Dassault Systèmes annonce le rachat d’ArisGlobal, éditeur d’une plateforme de conformité réglementaire et d’intelligence artificielle destinée à l’industrie des sciences de la vie.

L’opération est valorisée à environ 1,8 milliard $ en numéraire. Un complément de prix pouvant atteindre 200 millions $ est également prévu. Son versement dépendra d’objectifs de chiffre d’affaires liés à l’IA sur plusieurs années.

ArisGlobal compte plus de 200 clients. Parmi eux figurent la moitié des cinquante premiers groupes biopharmaceutiques mondiaux. L’entreprise travaille aussi avec des sociétés de biotechnologie, des fabricants de technologies médicales, des organismes de recherche sous contrat (CRO) et des autorités sanitaires.

Sa plateforme traite plus de 12 millions de rapports liés à la sécurité des patients chaque année. ArisGlobal emploie plus de 1 300 personnes dans le monde. L’entreprise vise un chiffre d’affaires de 175 millions $ en 2026.

Un marché porté par l’IA et les exigences réglementaires

Dassault Systèmes estime que le marché de la conformité réglementaire atteindra 7,5 milliards $ d’ici 2030. Le groupe anticipe une croissance à deux chiffres, soutenue notamment par la montée en puissance des logiciels et de l’intelligence artificielle.

Selon Dassault Systèmes, la solution NavaX d’ArisGlobal permettrait d’améliorer la productivité de plus de 30 %. Les gains concerneraient l’automatisation, la qualité des données et la conformité réglementaire.

Avec cette acquisition, Dassault Systèmes veut associer son expertise en R&D, essais cliniques et production aux compétences d’ArisGlobal dans la sécurité et la réglementation.

Le groupe prévoit de constituer une base de données couvrant l’ensemble du cycle de vie des produits de santé, de la molécule jusqu’au patient.

Pascal Daloz, P-DG de Dassault Systèmes, explique que cette opération s’inscrit dans la stratégie de virtualisation de l’industrie du groupe. Elle doit permettre d’associer les données du monde réel à ses capacités de modélisation et de simulation.

Dassault Systèmes financera intégralement cette acquisition grâce à sa trésorerie disponible.

Le groupe prévoit de finaliser l’opération au second semestre 2026. Celle-ci reste soumise aux autorisations réglementaires habituelles.

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Dans le domaine de la RPA, le « développement citoyen » n’a plus la cote.

Gartner observe en tout cas un net déclin d’intérêt. Il en fait part dans la synthèse du dernier Magic Quadrant consacré à ce marché. Constat : sans une gouvernance technique centralisée et des communautés de pratique, ces populations créent rarement des automatisations durables, scalables et sécurisées.

L’intérêt décline aussi pour la RPA assistée (déclenchée manuellement depuis le poste de travail). Elle est certes moins chère que la RPA autonome (exécutée sur serveur), mais moins scalable et moins sécurisée, affirme le cabinet américain.

Le marché n’est plus sur les taux de croissance à deux chiffres qu’il enregistrait par le passé. Mais il continue à progresser en valeur (3,9 Md$ en 2025, soit 9,1 % de plus qu’en 2024). Gartner l’explique par l’indisponibilité d’une alternative fiable pour l’automatisation UI des applications natives. Certes, il y a l’émergence du computer use. Mais les technologies regroupées sous cette bannière sont pour le moment « lentes, chères, imprécises et pas fiables sur les environnements Citrix/RDP ». Gartner estime tout de même que d’ici à 2028, elles deviendront viables pour l’automatisation des applications web.

Autre tendance : l’exode de « gros » fournisseurs qui n’étaient pas des pure players et qui se sont construit une offre par des acquisitions. Ils semblent prêts à abandonner le marché de la RPA autonome pour se focaliser, en premier lieu, sur le BOAT (Business Orchestration and Automation Technologies). Autrement dit, sur des plates-formes d’automatisation plus larges, incluant des briques telles que l’iPaaS, le LCAP (développement d’applications sans code) et l’IDP « traitement intelligent de documents »).

IBM, Salesforce et SAP sortent du Magic Quadrant de la RPA

Cet exode se traduit dans le Magic Quadrant, dont Gartner a notamment exclu les fournisseurs ayant annoncé qu’ils abandonneraient la RPA d’ici à fin 2026. Classé « challenger » l’an dernier, SAP disparaît des tablettes. Même chose pour Salesforce et IBM, qui étaient respectivement chez les « visionnaires » et les « acteurs de niche ».

Des 4 « leaders » de 2025, il en reste 3 : Automation Anywhere, Microsoft et UiPath. SS&C Blue Prism recule chez les « visionnaires ». La conséquence d’une activité en retrait par rapport aux années précédentes, tant sur la contractualisation qu’en termes d’intérêt client. Le coût de ses solutions en est un facteur. Comme la cadence d’innovation, inférieure à celle des principaux concurrents. SS&C Blue Prism a par exemple tardé à intégrer du computer use. Et il ne propose pas d’outils natifs de gestion de projet agile ou de backlog.

