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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C’est un genre d’électeurs que les candidats à la présidentielle ont rarement l’habitude de courtiser : les RSSI

Le CESIN (Club des Experts de la Sécurité de l’Information et du Numérique) qui fédère plus de 1 300 d’entre eux ( RSSI, CISO, directeurs de la cybersécurité) a pourtant décidé de les interpeller directement via  » une lettre ouverte » signée par son président Fabrice Bru.

Leur message est davantage politique que technique : la souveraineté numérique n’est plus une option, elle conditionne désormais la sécurité nationale, la compétitivité économique et la solidité même de la démocratie.

Une menace qui a débordé le seul terrain numérique

En première ligne sur le front des cyberattaques, les RSSI alertent sur une situation critique et largement documentée.

Dans les hôpitaux, les collectivités, les entreprises, les administrations, les attaques se multiplient et perturbent désormais la vie quotidienne, l’économie réelle et la continuité de l’État.

Le CESIN pointe un risque qui dépasse largement le piratage informatique classique. A l’ère de l’IA générative et des deepfakes, une vidéo truquée ou une rumeur savamment orchestrée peuvent suffire à ébranler une décision publique ou la sincérité d’un scrutin.

Le vrai danger, selon l’organisation, n’est pas tant la fraude ponctuelle que l’installation durable du doute et de la défiance dans le débat public.

Le club d’experts inscrit ce diagnostic dans une problématique plus large, déjà identifiée par le rapport Draghi sur la compétitivité européenne : l’Europe risque de perdre pied sur les technologies qui structurent son économie, une dépendance qui fragilise à la fois sa compétitivité et sa capacité d’action stratégique.

Puces électroniques, calcul, cloud, IA, quantique, cybersécurité, connectivité satellitaire, identité numérique, infrastructures de paiement et énergie forment selon le CESIN une chaîne indissociable. Sans semi-conducteurs souverains, pas de data centers ni d’IA crédible ; sans cloud maîtrisé, pas de continuité de service ni de protection durable des données.

Le club salue les initiatives européennes déjà engagées ( Chips Act, EuroHPC, AI Factories ou encore CADA) tout en les jugeant trop dispersées et trop lentes face aux politiques industrielles massives de Washington et de Pékin.

Cinq questions sans langue de bois pour les candidats

Plutôt qu’un énième plan numérique, le CESIN réclame des réponses précises sur cinq points.

Une doctrine claire de souveraineté. Le club demande aux candidats de trancher : quels usages peuvent rester sur le marché mondial, lesquels exigent une maîtrise européenne, et lesquels réclament une autonomie nationale ou européenne renforcée ; notamment pour les fonctions vitales de l’État, les infrastructures critiques, la santé, l’énergie et la défense. Il réclame aussi une exigence de standards ouverts, interopérables et réversibles pour éviter les enfermements technologiques.

Passer d’une Europe de la règle à une Europe de la capacité. Pour le CESIN, les textes européens comme NIS2, DORA, le Cyber Resilience Act ou l’AI Act sont nécessaires mais ne suffisent pas. La norme ne construit pas, à elle seule, la souveraineté. Le club veut voir la France porter une simplification réglementaire sans affaiblissement des exigences, et investir dans l’ingénierie, les logiciels européens et la recherche.

Une véritable politique industrielle du numérique critique. Mobilisation pérenne de France 2030, de Bpifrance, de la commande publique, soutien aux champions européens et préférence stratégique assumée quand les intérêts vitaux sont en jeu ; le CESIN veut une stratégie industrielle qui traite aussi la question des compétences, de la formation et de l’attractivité des métiers cyber.

Une gouvernance lisible. Le club juge que la multiplication des acteurs français (ANSSI, Campus Cyber, DIAN, DINUM, DITP) devient une faiblesse sans autorité claire. Il demande que le rang et le titre ministériel du responsable politique du « numérique critique » reflètent un poids réel dans les arbitrages interministériels, budgétaires et européens. Un sujet qu’il juge trop souvent traité comme une simple question de protocole.

