, avec une assistance disponible en continu. L’agence précise également que la procédure judiciaire n’a « aucun impact sur le fonctionnement de l’EES ».

IBM Belgium est le chef de file du consortium. Son rôle comprend notamment l’architecture générale du système et le pilotage du projet, ce qui en fait l’interlocuteur central d’eu-LISA pour la coordination des travaux et le suivi des échéances.

Atos Belgium était chargée d’une part majeure de la réalisation technique : le développement et l’intégration des composants matériels et logiciels de l’EES. Des informations rapportées par Bloomberg et Lighthouse Records estiment cette part à environ deux tiers du travail du consortium.

Leonardo, enfin, intervient sur les volets liés à la sécurité : sécurité applicative, protection des données, gouvernance de la sécurité et défense contre les cybermenaces.

Ce que l’on reproche à Atos et IBM

Les éléments rendus publics ne permettent pas d’établir une liste définitive de griefs juridiques dirigés spécifiquement contre Atos. La procédure vise le consortium dans son ensemble pour des retards de livraison survenus durant le développement de l’EES.

Les enquêtes journalistiques évoquent toutefois des difficultés attribuées à la part technique portée par Atos : équipements partiellement installés, pièces égarées, bugs non résolus et équipes jugées insuffisamment expérimentées. Ces éléments sont des allégations et des informations de presse, et non des conclusions judiciaires.

Il n’est donc pas établi publiquement qu’Atos soit seule responsable des dysfonctionnements signalés, notamment ceux liés aux lecteurs d’empreintes digitales. La répartition exacte des responsabilités dépendra du contrat, des éventuels avenants et de l’appréciation du tribunal.

Atos et IBM n’avaient pas, au moment de la publication de l’article de Reuters, répondu aux demandes de commentaire. Leur défense connue repose donc principalement sur des échanges antérieurs avec eu-LISA, révélés par le Financial Times.

En octobre 2021, Atos Belgium et IBM Belgium avaient contesté une amende infligée par l’agence, tant sur son principe que sur son calcul. Elles invoquaient notamment les perturbations liées à la pandémie de Covid-19.

En février 2022, les trois membres du consortium avaient rejeté les nouveaux délais proposés par eu-LISA, estimant qu’ils étaient irréalistes et critiquant la gouvernance de l’agence. IBM aurait ensuite accepté une retenue sur ses paiements, sans que cela constitue une reconnaissance générale de responsabilité.

Les enjeux du contentieux

Le principal enjeu est financier. Si eu-LISA obtient gain de cause, IBM, Atos et Leonardo pourraient devoir verser des dommages-intérêts ou des pénalités liés aux retards. Le montant exact réclamé n’a pas été rendu public dans les informations disponibles.

Le litige pourrait aussi peser sur la relation contractuelle entre l’agence et ses fournisseurs, notamment pour les évolutions et la maintenance futures de l’EES. Il n’implique toutefois pas, à ce stade, une interruption du service ou une modification annoncée des règles applicables aux voyageurs.

Pour les ressortissants de pays tiers, l’EES continue d’enregistrer électroniquement les entrées et sorties afin de contrôler les séjours de courte durée, limités à 90 jours sur une période de 180 jours. L’ETIAS, l’autorisation de voyage électronique destinée aux voyageurs dispensés de visa, constitue un dispositif distinct et reste prévu pour le dernier trimestre 2026.

Image : © DR

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À l’échelle agentique, un système où chaque nœud héberge une copie complète et autonome de l’historique Git n’est plus viable.

Anthropic, Cursor, GitHub et OpenAI s’accordent sur ce point. Chacun a entrepris de faire évoluer son système de gestion de versions en abandonnant le modèle purement décentralisé.

Anthropic abandonne Git pour un système propriétaire

Sur son monorepo interne, Anthropic est passé d’environ 2500 merges par jour en mai 2026 à plus de 30 000 en septembre. Avec un historique principal avoisinant 100 Go et près de 25 millions d’extractions quotidiennes pour le CI, l’utilisation classique de Git aurait exigé de transférer plus de 600 Po de données par jour. Le palliatif consistant à exécuter des centaines de miroirs et de snapshots de dépôts sur stockage objet était devenu ingérable.

Anthropic a opté pour une rupture avec Git. Il l’a remplacé par un système maison baptisé Scion et développé en 5 mois.

Exit, donc, le modèle décentralisé. Le serveur gère les opérations lourdes (merges, rebases, création des commits…) tandis que le client local se résume à une couche légère gérant un cache borné et la matérialisation à la demande des fichiers sur le disque.

Contrairement à un commit Git pointant vers un arbre complet d’objets, le changeset de Scion ne stocke que la liste des fichiers modifiés par rapport au premier parent. Cette liste est associée à des pointeurs adressés par contenu vers des blobs compressés.

Une approche asymétrique par changesets et caches hiérarchiques

De Git, Scion supprime aussi les packfiles. Il n’utilise, en parallèle, aucune copie totalement matérialisée du dépôt. La création d’un changeset s’effectue en temps proportionnel à la taille de la modification – et non à la taille du dépôt. Les références globales (branches, tags) sont strictement découragées hors de la branche principale ou des versions. Leur mise à jour se fait par CAS (compare-and-swap) sur une ligne de base Spanner.