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

La situation sur l’axe « exécution » :

Sur l’axe « vision » :

Chez Automation Anywhere, l’agentique prend le pas sur le cœur RPA

Gartner salue le modèle de support et de gestion de compte d’Automation Anywhere, en particulier les revues trimestrielles et l’outil de gouvernance fourni aux centres d’excellence RPA. Sur le plan fonctionnel, il apprécie l’exploitation des modèles de vision au niveau de l’enregistrement des automatisations, ainsi que la capacité d’embarquer des agents distants dans les environnements Citrix, VMware et Microsoft Remote Desktop. Bon point également pour la tarification à l’usage et les méthodologies de passage à l’échelle.

L’an dernier, Gartner avait souligné que l’agentique orientait les stratégies commerciales – voire les roadmaps – des fournisseurs RPA. Il n’en dit pas moins cette année… et Automation Anywhere est concerné. Il n’a pas caché son intention de réduire la R&D sur le cœur RPA, dont on suivra donc d’autant plus l’évolution. À surveiller également, les éventuelles avancées sur la génération automatisée de scénarios, que l’offre ne couvre pas pour le moment. Automation Anywhere n’a pas non plus de brique native pour l’automatisation des apps mobiles. Par ailleurs, les plus petites entreprises (moins de 1000 salariés) trouveront potentiellement le prix et les fonctionnalités excessifs.

Microsoft garde une étiquette de fournisseur secondaire

En plus de proposer dans Windows une version de Power Automate gratuite pour un usage personnel, Microsoft est généralement 20 à 40 % moins cher que ses principaux concurrents. Il lui arrive, de plus, de subventionner partiellement les migrations depuis d’autres solutions. Autre avantage : le niveau d’intégration avec son écosystème logiciel ; à commencer par les applications Office, cible majeure d’intégration RPA chez la plupart des fournisseurs.

Au-delà de l’absence de version gratuite pour un usage en entreprise, le licensing est complexe. D’une part, les droits varient entre Windows, Microsoft 365 et Dynamics. De l’autre, il y a, pour la plupart des clients, des frais supplémentaires pour Dataverse et l’orchestration Azure. S’y ajoutent, selon certains, des problèmes de performance et de fiabilité qui limitent la capacité à passer à l’échelle. Power Automate apparaît plus globalement comme un outil RPA secondaire dans les grandes entreprises, qui tendent à l’utiliser pour automatiser les applications Microsoft, porter des démarches de « développement citoyen »… ou comme de levier de négociation face à leur fournisseur principal.

Tarification, modèle commercial, marketing… Des basculements à absorber chez UiPath

Sur le segment de la RPA autonome, UiPath a un volume d’activité sans égal en termes de chiffre d’affaires et demandes clients. L’ampleur de sa présence géographique se manifeste tant dans ses quelque 6500 revendeurs que dans ses 8 régions d’hébergeement cloud et dans les 10 langues que gèrent ses interfaces de développement. Sur le volet fonctionnel, Gartner apprécie le niveau d’intégration du computer use et du développement en langage naturel. Ainsi que la couche de gouvernance et de masquage des données sensibles.

Le basculement du marketing de UiPath vers la notion de « plate-forme d’orchestration d’entreprise » peut porter à confusion, estime Gartner. Le passage à un modèle orienté résultats est un autre élément potentiellement perturbateur, qui exige la définition préalable de business cases. Il y a aussi l’adoption d’une structure de pricing unifié autour de crédits (Platform Units). Elle peut nécessiter des adaptations pour les clients existants, auxquels UiPath a par ailleurs tendance à vendre des capacités agentiques non sollicitées.

Illustration © Murrstock – Adobe Stock

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C’est un chiffre qui marquera l’histoire du droit d’auteur à l’ère de l’IA. La justice américaine a donné son feu vert définitif à l’accord conclu entre Anthropic et des dizaines de milliers d’auteurs dont les œuvres avaient été pillées pour entraîner son modèle.

L’affaire trouve son origine dans une plainte déposée par trois écrivains américains, la romancière de thrillers Andrea Bartz et les auteurs de non-fiction Charles Graeber et Kirk Wallace Johnson, qui accusaient Anthropic d’avoir aspiré leurs ouvrages sans autorisation.

Leur action s’est transformée en recours collectif rassemblant au final plus de 500 000 titres. Selon les termes de l’accord, chaque livre concerné donnera droit à un dédommagement d’environ 3 000 $ versé aux auteurs ou à leurs éditeurs.

L’avocat des plaignants, a salué ce qu’il considère comme la plus importante indemnisation jamais obtenue dans un dossier de propriété intellectuelle, une première du genre pour l’industrie de l’IA.

