Un chiffre, longtemps gardé secret, vient de tomber : 29,4 milliards $. C’est ce qu’a rapporté Azure au dernier trimestre fiscal de Microsoft, clos le 30 juin.
Et pour la première fois, c’est le groupe lui-même qui le confirme noir sur blanc, plutôt que de se contenter d’un vague pourcentage de croissance comme il le faisait depuis des années.
Amazon détaille les revenus d’AWS depuis 2015. Alphabet fait de même pour Google Cloud. Microsoft, en revanche, avait toujours refusé de sortir Azure de son flou statistique, préférant énoncer des taux de progression sans jamais chiffrer la base sur laquelle ils étaient calculés.
Cette singularité prend fin avec un dépôt réglementaire publié le 2 août, dans lequel l’entreprise reconstitue, trimestre par trimestre, deux années entières de ventes Azure. Sur l’exercice fiscal complet arrêté fin juin, la division a ainsi totalisé 101,9 milliards $, en progression par rapport aux 75 milliards enregistrés l’année précédente.
Replacé face à la concurrence, ce chiffre positionne Azure dans une position intermédiaire. Loin devant Google Cloud, dont les ventes trimestrielles s’élèvent à 24,8 milliards $, mais nettement derrière AWS, qui a facturé 42,2 milliards $ sur la même période.
L’écart se creuse encore sur une base annuelle : AWS a dépassé les 128 milliards $ sur l’année civile 2025, quand Azure plafonnait à 85,8 milliards sur quatre trimestres comparables. Google, de son côté, n’a toujours pas franchi le pas d’une consolidation annuelle publique pour sa branche cloud.
La divulgation des revenus d’Azure n’est que la partie visible d’un chantier bien plus large : Microsoft revoit l’intégralité de sa nomenclature comptable. Du jamais-vu depuis 2015.
Les trois segments qui structuraient jusqu’ici les comptes du groupe ( Intelligent Cloud, Productivity and Business Processes, et More Personal Computing ) disparaissent purement et simplement, remplacés par deux ensembles seulement.
Le premier, « Agents and Infra », absorbe à la fois Azure, la suite Microsoft 365 et les revenus liés aux logiciels d’IA d’entreprise, effaçant ainsi la frontière qui séparait jusqu’ici l’infrastructure cloud des outils de productivité. Le second, « Devices and Consumer », rassemble ce qui reste tourné vers le grand public : Windows, Xbox, et la publicité générée par Bing comme par LinkedIn..
Le nouveau découpage entrera en vigueur avec les résultats du premier trimestre de l’exercice 2027, à l’automne. Il s’accompagne d’un ajustement technique plutôt que stratégique.
Microsoft a légèrement abaissé sa prévision de revenus pour Azure, en expliquant que la baisse ne reflète aucun ralentissement réel mais un simple changement de classement. Les recettes de GitHub, auparavant comptées dans Azure, migrent désormais vers le pôle cloud de Microsoft 365.
La prévision de chiffre d’affaires total du groupe, elle, n’a pas bougé.
Reste la question du pourquoi.
Dans la note publiée pour accompagner ces changements, Satya Nadella désigne l’IA comme la cause directe de cette refonte.
Selon lui, l’IA brouille désormais les frontières entre les produits du groupe, rendant l’ancienne segmentation trop rigide pour refléter la réalité de l’activité.
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En observant les annonces des dix-huit derniers mois, un constat s’impose. Éditeurs de cybersécurité, spécialistes de l’API Management, plateformes de données, fournisseurs cloud et acteurs nés avec l’IA développent des fonctions qui répondent aux mêmes problématiques. Leur objectif : contrôler les appels aux modèles de langage, appliquer des politiques de sécurité, maîtriser les coûts et gouverner les agents, tout en traçant leurs interactions et en limitant la dépendance à un fournisseur unique.
Tous cherchent, avec des approches différentes, à devenir le point de contrôle entre le système d’information et l’IA.
Dans l’histoire des infrastructures IT, ce type de convergence a souvent annoncé l’émergence d’une nouvelle catégorie de logiciels. Mais elle peut aussi annoncer autre chose : une course où chaque acteur tente d’imposer son propre control plane, au risque de recréer, autour de l’IA, la fragmentation que les AI Gateways sont précisément censés résoudre.
