Airbus a sélectionné Scaleway comme fournisseur d’une infrastructure cloud destinée à moderniser certaines applications métiers tout en intégrant des capacités dédiées à l’intelligence artificielle.

Airbus avait lancé un appel d’offres pour identifier un fournisseur capable de combiner des capacités cloud performantes, un contrôle opérationnel européen, une sécurité juridique et une autonomie stratégique pour ses applications sensibles et ses données industrielles.

Scaleway fournira une plateforme pour prendre en charge des applications couvrant la conception des aéronefs, l’ingénierie, la production industrielle et les opérations de l’entreprise.

Selon Airbus, l’hébergement de ces systèmes dans un environnement cloud européen doit renforcer la protection de sa propriété intellectuelle et de ses données industrielles, tout en assurant la continuité de ses opérations aéronautiques à l’échelle mondiale.

« Le fait que les modèles Mistral soient déjà déployés sur l’infrastructure Scaleway nous permettra d’accélérer notre approche en matière d’IA », a déclaré Catherine Jestin, directrice du numérique chez Airbus.

Airbus migrera environ 70 applications critiques vers Scaleway d’ici fin 2028. Au maximum, le programme pourra couvrir jusqu’à 900 applications au cours des cinq à six prochaines années.

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Enregistré le 8 juillet à la présidence du Palais Bourbon, le rapport de la commission d’enquête « sur les dépendances structurelles et les vulnérabilités systémiques dans le secteur du numérique et les risques pour l’indépendance de la France » ne révolutionne pas le genre sur le plan conceptuel.

La souveraineté numérique française, on en parle depuis le rapport Longuet du Sénat en 2019, puis depuis celui de Philippe Latombe ; précisément le président de cette nouvelle commission  en 2021. Mais en 2026, c’est le contexte plus que la nouveauté du diagnostic, qui donne au document toute sa charge politique.

L’électrochoc MAGA

Le président Latombe,  député du groupe Les Démocrates de la 1ère circonscription de Vendée, ne s’en cache pas dans son avant-propos : il regrette « qu’il ait fallu attendre l’ère MAGA » pour qu’un electrochoc collectif se produise.

Le rapport situe la rupture au second mandat de Donald Trump, entamé en janvier 2025, qui a fait voler en éclats le cadre de coopération transatlantique hérité de l’après-guerre. La stratégie de sécurité nationale américaine publiée début décembre y désigne l’Union européenne comme un obstacle aux intérêts américains. Par ailleurs, des dirigeants puissants de  la tech, comme Elon Musk ou le patron de Palantir Alex Karp, ont basculé du rôle de chefs d’entreprise à celui d’acteurs politiques assumés.

Le document pointe le blocage, sur décision du gouvernement américain, de l’accès aux modèles d’Anthropic comme une démonstration que « le kill switch n’est plus seulement une hypothèse mais une réalité ». Autrement dit : un outil numérique dont dépend une administration, une entreprise ou un État peut, du jour au lendemain, lui être retiré sur simple décision politique étrangère.

Une dépendance chiffrée à 1,5 milliard €

Selon l’Ugap (l’Union des groupements d’achats publics), les acteurs américains représentent près de 80 % des achats logiciels des cinquante plus gros fournisseurs de l’administration française. Les dépenses des administrations publiques, collectivités comprises, vers des acteurs extra-européens sont évaluées à 1,5 milliard € dont un milliard jugé directement substituable par des alternatives existantes.

À l’échelle des entreprises privées, la facture grimpe à 264 milliards € de logiciels et services cloud achetés par les Européens aux entreprises américaines.

Trois fournisseurs concentrent l’essentiel de la dépendance logicielle des administrations : Microsoft, VMware et Oracle.

Le rapport détaille aussi une fragilité côté données personnelles. Au second semestre 2025, le gouvernement américain a adressé plus de 5 500 demandes de divulgation de données à Microsoft et plus de 60 000 à Google qui y a donné une suite favorable dans 89 % des cas.

Sur l’intelligence artificielle et les data centers, le rapport relève que RTE a réservé 15 gigawatts de capacité de raccordement électrique pour des projets de data centers, soit 24 % de la puissance du parc nucléaire français.

Selon l’analyse de la commission, l’essentiel profiterait à des hyperscalers américains ou à d’autres acteurs extra-européens, contre seulement 1,4 GW pour des opérateurs strictement européens.

29 propositions pour reprendre la main

Le document distingue des recommandations, jugées consensuelles et d’application rapide, et 29 propositions plus structurantes portées par la rapporteure.

Plusieurs axes se dégagent.

Miser sur l’open source comme alternative industrielle.