Le juge fédéral William Alsup, qui a instruit l’affaire à San Francisco avant de partir à la retraite, avait rendu en juin un jugement à double tranchant.

Il a estimé que l’entraînement d’un modèle d’IA sur des livres protégés par le droit d’auteur ne constituait pas en soi une infraction, relevant du principe du « fair use ». En revanche, il a jugé qu’Anthropic s’était procuré ces ouvrages de façon illégale, en puisant dans des bibliothèques numériques pirates.

Un accord chiffré à 3 000 $ par livre

Plus de 7 millions de livres numérisés avaient ainsi été téléchargés en toute connaissance de leur origine frauduleuse. D’abord près de 200 000 volumes issus d’une base baptisée Books3, puis au moins 5 millions de copies récupérées sur le site pirate Library Genesis (LibGen) et 2 millions supplémentaires via la Pirate Library Mirror. Le roman de Andrea Bartz intitulé « The Lost Night », figurait parmi les œuvres retrouvées dans ces jeux de données.

Sans cet accord amiable, Anthropic s’exposait à un procès,prévu en décembre, dont l’issue aurait pu lui coûter beaucoup plus cher. Un analyste juridique du cabinet Wolters Kluwer évoquait la perspective d’une facture de plusieurs milliards de dollars, susceptible de mettre en péril la pérennité même de l’entreprise.

Dans le cadre du règlement, Anthropic s’est également engagée à détruire les fichiers originaux des ouvrages téléchargés illégalement.

Signe de l’ampleur de l’affaire, sur les quelque 482 000 livres couverts par la décision finale, 91 % ont déjà été revendiqués par leurs auteurs ou éditeurs, désormais en attente de règlement.

C’est la juge Araceli Martínez-Olguín, qui a repris le dossier après le départ à la retraite du juge Alsup, qui a entériné l’accord, estimant qu’il apportait une réparation substantielle aux auteurs lésés.

Authors Guild, l’organisation qui défend les intérêts des écrivains américains, a de son côté salué un résultat exemplaire pour les auteurs et éditeurs, envoyant selon elle un signal fort à toute l’industrie de l’IA sur les conséquences du piratage d’œuvres protégées.

Cette affaire n’est que la première d’une longue série : des dizaines de recours similaires visant d’autres géants de l’intelligence artificielle sont toujours pendants devant la justice américaine.

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Le Cigref tire à son tour la sonnette d’alarme. Dans une note intitulée  « Sécurité numérique et intelligence artificielle : mutations de la menace et perspectives », l’association des « grandes DSI  » estime que les premiers mois de l’année ont marqué une accélération inédite de transformations déjà observées depuis plusieurs années.

Premier constat, et non des moindres, le « Time to Exploit » (TTE), délai entre la divulgation d’une vulnérabilité et son exploitation active, s’est effondré.

Selon le rapport M-Trends 2026 de Mandiant (filiale de Google Cloud), cité par le Cigref, ce délai était encore de 63 jours en 2018. Il est devenu négatif dès 2024 avec une exploitation précédant en moyenne d’un jour la publication du correctif. Puis négatif de 7 jours en 2025.

Le rapport IBM X-Force Threat Intelligence Index 2026 confirme la tendance avec une hausse de 44 % des attaques exploitant des applications exposées publiquement en 2025, tandis que 56 % des vulnérabilités divulguées ne nécessiteraient aucune authentification pour être exploitées.

Or, rappelle le Cigref, le cycle réel de déploiement des correctifs dans une grande entreprises nécessite en moyenne 60 à 150 jours, tests de non-régression obligent.

« D’une activité humaine augmentée, la cybersécurité est devenue une activité algorithmique supervisée par l’homme. Sans un accès garanti et autonome à des modèles d’IA de pointe, c’est l’ensemble de notre économie et de nos infrastructures critiques qui se retrouve exposé à une paralysie stratégique. » alerte Henri d’Agrain, son délégué général.

Obsolescence des défenses classiques

L’association pointe d’abord la généralisation de la guerre hybride. Des États comme la Russie, l’Iran ou la Chine s’appuieraient de plus en plus sur des cyber proxies  pour brouiller l’attribution politique de leurs opérations.

À cela s’ajoute l’arsenalisation de l’IA par les attaquants eux-mêmes, qui ferait basculer la menace à la « vitesse machine » en industrialisant la reconnaissance des cibles, la génération de code malveillant et les campagnes d’ingénierie sociale.

Le Cigref documente également la massification de l’exploitation des failles zero-day, portée par une industrie privée de la cyber-intrusion qui aurait, selon des analyses de Google citées dans la note, dépassé pour la première fois les capacités des États dans la découverte de ces failles.

Cette industrialisation s’accompagne d’une saturation des équipes de sécurité par l’hyper-volumétrie. 95 % des attaques proviendraient désormais de sessions authentifiées en apparence légitimes, rendant leur détection quasiment impossible sans assistance algorithmique.