Pour calculer rapidement le blame ou les graphes de commits, Scion génère des « données dérivées » (skip lists, index de chemins) définies récursivement et calculables à la demande. Le système expose ces primitives par API. CI et outils internes peuvent ainsi effecteur des requêtes sans cloner en local.

Le client communique via un socket avec un démon de nœud qui interroge des caches mémoire régionaux. Ces derniers s’alimentent auprès de serveurs d’autorité adossés à Spanner et au stockage objet. Un hiérarchie qui isole les pannes et supprime les protocoles de négociation de Git.

Anthropic affirme que cette infra consomme 200 fois moins de ressources calcul et mémoire que son ancienne flotte Git. Il ajoute que la CI a gagné 25 % de capacité CPU, avec des checkouts qui s’effectuent désormais en quelques secondes.

Source de vérité	Spanner et GCS
Modèle de cohérence	Append-only (changesets) sur Spanner, données dérivées asynchrones
Écritures	Aucun push, commits créés côté serveur sans verrou
Format de transfert	Arbres et blobs individuels adressés par contenu
Compaction	Éliminée (aucun packfile, aucun repacking)

Cursor emploie un WAL S3 comme source de vérité unique

Cursor a conservé le format de stockage et les outils natifs de Git sur disques NVMe locaux. Pour surmonter les limites de Spokes (architecture historique de réplication de GitHub), il a conçu un moteur alternatif nommé Continuity. Il l’a appliqué à son monorepo et à une flotte de micro-dépôts.

Son architecture est centrée sur un concept propre à S3 : les journaux d’écriture anticipée (WAL, Write-Ahead Logs). Lesquels consistent, dans les grandes lignes, à stocker plusieurs objets dans un même fichier de manière séquentielle. Ici, chaque push prend la forme d’une entrée de WAL distincte. Aucun push n’est acquitté tant qu’il n’est pas persisté sur S3. Un fichier d’index de WAL mis à jour par CAS linéarise chaque transaction.

Les répliques sur disques NVMe locaux ne sont que des caches qu’on réhydrate depuis le WAL. La localisation des dépôts ne dépend pas d’une base relationnelle centrale. Si un nœud tombe ou qu’un dépôt n’est pas présent localement, il est matérialisé depuis le WAL.

N’importe quel nœud peut recevoir une écriture et agir comme primaire. L’atomicité du CAS sur S3 garantit l’intégrité. La propagation des lectures se fait via un commérage UDP, chaque réplique vérifiant son état contre la source de vérité.

Continuity monte à 120 pushs par seconde sur S3 Standard ; à plus de 300 avec S3 Express One Zone. On atteint ensuite la limite intrinsèque de vitesse de compaction Git sur disque. En lecture, le système a démontré une montée en charge linéaire jusqu’à 100 répliques sans impacter les écritures.

Source de vérité	WAL S3
Modèle de cohérence	Stricte et linéarisable via index S3
Écritures	Locale + S3 en parallèle, linéarisée par CAS sur l’index S3
Format de transfert	Packfiles classiques
Compaction	Repackaging asynchrone sur répliques découplées

OpenAI opte pour la cohérence causale…

En deux ans, le volume de commits atterrissant sur la branche master du monorepo d’OpenAI a été multipliée par 25 environ. La fiabilité du contrôle de version était passée sous les 90 %. En 10 semaines, l’entreprise a développé Pando.

Ce back-end rejette l’idée qu’un serveur doit fournir un état cohérent de l’ensemble des branches à un instant T lors d’un clone ou d’un fetch. Les mises à jour de chaque branche sont indépendantes et sérialisables individuellement, mais Pando remplace le snapshot global par un modèle de cohérence causale. Un client qui récupère une branche respecte l’historique de l’auteur qui l’a créée, sans que le système impose d’ordre d’interclassement global avec les branches non liées. Deux clients qui lisent différentes branches au même moment peuvent donc voir des versions décalées dans le temps.

Traditionnellement, chaque fetch oblige le serveur à calculer dynamiquement la différence entre les objets que détient le client et ceux demandés. Puis à compresser un packfile sur mesure. Pando réutilise des packfiles immuables préexistants. Les serveurs n’ont par conséquent plus à recalculer de deltas à la volée.

Lors d’un push, le packfile qu’envoie le client est validé en une seule passe et streamé directement vers le stockage objet, sans déballage local. Une transaction enregistre une « version de référence » dans le magasin de métadonnées et bascule le pointeur de la branche de façon atomique. Lors de la phase de négociation du push, Pando n’annonce pas l’intégralité de ses branches. Cela évite de créer des packs trop interdépendants ou trop fragmentés.