Le rapport propose de créer une fondation France Libre Open Source (Flos) chargée de pérenniser les briques open source utilisées par l’État, adossée à un fonds (baptisé Logic) venant compléter le Sovereign Tech Fund européen. L’open source deviendrait obligatoire dans les marchés publics d’ici le 1er janvier 2030, et les dépenses des collectivités territoriales dans ce domaine seraient comptabilisées en investissement plutôt qu’en fonctionnement.

Sortir l’école de l’emprise de Microsoft.

La proposition n°5 est sobrement intitulée « Objectif zéro Microsoft dans les écoles ». Elle est accompagnée d’une modification du code de l’éducation pour intégrer l’enseignement des logiciels libres ; le rapport pointant l’ancrage précoce des habitudes numériques chez les élèves comme un facteur clé de la dépendance de long terme.

Verrouiller la continuité de service.

Le texte propose de généraliser les clauses d’entiercement dans les contrats publics afin que l’État conserve l’accès aux éléments techniques indispensables en cas de défaillance d’un prestataire.
Solution plus radicale, une « clause de souveraineté finale » imposerait, pour les fournisseurs jugés structurants, la rétrocession à l’État des éléments nécessaires au fonctionnement du logiciel en cas de revente.

Encadrer les pépites frnçaises de l’IA.

Le rapport suggère que l’État puisse détenir des actions spécifiques (golden shares) dans Mistral AI et ChapsVision ouvrant un droit de blocage sur certaines décisions capitalistiques stratégiques. Il propose aussi le remboursement des aides publiques (aide à l’amorçage, crédit d’impôt recherche) en cas de vente rapide d’une start-up française à un acteur extra-européen.

Un moratoire sur les data centers

Freiner la course aux data centers.

Face à la concentration des capacités électriques réservées au profit d’acteurs étrangers, la commission propose un moratoire sur les projets de data centers ne répondant pas à un impératif de souveraineté, assorti d’un contrôle public renforcé de leur déploiement.

Muscler l’arsenal juridique et institutionnel.

Le rapport plaide pour l’activation du règlement de blocage européen et, si nécessaire, de l’instrument anti-coercition face à l’application extraterritoriale du droit américain. Il recommande la création d’une procédure de recours collectif au titre du RGPD  et d’un véritable ministère du numérique de plein exercice doté d’une autorité interministérielle aux prérogatives renforcées. Il serait complété par une délégation parlementaire dédiée au numérique.

Fruit d’un travail consensuel entre groupes politiques que tout oppose par ailleurs, de LFI aux Républicains, le rapport doit désormais alimenter deux rendez-vous législatifs annoncés pour l’automne et l’hiver. D’abord l’examen du projet de loi sur la résilience des infrastructures critiques et la cybersécurité qui est attendu à partir du 21 septembre. Ensuite, le projet de loi de finances pour 2027.

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Avec Sophos Fusion, les choses changent… mais essentiellement sous le capot.

Pas de nouveau produit, ni de nouvelle licence : c’est avant tout un rebranding de la console Sophos Central. Il est censé refléter l’évolution de l’architecture sous-jacente, autour d’un lac de données unifié. Sophos parle de « context lake » et promet, par là même, des capacités d’orchestration agentique.

Sophos Fusion concrétise aussi, à en croire l’éditeur britannique, l’intégration de Secureworks (acquis début 2025). Un chantier qui lui a valu de détourner en partie sa R&D du cœur de son offre.

Les offres Sophos MDR, XDR et Next-Gen SIEM seront les premières à basculer sur l’architecture Fusion, au mois d’août.

Sophos Central s’appelait ainsi depuis 2016. Sophos Cloud était la marque initiale.

À consulter en complément :

Un premier « ransomware agentique » repéré dans le cyberespace
Protection des terminaux : des écarts se créent sur le cœur des offres
Les bug bountys, saturés par les agents IA
Threat intelligence : l’automatisation morcelle le marché

Illustration générée par IA

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Le CRA y ouvre la voie, comme le futur CADA : l’UE doit accroître son empreinte dans la gouvernance des fondations open source.

La Commission européenne a récemment formalisé cet objectif. L’essentiel des ressources de ces organismes proviennent aujourd’hui des États-Unis et de Chine, reconnaît-elle.

La fondation OpenClaw en est un exemple. Elle avait commencé à se structurer lorsque le créateur du projet éponyme avait rejoint OpenAI. C’était en février 2026. Aujourd’hui, elle a un statut juridique (organisation à but non lucratif de droit américain), des sponsors financiers et une équipe à temps plein.

