TotalEnergies ne lâche pas Mistral AI. Un peu plus d’un an après une première alliance, le géant pétrolier et la scale-up passent à la vitesse supérieure. Direction cette fois le sous-sol et place aux modèles capables de dénicher pétrole et gaz plus vite, et plus loin.
Ils officialisent un partenariat de trois ans, doté de plus de 100 millions €. L’ambition affichée est de faire émerger une nouvelle génération de modèles de frontière en intelligence artificielle, taillés sur mesure pour l’exploration, la caractérisation et le développement des réservoirs de pétrole et de gaz.
Sur le papier, l’équation est simple : d’un côté, près de 10 pétaflops de données accumulées par le pétrolier ; de l’autre, près d’un siècle d’expérience et de savoir-faire en géosciences et en ingénierie des réservoirs.
En combinant les deux, avec un coup de pouce de l’IA agentique, TotalEnergies espère armer ses géologues et ingénieurs d’outils capables d’ingurgiter des volumes de données massifs pour multiplier les scénarios ; que ce soit pour dénicher de nouvelles opportunités d’exploration ou pour faire durer plus longtemps les champs déjà en production.
Les deux partenaires vont créer un laboratoire scientifique commun, où les équipes « subsurface » de TotalEnergies collaborerons avec les chercheurs de Mistral.
« L’exploration et l’ingénierie des réservoirs figurent parmi les domaines où l’intelligence artificielle peut créer le plus de valeur pour nos activités », fait valoir Patrick Pouyanné, le patron de TotalEnergies, qui y voit également une façon de « contribuer au développement d’un écosystème digital européen performant ».
En face, Arthur Mensch, co-fondateur et CEO de Mistral AI, vante une IA « personnalisable » et respectueuse de la propriété intellectuelle des grands groupes. Un argument de poids face à la concurrence des géants américains.
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OpenAI ne se contente plus de proposer ChatGPT aux entreprises ou de vendre ses modèles via API.
Depuis l’arrivée de GPT-4o, ses technologies se sont progressivement intégrées dans les logicielsd’entreprise, de la gestion documentaire au CRM en passant par la cybersécurité.
Cette évolution peut se lire en trois phases. D’abord, le modèle devient une fonctionnalité du logiciel. Puis il en devient le moteur d’agents capables d’effectuer des tâches. Enfin, il commence à s’insérer directement dans des workflows métiers.
GPT-4o : l’IA devient une fonction du logiciel
Le lancement de GPT-4o en mai 2024 accélère la diffusion des modèles d’OpenAI dans les applications professionnelles. Sa capacité à traiter du texte, des images et de la voix permet aux éditeurs d’ajouter des fonctions d’IA à leurs produits sans demander à leurs clients de changer d’environnement.
Box intègre ainsi GPT-4o dans Box AI pour analyser les contenus stockés sur sa plateforme. Zendesk l’utilise dans ses outils de service client. Salesforce l’intègre à ses fonctions d’IA. Intercom s’appuie également sur les modèles d’OpenAI pour son agent de support Fin.
Le modèle devient alors une brique invisible du logiciel. L’utilisateur ne choisit pas nécessairement OpenAI ; il utilise une fonction de son application, dont le moteur est en partie fourni par OpenAI.
Le changement est important pour OpenAI. L’accès au marché professionnel ne passe plus uniquement par la vente directe de ChatGPT ou par la décision d’une entreprise de connecter ses propres applications à une API. Les éditeurs de logiciels deviennent eux-mêmes un canal de distribution.
GPT-5 : le modèle devient le moteur des agents
La deuxième étape apparaît avec les modèles de raisonnement et les capacités agentiques.
Avec GPT-5, OpenAI ne met plus seulement en avant la génération de contenu, mais la capacité du modèle à raisonner, utiliser des outils et accomplir des tâches plus complexes. Les éditeurs de logiciels commencent alors à intégrer ces capacités dans leurs propres agents.