… et pour des packfiles réutilisables

Pour transférer les données, Pando utilise packfile-url, directive Git qu’OpenAI a perfectionnée en amont dans le projet open source. Lors d’un fetch, la réponse HTTP principale renvoie un packfile vide accompagné d’une liste d’URI pointant vers les packfiles requis. Les clients téléchargent ces packs depuis Express, un service de cache régional distribué. Cela permet de maximiser l’usage de la bande passante réseau sans solliciter le CPU sur le serveur.

Chaque push génère un pack de niveau L0. Des processus en tâche de fond regroupent géométriquement l’ensemble des packs en couches supérieures (L1 à L4) pour améliorer la compression et accélérer les extractions.

OpenAI explique que Pando a réduit la latence médiane des pushs de près de 80 %. Et qu’il permet de délivrer près de 1 Po de données Git par jour avec « une poignée » de cœurs CPU.

Source de vérité	Stockage objet immuable + magasin de métadonnées
Modèle de cohérence	Cohérence causale
Écritures	Streaming direct vers le magasin d’objets sans décompression locale
Format de transfert	Packfile vide inline + URI de packfiles précompressés réutilisables
Compaction	Hiérarchique multiniveaux façon LSM-Tree (L0 à L4)

GitHub modernise Spokes grâce aux quorums par référence

En un an, le volume de commits qu’a enregistrés GitHub a plus que quintuplé : 7,38 milliards en septembre 2026, pour 3,35 milliards de pushs.

L’architecture qu’il a commencé à déployer en production minimise la coordination. Le quorum et le protocole 3PC (verrouillage des commits en 3 étapes) ne portent plus sur l’ensemble du dépôt. Ils sont isolés au niveau de chaque référence (branche) individuelle. Les agents qui travaillent en parallèle sur des branches distinctes ne subissent plus de contention mutuelle. Les étapes lourdes (écriture des objets, validation de connectivité, analyse des secrets) se déroulent hors du chemin critique. L’étape de coordination se réduit donc au déplacement du pointeur de référence. Les tests internes ont démontré un débit d’écriture 3 à 4 fois plus élevé sur les dépôts concurrents.

Comme ses pairs, GitHub a découplé le stockage du calcul. Il a confié les données d’autorité au stockage objet Azure. Un nœud de calcul éphémère intègre le quorum de vote comme passerelle. Il streame les écritures, agrège les transactions de branches disjointes en un nombre réduit d’E/S, puis s’occupe de la compaction. D’autres nœuds temporaires sont instanciés à la demande pour absorber les pics de lecture. Ils réconcilient leur cache en arrière-plan avec Azure Blob Storage. Des workers indépendants gèrent le décompactage, le repacking et le nettoyage des objets orphelins.

Dans son architecture cible, GitHub annonce un gain potentiel de débit d’écriture allant jusqu’à un facteur 35. Tout en assurant une montée en charge autonome de la couche de lecture.

Source de vérité	Azure Blob Storage
Modèle de cohérence	Forte via quorum délimité par référence
Écritures	Concurrentes sur branches disjointes via quorum par référence
Format de transfert	Packfiles classiques
Compaction	Workers d’arrière-plan isolés du chemin critique

Illustration générée par IA

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Dans l’Espace économique européen, vSphere Standard et Enterprise+ resteront disponibles à l’achat jusqu’au 31 octobre 2027.

VMware vient d’en faire l’annonce. Il a dévoilé, en parallèle, une édition vSphere Express.

Un an de plus en Europe pour vSphere Standard et Enterprise+

Concernant vSphere Standard et Enterprise+, il s’agit d’un simple sursis contractuel. Les deux offres demeurent cantonnées à la branche vSphere 8. La facturation se fait toujours par cœur physique, avec un plancher de 16 cœurs par CPU. Le support étendu pour les abonnements actifs se terminera au plus tard le 31 octobre 2028. Tout cela ne vaut donc que dans l’Espace économique européen (UE + Islande, Liechtenstein et Norvège).

Un « revival » de vSphere Essentials Plus… à 9600 $ par an

Commercialisé à l’échelle mondiale, vSphere Express est bâti sur le socle vSphere 9. Il s’agit d’un forfait fixe à 128 cœurs, avec contrat d’un an au prix indicatif de 9600 $. Son contenu le rapproche de l’ex-vSphere Essentials Plus : la licence inclut ESX Standard, vCenter Standard et les mécanismes essentiels de résilience (vMotion, HA, Quick Patch, Distributed Switch). Elle est indivisible (pas de portabilité / partage avec d’autres locataires) et ne donne accès à aucun add-on. Une manière de contrer les migrations des plus petits parcs virtualisés.

Broadcom ne saura pas quels clouders ont soutenu le recours au Tribunal de l’UE

Le sursis contractuel intervient alors que Broadcom demeure sous pression en Europe. Bruxelles a ouvert une procédure antitrust à son encontre. Il n’y a pas encore d’enquête formelle. On en est au stade de la demande de renseignements… depuis maintenant 8 mois. Et pour cause : le groupe américain s’est opposé à la requête. Il a saisi le Tribunal de l’UE, invoquant le secret professionnel. Dans le même temps, il a cherché à obtenir l’identité des clouders européens qui ont accompagné le recours déposé auprès de cette même juridiction pour faire annuler la décision par laquelle la Commission européenne a autorisé le rachat de VMware.