L’essentiel des 10 membres de cette équipe sont localisés en Amérique du Nord et ont fait leur carrière sur place. Parmi eux, il y a, côté technique, Patrick Erichsen et Dallin Romney, cofondateurs de Continue Dev (acquis par Cursor). Sur l’opérationnel, on peut citer :

• Jennifer Vescio (directrice des partenariats), ancienne directrice bizdev d’ESPN, d’eBay, de Verizon puis d’Uber
• Matthew Jasie (directeur financier), qui a occupé des postes à responsabilités dans le monde universitaire, puis dans une filiale d’Havas et chez Jabra, entre autres
• Kelly Pike (directrice ressources humaines), qui s’est occupée du recrutement dans plusieurs organisations après avoir été responsable PME puis secteur public chez Lenovo

Un écosystème entre l’Amérique du Nord et l’Asie

La fondation OpenClaw cherche d’autres profils pour son équipe technique, à 200-300 k$ par an. Elle propose la même fourchette de rémunération pour des forward-deployed engineers. Et un peu plus pour des product designers (250-350 k$).

Des postes sont également ouverts pour s’occuper des relations développeurs en Amérique du Nord et en Asie-Pacifique. Mais pas en Europe.

Même « tendance géographique » chez les organisations que représentent les 28 gestionnaires (maintainers) actuels d’OpenClaw. Ils sont 4 à travailler pour Microsoft, autant pour NVIDIA. On en trouve 3 d’OpenAI comme de Tencent. Deux sont de la maison Atlassian. Xiaomi, Red Hat et Hugging Face, notamment, comptent un représentant.

Microsoft, NVIDIA et OpenAI sont sponsors financiers de la fondation, à l’instar de l’université du Michigan. Le premier s’est appuyé sur OpenClaw pour lancer l’assistant IA Scout. Le deuxième a développé NemoClaw, qui associe ses modèles Nemotron à un runtime maison (OpenShell) doté de primitives de sécurité spécifiques. Le troisième a constitué une équipe interne dite Claw Labs, sous la responsabilité du fondateur d’OpenClaw.

La sécurité, chantier prioritaire d’OpenClaw

Tencent a travaillé en particulier sur la sécurité d’OpenClaw. C’est une priorité du projet, fortement décrié – voire déconseillé – pour ce motif. Afin de réduire la surface d’attaque, des travaux d’allégement du cœur fonctionnel ont été engagés, diverses capacités étant déportées dans des modules complémentaires.

Le registre ClawHub a lui aussi été « durci ». Un agent Codex évalue désormais chaque skill publiée, en s’appuyant sur trois scanners. En l’occurrence :

• Une analyse statique « maison »
• VirusTotal pour la détection des malwares
• NVIDIA SkillSpector pour de l’analyse sémantique (détection des instructions cachées, des chemins de code risqués, etc.)

Un système de packages officiels est par ailleurs à l’étude. Tout comme une liste d’« éditeurs de confiance » (trusted publishers) et l’intégration d’un signal de confiance fondé sur l’usage de fs-safe.

En attendant, OpenClaw a renforcé la vérification des commandes shell, en intégrant l’évaluation des wrappers -c pour détecter les chaînes contenant des exécutables. Il a aussi intégré un proxy pour contrôler plus finement les URL sortantes.

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Pendant des années, le cloud a été présenté comme une trajectoire presque évidente : il fallait migrer, quitter progressivement les infrastructures privées pour rejoindre le cloud public.

Cette opposition a perdu de sa pertinence à mesure que les systèmes d’information se sont complexifiés et que les enjeux de souveraineté, de sécurité et d’innovation se sont rapprochés.

Dans ce contexte, l’hybridation ne relève pas d’un compromis prudent entre l’ancien et le nouveau monde ; elle traduit une approche plus fine, consistant à admettre que tous les usages n’ont pas vocation à être traités dans le même environnement.

Pour les dirigeants, le sujet n’est donc plus de choisir un camp entre cloud privé et cloud public, mais de construire une trajectoire permettant d’accéder aux technologies avancées sans perdre la main sur les données et les dépendances.

Diversification des fournisseurs et maîtrise : deux logiques distinctes

La confusion entre multicloud et cloud hybride reste fréquente. Le multicloud répond le plus souvent à une logique de diversification : multiplier les fournisseurs, éviter de mettre tous ses œufs dans le même panier, accéder à des services complémentaires ou conserver un levier de négociation.

Cette approche peut être utile, mais elle ne garantit pas, à elle seule, davantage de liberté. L’idée selon laquelle des workloads pourraient être déplacés simplement d’un opérateur à un autre reste théorique : les plateformes ont leurs adhérences techniques, tandis que les contrats créent des dépendances économiques.

L’hybridation répond à une logique différente : choisir le bon environnement pour le bon usage, selon la criticité des données et le niveau de confiance requis, au lieu de faire se confronter plusieurs clouds entre eux.

L’IA impose un arbitrage entre puissance et protection des données

L’essor de l’IA rend ces arbitrages plus concrets. Les infrastructures nécessaires, notamment autour des GPU, sont coûteuses, évoluent rapidement et s’amortissent sur des cycles courts. Pour une entreprise dont le métier n’est pas l’informatique, financer seule des infrastructures GPU et des capacités de calcul qui évoluent aussi vite peut difficilement constituer une stratégie durable.