Les plateformes de cybersécurité ont été conçues pour protéger des utilisateurs, des postes de travail, des serveurs ou des applications. L’essor des agents IA introduit une nouvelle catégorie d’entités numériques : elles disposent de droits d’accès, utilisent des identités techniques, consultent des données et exécutent des actions de façon autonome. Elles deviennent donc elles-mêmes une nouvelle surface d’attaque.
Le cas de Palo Alto Networks illustre bien cette bascule, avec un calendrier resserré. En mars 2026, l’éditeur lance Prisma AIRS 3.0, avec un module « AI Agent Gateway » alors en accès limité. Fin avril, il annonce son intention de racheter Portkey, l’un des éditeurs d’AI Gateway les plus établis ; l’acquisition est finalisée le 29 mai. Six semaines plus tard, le 22 juillet, il annonce la disponibilité générale de Prisma AIRS AI Gateway, qui intègre directement la technologie de Portkey.
Dans sa communication, Palo Alto Networks avance un chiffre destiné à illustrer l’accélération du phénomène. Selon les données observées par l’éditeur, la part du trafic réseau d’entreprise liée au protocole MCP serait passée de 11 % fin 2025 à plus de 41 % à la mi-2026. Un chiffre fourni par l’éditeur, à considérer comme un indicateur de tendance plutôt que comme une mesure indépendante du marché.
CrowdStrike suit une trajectoire différente, centrée sur l’identité des agents. En juin dernier, l’éditeur lance « Continuous Identity for AI Agents », une fonctionnalité de Falcon issue de la technologie de SGNL, rachetée pour 740 millions $. Le principe est de réévaluer en permanence les droits d’un agent, action après action, plutôt que de lui accorder un accès permanent. CrowdStrike ne cherche toutefois pas à devenir lui-même une AI Gateway. L’éditeur mise sur une stratégie d’écosystème, avec des intégrations à plusieurs gateways, dont Kong, LiteLLM, Databricks, Microsoft Azure, TrueFoundry et Google Cloud
Cisco avance sur un terrain proche avec Duo, qui traite désormais l’agent comme un objet d’identité à part entière, avec ses propres règles d’authentification et son propre cycle de vie. Zscaler, enfin, a présenté en juin 2026 ce qu’il revendique comme la première plateforme Zero Trust complète pour l’IA agentique, avec un « AI Broker » pour l’accès aux agents et un « AI Access Graph » pour cartographier les liens entre identités, applications et données. Une extension directe de sa logique réseau historique aux flux agent-à-agent et aux appels MCP, plus difficiles à intercepter que du trafic utilisateur classique.
Ces trajectoires différentes traduisent une même logique : chaque cyberéditeur cherche à prolonger son point de contrôle historique jusqu’aux agents. L’AI Gateway devient ainsi l’une des nouvelles interfaces de la logique Zero Trust où l’on vérifie non seulement qui est autorisé à agir mais aussi ce que l’agent peut faire et dans quel contexte.
Pour les acteurs de l’API Management, la problématique est différente. Depuis quinze ans, les API Gateway occupent une place stratégique dans les systèmes d’information : une part importante des échanges applicatifs y transite, et les équipes d’architecture y définissent l’authentification, la limitation de débit, la supervision et le routage.
L’IA pourrait remettre en cause cette position. Si les développeurs appellent directement les modèles de langage sans passer par l’infrastructure existante, une partie croissante des échanges risque d’échapper aux plateformes de gouvernance déjà en place. Les spécialistes des API cherchent donc à étendre leur périmètre plutôt qu’à laisser une infrastructure parallèle émerger.
L’exemple de Kong est représentatif : l’éditeur présente son AI Gateway comme une extension de plugins sur sa plateforme Kong Konnect existante. Les flux applicatifs continuent de transiter par la même infrastructure, mais sont désormais aussi dirigés vers des modèles de langage, avec les mêmes mécanismes d’authentification et de quotas déjà en place pour les API classiques.
Google fait évoluer Apigee dans une direction similaire, en l’articulant à la nouvelle plateforme d’agents que le groupe a lancée en avril 2026 en rebaptisant Vertex AI en Gemini Enterprise Agent Platform. Un changement qui va au-delà du nom, puisqu’il absorbe aussi Agentspace et repositionne l’ensemble autour de la construction, du déploiement et de la gouvernance d’agents plutôt que du seul entraînement de modèles.