L’association CISPE, qui représente ces fournisseurs, avait demandé que leurs noms soient gardés secrets sous peine de les exposer à des représailles. Les juges ont accédé à la demande, estimant qu’il existait effectivement un risque au vu de la « conduite hostile » de Broadcom.

vSphere Enterprise+ avait disparu du catalogue VMware pendant un temps

vSphere Enterprise+ en tant qu’offre autonome avait disparu du catalogue VMware en décembre 2023, peu après l’acquisition par Broadcom. vSphere Standard y était resté, mais amputé de nombreuses extensions fonctionnelles. La facturation au socket avait été abandonnée à cette occasion.

L’entreprise avait réintroduit l’offre autonome vSphere Enterprise+ en novembre 2024. Tout en confirmant le maintien de vSphere Standard. L’un et l’autre resteraient toutefois figés sur la branche vSphere 8.

Illustration générée par IA

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L’intelligence artificielle s’impose comme le fil conducteur des politiques numériques des pays de l’OCDE.

Sur le terrain des usages, en revanche, le tableau dressé par. son étude annuelle Digital Economy and Society Outlook 2026, est bien moins uniforme.

Les chiffres publiés par l’organisation révèlent une diffusion très déséquilibrée, selon la taille des entreprises comme selon l’âge des utilisateurs.

Premier enseignement : la puissance de calcul dédiée à l’IA est désormais considérée comme un actif stratégique. Le capital-risque investi dans les entreprises d’IA actives dans l’infrastructure informatique et l’hébergement a plus que doublé en un an, passant de 54,5 milliards $ en 2024 à 123,9 milliards en 2025. Ce segment a capté près de la moitié de l’ensemble des financements en capital-risque destinés à l’IA.

Cette ruée vers le calcul a une conséquence directe sur les réseaux. L’OCDE relève une demande accrue de connectivité très haut débit, résiliente et abordable.

Les chiffres  en témoignent. Fin 2025, la fibre représentait 51 % des abonnements haut débit fixe dans la zone, contre 31 % cinq ans plus tôt, tandis que la part des abonnements Gigabit était multipliée par six entre 2020 et 2025.

Une adoption encore l’apanage des grands groupes

Côté entreprises, l’écart est net. En 2025, 20 % de l’ensemble des entreprises de la zone OCDE (de dix salariés ou plus) utilisent l’IA, contre 52 % des grandes entreprises. L’usage combiné de l’IA, du cloud et de l’analyse de données massives reste, lui aussi, concentré dans les grandes structures et dans les secteurs à forte intensité de connaissances.

Les éléments disponibles ne détaillent pas, branche par branche, quels secteurs sont les plus avancés.

Le clivage est tout aussi net chez les particuliers.

En 2025, 68 % des 16-24 ans ont recours à l’IA générative, contre seulement 14 % des 55-74 ans. Chez ces derniers, le premier frein est le manque d’intérêt : 43 % n’en voient pas l’utilité. Viennent ensuite le déficit de compétences (12 %) et la méconnaissance de la technologie (9 %).

L’IA domine les stratégies numériques nationales

Côté politiques publiques, aucune technologie ne lui dispute la vedette : l’IA est citée 607 fois dans les initiatives et stratégies numériques nationales en 2025, loin devant le cloud (134 occurrences) et la 5G (109).

Suivent les technologies quantiques (61), la blockchain (34), l’Internet des objets (19) et la 6G (18). L’OCDE souligne par ailleurs que les technologies quantiques, les semi-conducteurs et les satellites ont nettement gagné en importance depuis 2023.

Ce que l’OCDE attend des gouvernements

Face à ces dynamiques, l’organisation plaide pour une approche coordonnée à l’échelle de l’État, articulée autour de son cadre Going Digital avec les priorités qui se dégagent :

• poursuivre l’extension de la couverture haut débit pour réduire les fractures géographiques, et adapter la réglementation afin de bâtir des réseaux sûrs et durables ;
• faciliter l’accès aux services cloud et soutenir l’adoption de l’IA et du big data, en renforçant les compétences complémentaires pour réduire les écarts entre entreprises ;
• adapter les cadres de gouvernance pour tirer parti des bénéfices de l’IA tout en maîtrisant ses risques.

Des risques à surveiller

Les constats de l’OCDE font ressortir plusieurs points de vigilance :

• un possible creusement des écarts de compétitivité entre grandes entreprises et PME,
• une exclusion numérique accrue des publics plus âgés,
• la nécessaire adaptation des compétences et des politiques de l’emploi,
• des vulnérabilités liées à la concentration de la chaîne d’approvisionnement des TIC et aux dépendances internationales.

 

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Salesforce poursuit son offensive sur l’IA appliquée au service client.

L’éditeur a signé un accord définitif pour acquérir Cresta, spécialiste des agents vocaux et de l’intelligence conversationnelle. Une opération qui vise à donner à Service Cloud une véritable dimension vocale et à étendre les capacités d’Agentforce aux appels téléphoniques.