Pour autant, l’accès à ces capacités devient indispensable. Les organisations veulent développer des modèles, traiter des données et créer de nouveaux services, mais toutes les données ne peuvent pas être exposées dans n’importe quel environnement, surtout lorsqu’elles relèvent d’activités sensibles ou régulées.

C’est là que l’hybridation prend tout son sens : certaines entreprises ont déjà lancé des usages data ou IA sur des plateformes cloud américaines et cherchent à replacer une partie de ces applications dans un environnement de confiance ; d’autres, notamment dans la banque, ont peu migré vers le cloud public, mais doivent trouver des capacités complémentaires à leur cloud privé.

L’enjeu reste le même : accéder à l’innovation sans abandonner la maîtrise.

De l’usage sensible au périmètre de confiance

C’est précisément lorsque les usages touchent à la data, à l’IA ou à des environnements régulés que la notion de confiance cesse d’être théorique. Parce qu’elle va au-delà de la simple localisation des données, elle doit s’appuyer sur des garanties vérifiables, qu’il s’agisse des exigences HDS pour certains usages de santé ou de SecNumCloud pour les environnements les plus sensibles, auxquelles s’ajoutent la protection contre certains risques d’extraterritorialité, la sécurité et la réversibilité.

Cette réversibilité ne peut pas être seulement une clause dans un contrat. Elle dépend des choix d’architecture, des licences, des composants utilisés et de la capacité de l’organisation à comprendre ce qu’elle confie à ses fournisseurs, car externaliser n’a jamais signifié renoncer à maîtriser.

Cette logique de confiance n’implique pas de tourner le dos aux grandes plateformes cloud. Elle conduit plutôt à mieux qualifier leur rôle dans l’architecture globale. Les hyperscalers conservent une place majeure pour de nombreux services industrialisés, et les grandes organisations continueront naturellement à s’appuyer sur eux pour une partie de leurs usages.

Mais ce modèle n’a pas vocation à couvrir toutes les situations. Pour les usages sensibles, régulés ou critiques, le cloud hybride permet de composer plusieurs environnements sans opposer innovation et maîtrise.

*Eric Haddad est CEO de Numspot

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La Commission européenne hausse le ton. Elle vient de saisir la Cour de justice de l’Union européenne (CJUE) d’un recours contre quatre États membres ( la France, l’Espagne, l’Irlande et les Pays-Bas ) pour défaut de transposition de la directive NIS 2 sur la sécurité des réseaux et des systèmes d’information.

Une procédure qui pourrait coûter cher à Paris.

Bruxelles avait fixé l’échéance de transposition dans les droits nationaux au 17 octobre 2024. Un délai que la France, comme trois de ses partenaires européens, n’a pas respecté.

La procédure ne date pourtant pas d’hier. Elle a été enclenchée dès le 28 novembre 2024, à l’origine à l’encontre de 23 pays de l’Union. Depuis, 19 d’entre eux ont régularisé leur situation, après avoir reçu mises en demeure et avis motivés de la part de la Commission.

Il ne reste donc plus que quatre mauvais élèves, dont la France, qui s’exposent désormais à un passage devant les juges de Luxembourg.

Un désaccord sur les portes dérobées

Attendu à l’ordre du jour de la session parlementaire extraordinaire de juillet, le Projet de loi relatif à « la résilience des infrastructures critiques et au renforcement de la cybersécurité » qui porte la transposition de NIS 2 en droit français n’y figure pas.

Cet énième report déplace la discussion en septembre.

Le blocage hexagonal ne relève pas d’un simple retard administratif. Il tient à un désaccord de fond sur l’article 16 du projet de loi, censé inscrire dans la loi française l’interdiction, pour les fournisseurs de services de chiffrement, d’intégrer des portes dérobées (backdoors) dans leurs produits.

Un point sensible pour certains parlementaires, députés comme sénateurs, qui redoutent qu’une telle interdiction n’entrave la capacité des services de renseignement français à accéder, de manière ciblée et sous contrôle judiciaire, aux communications chiffrées d’individus placés sous surveillance.

Signe que le sujet inquiète jusqu’au sein des autorités françaises elles-mêmes ; Vincent Strubel, directeur général de l’Anssi, a regretté devant le Sénat l’absence de transposition de NIS 2.  Tout en rappelant que ce retard ne dispensait pas les entreprises et les collectivités de se préparer dès à présent aux nouvelles exigences.

« L’incertitude réglementaire perturbe la commande cyber et ralentit les décisions d’investissement. Elle impacte l’ensemble des organisations, y compris celles déjà soumises à des cadres réglementaires, dans la mesure où NIS2 élargit significativement les périmètres et les niveaux d’exigence. » regrette Fabrice Bru, le Président du CESIN, première association française des RSSI.