L’épisode Anthropic, révélateur d’une nouvelle dépendance

La note s’attarde longuement sur un épisode survenu cet été. L’administration américaine a soumis les modèles frontière d’Anthropic à des restrictions d’exportation fondées sur la sécurité nationale.

N’étant pas en mesure de distinguer immédiatement les utilisateurs relevant de la catégorie des « US persons », Anthropic a suspendu l’accès à ses modèles Fable 5 et Mythos 5 pour les autres utilisateurs, avant que Washington ne lève ces restrictions le 30 juin et qu’Anthropic ne rétablisse l’accès le 1er juillet.

Le Cigref y voit un précédent. Certaines capacités d’IA peuvent désormais faire l’objet de mesures de contrôle comparables à celles d’autres technologies stratégiques.

L’association appelle toutefois à la mesure, jugeant que cette décision répond à une logique de non-prolifération plutôt qu’à une discrimination visant les alliés européens. Et de souligner néanmoins que l’exclusion des industriels européens du « Glasswing Project » d’Anthropic, réservé à son lancement à un cercle d’acteurs américains, constitue un signal préoccupant pour l’interopérabilité de confiance transatlantique.

Selon le Cigref, cette séquence s’inscrit, dans une dépendance structurelle plus large.

Citant une étude réalisée pour son compte en avril 2025, l’association rappelle qu’environ 83 % des achats de logiciels et de services cloud effectués par les entreprises de l’UE le sont auprès de l’industrie américaine du numérique. Par ailleurs, l’Europe ne capterait que 5 à 15 % des investissements mondiaux de capital-risque du secteur de la cybersécurité, loin derrière les écosystèmes nord-américain et israélien qui en capteraient plus des trois-quarts.

Vers une « Opération Prométhée » européenne ?

La note examine aussi la réponse chinoise à ces tensions.

Il y a quelques jours, Moonshot AI a publié Kimi K3, un modèle de raisonnement de 2 800 milliards de paramètres dont la diffusion complète des poids est annoncée pour le 27 juillet. Au même moment, la Chine réunissait vingt-neuf pays à Shanghai pour la « World AI Cooperation Organization », présentée comme une alternative aux cadres de gouvernance occidentaux.

Rien ne garantit la pérennité de cette politique d’ouverture chinoise met en garde le Cigref qui estime qu’une Europe qui substituerait sa dépendance aux laboratoires américains par une dépendance aux laboratoires chinois s’exposerait au même risque de rupture brutale d’accès.

Le Cigref appelle à un sursaut de lucidité collective jugeant que la dépendance actuelle de l’Europe reflète avant tout ses propres renoncements industriels.

La note évoque à ce titre un essai publié dans Le Grand Continent intitulé « Opération Prométhée : la France peut gagner la course à l’IA. Quel en serait le prix ? ».

Ses auteurs chiffrent à environ 700 milliards $ sur trois ans l’investissement nécessaire pour doter la France et ses partenaires d’un laboratoire d’IA de frontière capable de rivaliser avec les meilleurs laboratoires américains. Un ordre de grandeur qui, selon le Cigref, dépasse les capacités d’un État européen isolé et appelle une logique de coalition industrielle.

En attendant une telle réponse structurelle, le Cigref pointe une échéance plus immédiate. Le 31 octobre 2026, la Banque centrale européenne exige des 110 plus grandes banques de la zone euro qu’elles présentent un plan d’action face aux cyberattaques propulsées par l’IA.

Un test grandeur nature, selon l’association, de la capacité du secteur à absorber une menace qui, désormais, agit à la vitesse machine.

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Avec toutes les futures générations de modèles, les paramètres temperature, top_k et top_p renverront une erreur.

Cet avertissement figure désormais dans la documentation de l’API Gemini. Pour le moment, celle-ci ignore simplement les paramètres en question.

Jouer sur la « température » d’un modèle permet de le rendre plus ou moins déterministe, en modifiant l’écart de probabilité entre les tokens.
Les paramètres top_k et top_p limitent le choix des tokens aux plus probables. Dans le premier cas, le nombre de tokens est fixe. Dans le second, il est variable (conditionné à l’atteinte d’un pourcentage de la masse de probabilité totale).

Gérer le déterminisme par le prompting

Pour contrôler le déterminisme, Google invite désormais à définir des règles explicites dans le prompt système.

Anthropic fait de même. Il avait d’abord empêché, avec la famille Claude 4.1, l’utilisation conjointe de temperature et de top_p. À partir de Claude Opus 4.7 et Sonnet 5, il les a abandonnés, ainsi que top_k. Motif : ces paramètres d’échantillonnage ne sont plus compatibles avec la logique interne des modèles de raisonnement.

Dans le même temps, la combinaison « pensée étendue + budget de tokens + température » a laissé place à une « pensée adaptative », avec des paramètres distincts pour gérer le niveau de raisonnement et la verbosité.