Cresta développe des agents vocaux capables de mener des conversations complexes de bout en bout.

Pour Service Cloud, l’enjeu est de faire de la voix un canal pleinement connecté au CRM. Un appel entrant pourra ainsi s’appuyer sur l’historique du client, les cas déjà ouverts et les données disponibles dans Salesforce. L’agent vocal pourra également déclencher des actions concrètes : mise à jour d’un dossier, création d’un ticket, planification d’une intervention ou escalade vers un humain.

Cresta apporte aussi une couche d’assistance aux équipes humaines. Pendant l’appel, les conseillers peuvent recevoir des recommandations en temps réel ; après l’échange, les équipes disposent d’outils d’analyse conversationnelle pour mesurer la qualité du service, identifier les points de friction et améliorer les scripts ou les processus.

Pour Agentforce, l’acquisition comble une lacune stratégique. Salesforce disposait déjà d’agents IA pour les canaux digitaux, mais la voix reste l’un des canaux les plus exigeants du service client. En intégrant la technologie de Cresta, Agentforce pourra orchestrer des parcours qui combinent chat, e-mail, messagerie et téléphone, avec une exécution plus directement liée aux données et workflows de l’entreprise.

Salesforce précise toutefois que Cresta continuera, après l’acquisition, à prendre en charge les plateformes de centres de contact et de téléphonie déjà utilisées par ses clients. L’approche semble donc être celle d’un renforcement de l’écosystème existant, plutôt qu’une migration forcée vers l’infrastructure Salesforce.

Photo : © DR Salesforce

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Lorsqu’on utilise un service d’IA cloud, on peut souhaiter s’assurer que le fournisseur a bien fait tourner le modèle attendu.

Quantité de travaux de recherche ont mis en œuvre la preuve à divulgation nulle de connaissance pour servir cet objectif. On les regroupe communément sous l’acronyme zKML (Zero-Knowledge Machine Learning).

Anthropic s’y est essayé avec un système intégralement logiciel appelé FlashProve.

Un système valable sur architecture MoE

Le mécanisme permet de démontrer qu’une réponse est bien le résultat du calcul d’un modèle donné, sans en révéler les poids.

Le serveur génère d’abord un « engagement » ; c’est-à-dire une empreinte qui dit son choix exact de poids. Il produit ensuite, sur demande d’un client, un fichier de preuve.

Anthropic communique des performances pour une configuration bien spécifique. Dans les grandes lignes :

• Modèle MoE (Llama 4 Maverick) quantifié en 4 bits
• Serveur à 1 GPU H100 et 24 cœurs CPU
• Séquences d’output de 1024 tokens traitées par lots de 24

La génération de l’empreinte cryptographique initiale prend à peu près 39 minutes. Cette empreinte pèse quelques Mo. Elle est réutilisable sur environ 16 millions de requêtes avant qu’on doive la recalculer.
Le débit de génération des preuves avoisine 110 tokens par seconde. Une preuve pèse en moyenne 18,78 Mo. Sa validation sur un cœur CPU prend 21 secondes.

Encore nettement plus de temps de calcul que l’inférence brute

Pour permettre le fonctionnement sur un seul GPU, Anthropic stocke les poids dans la RAM de l’hôte, puis découpe les couches du réseau de neurones en segments sur lesquels le GPU intervient successivement.

L’entreprise a choisi de travailler en précision 4 bits, donc en arithmétique entière, plus rapide à transcrire en équations cryptographiques. FlashProve tire par ailleurs parti de l’architecture MoE pour ne prouver que le chemin de calcul qu’empruntent réellement les experts actifs.

Malgré ces propriétés, la génération demande encore 72 à 94 fois plus de temps de calcul qu’une inférence brute avec vLLM. Cela proscrit un usage continu.

Un contexte limité à 1024 tokens

Anthropic a préféré générer la preuve a posteriori plutôt qu’au fil de l’eau. Cette option dégrade moins l’expérience utilisateur, tout en autorisant à déléguer le mécanisme à des machines dédiées. Mais elle introduit des contraintes techniques. Par exemple, comme l’inférence s’est déroulée en amont, le serveur doit réinjecter les entrées et sorties pour recalculer les états internes et en extraire la trace d’exécution cryptographique. Quant au client, il ne reçoit pas la preuve instantanément (ici, pour un lot de 24 séquences de 1024 tokens, il doit attendre 223 secondes).

Il existe également un risque de divergence pour les réponses issues d’une implémentation en virgule flottante ou d’un décodage par échantillonnage (et non d’un décodage glouton). Elles pourraient, passé une certaine position, ne plus correspondre exactement au calcul prouvé.

Autre limite : la taille de contexte, pour le moment limitée, donc, à 1024 tokens. FlashProve a toutefois une résistance post-quantique intrinsèque liée à l’absence d’utilisation de courbes elliptiques classiques. Il s’inspire effectivement des rollups de couche 2 sur Ethereum.