Amende forfaitaire et astreintes journalières à la clé

C’est là que le bât blesse pour les finances publiques. Dans le cadre de sa saisine de la CJUE, la Commission européenne demande explicitement à la Cour d’imposer des sanctions financières. Soit une somme forfaitaire assortie d’astreintes journalières qui continueraient de courir jusqu’à la notification d’une transposition complète du texte. Autrement dit, plus le gouvernement tarde, plus la facture s’alourdit.

Reste désormais à l’exécutif de trancher entre le maintien de sa position sur le chiffrement et le risque de voir la France condamnée à payer, chaque jour, le prix de son inaction législative.

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IBM ne vaut plus qu’environ 200 milliards $*.

Ce 14 juillet 2026, son action s’est effondrée de 25 % après un profit warning. Alors que le marché attendait 17,9 Md$ de CA et 3,01 $ d’EPS sur Q2, l’entreprise ne prévoit que 17,2 Md$ et 2,93 $. Principal responsable : l’activité infrastructure, dont les revenus reculeraient de 7 % sur un an.

IBM l’admet : les mainframes n’ont pas délivré les résultats commerciaux attendus. Il l’impute essentiellement à la réaffectation des budgets au hardware (serveurs, stockage, mémoire) en anticipation des hausses de prix qu’engendre la course à l’IA. Le phénomène, qui s’est manifesté dans les dernières semaines de juin, avait été anticipé. Mais pas son ampleur. Dans ce contexte, « beaucoup de deals [mainframe] n’ont pas été clos dans les délais attendus ».

Une première tempête boursière avec la modernisation cobol

IBM estime que la cybersécurité a été un autre motif de « distraction » de la clientèle au cours du trimestre. Son discours contraste en tout cas avec celui tenu fin janvier lors de la présentation des résultats annuels. Sur l’exercice 2025, le chiffre d’affaires avait crû de 8 %. L’activité infrastructure avait progressé de 12 %, portée par la génération z17 lancée au moins de juin.

Le groupe a connu, cette année, une autre dégringolade boursière « couleur IA ». C’était le 23 février. Le déclencheur : un post d’Anthropic sur la modernisation cobol avec Claude Code. Il avait dû défendre l’idée que le vrai travail n’était pas la traduction du code, mais l’ingénierie système : reconception de l’architecture data, remplacement du runtime, maintien de l’intégrité du traitement des transactions, etc.

Parallèlement à IBM, d’autres valeurs « software » ont souffert en Bourse ce 14 juillet. Parmi elles, Microsoft (- 3 %), Salesforce (- 6 %) et Workday (- 10 %).

* IBM valait encore plus de 300 Md$ début juillet, à l’issue de deux semaines d’une nette progression amorcée avec l’annonce de sa technologie sub-1 nm.

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Exprimer des valeurs sous forme de divisions imbriquées : c’est le principe des fractions continues.

IBM Research les a mises à contribution dans le cadre d’une famille d’architectures dite CoFrGeNet (Continued Fraction Generative Networks). Elles sont censées pouvoir remplacer, avec un minimum de modifications des procédures d’entraînement et d’inférence, deux composants-clés des modèles transformateurs : le mécanisme d’attention et les réseaux à propagation avant.

Une seule division pour épargner les GPU

Appliquées aux réseaux de neurones, les fractions continues produisent des « échelles » de calcul où chaque niveau dépend de la réciproque du précédent. En ensembliser suffisamment apporte une capacité « universelle » d’approximation des nombres, tout en préservant la chaîne causale de génération des tokens.

Sous leur forme classique, ces fractions nécessitent de calculer, à chaque échelon, une division, opération coûteuse sur les GPU. IBM Research en a donc transformé l’écriture en un ratio de deux polynômes caculés de manière récursive : les constituants. Il n’y a ainsi plus qu’une division à effectuer, qu’importe la profondeur de la couche.
Le bénéfice se ressent tant à l’inférence qu’à l’entraînement, la propagation arrière sur les implémentations PyTorch standards exigeant autant de divisions qu’il y a de couches.

Une méthode efficace… surtout sur une ancienne architecture

Les évaluations ont consisté à comparer, sur deux architectures (GPT2-xl et Llama 3), un modèle de base avec trois variantes CoFrGeNet remplaçant soit l’attention, soit la propagation avant, soit les deux. IBM Research en a ajouté deux utilisant respectivement l’attention dense et l’attention parcimonieuse.

L’essentiel des chiffres communiqués concernent GPT2-xl. Sur Llama 3, la comparaison est sans doute moins favorable, le modèle de base exploitant déjà un mécanisme d’attention efficace (GQA). On le constate d’ailleurs sur plusieurs benchmarks, après un préentraînement sur un mix de 2000 milliards de tokens issus de 9 datasets.