Les paramètres d’échantillonnage, en voie de disparition

OpenAI a suivi la même voie. Avec le modèle o1 et ses successeurs, on peut contrôler le niveau de raisonnement, mais pas modifier les paramètres d’échantillonnage. Cela inclut presence_penalty et frequency_penalty. Le premier applique une pénalité fixe aux mots déjà apparus dans le texte généré. Le second en applique une proportionnelle au nombre d’apparitions.

Les modèles de la famille GPT-5 sont traités à la même enseigne. Vraisemblablement pour le même motif : modifier la température & C^ie perturberait le processus de génération inhérent à ces modèles de raisonnement.

L’API speech-to-speech est également concernée. Le modèle sous-jacent fonctionne « presque toujours mieux » avec une valeur de température fixée (0.8), selon OpenAI. Qui conseille, là aussi, de jouer sur le prompting pour influencer le niveau de créativité.

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Oui, les VPN sont des outils licites.

La CJUE a récemment rendu un arrêt que certains ont interprété dans ce sens. C’est un raccourci. L’instance juridique suprême de l’Union européenne n’a pas fait de généralisation, mais une hypothèse qui a guidé son jugement.

Le contournement par VPN…

L’affaire concernait les manuscrits du Journal d’Anne Frank. En vertu d’un régime transitoire aux Pays-Bas, une partie de ces écrits y reste protégée par le droit d’auteur jusqu’en 2037 – avec, comme titulaire, le Fonds Anne Frank, basé en Suisse. Dans d’autres pays européens, ils sont tombés dans le domaine public.

En 2021, une édition numérique des manuscrits fut publiée gratuitement sur un site web hébergé en Belgique et géré à l’initiative d’organisations néerlandaises, dont la Fondation Anne Frank. Ce site applique une mesure de géoblocage pour restreindre l’accès depuis les Pays-Bas.

Le Fonds Anne Frank estimait que malgré ce géoblocage, le site restait techniquement accessible depuis les Pays-Bas via des VPN. Au risque d’une communication au public non autorisée sur le territoire néerlandais. Il avait été débouté en première instance. Ainsi qu’en appel, au motif que les éditeurs du site avaient déployé des efforts raisonnables. D’où son pourvoi devant la Cour suprême des Pays-Bas… qui avait fini par solliciter la CJUE.

Cette dernière a considéré que l’utilisation d’un géoblocage « à la pointe de la technologie » – c’est-à-dire capable d’empêcher l’accès dans un cadre normal d’utilisation d’Internet – démontrait l’intention de l’éditeur de ne pas cibler ni inclure le public résidant dans le pays où l’œuvre est protégée.

… ne rend pas un géoblocage « inefficace »

Le géoblocage ne perd pas son caractère « efficace » simplement parce qu’on peut le contourner par VPN, a ajouté la CJUE. Elle a par ailleurs estimé que ce contournement, en tant qu’initiative individuelle et unilatérale de l’internaute, n’engage pas la responsabilité de l’éditeur du site.

Il en va, dans son raisonnement, d’un maintien de l’équilibre entre droit d’auteur et liberté d’expression et d’information. Exiger qu’un site empêche absolument toute possibilité de contournement par VPN rendrait quasi impossible la mise à disposition d’œuvres du domaine public dès lors qu’elles demeureraient protégées ne serait-ce que dans un État membre. En parallèle, cela accorderait au droit d’auteur une portée excessive.

Dans l’hypothèse d’un géoblocage inefficace, la responsabilité de la communication non autorisée ne saurait retomber sur le fournisseur du VPN. En tout cas aussi longtemps qu’il s’agit d’outils licites…

À consulter en complément :

Le CJUE consacre la responsabilité des sites sur les contenus triés par algorithme
Le RGPD prévaut sur le secret des affaires, selon la CJUE
Pourquoi la CJUE n’a pas invalidé le Data Privacy Framework
L’agence américaine du copyright tranche la question des IA génératives
ChatGPT et copyright : OpenAI, dans les clous du fair use ?

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Deux ans après la signature de leur premier partenariat , en février 2024, Microsoft et Mistral AI franchissent une nouvelle étape.

L’accord repose sur quatre piliers dont le plus structurant concerne l’infrastructure.

Microsoft s’engage à acheter des futures capacités de calcul que Mistral prévoit de déployer en Europe pour répondre à ses propres besoins et à ceux de ses clients. Le communiqué évoque un engagement de « plusieurs milliards de dollars » sans préciser ni le volume de calcul concerné, ni les montants financiers engagés, ni le calendrier de déploiement.

Pour Mistral AI, cet engagement de long terme permet de sécuriser une partie des revenus futurs et peut faciliter le financement de nouveaux projets.

Le deuxième pilier concerne les organisations soumises à des contraintes élevées en matière de sécurité, de conformité et de contrôle des données.