* À l’exception de la solution commerciale Attestable, qui est toutefois propriétaire, note Anthropic.

Illustration générée par IA

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AI Workspace, App Composer, Fusion Companion… Chez Oracle, les produits « couleur IA » naissent à profusion.

Nombre d’entre eux sont encore en phase expérimentale ou en disponibilité limitée. En attendant, le « pari » de Larry Ellison – symbolisé par l’initiative Stargate – a des conséquences sur l’emploi. La France n’y échappe pas, avec un nouveau PSE qui concerne 194 postes.

Des horizons plus courts et une interaction client qui se détourne du « contenu produits »

Au-delà du besoin de réduire un endettement abyssal (plus de 150 milliards $), cette coupe dans les effectifs accompagne une vaste transformation en interne. Christophe Negrier en donne un exemple : un produit qui sortait auparavant en 6 à 9 mois sort aujourd’hui en 6 semaines.

Le code que crée l’entreprise est désormais généré à 70 % par l’IA, ajoute le directeur général d’Oracle France (il chapeaute aussi l’Espagne, l’Italie, le Portugal, la Grèce et Israël). « Est-ce que ça nécessite un pivot dans certaines fonctions ? Il y a forcément moins de développeurs… »

Les équipes sont plus globalement confrontées à une « logique d’apprentissage continu extrêmement accéléré ». En parallèle, l’interaction avec l’écosystème client évolue. « Internet avait déjà changé pas mal de choses ; mais là, c’est une autre dimension, explique Christophe Negrier. Plus personne n’est intéressé par du ‘contenu produits’ : il suffit de demander à n’importe quel LLM. »

Le come-back du contrat en régie… avec encadrement

Les partenaires sont exposés à la même situation. Dans ce contexte, leur relation avec Oracle vient englober plus sensiblement l’accompagnement au changement. Alors qu’auparavant, « on était perçus comme des poulies, du cambouis, des choses [très] techniques », résume Christophe Bougot, directeur channel et alliances pour l’Europe du Sud.

Oracle donne lui-même des impulsions. Le lancement du FCSR (Fusion Setup and Configuration Registry) en est une illustration. Sous cette bannière, l’éditeur a codifié les bonnes pratiques de déploiement des applications Fusion dans un format exploitable par la machine. En l’occurrence, des skills mises à disposition des agents IA sur un dépôt Git public.

L’automatisation du delivery a un effet sur les modèles contractuels. « On en revient à des projets qui ne se font plus au forfait mais en T&M, note Christophe Negrier. C’est la seule façon de constater le gain de rapidité pour le client. » Alerté sur les dérives du modèle de régie, l’intéressé tempère : « Il y a un plan projet, des lots, des jalons ».

Oracle aussi passe à l’ERP headless

La diffusion de l’IA au catalogue d’Oracle se manifeste aussi par une poursuite de la stratégie d’ouverture. Le premier terrain fut celui des interconnexions réseau avec AWS, Azure et GCP. Oracle est ensuite allé héberger ses bases de données chez ces acteurs. Sur le front des LLM, il est resté fondamentalement « agnostique », ayant décidé ne pas développer les siens. La diversification gagne désormais le hardware : NVIDIA demeure un fournisseur majeur, mais les puces d’inférence de Cerebras devraient faire leur apparition sur OCI en 2027, comme les TPU de Google.

La brique AI Workspace, susmentionnée, participe aussi de la stratégie d’ouverture. Elle procure un accès headless à l’ERP Fusion, initialement par l’intermédiaire de ChatGPT. Oracle y associe une forme de harnais (Fusion Companion) accompagné d’un runtime déterministe (Fusion Claw) sur lequel reposent actuellement une vingtaine d’applications « orientées résultats ».

Sur cette partie SaaS, Oracle « essaye de donner de la fongibilité entre les utilisateurs et les agents ». Il maintient que leur utilisation n’entraîne pas de surcoût. Sur la partie LLM, l’entreprise n’a « pas de valeur ajoutée », admet Christophe Negrier : « Je préfère que le client voie avec son fournisseur. » Ce qui ne l’empêche pas de valider les modèles.

Des technologies « early-stage » et des modèles économiques « en phase d’adoption »

Pour l’instant, hors des applications Fusion, « on n’est pas sur des déploiements massifs » de l’IA agentique. Les clients qui ont franchi le pas l’ont fait « pour certains processus ».

Dans ces conditions, les avancées technologiques liées, « [sont] vraiment en early-stage ». Parmi elles, la Deep Trust AI Architecture. À travers ce blueprint, Oracle entend intégrer sécurité et gouvernance dans l’infrastructure de la base de données. À commencer par le contrôle d’accès, à renfort de politiques SQL déclaratives. « Le fond du truc, c’est l’accès aux données par des ressources qui ne sont pas des personnes », synthétise Christophe Negrier.

De même, « on est encore dans une phase d’adoption » pour l’offre AI Data Platform. Et pour son modèle de facturation spécifique qui tient compte à la fois de la plate-forme matérielle provisionnée (y compris du type de puce) et de la complexité des requêtes.