Pour l’architecture GPT2-xl, IBM Research annonce des résultats sur plusieurs plans. Parmi eux, la perplexité sur 6 benchmarks après un préentraînement sur deux datasets (OpenWebText et GneissWeb 35B).

Un gain de temps à l’entraînement et à l’inférence

Au-delà des scores, on observera la différence de taille entre le modèle de base (1,5B) et ses variantes. Cela joue positivement sur les durées d’entraînement et d’inférence, dans des proportions similaires d’un dataset de préentraînement à l’autre.

IBM Research mentionne aussi des indicateurs de performance sur la suite GLUE (classification) après fine-tuning.

Tous ces scores ne tiennent pas contre d’une autre optimisation, indépendante de l’approche CoFrGeNet : une méthode incrémentale d’entraînement fondée sur l’introduction progressive des couches.

À expérimenter avec l’architecture Mamba

La méthode CoFrGeNet est compatibles avec les autres stratégies d’optimisation tels le pruning et l’attention à fenêtre glissante. Elle semble encore plus efficace sur les architectures MoE. Chaque expert se bornant à un sous-ensemble de tokens, le potentiel de compression est plus grand.

Face à la lourdeur des divisions, et malgré l’astuce des constituants, IBM Research dit réfléchir à des solutions logicielles et matérielles (il parle de FPGA et de processeurs analogiques). Il admet aussi qu’il faudrait réaliser l’expérience sur des architectures alternatives à Transformers. En tête de liste Mamba, qu’il a largement adoptée avec ses LLM Granite 4.0.

Mamba remplace le composant d’attention par un mécanisme inspiré de la théorie du contrôle : les SSM (State Space Models). Avec eux, la montée en charge est linéaire – et non quadratique*. On permet aux paramètres SSM d’être fonction de l’input, de sorte qu’une sélection des informations à conserver s’opère au moment de la mémorisation. Et non au moment de la remémoration comme c’est le cas pour les transformateurs.

* Dans les modèles transformateurs, le mécanisme d’attention constitue un goulet d’étranglement, du fait qu’il utilise une forme de cache clé-valeur permettant à chaque token d’accéder aux précédents lors de la prédiction. Plus la taille de contexte augmente, plus l’empreinte mémoire et la latence augmentent, de façon quadratique.

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Interactif, embarqué, agentique… Dans le champ de l’ABI (analytics & BI), les offreurs ne sont plus rares à privilégier ces modes de consommation aux dépens des rapports formatés.

Google, Salesforce et ThoughtSpot en font partie, d’après Gartner, qui les a désignés « leaders » dans l’édition 2026 du Magic Quadrant dédié à ce marché.

Oracle n’est plus « leader » de l’ABI ; AWS le devient

Moins détaillés que l’an dernier, les critères fonctionnels à respecter impérativement ont peu évolué. Ils s’agissait, dans les grandes lignes, de proposer des briques de :

• Gouvernance (contrôle des accès, certification du contenu, suivi de l’utilisation…)
• Préparation de données (avec glisser-déplacer et création de modèles analytiques)
• Insights agentiques (faire remonter de manière (semi-)automatique des anomalies, des clusters, des prévisions, etc.)
• Anayse en langage naturel
• Modélisation sémantique (édition code ou visuelle de la logique métier)

La gestion de l’analyse embarquée (applications, sites, portails…) était facultative. Comme, entre autres, la fourniture d’un catalogue d’analytics (bibliothèque d’assets).

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

La situation sur l’axe « exécution » :

Sur l’axe « vision » :

Cinq des « leaders » de l’an dernier le sont toujours : Google, Salesforce et ThoughtSpot, donc, ainsi que Microsoft et Qlik. Oracle est l’exception : ayant rétrogradé en « exécution », il est passé chez les « visionnaires ». Gartner note, en particulier, le peu de visibilité de son offre Oracle Analytics Cloud. Et son adoption peu fréquente en tant que solution autonome, « détachée » du reste de l’écosystème Oracle.

AWS, salué sur les workflows agentiques…

AWS, au contraire, passe de « challenger » à « leader » avec Amazon Quick. Il se distingue par l’intégration de cette offre au reste de sa pile data & analytics, favorisant les déploiements à grande échelle et la gestion centralisée. Autres bon points : la tarification, jugée transparente, et le niveau de gestion des workflows agentiques, y compris en connexion avec des systèmes externes (Gartner mentionne Jira et ServiceNow en plus des intégrations OpenAPI et MCP).

… mais pas sur l’administration

S’il peut se connecter aux principaux clouders, Amazon Quick propose des flux plus riches avec AWS (sources de données et services). Il a par ailleurs une plus petite communauté d’utilisateurs que les principaux concurrents : attention à la disponibilité de compétences. Gartner pointe également une administration fragmentée : le monitoring, l’audit et la gestion des coûts passe par des services AWS externes à Amazon Quick.