D’autres éditeurs d’API Management plus spécialisés, comme Gravitee, Tyk ou WSO2, suivent une trajectoire comparable en ajoutant des fonctions de routage LLM, de gouvernance MCP et de suivi des coûts d’inférence à leurs plateformes existantes.
Le principe reste le même dans tous les cas : réutiliser les mécanismes déjà déployés pour les API ( authentification, quotas, journalisation, observabilité ) plutôt que de les faire reconstruire par chaque équipe projet pour l’IA. L’IA ne crée pas une infrastructure parallèle ; elle prolonge l’architecture existante.
Une troisième famille avance avec une approche différente : les plateformes de données. La conviction est que la valeur de l’IA ne réside pas uniquement dans le modèle, mais surtout dans les données auxquelles il accède.
Snowflake en fournit une première illustration. Fin mai 2026, l’éditeur annonce l’acquisition de Natoma, spécialiste de la gouvernance du protocole MCP. Deux mois plus tard, il lance Cortex AI Gateway pour contrôler les interactions des agents avec les modèles, les outils, les serveurs MCP et les données de l’entreprise.
La solution s’adresse aussi bien aux agents natifs de Snowflake qu’à ceux développés sur des plateformes tierces comme Claude Code ou Cursor, et s’intègre notamment avec Okta, SailPoint et 1Password pour la gestion des identités.
Databricks suit une trajectoire comparable avec Unity AI Gateway. Construit sur Unity Catalog, le service transpose aux modèles et aux agents les mécanismes de gouvernance déjà appliqués aux données : permissions, traçabilité et audit. Il ajoute des fonctions spécifiques à l’IA, comme le contrôle des dépenses, le routage entre fournisseurs et la prévention des fuites de données personnelles.
Databricks revendique déjà plusieurs milliers de clients utilisant Unity AI Gateway, dont Rivian, Asana et Edmunds. Selon l’éditeur, plus d’un quadrillion de tokens ont transité par la gateway au cours des douze derniers mois.
L’éditeur a par ailleurs choisi une approche ouverte en intégrant à Unity AI Gateway des spécialistes de la sécurité, dont CrowdStrike, Palo Alto Networks et Zscaler. L’objectif est de permettre aux entreprises de conserver leurs outils de sécurité existants tout en les appliquant aux interactions avec les modèles, les agents et les outils. Une logique d’écosystème qui contraste avec les plateformes cherchant à intégrer l’ensemble des fonctions de sécurité en interne.
Les annonces successives de Snowflake et Databricks montrent que la gouvernance des agents est en train de devenir un nouveau terrain de concurrence pour les plateformes Data & IA. Leur avantage est de pouvoir prolonger vers les modèles et les agents les politiques de contrôle déjà appliquées aux données, sans nécessairement ajouter une couche de gouvernance indépendante.
Une quatrième famille d’acteurs, les hyperscalers, aborde le problème sous un angle différent : intégrer les fonctions de gouvernance de l’IA à leur propre environnement plutôt que de les vendre comme un produit autonome.
AWS a lancé Amazon Bedrock AgentCore Gateway, qui fournit un point d’accès unique aux agents pour accéder à des outils, des serveurs MCP et d’autres agents via A2A. La plateforme peut également router les requêtes vers différents fournisseurs de modèles et connecter des services comme Salesforce, Slack, Jira ou Asana.
Microsoft combine deux briques complémentaires. Azure API Management fournit les fonctions d’AI Gateway, tandis qu’Entra Agent ID, disponible généralement depuis mai 2026, attribue une identité propre aux agents et permet d’en contrôler les accès, y compris lorsqu’ils sont construits sur des plateformes tierces.
Google a choisi une approche plus intégrée. Avec le lancement de Gemini Enterprise Agent Platform, qui succède à Vertex AI, l’éditeur regroupe dans une même plateforme la construction, le déploiement et la gouvernance des agents, plutôt que de présenter l’AI Gateway comme une brique autonome.
L’avantage de cette approche est net pour une DSI déjà engagée sur un cloud donné : l’identité, la facturation et une partie de l’observabilité restent dans le même environnement, sans couche supplémentaire à opérer. La contrepartie l’est tout autant : dans un contexte multicloud, ces trois approches ne se substituent pas les unes aux autres, et une entreprise utilisant AWS, Azure et Google Cloud simultanément peut se retrouver avec trois mécanismes de gouvernance de l’IA distincts plutôt qu’une couche transverse unique.