Microsoft et Mistral mettent en avant la possibilité de déployer leurs solutions dans différents environnements de cloud public, de cloud privé, d’architectures hybrides, d’infrastructures locales ou d’environnements totalement déconnectés d’Internet.

Cette approche vise notamment les administrations, les opérateurs d’infrastructures critiques, les acteurs de la défense, les établissements financiers ou encore certains acteurs de la santé.

Cette approche vise notamment les administrations, les opérateurs d’infrastructures critiques, les acteurs de la défense, les établissements financiers ou encore certains acteurs de la santé.

Les modèles de Mistral davantage intégrés à l’écosystème Microsoft

Le partenariat renforce également la présence des modèles de Mistral dans Azure AI Foundry, la plateforme de développement d’applications d’IA générative, mais également dans Copilot Studio pour la création d’agents IA et Azure Local pour les scénarios nécessitant des déploiements hybrides ou sur site.

L’objectif est de permettre aux entreprises clientes de Microsoft d’utiliser les modèles de Mistral directement depuis leur environnement Azure, sans modifier leurs outils et leurs processus existants.

Cette dimension prolonge le partenariat conclu en 2024, lorsque Microsoft avait intégré les modèles de Mistral dans Azure AI Studio.

Enfin, les deux entreprises prévoient de renforcer leur approche commerciale auprès des grandes entreprises et des organisations publiques.

L’ambition est de proposer des solutions combinant les modèles de Mistral, les services cloud de Microsoft et des architectures adaptées aux exigences des secteurs réglementés.

Cette approche vise notamment les entreprises qui souhaitent déployer des applications d’IA générative tout en conservant un niveau élevé de contrôle sur leurs données et leurs infrastructures.

De l’accord commercial de 2024 au partenariat industriel de 2026

L’annonce de 2026 marque une évolution importante par rapport au premier partenariat signé en février 2024..

Microsoft avait mis à disposition son infrastructure Azure AI pour accompagner le développement et le déploiement des modèles de Mistral. Les modèles commerciaux de l’entreprise avaient également été intégrés à Azure AI Studio dans le cadre de l’offre « Models-as-a-Service ».

Microsoft avait par ailleurs souscrit un billet convertible d’environ 15 millions € dans Mistral AI, un investissement minoritaire qui avait suscité des questions de la part des autorités de la concurrence européennes et britanniques dans le contexte plus large des investissements des grands acteurs technologiques dans l’intelligence artificielle.

L’accord Microsoft-Mistral illustre la transformation du marché de l’IA où la compétition ne porte plus seulement sur la performance des grands modèles de langage mais sur l’ensemble de la chaîne de valeur.

Cependant, plusieurs éléments restent à préciser comme le volume exact de capacité de calcul concernée, les investissements associés, le calendrier de construction des infrastructures ou encore la répartition des responsabilités opérationnelles.

Ces informations seront déterminantes pour mesurer la portée réelle de l’accord.

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On ne peut pas sécuriser des systèmes avec des LLM en boîte noire.

La déclaration est signée Clément Delangue. Elle intervient après une attaque contre Hugging Face, dont il est cofondateur et directeur général.

Cette attaque, pilotée par un système agentique, a exploité deux composantes du pipeline de traitement de datasets. D’un côté, le chargeur de scripts. De l’autre, les fichiers de configuration. L’ensemble a permis d’exécuter du code sur un worker. Puis d’obtenir un accès de niveau nœud, de récupérer des authentifiants et de latéraliser sur des clusters internes.

Hugging Face a dit ne pas avoir de preuve de manipulation de ses modèles et jeux de données publics. Ni de sa supply chain logicielle. Il a aussi affirmé aussi autre chose… qui a résonné bien davantage, et qui explique les propos de Clément Delangue : l’analyse forensique a réservé une « mauvaise surprise ». Sur le LLM initialement utilisé (non spécifié, mais on comprend qu’il s’agit d’un modèle américain, accessible par API), les garde-fous se sont enclenchés et one bloqué les requêtest

Hugging Face indique avoir dû se rabattre sur un modèle open weight autohébergé. En l’occurrence, GLM 5.2, de la société chinoise Z.ai. Laquelle n’a pas manqué l’occasion de promettre qu’elle continuerait à améliorer sa documentation de déploiement.

Clément Delangue y a lui trouvé un relais supplémentaire de promotion des modèles ouverts, qui sont au cœur de l’activité de son entreprise. Dans le contexte qu’on sait, additionné de la montée en puissance des modèles chinois dans les leaderboards, le sujet a pris une dimension politique.

À consulter en complément :

Qui est Moonshot AI, l’éditeur de Kimi ?
Suspension de Claude Mythos : des experts demandent la levée des restrictions
Un premier « ransomware agentique » repéré dans le cyberespace
Pour optimiser les LLM, IBM leur fait faire des divisions
IA : après l’ivresse, le budget

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Pas classé, mais souvent cité : telle est la situation de ClickHouse dans le dernier Magic Quadrant des plates-formes d’observabilité.