Une gouvernance exhaustive chez Google…

Sur Looker, Gartner apprécie le moteur de raisonnement à base de Gemini 3. Il salue aussi les capacités de création de modèles de données sémantiques avec le langage LookML. Et les possibilités de gouvernance (cadre de certification des assets, audit « exhaustif », contrôle de version natif basé sur Git, agents de monitoring personnalisables…)

… mais une perception « dev-centric » qui demeure

Malgré l’ajout de fonctionnalités en self-service et en langage naturel, Looker demeure perçu avant tout comme un outil pour les développeurs et les data engineers. Il est par ailleurs vendu essentiellement comme composante de la pile analytics de Google Cloud : utilisé avec d’autres clouders, ses arguments différenciants sont moindres. Par ailleurs, comme sus-évoqué, la gestion du reporting standardisé est limitée, au profit de l’interactif et de l’embarqué.

Microsoft Fabric, un avantage…

La part de marché de Power BI favorise l’accès à des compétences, à du support et à des ressources de formation. Son intégration « profonde » avec des applications comme Teams et Excel est un avantage pour qui a standardisé sa productivité sur Office. Autre point distinctif : l’offre Microsoft Fabric, qui unifie data engineering, warehousing et BI en un SaaS, minimisant ainsi l’effort d’intégration.

… autant qu’un inconvénient

Revers de la médaille : difficile de faire sans Microsoft Fabric si on veut tirer le maximum de Power BI. Attention par ailleurs au risque de prolifération d’espaces de travail et de contenu, tant il est simple d’en créer (risque de doublons et de fragmentation des modèles sémantiques). Gartner pointe aussi le système des « capacités Fabric Copiot », destiné à collecter et facturer l’utilisation de Copilot par des groupes spécifiques d’utilisateurs. Il exige un suivi actif pour maîtriser la consommation et maintenir les performances.

Le moteur in-mem, point fort de Qlik…

Qlik a droit à un bon point pour son architecture de type « essaim d’agents ». Et pour ce qu’elle apporte tant en matière d’analyse que de routage des alertes et de déclenchement d’actions. Autre point fort : le moteur d’analyse en mémoire, qui favorise le passage à l’échelle en permettant une exploration libre sans chemins de requête prédéfinis. Gartner y ajoute les options de déploiement (sur site, en cloud ou hybride, en plus d’une « large gamme » d’intégrations de sources de données et de systèmes d’entreprise).

… mais source potentielle de compromis

Contrairement à ses principaux concurrents, Qlik n’a pas de cloud d’infrastructure ou de suite logicielle d’entreprise référente. Il s’appuie beaucoup sur son cache in-memory propriétaire, ce qui suppose de mesurer le compromis pour qui a une stratégie de requête directe. À noter aussi la possibilité d’apporter ses propres LLM… mais l’absence d’outils natifs pour les gouverner.

Une grande communauté pour Tableau…

Les ressources que produit la vaste communauté de Tableau favorisent la prise en main de la solution, dont le déploiement s’avère par ailleurs flexible (version cloud managée, autogestion sur site ou en environnement IaaS, ou modèle hybride). Gartner apprécie aussi les capacités visuelles de préparation de données, avec une carte interactive du pipeline.

… mais la crainte de dépendances à Salesforce-

La tarification et le packaging des capacités entre les niveaux Standard, Enterprise et Tableau+ ne sont pas sans soulever des questions. La dépendance à la pile Salesforce non plus. La tendance chez les acheteurs est à considérer que les fonctionnalités agentiques « avancées » délivrées via Agentforce et Data Cloud peuvent créer un verrouillage. De plus, comme Looker, Tableau se révèle limité sur le reporting standardisé. Il lui favorise les visualisation interactives et l’exploration agentique.

ThoughtSpot se distingue sur le conversationnel…

ThoughtSpot se distingue positivement sur l’aspect conversationnel, avec son agent Spotter comme emblème. Gartner salue plus globalement les capacités d’orchestration de workflows agentiques. Et les possibilités de connexion à des couches sémantiques externes (dbt et Looker via Open SQL, notamment).

… mais moins qu’il fut un temps

Avec l’option de licence à la consommation, la prévision des coûts peut se compliquer à mesure que l’usage croît. ThoughtSpot n’a par ailleurs plus son avantage historique sur le traitement du langage naturel. Et donc, comme Google et Salesforce, il ne se concentre pas sur le reporting standardisé, à tel point que des outils complémentaires peuvent s’avérer nécessaires.

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« Rejoignez Æther Infrastructures, la première IA Gigafactory qui tente d’être en carbone négatif […] »

Fin janvier 2026, Alain Wilmouth, président-directeur général de 2CRSi, avait glissé cet appel en réponse à un post LinkedIn de Julie Galland. L’intéressée évoquait la mobilisation du CEA – dont elle est directrice de la recherche technologique – pour la conception de datacenters « plus sobres en énergie ».