Une dernière catégorie est née directement avec les applications d’IA. Des acteurs comme LiteLLM, Helicone, OpenRouter ou Portkey ont construit leurs offres autour de besoins apparus avec les LLM : router les requêtes entre plusieurs modèles et fournisseurs, suivre la consommation, gérer les clés et les coûts ou observer les interactions des agents.
Portkey illustre toutefois la difficulté pour ces spécialistes de conserver leur indépendance lorsque le marché se structure. Racheté par Palo Alto Networks en mai 2026, l’éditeur montre comment les fonctions développées par les acteurs AI-native peuvent être progressivement intégrées à des plateformes plus larges de cybersécurité, d’API Management, de données ou de cloud.
Le rapprochement de ces cinq familles d’acteurs montre que l’AI Gateway devient une couche stratégique de contrôle de l’IA. Mais cette convergence ne conduira pas forcément à une gateway unique : le marché pourrait plutôt voir coexister plusieurs briques capables de coopérer.
Pour les DSI, la question sera donc de savoir où placer le point de contrôle principal et comment faire interagir les autres briques avec lui. Faute de coordination, la multiplication des offres pourrait paradoxalement recréer une nouvelle fragmentation de la gouvernance de l’IA.
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Microsoft s’apprête à retirer la version « licences incluses » de son service Azure VMware Solution (AVS). C’était l’une des toutes dernières solutions permettant d’acquérir des produits VMware en dehors des offres groupées imposées par Broadcom.
Jusqu’à présent, AVS représentait une alternative de choix pour les organisations souhaitant conserver leurs environnements VMware dans le cloud sans avoir à basculer vers VMware Cloud Foundation (VCF), la grande suite cloud hybride de Broadcom.
L’offre cloud de Microsoft comprenait ainsi les licences pour vCenter, vSAN, vSphere et NSX, mais n’intégrait pas le Software-Defined Datacenter Manager, l’outil utilisé par Broadcom pour centraliser la gestion de son offre phare VCF.
À titre d’exemple, les licences pour vSphere Foundation ne sont presque jamais vendues seules, à moins d’être intégrées dans un accord plus vaste comprenant VCF.
D’autres géants du cloud avaient d’ailleurs déjà dû s’adapter à cette exigence, annoncée par Broadcom à la fin de l’année dernière.
Microsoft a clarifié le calendrier d’arrêt de son service historique:
> 31 octobre 2026 : arrêt de la commercialisation de la version d’AVS incluant les licences.
> 30 août 2027 date limite pour les clients actuels, qui devront avoir acquis une licence VCF et effectué leur transition.
Microsoft appelle ses utilisateurs à anticiper cette migration au plus vite. « Prévoyez suffisamment de temps pour acheter les licences VCF auprès de Broadcom et achever la transition vers AVS VCF BYOL », prévient l’éditeur.
Les clients évaluant des opportunités de modernisation sont invités à analyser leurs environnements AVS immédiatement et à élaborer une feuille de route pour éviter toute interruption de service le 31 août 2027, date à laquelle leurs installations actuelles cesseront de fonctionner.
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Le divorce n’est pas à l’ordre du jour, mais le couple bat de l’aile. Le temps où Microsoft et OpenAI donnaient l’image d’un mariage parfait semble révolu.
Sans jamais parler ouvertement de rupture, Satya Nadella a changé de discours ces derniers mois. Le patron de Microsoft défend désormais une approche « multi-modèles » pour son entreprise comme pour ses clients, et met en scène ses propres capacités technologiques avec la famille de modèles MAI et les puces Maya.
Rien, officiellement, ne remet en cause l’alliance entre les deux groupes.
Microsoft demeure l’actionnaire de référence d’OpenAI avec environ 27 % du capital et les deux entreprises sont liées par un accord courant jusqu’en 2032 qui garantit à la firme de Redmond un accès privilégié aux modèles et aux « agents » développés par le l’inventeur de ChatGPT, sans surcoût de licence.
En parallèle, OpenAI s’est engagé sur des achats massifs de capacité Azure. Un contrat évalué à plus de 250 milliards $ tandis que Microsoft continuerait de percevoir environ 20 % des revenus d’OpenAI jusqu’à la même échéance, selon plusieurs sources concordantes.