Le développement logiciel constitue le terrain le plus visible. GitHub Copilot, Cursor, Windsurf, Vercel, JetBrains, GitLab, Factory, Lovable, Augment Code et Cognition font partie des acteurs ayant intégré ou testé GPT-5 dans leurs produits.
Chez JetBrains, GPT-5 est notamment intégré à Junie, son agent de développement, ainsi qu’à AI Assistant. Chez Vercel, le modèle alimente notamment v0 et les fonctions agentiques de la plateforme.
La différence avec la première phase est de taille.
Avec GPT-4o, OpenAI alimentait des fonctionnalités. Avec les modèles de raisonnement, il commence à alimenter des agents.
Ces agents peuvent analyser le contexte, utiliser plusieurs outils, enchaîner des opérations et produire un résultat sans que l’utilisateur ait à détailler chaque étape.
La même évolution apparaît en dehors du développement. Harvey utilise les modèles d’OpenAI dans ses outils juridiques et ses workflows. Notion les intègre à ses agents. Salesforce développe Agentforce autour de cette logique d’agents capables d’interagir avec les données et les applications de l’entreprise.
L’intégration d’un modèle dans un logiciel change donc progressivement de nature : il ne s’agit plus seulement de lui demander de générer une réponse, mais de lui confier une partie du travail.
2026 : les modèles s’insèrent dans les workflows métier
La troisième phase est désormais particulièrement visible dans la cybersécurité.
Avec Daybreak, OpenAI organise un réseau de partenaires destiné à intégrer ses modèles spécialisés dans les produits et services de sécurité. La liste publiée par OpenAI comprend notamment Akamai, Cato Networks, Check Point, Cisco, Cloudflare, CrowdStrike, Darktrace, Elastic, Fortinet, IBM, Okta, Palo Alto Networks, Proofpoint, SentinelOne, Sophos, Tenable, Trend Micro et Zscaler.
Cette fois, le modèle ne se contente plus d’ajouter une capacité de génération ou de recherche au logiciel. Il peut intervenir directement dans un processus opérationnel.
Chez Cloudflare, les modèles cyber d’OpenAI sont utilisés pour contribuer à la découverte et à la remédiation des vulnérabilités. CrowdStrike les intègre à ses workflows de sécurité. Elastic les utilise pour accélérer certaines opérations d’investigation et de détection. Tenable les associe à ses données d’exposition pour analyser notamment les risques liés aux agents, aux skills, aux serveurs MCP et aux playbooks.
Le principe est désormais différent. Le logiciel fournit au modèle ses données, son contexte et ses outils ; le modèle apporte ses capacités de raisonnement tandis que l’éditeur conserve la maîtrise du workflow et de ses mécanismes de contrôle.
La cybersécurité est particulièrement révélatrice de cette évolution parce que les conséquences d’une mauvaise décision peuvent être immédiates. Les intégrations doivent donc combiner les capacités du modèle avec des règles, des limites d’action, de la supervision et, dans de nombreux cas, une validation humaine.
Mais la logique dépasse la cybersécurité.
Dans les outils de données, les CRM, les logiciels juridiques ou les plateformes collaboratives, le modèle ne vient plus seulement enrichir le logiciel, il participe à l’exécution des tâches pour lesquelles le logiciel est conçu.
OpenAI change de place dans la chaîne logicielle
Cette évolution a une conséquence économique importante.
Le marché ne se limite plus à la question de savoir quel modèle les entreprises vont choisir. Une autre bataille se joue désormais : dans quels logiciels ce modèle sera-t-il embarqué ?
Un responsable informatique peut utiliser une fonction alimentée par OpenAI sans avoir choisi OpenAI comme fournisseur de modèle au niveau de son infrastructure IA. Il peut travailler dans GitHub Copilot, utiliser Harvey pour ses équipes juridiques, exploiter Notion ou s’appuyer sur une plateforme de cybersécurité qui embarque GPT Cyber.
Lorsqu’on met 1 et qu’il en ressort 100, est-ce vraiment un schéma circulaire ?