Image : © DR Oracle

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Au lendemain de l’annonce d’une cyberattaque, le Crédit Mutuel Arkéa apporte plusieurs précisions sur le déroulement de l’attaque, ses conséquences pour les clients et le montant en jeu.

Selon le groupe bancaire, les attaquants ont utilisé le compte propre du Crédit Mutuel Arkéa pour effectuer des transactions vers d’autres acteurs bancaires. Ces opérations leur auraient « potentiellement » permis de convertir les fonds en cryptomonnaie via des plateformes spécialisées.

La banque insiste sur un point : les pirates ne sont pas passés par des comptes de clients de ses fédérations ni de ses filiales. Dès l’identification de l’attaque, assure-t-elle, ses équipes ont activé les dispositifs de sécurité nécessaires pour contenir l’incident et empêcher tout nouveau mouvement frauduleux.

Fortuneo hors de cause, un prestataire en cause

Plusieurs articles de presse avaient évoqué une intrusion via Fortuneo, la banque en ligne du groupe. Arkéa dément : aucune « entrée » ne s’est faite par cette filiale.

Les attaquants ont, selon le groupe, exploité la plateforme d’un de ses prestataires, ce qui leur a permis d’atteindre directement le Crédit Mutuel Arkéa. L’identité de ce prestataire n’est pas communiquée.

Les clients du réseau comme ceux de Fortuneo ne subissent, selon la banque, aucune conséquence sur leurs avoirs. Le seul effet constaté est une exécution différée de certaines opérations de virement, résultat de la suspension temporaire de certaines transactions décidée par précaution.

L’incident est présenté comme « maîtrisé ». La quasi-totalité des opérations a repris dans la matinée, une fois les vérifications effectuées et des mesures de sécurisation renforcées mises en place par le groupe et ses filiales.

Interrogée sur une éventuelle erreur humaine, la banque l’écarte : il s’agit, affirme-t-elle, d’une attaque sophistiquée venue de l’extérieur, désormais circonscrite. Elle indique que ses dispositifs ont permis de repérer très rapidement des activités suspectes.

Le groupe a par ailleurs informé les instances compétentes et de supervision, conformément aux procédures usuelles. Ses équipes travaillent avec les autorités judiciaires et policières pour déterminer l’origine précise de l’attaque et son mode opératoire, qui restent donc à établir.

118 millions € : ni confirmés, ni démentis

Sur le montant du préjudice, la formulation est prudente. Face aux informations évoquant 118 millions d’euros (133 millions de dollars) dérobés, Arkéa indique ne pas les confirmer et pouvoir « simplement valider l’ordre de grandeur ».

La banque précise qu’une partie des fonds concernés a pu être bloquée et que d’autres actions sont en cours pour les recouvrer. Il est donc trop tôt, selon elle, pour communiquer un montant définitif. Elle affirme en revanche que les sommes en jeu ne sont « absolument pas de nature » à remettre en cause sa santé et sa solidité financière.

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Et si cette fois, c’était la bonne ?

Attendu à l’ordre du jour de la session parlementaire extraordinaire de juillet dernier, le Projet de loi relatif à « la résilience des infrastructures critiques et au renforcement de la cybersécurité » qui porte la transposition de NIS 2 , avait finalement été reporté au 7 octobre…avant d’être retirer de l’ordre du jour « en raison de l’encombrement du calendrier parlementaire ».

Tandis que la France expérimente une vague de cyberattaques, visant les services publics autant que le secteur privé, la transposition de la directive NIS 2 par les parlementaires français vient de dépasser de deux années le délai fixé par Bruxelles au 17 octobre 2024.

Une nouvelle date de discussion publique du texte est fixée au Lundi 9 novembre. Les discussions parlementaires sont prévues jusqu’au Vendredi13 novembre ( sans le 11 novembre).

Le projet de loi ne se limite pas à NIS2. Il transpose également trois directives européennes adoptées en 2022 : la directive REC sur la résilience des entités critiques, NIS2 sur la cybersécurité et la directive associée au règlement DORA pour la résilience opérationnelle numérique du secteur financier.

Son titre Ier modernise le dispositif français de sécurité des activités d’importance vitale (SAIV), créé en 2006 et applicable à plus de 300 opérateurs. Il élargit ce cadre à de nouveaux sous-secteurs, dont les réseaux de chaleur et de froid, l’hydrogène et l’assainissement, et impose des plans de résilience aux opérateurs et aux quelque 1 500 points d’importance vitale.

Un texte attendu par la cyber française

Le titre II, consacré à la cybersécurité, est le volet directement lié à NIS2. Il élargit le périmètre régulé de 6 à 18 secteurs, incluant notamment la santé, les industries manufacturières, la fabrication de produits chimiques, la recherche, les services postaux et les infrastructures numériques.

Interrogé début octobre par les rapporteurs de la commission spéciale chargée d’examiner le projet de loi qui doit transposer cette directive, le directeur général de l’ANSSI a appelé à ne pas « surtransposer » ou surcharger NIS 2. Le député Philippe Latombe venait de lui demander si, les mois ayant passé (le Sénat a adopté le texte en mars 2025), il était nécessaire d’actualiser le projet de loi.