Mais l’exclusivité, elle, a vécu. OpenAI n’est plus tenu de faire tourner exclusivement ses modèles sur l’infrastructure cloud de Microsoft. Cette bascule stratégique a d’ailleurs jeté un froid entre les deux partenaires lorsque le premier a signé, courant 2025, un accord de 50 milliards $ avec AWS. Microsoft aurait alors envisagé une action en justice, estimant que cet accord pouvait entrer en contradiction avec des clauses contractuelles existantes.
Au-delà des chiffres, plusieurs observateurs pointent un relâchement des liens personnels entre Satya Nadella et Sam Altman.
Les échanges directs entre les deux dirigeants se seraient espacés, sur fond de désaccords portant sur l’allocation des ressources de calcul, la gouvernance d’OpenAI et le rythme de la course vers l’intelligence artificielle générale (AGI).
Les deux camps continuent d’afficher publiquement un partenariat « gagnant-gagnant » mais la rivalité est de plus en plus assumée sur le terrain des modèles et des infrastructures. Microsoft se positionne désormais explicitement comme une alternative aux offres haut de gamme d’OpenAI, mais aussi d’Anthropic.
C’est là que se joue l’essentiel. Satya Nadella conseille ouvertement aux entreprises clientes de ne jamais s’enfermer chez un seul fournisseur d’IA et recommande la mise en place d’ « AI gateways » permettant de découpler les usages métiers des modèles sous-jacents.
Une doctrine qui sert évidemment aussi les intérêts commerciaux de Microsoft qui se positionne comme l’orchestrateur de cette pluralité via Azure.
Le chiffre est éloquent : la plateforme Azure AI héberge désormais plus de 11 000 modèles différents, issus d’OpenAI, d’Anthropic, de Mistral ou encore de xAI, aux côtés de la famille de modèles MAI développée en interne.
Cette stratégie s’accompagne d’un déploiement tous azimuts de la marque Copilot, désormais présente dans plus de quatre-vingts services et applications du groupe ( Office, Windows, Security, Dynamics ) faisant de l’assistant IA le fil conducteur de l’expérience utilisateur Microsoft, quel que soit le modèle qui tourne en back-end.
Sur le plan industriel, Microsoft muscle également ses investissements en infrastructure propriétaire. A commencer par ses puces Maya censées offrir un gain d’environ 40 % en efficacité énergétique pour les charges de travail liées à l’IA.
Signe supplémentaire de cette volonté d’ouverture, Satya Nadella a rejoint Elon Musk et Mark Zuckerberg pour afficher son soutien aux modèles à poids ouverts (open-weight) pour favoriser un écosystème IA moins verrouillé, dans lequel le groupe peut jouer un rôle d’agrégateur plutôt que de dépendant.
Cette stratégie de diversification est-elle le signe d’une préparation à un possible refroidissement durable avec OpenAI ou simplement l’expression d’une maturité stratégique classique ? La réponse se dessinera sans doute d’ici 2032, date d’expiration de l’accord qui les lie encore… pour l’instant..
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Pendant plusieurs années, la croissance du cloud public reposait principalement sur la migration des applications et des infrastructures d’entreprise.
Les derniers résultats trimestriels d’Amazon, de Microsoft et d’Alphabet montrent que le moteur a changé. L’IA générative est devenue le principal facteur de consommation de ressources cloud, qu’il s’agisse de l’entraînement des modèles, de leur inférence ou de l’exécution d’agents IA.
Mais si les trois hyperscalers affichent une accélération de leur activité cloud, leur trajectoire sont différentes. Microsoft conserve la croissance la plus élevée, AWS retrouve un rythme qu’il n’avait plus connu depuis plusieurs années et Google Cloud poursuit sa progression en s’appuyant sur l’adoption de Gemini et de Vertex AI.
Amazon Web Services enregistre un chiffre d’affaires trimestriel de 42,2 milliards $, en progression de 37 % sur un an. Il s’agit de sa croissance la plus élevée enregistrée depuis plusieurs années.
Pour Andy Jassy, le patron d’Amazon, cette accélération est directement liée aux investissements des entreprises dans l’IA générative. Le groupe met notamment en avant la progression de l’adoption d’Amazon Bedrock, la demande pour ses puces Trainium ainsi que l’utilisation croissante des infrastructures GPU destinées à l’inférence.
Le successeur de Jeff Bezos indique également que la demande dépasse encore les capacités actuellement disponibles. Et d’affirmer qu’une partie des capacités de calcul prévues pour 2027 est déjà réservée par des clients.