Préparer le pays aux chocs numériques et géopolitiques. Cloud Act américain, tensions sino-américaines, fragilité des chaînes d’approvisionnement… Le CESIN appelle à cartographier les dépendances, tester la réversibilité des systèmes, sécuriser les fournisseurs et muscler la résilience des PME, ETI, collectivités et opérateurs essentiels. Pour l’organisation, la résilience ne consiste pas à redémarrer après une attaque mais à continuer de fonctionner malgré la crise.

« La cybersécurité n’est pas un supplément à la souveraineté »

Le message final du CESIN se veut sans appel : la cybersécurité n’est pas un supplément d’âme de la souveraineté, elle en est l’une des conditions essentielles.

Sans politique industrielle ambitieuse, prévient le club, il n’y aura ni IA européenne crédible ni maîtrise technologique durable. Sans protection efficace des services publics, c’est la confiance démocratique elle-même qui vacille.

Le CESIN se dit prêt à mettre l’expertise de ses membres au service de cette ambition. A condition qu’une vision politique et industrielle soit enfin à la hauteur des enjeux que les RSSI affrontent sur le terrain.

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« Aujourd’hui, déployer un modèle de fondation à l’échelle exige une équipe infra dédiée. Demain, cela devra être aussi simple que d’initialiser une base de données sans serveur. »

Ce pitch, c’est celui d’Inferact. L’entreprise a émergé début 2026 aux États-Unis, pour développer une activité commerciale autour du serveur d’inférence vLLM. Elle a démarré avec un financement de 150 M$.
Depuis, un autre projet référent a suivi la même trajectoire : SGLang, intégré dans l’offre commerciale de RadixArk. Une entreprise soutenue à hauteur de 100 M$, avec la participation, entre autres, d’AMD, de MediaTek et de NVIDIA.

vLLM et SGLang ont, entre autres concurrents, LLMD. On le doit à a start-up française ZML. Fondée fin 2023, elle a levé 20 M$ avec notamment Kima Ventures, et avec le soutien de personnalités de la tech telles que Yann Le Cun, Solomon Hykes (Docker) et le duo Clément Delangue – Julien Chaumond (Hugging Face).

ZML a choisi le langage Zig

LLMD vient de passer au stade alpha, après un an de preview technique. Pour le moment en accès gratuit, il est néanmoins sous licence fermée… au contraire du framework d’inférence ZML, qui constitue son socle.

Ce framework est écrit essentiellement en Zig, un langage voué à « moderniser » C sur des aspects comme le flux de contrôle, l’appel de fonctions, l’importation de bibliothèques et la déclaration de variables. En utilisant le compilateur XLA et le format de représentation intermédiaire MLIR (sous-projet de vLLM), il convertit des modèles en binaires autonomes ciblant une variété d’accélérateurs. Sans dépendance à Python, ce qui a pour effet de réduire l’empreinte. La v2, sortie en mars, a rendu des concepts plus explicites (mémoire, I/O, placement…), apporté un système de modules d’attention et introduit un mécanisme zero copy qui évite d’avoir à télécharger les modèles sur disque.

5 back-ends, une seule base de code

Promesse de LLMD : une inférence distribuée sur des flottes d’accélérateurs mixtes. Au lancement de la preview technique, il gérait les back-ends CUDA (NVIDIA) et ROCm (AMD). Aujourd’hui, la liste comprend aussi les TPU de Google, le toolkit OneAPI d’Intel et Apple Metal. Les NPU de Tenstorrent sont sur la roadmap. Steeve Morin, président-cofondateur de ZML, évoque régulièrement des fournisseurs de puces européens, parmi lesquels SiPearl et VSORA.