Depuis l’an dernier, l’entreprise américaine évolue sur ce marché. Capitalisant sur l’acquisition d’HyperDX, elle a effectivement lancé l’offre ClickStack, intégrée à son moteur de base de données. Début 2026, une autre acquisition – Langfuse – y a apporté des capacités de monitoring spécifiques aux applications et agents IA.

Ce produit lui vaut une « mention honorable ». Gartner en accorde aussi une à Dash0, fondé par les créateurs d’Instana… et dont la plate-forme est construite sur ClickHouse. Même distinction pour groundcover, dont l’architecture « bring your own cloud » permet de stocker la télémétrie sur des instances ClickHouse privées.

Un nouveau critère – facultatif – de filtrage de la télémétrie

D’une année à l’autre, la liste des critères fonctionnels à respecter pour figurer dans le Magic Quadrant de l’observabilité a peu évolué. Étaient toujours impératifs :

• Ingestion, stockage et analyse de télémétrie
• Identification et analyse du comportement des applications, des services et de l’infra
• Enrichissement de la télémétrie, notamment par cartographie des dépendances et des relations entre services

Gartner y a ajouté la collecte de télémétrie de fournisseurs de cloud public « comme AWS et Azure ». Ainsi que la découverte et la cartographie automatisées des composants et des services infra/réserau/applicatifs liés.

Ce dernier élément était facultatif l’an passé. Il faisait plus précisément partie d’un ensemble de critères dont les fournisseurs devaient en couvrir au moins quatre. Cette exigence n’est plus d’actualité : les critères en question sont restés, mais étaient simplement « facultatifs ». Parmi eux :

• Intégration d’outils de type ITSM, CMDB, automatisation, DevOps…
• Gestion des coûts
• Observabilité des workloads IA
• Automatisation des modifications de code et de configuration
• Identification des vulnérabilités et blocage des tentatives d’exploitation

Cette année, Gartner y a ajouté le filtrage/échantillonnage de la télémétrie. En toile de fond, une tendance qu’il pointe depuis plusieurs éditions de ce Magic Quadrant : la difficulté à gérer les coûts. Plusieurs fournisseurs classés « leaders » ont droit à des remarques à ce sujet, parfois positives, parfois négatives.

Splunk n’est plus « leader » de l’observabilité

Les fournisseurs ont été évalués sur deux aspects. L’un, dit « exécution », traduit leur capacité à répondre à la demande (expérience client, tarification, qualité des produits/services…). L’autre, dit « vision », reflète les stratégies (produit, innovation, marketing…).

La situation sur l’axe « exécution » :

Sur l’axe « vision » :

7 des 8 « leaders de l’an dernier le restent » (Chronosphere, Datadog, Dynatrace, Elastic, Grafana Labs, IBM et New Relic). Splunk fait exception, rétrogradant chez les « challengers » en conséquence d’un recul sur l’axe « vision ». Coralogix le remplace. Il figurait, en 2025, parmi les « visionnaires ».

Classés « acteurs de niche » l’an dernier, ITRS et Sumo Logic sortent du Magic Quadrant. Même sort pour Oracle, qui était « challenger ». HPE fait son entrée chez les « acteurs de niche » ; Alibaba Cloud, chez les « challengers ».

Chronosphere acquis par Palo Alto Networks : une intégration à suivre

Chronosphere appartient depuis janvier 2026 à Palo Alto Networks, qui entend le maintenir en tant qu’offre autonome. Il se distingue sur sa capacité à gérer de la télémétrie à fort volume tout en conservant le contrôle des coûts. Gartner salue aussi ses dernières innovations dans l’IA agentique pour l’identification des problèmes. Et note ce que l’acquisition par Palo Alto apporte en matière d’opportunités commerciales et d’assise financière.

On surveillera l’impact de cette acquisition sur l’activité de Chronosphere. Notamment sur son modèle de support, dont il a fait un élément distinctif. À voir également si le passage dans le giron de Palo Alto permettra d’étendre la présence en direct, actuellement largement concentrée en Amérique du Nord. Gartner note aussi que Chronosphere n’est pas forcément le plus recommandable pour les besoins d’APM legacy (Java, .NET).

Chez Coralogix, le client est responsable de l’infra S3

Chez Coralogix, Gartner apprécie l’analyse de la télémétrie en flux et les économies potentielles qui en découlent (possibilité d’exploiter des classes de stockage à plus bas coût). Comme chez Chronosphere, il souligne les innovations dans le domaine de l’IA agentique (agent Olly, serveur MCP, intégrations Slack et GitHub). Il y ajoute la gestion granulaire des coûts par type de télémétrie avec des niveaux de priorité.

Coralogix pâtit d’une notoriété limitée et son produit reste perçu comme « log-first ». Sa présence en direct demeure plus limitée que celle des autres « leaders » en Asie-Pacifique et en Amérique latine. Attention aussi à l’infrastructure S3 sous-jacente, dont le client doit assurer la gestion (usage et coûts).