Jensen Huang a évoqué le sujet la semaine passée lors d’une conférence Goldman Sachs. Son discours s’est apparenté à celui tenu fin août lors de l’annonce des résultats trimestriels de NVIDIA. Dans les grandes lignes : de petits investissements produisent une grande valeur.
Une infra « durable » ? « On peut toujours louer du Volta et de l’Ampere »
Au-delà du fait que NVIDIA « sait faire tourner tous les modèles », cette valeur est d’autant plus grande qu’elle « durable », explique l’intéressé. Aujourd’hui, on peut toujours louer du Volta et de l’Ampere, insiste-t-il, à rebours d’estimations qui chiffrent à 3 ans maximum la durée de vie économique actuelle d’un GPU.
Jensen Huang reprend un chiffre communiqué fin août : 60 Md$, coût indicatif pour installer 1 GW de puissance de calcul. En faisant l’hypothèse d’un projet sur 6 ans, il assure que chaque tranche d’investissement de 10 Md$ génère, au rythme actuel, 50 Md$. Bilan : le compute est très profitable. Donc c’est la course pour s’en procurer. À l’en croire, les dépenses mondiales pourraient atteindre 3000 à 4000 Md$ à l’horizon 2030.
Pour illustrer la valeur dégagée, le patron de NVIDIA avait sorti une autre référence fin août : une vingtaine d’entreprises de l’IA dépassaient désormais le milliard de $ de CA annuel glissant. Il avait mentionné Cursor, Figma et Together AI.
Le gros morceau : les garanties financières
Pour entretenir la demande, NVIDIA agit principalement à trois niveaux. Parmi eux, les prises de participations au capital de ses clients. Il envisagerait, par exemple, d’investir jusqu’à 10 Md$ dans l’IPO d’Anthropic. Il y a aussi les crédits fournisseurs ; autrement dit, l’octroi de délais de paiement.
NVIDIA réalise une telle marge sur les GPU que ces deux mécanismes n’ont jusque-là consommé qu’une part limitée de la trésorerie. L’essentiel du risque est porté par un mécanisme bien plus volumineux : les garanties financières. La plus importante officialisée jusque-là se monte à 105 Md$. Elle concerne le campus de Portsmouth (Ohio), point de chute prévue pour OpenAI. NVIDIA y est fournisseur exclusif pour le compute.
Partage de revenus avec les néoclouds
Pour transformer la puissance de calcul en un actif finançable sur le long terme, NVIDIA a noué des accords avec des grands noms de la gestion d’actifs. En l’occurrence, Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs et KKR. Doivent en résulter des véhicules qui lèveront « plus de 500 Md$ » pour financer la construction d’infrastructures*.
NVIDIA se dit d’autant plus confiant qu’il a de la visibilité sur ces projets. Fin août, il avait donné pour exemple… le campus de Portsmouth. En partenariat avec SoftBank Energy, il a aidé à sécuriser foncier, énergie et immobilier, pour un déploiement initial attendu d’environ 4 GW.
Ce suivi de l’activité des clients fait de NVIDIA un « investisseur informé », pour reprendre les mots de Jensen Huang. Ainsi met-il également ses billes dans les néoclouds (« petits » fournisseurs spécialisés dans les clusters IA), avec un modèle de partage de revenus. Il offre un engagement ferme (take or pay) sur une partie de la capacité des datacenters, garantissant un revenu minimum. Cela permet aux néoclouds de sécuriser leurs financements bancaires sans bloquer toute leur capacité auprès d’un seul client. En échange de cette garantie, NVIDIA perçoit une part des revenus au-dessus du seuil minimal fixé. C’est donc, au bout, une double rentrée d’argent, sans en prêter directement.