Pour soutenir cette demande, Amazon prévoit désormais 220 milliards $ de dépenses d’investissement en 2026, principalement consacrées au développement de nouveaux datacenters et de capacités de calcul destinées à l’IA.
Microsoft conserve la croissance cloud la plus élevée parmi les grands hyperscalers.
Azure affiche une progression de 43 % sur un an tandis que l’ensemble de l’activité Microsoft Cloud atteint 59,3 milliards $ de chiffre d’affaires trimestriel, en hausse de 27 %.
Le groupe attribue cette performance à la diffusion croissante de ses offres d’IA, notamment Azure AI et Microsoft 365 Copilot. Microsoft indique désormais compter plus de 30 millions d’utilisateurs payants de Microsoft 365 Copilot.
Autre indicateur mis en avant : Azure génère désormais plus de 100 milliards $ de chiffre d’affaires annuel, confirmant le changement d’échelle de la plateforme.
Malgré l’ampleur des investissements réalisés dans les infrastructures IA, Microsoft maintient son programme de dépenses d’investissement de 175 milliards $ pour l’exercice 2026.
Google Cloud confirme également une nette accélération de sa croissance. Pour son deuxième trimestre fiscal, la division a généré 24,8 milliards $ de chiffre d’affaires, en hausse de 82 % sur un an. Son résultat opérationnel atteint 8,8 milliards $, contre 2,8 milliards un an plus tôt, tandis que son carnet de commandes progresse à 514 milliards $.
Le groupe met notamment en avant l’adoption de Gemini Enterprise, désormais utilisé par près de 90 % des entreprises du Fortune 100, ainsi que la progression de Vertex AI et des infrastructures Google Cloud Platform (GCP) dédiées à l’IA.
Alphabet a relevé ses prévisions pour 2026 et prévoit désormais des dépenses d’investissement comprises entre 195 et 205 milliards $ principalement destinées au développement de ses centres de données et de ses infrastructures de calcul pour l’IA.
Ce trimestre confirme le changement d’échelle de Google Cloud. Longtemps distancé par AWS et Azure, le troisième hyperscaler mondial affiche désormais la croissance la plus rapide du marché.
Les trois fournisseurs soutiennent que la capacité de calcul devient un facteur de différenciation aussi important que les modèles d’IA eux-mêmes. Leurs performances illustrent cette évolution : le cloud devient la plateforme d’exécution de l’IA d’entreprise, combinant puissance de calcul, modèles de langage, outils de développement, services d’inférence et applications
Pour les DSI, cette évolution pourrait avoir des conséquences directes sur la planification des projets IA. Les capacités disponibles, les délais de mise à disposition des ressources ou encore les engagements contractuels avec les fournisseurs cloud pourraient devenir des critères de sélection aussi importants que les fonctionnalités des plateformes.
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Il y a dix ans, ils annonçaient un partenariat de taille. Aujourd’hui, Databricks et Microsoft reviennent sur leur partenariat et affirment d’une seule voix l’élargissement de ce dernier, « désormais prolongé jusque dans les années 2030 ». Le cœur du sujet ? Databricks renforcera son utilisation d’Azure Databricks - plateforme poussée auprès de ses clients - pour faire fonctionner ses activités stratégiques et construire son lakehouse unifié, tout en s’appuyant sur Azure Cobalt, l’infrastructure de Microsoft basée sur l’architecture Arm, afin d’améliorer ses performances et son efficacité.
C’est une offensive estivale qui ressemble fort à un aveu d’urgence. À quelques jours d’intervalle, les deux leaders du cloud mondial ont sorti l’artillerie lourde.
Amazon Web Services (AWS) a dégainé le premier en annonçant un investissement de 1 milliard $ pour créer sa division AWS Forward Deployed Engineering (FDE).
La riposte de Microsoft ne s’est pas fait attendre en conscrant 2,5 milliards $ pour lancer sa force de frappe opérationnelle baptisée Microsoft Frontier Company, forte de 6 000 experts.
Leur mission est la même : envoyer leurs meilleurs ingénieurs, concepteurs de modèles et experts en sécurité s’installer physiquement dans les bureaux de leurs clients finaux (Unilever, le London Stock Exchange, la NFL, la NBA ou Southwest Airlines) pour co-développer des systèmes d’IA de bout en bout.