OpenTelemetry, pas au cœur de la proposition de valeur de Datadog

La profondeur du portefeuille de Datadog (« plus de 20 produits » en une interface) fait mouche auprès de Gartner. Même chose pour la brique Bits AI SRE, qui témoigne d’une « maturité » dans la mise en œuvre de la GenAI. Et pour le marketing, avec en point d’orgue sa propre conférence annuelle DASH.

La granularité de la tarification sur l’ingestion, l’indexation, les hôtes et les conteneurs exige une supervision attentive. Par ailleurs, si Datadog gère OpenTelemetry, sa proposition de valeur reste encore largement dépendante de son agent propriétaire. Quant à l’option « bring your own cloud », elle couvre les logs, mais pas les métriques ni les traces.

Dynatrace et sa courbe d’apprentissage

Le focus conformité de Dynatrace lui vaut un bon point. Mêmechose pour les capacités de cartographie temps réel des dépendances, à l’appui d’un framework déterministe qui automatise l’isolation des causes racines. Gartner apprécie aussi la couche IA qui permet de définir des objectifs cadrés par des garde-fous organisationnels.

Attention à l’onboarding : tirer pleinement parti de la plate-forme de Dynatrace suppose une courbe d’apprentissage importante. Gartner conseille par ailleurs de suivre les discussions en cours avec un « investisseur activiste » (Starboard Value, qui a acquis une participation majoritaire en avril). Et regrette un marketing de l’IA susceptible d’embrouiller les acheteurs.

Du travail de tuning avec Elastic

Le triptyque recherche-sécurité-observabilité demeure intéressant – notamment du point de vue économique – pour qui est déjà dans l’écosystème Elastic. Autre point fort : le niveau d’intégration d’OpenTelemetry, entre catalogue de collecteurs communautaires et distributions spécifiques. Gartenr salue aussi les avancées sur l’IA agentique (constructeur d’agents, bibliothèque de skills).

Elastic reste souvent perçu comme fournissant d’abord un moteur de recherche. Son langage de requête nécessite beaucoup de configurations pour être fonctionnellement équivalent à la concurrence sur des fonctionnalités comme la cartographie de topologie et la remédiation automatique. Attention aussi au contrôle des coûts, en particulier sur les déploiements autogérés, dès l’instant où on traite des index volumineux.

Avec Grafana Labs, la souplesse peut créer de la complexité

L’héritage open source de Grafana Labs et son « association forte » avec les environnements Kubernetes fournissent un « point d’entrée sans friction », pour reprendre les mots de Gartner. Le cabinet américain salue aussi les capacités de filtrage automatisé de la télémétrie et sa contextualisation grâce à un graphe de connaissances.

Grafana donne de la souplesse pour constituer des stacks d’observabilité, mais il exige de l’expertise sur Prometheus et OpenTelemetry. Le fait qu’il utilise plusieurs back-ends (Mimir pour les métriques, Loki pour les logs…) peut créer une complexité architecturale. Gartner y ajoute la cyberattaque dont l’entreprise a récemment été victime (intrusion dans son GitHub après vol d’un identifiant dans le cadre de la campagne Mini Shai-Hulud).

IBM n’a pas encore unifié Instana, Turbonomic et SevOne

Au-delà des opportunités commerciales que présente sa base installée sur d’autres marchés, IBM se distingue par l’intégration de Kubecost, qui donne un angle FinOps à Instana. Gartner apprécie aussi son « approche transparente » consistant à appliquer uniquement des modèles déterministes pour identifier les problèmes en réservant les modèles génératifs pour les explications et les recommandations.

Sous la marque Concert, IBM promet une expérience plus unifiée entre Instana, Turbonomic et SevOne… qui restent pour le moment des produits distincts, avec chaque son installation et son administration. Gartner pointe aussi le risque de « dilution » de la marque Instana dans le portefeuille du groupe. Et un licensing « souvent complexe » lorsqu’il s’inscrit dans les accords d’entreprise d’IBM.

New Relic : avec l’IA, un modèle économique à bien étudier

New Relic est de ceux que Gartner crédite d’un bon point pour leur couche d’IA agentique (ici, pour l’automatisation de l’analyse de cause racine et le résumé des logs). Il est aussi salué pour ses capacités de filtrage et d’échantillonnage de la télémétrie. Et pour ses partenariats (Accenture et NTT Data sont cités), qui lui ont permis d’étendre son reach.

New Relic a tendance à perdre son avance sur la concurrence dans le domaine de l’IA. Il lui manque aussi un événement référent, même s’il a annoncé que sa conférence annuelle reprendrait en 2026. Attention aussi à bien étudier les implications du système de crédits (Compute Capacity Units) introduit pour les fonctionnalités IA.

Illustration © ArtemisDiana – Adobe Stock

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