Un trimestre à 89 Md$ pour l’activité datacenter de NVIDIA
Dans la comptabilité de NVIDIA, le segment datacenter représente environ 93 % du CA (soit 89 Md$). La part provenant des hyperscalers a progressé sur le dernier trimestre (+ 13 %, à 49 Md$), mais moins vite que celle issue du reste de la clientèle (+ 25 %, à 40 Md$). Dell en fait partie, lui qui vient de relever ses prévisions de résultat annuel au vu de l’ampleur de son carnet de commandes de serveur IA.
Dans ce contexte, NVIDIA table sur un CA en hausse de 70 % pour son prochain exercice fiscal (grosso modo, l’année 2027). Sur celui en cours, sa clientèle reste très concentrée : sur le premier semestre, trois acteurs lui ont valu près de la moitié du CA. Le panier pourrait se diversifier à mesure que labos IA et clouders développent leurs propres puces. Par exemple AWS, qui vient d’annoncer un accord pluriannuel à 4 Md$ avec Qualcomm.
* Le Wall Street Journal a récemment dénombré environ 3000 Md$ d’engagements hors bilan liés à l’IA.
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Plus d’un an après sa création, le Comité Stratégique de Filière Logiciels et Solutions Numériques de Confiance a signé son « premier contrat » avec l’Etat. Son nom : le « Pacte Numérique et IA ».
L’ambition tient en une phrase : reprendre la main. Dans un contexte cataclysmique d’extorsion des donnés publiques ( ANTS, DGFiP, …), le gouvernement (représenté par David Amiel, ministre de l’Action et des Comptes publics, et Anne Le Hénanff, ministre déléguée à l’IA et au Numérique), saisit l’occasion de renforcer les liens avec l’écosystème hexagonal.
Signé pour trois ans renouvelables, le texte fixe une méthode plus qu’un chèque : identifier les besoins de l’État, faire matcher l’offre tricolore et poser les bases d’une Base Industrielle et Technologique du Numérique, calquée sur la BITD militaire, ce réseau d’industriels qui arme les forces françaises sous la houlette de la DGA.
Premiers chantiers annoncés : les suites bureautiques collaboratives, les tests d’intrusion par IA et la sécurisation des infrastructures critiques.
Sur LinkedIn, Michel Paulin – qui a signé aux côtés de Jean-Noël de Galzain (Hexatrust) et Mehdi Houas (Numeum) – résume l’esprit du texte : « les ambitions et la méthode d’un partenariat étroit entre les industriels de la filière et les services de l’État ».
L’objectif, dit-il, est de « mieux identifier les besoins » sur le collaboratif, l’IA et la cybersécurité, pour y répondre par « des offres et des solutions de la filière française ».
Il promet que la filière mettra « toute son énergie et sa détermination » pour passer vite aux actes, avec un double bénéfice attendu : des solutions « innovantes et performantes » pour les utilisateurs, et davantage d’autonomie stratégique pour le pays.
Un bémol, et de taille : les règles de la commande publique restent intactes. Pas de fast-track ni de marché réservé. Le Pacte reste ouvert à tout industriel ; à condition d’avoir son siège et ses capacités de production en France, et de ne pas dépendre de législations extraterritoriales.
Dans une interview sur Silicon, en mars dernier, Michel Paulin regrettait le manque de commandes des secteurs publics et des grandes entreprises privées françaises pour soutenir la souveraineté technologique.
« Je rêverais d’une loi qui permette de résoudre tous ces problèmes. Mais la préférence européenne d’achat est aujourd’hui interdite par la loi européenne : on n’a pas le droit de le faire. Alors que les Américains le font, les Chinois le font, les Coréens le font. On est les seuls à croire que c’est une distorsion de la concurrence. C’est incroyable » nous disait-il.
Jamespot dans la catégorie « intranet » alors que Jalios est en « digital workplace ». NumSpot en « IaaS », tandis que Scaleway est en « stockage cloud » et Cloud Temple… en « cloud ».
Il en est ainsi dans l’EU Tech 300. Ce classement a émergé en juin sous l’impulsion d’une association à but non lucratif née un an plus tôt : YSIABS (Yellow Sparks In A Blue Sky).