Ce virage à 180 degrés s’explique par une pression devenue insoutenable à Wall Street. Malgré une croissance robuste de son activité Azure, l’action Microsoft a subi d’importantes corrections. Les investisseurs exigent des preuves concrètes de rentabilité face aux dizaines de milliards de dollars engloutis chaque trimestre dans la construction de data centers.
Or, le constat sur le terrain est signifiant. Si les grands groupes ont massivement testé l’IA, le passage à l’échelle industrielle s’avère être un gouffre de complexité.
Problèmes de gouvernance des données, manque de compétences internes, sécurité défaillante… les projets s’enlisent et les abonnements tardent à générer la valeur promise.
Pour débloquer la situation, Microsoft et AWS ressuscitent une stratégie éprouvée il y a plus de dix ans par un autre acteur iconique de la tech américaine : Palantir.
Le spécialiste de l’analyse de données s’est imposé auprès des gouvernements et des multinationales en envoyant ses propres « Forward Deployed Engineers » configurer ses logiciels directement chez les clients.
En reprenant ce modèle, AWS et Microsoft cherchent à éliminer toute friction. AWS promet ainsi de compresser les calendriers de déploiement de l’IA « agentique » de plusieurs mois à seulement quelques jours, tout en garantissant l’indépendance future du client à l’issue de la mission.
En maîtrisant directement l’intégration logicielle, les hyperscalers s’assurent que les solutions d’IA développées seront intrinsèquement liées à leurs infrastructures respectives. Une manière de capturer le client pour la prochaine décennie. La bataille de l’IA ne se joue pas uniquement dans les laboratoires de recherche mais aussi bien dans les bureaux des directeurs financiers.
Sur le marché français, on apprend via l’Informé que OpenAI a ouvert à Paris un bureau de son activité d’intégrateur baptisée Deployment Company ou DeployCo.
Annoncée en mai dernier, la nouvelle structure est dotée de 4 milliards $ et compte un
consortium de 19 sociétés d’investissement, de cabinets de conseil et d’intégrateurs systèmes à son capital. Parmi eux, on trouve trois mastodontes du conseil : Bain & Company, Capgemini et McKinsey. OpenAI conserve la majorité.
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110 000 collaborateurs équipés de Microsoft 365 Copilot, Azure érigé en cloud de référence, et un mandat d’agence média mondial en échange. L’accord signé cette semaine entre Publicis et Microsoft pose les bases d’un marketing entièrement orchestré par l’IA.
En contrepartie, Publicis décroche le contrat d’agence média mondiale de référence de Microsoft. Ce qui signifie que le groupe français pilotera les investissements médias de Microsoft à l’échelle internationale.
Ce partenariat n’émerge pas de nulle part. Depuis dix ans, Publicis et Microsoft travaillent ensemble sur Marcel, la plateforme d’IA interne qui sert aujourd’hui à connecter talents, données et ressources. au sein de Publicis, Un socle qui a permis à Publicis de se familiariser avec les architectures d’IA en conditions réelles.
L’accord acte désormais une ambition plus large : construire sur Azure une solution marketing intégrée capable de relier systèmes hérités, agents d’IA et données propriétaires. L’objectif affiché est d’automatiser une partie des opérations marketing ( du ciblage à la mesure de performance) dans une logique de chaîne d’exécution continue, et non plus seulement d’assistance à la création de contenu.
Microsoft a besoin de cas d’usage emblématiques pour démontrer qu’Azure et Copilot peuvent devenir une infrastructure de référence dans des secteurs créatifs et data-driven. Publicis, avec ses 110 000 collaborateurs et sa position de numéro un ou deux mondial de la communication selon les classements, constitue une vitrine de premier plan.
Pour Publicis, l’accord renforce une conviction stratégique exprimée depuis plusieurs années par Arthur Sadoun, son PDG : le groupe de communication de demain ne sera pas seulement un acheteur d’espaces ou un producteur de contenus, mais un orchestrateur technologique capable de proposer à ses clients une couche d’exécution marketing automatisée.
Plus largement, cet accord illustre la convergence entre agences, données, cloud et agents d’IA. Les grands groupes de communication ne peuvent plus être des intégrateurs d’outils tiers mais disposer d’une architecture propriétaire capable d’absorber et d’orchestrer ces outils. Publicis parie sur Azure pour construire cette architecture. WPP, Omnicom et IPG font des choix comparables avec d’autres partenaires technologiques.
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