Æther Infrastructures existait alors depuis juin 2025, mais évoluait encore essentiellement sous les radars. Le consortium allait être mis en lumière mi-février 2026 lors du sommet Choose France. Pour son compte, 2CRSi avait annoncé l’ouverture d’une « négociation exclusive » destinée à acquérir un site industriel dans le Grand Est.

Ce site « pourrait progressivement évoluer d’une puissance électrique initiale de 40 MW à un maximum de 300 MW », nous affirmait-on. Il allait s’inscrire dans une « feuille de route plus large visant à structurer, à terme, un réseau de sites interconnectés, notamment en Allemagne et au Luxembourg ». Il était question – sans échéance calendaire officielle – d’installer des serveurs à « plus de 130 kW par baie » et d’y intégrer « les prochaines générations de processeurs » (on nous citait Vera Rubin et AMD Instinct). Tout en facilitant l’accès « bare metal » aux « acteurs technologiques européens émergents, telles que [sic] SiPearl, Axelera, Vsora ou encore Vates ».

2CRSi se disait à la fois initiateur industriel et coordinateur technique du projet. Cotée en Bourse, la PME alsacienne conceptrice et fabricante de serveurs avait pris soin de préciser qu’une structure distincte, « regroupant des partenaires spécialisés » assurerait le portage financier, immobilier et énergétique. Il n’y aurait ainsi pas d’impact sur son bilan…

La composition et le calendrier d’Æther se précisent

Il y a encore quelques semaines, on promettait, chez 2CRSi, un démarrage « dès fin 2026 ». Désormais, on parle de 2027. Mais aussi de deux sites, dans la région de Strasbourg. Le premier (FR-SXB1) a déjà les installations et les autorisations administratives requises. Une acquisition définitive est visée pour fin octobre 2026 au plus tard. Le deuxième (SXB-2) devrait démarrer « quelques mois plus tard, sous réserve d’une finalisation de l’acquisition définitive du site avant la fin décembre 2026 ». L’objectif final a été relevé à plus de 400 MW.

Les démarches sont portées par une SAS au capital de 1 M€ créée en avril 2026 : Æther Infrastructures. Basée à Sarreguemines (Moselle), elle a pour président… la holding d’Alain Wilmouth.

Dans ce contexte, le consortium Æther s’officialise candidat au futur appel d’offres de la Commission européenne sur les AI Gigafactories. En parallèle, il détaille sa composition. On recense 13 membres fondateurs. Dans l’ordre alphabétique :

• 2CRSi
• Axelera AI (Pays-Bas ; puces accélératrices)
• Dassault Systèmes
• Demathieu Bard (entreprise de la construction ; siège social en Moselle)
• Électricité de Strasbourg
• Equans (énergie et services ; groupe Bouygues)
• Haffner Energy (carburants renouvelables ; siège social dans la Marne)
• Nhood (opérateur prestataire en immobilier mixte ; siège social dans le Nord)
• OUTSCALE (filiale cloud de Dassault Systèmes)
• Projex (conseil et ingénierie en bâtiment ; siège social dans le Nord)
• SiPearl (processeurs ; siège social dans les Yvelines)
• Socomec (équipements électriques ; siège social dans le Bas-Rhin)
• Viridien (services géoscientifiques ; siège social dans l’Essonne)

Déjà plus de 6 mois de retard pour l’appel d’offres

SiPearl, évoqué à Choose France, est donc bien de la partie. Au contraire de VSORA, qui a rallié un consortium concurrent : AION. Celui-ci, structuré il y a environ un an, fédère une trentaine d’organisations. Il estime que son projet d’AI Gigafactory pourrait nécessiter 10 milliards d’euros d’investissements. Il cible une première tranche de l’ordre de 100 MW. Sans préciser, en l’état, où cette capacité sera implantée.

La Commission européenne a promis 20 Md€ de financements pour 5 projets d’AI Gigafactories. Dont environ 8 Md€ de subventions publiques, à 50-50 entre l’UE et les États membres qui accueilleront ces infrastructures. Son AMI, clos en juin 2025, avait engendré près de 80 expressions d’intérêt, pour 60 sites dans 16 pays. Il était alors question de lancer l’appel d’offres au 4^e trimestre 2025.

Cela n’a toujours pas été fait. Désormais, l’AO est prévu « dans le courant de l’été ». En toile de fond, semble-t-il, des doutes sur la disponibilité effective des subventions. Seuls deux projets pourraient en recevoir une au titre du budget de l’UE pour 2021-2027. Les autres pourraient devoir attendre le prochain cadre financier pluriannuel (2028-2034). La situation aurait eu un certain effet dissuasif : il ne resterait plus qu’une dizaine de consortiums en lice.

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