Olivier Rohou, fondateur d’eLamp (gestion des compétences ; vendu à 360Learning en 2023), apparaît comme le principal instigateur de cette structure qu’il présente comme un « mouvement réactionnaire face au techno-fascisme ».
Le cabinet Advaes prend un peu plus de pincettes. « C’est un mouvement citoyen dont l’objectif est de défendre une Tech [sic] unie, forte et indépendante au sein de l’Union européenne », avait-il expliqué il y a quelques semaines à l’heure de rejoindre le comité de surveillance de l’EU Score.
Un « Nutri-Score de la tech » repéré par le CIANum…
Lancé il y a près d’un an, l’EU Score fut le premier projet d’YSIABS, qui le présente comme « le Nutri-Score de la tech européenne ». Il se fonde essentiellement sur des critères de présence en Europe (employés, investisseurs, fournisseurs, serveurs). S’y ajoutent le respect de valeurs ESG et DEI. En résultent une note sur 700 et un grade de AAA à C.
YSIABS a commencé à intégrer deux aspects dont il ne tient toutefois pas encore compte dans la notation : l’origine du code source et sa disponibilité en source ouverte.
L’EU Score est cité comme « exemple inspirant » dans le rapport sur la souveraineté numérique que le CIANum a publié en mai. Au même titre, d’ailleurs, que l’Indice de résilience numérique. On doit ce dernier à l’aDRI (association for Digital Resilience Initiative), association à l’origine de laquelle se trouvent David Djaïz (haut fonctionnaire, entre autres ancien rapporteur général du Conseil national de la refondation), Yann Lechelle (qui fut DG de Scaleway) et Arno Pons (délégué général du think tank Digital New Deal).
… et un classement à la méthodologie particulière
L’EU Score sert de socle au classement EU Tech 300. Celui-ci se structure par domaines (dits « compétences »). Pour chacun, sont mis en avant jusqu’à 5 fournisseurs qui ont leur siège social dans l’UE.
La nomenclature vise large : B2C et B2B confondus, elle comprend 189 domaines. Ainsi, par exemple, « cybersécurité » est l’un d’entre eux… mais il y a aussi des catégories CTI, PAM, EDR, WAAP, VPN, IAM, etc. En parallèle, chaque fournisseur ne peut être rattaché qu’à un domaine : celui où il compte le plus de concurrents dans l’UE.
En conséquence de cette approche, beaucoup d’entreprises sont seules ou presque dans une catégorie. Parmi elles, ESET en CTI (alors que Sekoia, qui évolue aussi sur ce segment, est classé en cybersécurité) et Stormshield en EDR (alors qu’ESET en a aussi un).
Dans le choix des solutions qui déterminent le domaine dont relèvent les fournisseurs, priorité est donnée aux codes propriétaires (= maîtrisés).
Wimi en « gestion de projets », Oodrive en « cyberrésilience »
En combinant tous ces choix structurels, certains se trouvent là où on ne les attendrait pas forcément. Illustration avec ChapsVision en « protection des données » (avec sa solution CrossinG), Dragon LLM en « gestion des connaissances » (alors que Mistral AI et Cleyrop sont respectivement dans les catégories « LLM » et « agents ») ou Wimi en « gestion de projets » quand Oodrive est en « cyberrésilience ».
Le même phénomène se constate sur les marchés B2C. OsmAnd figure en catégorie « cartes » alors que Cartes.app est dans « GPS ». Dans cette dernière catégorie apparaît aussi komoot, alors que Wikiloc se trouve en « itinéraires à pied ».
Malgré l’appellation EU Tech 300, ils sont, au dernier pointage, 473 fournisseurs référencés.
Scaleway et Cloud Temple, « meilleures élèves » de l’EU Score
L’un et l’autre atteignent 685 points.
Cloud Temple, pour l’ensemble de son offre.
Scaleway également, ainsi que plus spécifiquement pour son offre TEM (e-mails transactionnels) et son Kubernetes managé (Kapsule).
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