Fin de non-recevoir pour Vincent Strubel, qui perçoit une « réponse adaptée à l’état de la menace et à ses évolutions anticipées ». Un texte « neutre technologiquement » et dont les mesures « auraient été efficaces contre la majorité des vols de données constatés en France ces derniers mois. »

Les délais de transposition, ajoute-t-il, ont un effet d’éviction sur la préparation des entités concernées. Y compris au niveau des allocations de budgets. Ce que les entreprises françaises de cybersécurité ont fait remonter…

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Selon le Future of Jobs Report 2025 du World Economic Forum, 1,1 milliard d’emplois pourraient être transformés par la technologie au cours de la prochaine décennie, et 86 % des entreprises seront impactées par l’IA et le traitement de l’information d’ici 2030.

À mesure que l’IA s’intègre dans la transformation des services, l’automatisation avancée et l’ingénierie des produits, la plupart des métiers peuvent désormais être décomposés en tâches automatisables et en tâches relevant du jugement humain. Rendre cette distinction explicite est devenu un impératif, c’est la condition pour que le travail humain gagne en valeur, au lieu d’être marginalisé.

Pour les dirigeants européens, le défi n’est plus de savoir si ’IA doit être adoptée, mais comment accélérer son déploiement sans désorganiser l’entreprise ni diluer les responsabilités. Les organisations les plus performantes convergent aujourd’hui vers une approche disciplinée, qui consiste à concentrer leurs efforts sur un nombre limité de missions IA, directement reliées à des résultats business mesurables, soutenues par des fondations technologiques solides et des partenariats d’écosystème.

Dans ce contexte, alors que l’Europe cherche à concilier accélération de l’IA et souveraineté technologique, l’Irlande offre un point de comparaison particulièrement éclairant.

En deux décennies, le pays s’est imposé comme l’un des principaux hubs mondiaux de l’IA, des semi-conducteurs, et des infrastructures numériques critiques, accueillant aujourd’hui plus de 1 800 entreprises internationales. Cette trajectoire apporte des enseignements concrets sur la transformation du travail à l’ère de l’IA.

Des missions IA conçues pour transformer le travail

En Irlande, le passage de l’expérimentation au déploiement à grande échelle s’appuie sur des missions IA clairement définies, telles que la réduction des délais de production, l’amélioration de la satisfaction client, l’optimisation des processus financiers ou l’accélération de l’ingénierie produit, notamment dans les secteurs du medtech, des services financiers ou des technologies avancées.

Ces missions sont de plus en plus IA-led by design. Chacune est portée par un sponsor business senior, avec une responsabilité partagée entre directions métier, technologie, risques et ressources humaines.

Cette gouvernance collective permet d’intégrer dès l’origine les enjeux de sécurité, d’éthique et de compétences, tout en garantissant une mise en production régulière des solutions. Les bénéfices sont rendus visibles pour les équipes concernées, favorisant l’appropriation et l’évolution des rôles plutôt que la résistance au changement.

Redéfinir les rôles plutôt que de les supprimer

Le World Economic Forum a souligné la montée en puissance de nouveaux profils, ingénieurs IA, spécialistes de la donnée, architectes de solutions orientées métier, parallèlement à un besoin durable en leadership, pensée analytique et compétences socio-émotionnelles.

L’IA ne supprime pas le travail, elle en redéfinit le contenu.

L’Irlande a fait de cette transition un axe stratégique, avec une approche nationale coordonnée associant universités, industrie et pouvoirs publics. Programmes spécialisés, initiatives comme Digital Skillnet, académies de l’IA et centres de recherche appliquée forment chaque année des milliers de professionnels au machine learning, à la data science, à la cybersécurité et au calcul haute performance.

L’objectif est clair : permettre aux talents d’évoluer avec l’IA, et non d’être remplacés par elle.

Vers de nouveaux modèles organisationnels et d’ecosystèmes

Enfin, l’IA transforme aussi la manière dont les organisations travaillent avec leurs partenaires. Elle n’est plus une juxtaposition d’outils isolés, mais un ensemble de plateformes coordonnées, telles que le cloud, la data, le hardware, et les logiciels et solutions sectorielles, conçues pour être répétables et scalables.

Les modèles opérationnels alignés sur ces écosystèmes permettent aux équipes de collaborer au-delà des frontières organisationnelles et d’accélérer le passage de l’idée à l’impact. Cette logique d’écosystème, déjà à l’œuvre en Irlande, constitue un levier clé pour renforcer la compétitivité européenne.

Pour l’Europe, l’enjeu est désormais de transformer l’IA en un moteur de performance durable, de qualité du travail et d’attractivité des talents. Le renforcement des coopérations entre États membres, notamment entre la France et l’Irlande, sera déterminant pour construire un futur du travail innovant, responsable et centré sur l’humain

* Anne-Marie Tierney-Leroux est Technology Divisional Manager chez IDA Ireland

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