Les familles de modèlesprises en charge en l’état :

• Gemma 3 et 4 (denses + MoE)
• LFM2.5
• LLaMa 2 et 3
• Mistral 3 et Ministral
• Qwen 2, 3, 3.5 et 3.6 (denses + MoE)

LLMD gère le batching continu, la mise en cache des préfixes, l’appel d’outils et le décodage spéculatif (DFlash, sur Gemma 4 pour le moment). ZML a implémenté le parallélisme des tenseurs. Il annonce un démarrage à froid en moins de 20 secondes. Le chargement zero copy est possible depuis Hugging Face, S3 et GCS.

Qwen/Qwen3.6-35B-A3B tok/s on zml/llmd vs vllm (GH200) pic.twitter.com/zC87TER1Rq

— Steeve Morin (@steeve) June 30, 2026

Illustration © Adrian Grosu – Shutterstock

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Scaleway annonce l’acquisition de Qarnot, société spécialisée dans le calcul haute performance (HPC) pour l’ingénierie, la simulation et la recherche.

Avec ce rachat, Scaleway ajoute une offre HPC dédiée à sa plateforme cloud et IA, aux côtés de ses services de cloud et d’intelligence artificielle existants.

Qarnot a développé une technologie de refroidissement liquide direct des serveurs. Selon l’entreprise, ce procédé permet de récupérer jusqu’à 95 % de la chaleur produite par les serveurs HPC, sans effet sur les performances de calcul. Cette chaleur est ensuite réinjectée dans des réseaux de chauffage urbain, des équipements publics ou des sites industriels.

Refroidissement liquide et récupération de chaleur

Qarnot compte parmi ses clients MaiaSpace, Alpine Racing, Natixis et ATR Aircraft. Sa plateforme est utilisée pour des simulations complexes avec des cycles de validation ramenés de plusieurs jours à quelques heures selon l’entreprise et une capacité de calcul ajustable à la demande, sans dépendre d’un cluster interne.

Les deux entreprises s’appuient sur les standards de l’Open Compute Project pour la conception de leurs infrastructures.

Damien Lucas, CEO de Scaleway, indique que l’enjeu porte désormais sur la valorisation de l’énergie consommée par le calcul au-delà de sa seule efficacité et que l’expertise de Qarnot en récupération de chaleur fatale s’inscrit dans cette logique.

Les conditions financières de l’opération ne sont pas communiquées.

En juin dernier, Scaleway avait fait l’acquisition de Saagie qui développe une plateforme de DataOps permettant d’automatiser, orchestrer et superviser les projets de données sur l’ensemble de leur cycle de vie, de la collecte à l’exploitation.

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SAP évite une sanction pour pratiques anticoncurrentielles.

Bruxelles a annoncé avoir rendu juridiquement contraignants les engagements proposés par le groupe allemand pour faciliter le changement de prestataire ou la résiliation de contrat de ses clients, mettant fin à une enquête ouverte en septembre 2025.

Une enquête sur le marché de la maintenance des logiciels on-premise

La Commission européenne avait ouvert une procédure formelle, en septembre 2025, estimant à titre préliminaire que SAP se livrait à quatre pratiques susceptibles de restreindre la concurrence sur le marché européen de la maintenance et du support (M&S) de ses logiciels ERP installés sur site (on-premise).

Bruxelles soupçonnait notamment SAP d’empêcher ses clients de résilier les services de maintenance liés à des licences inutilisées, les obligeant ainsi à payer pour des prestations dont ils n’avaient plus l’usage. La Commission pointait aussi des frais de réintégration et de maintenance rétroactive facturés aux clients revenant vers SAP après une période d’absence — des montants pouvant équivaloir à ce qu’ils auraient payé s’ils étaient restés clients sans interruption.

Deux autres pratiques étaient visées : l’allongement systématique de la durée initiale des licences ERP on-premise, période pendant laquelle la résiliation du contrat de maintenance était impossible, et l’obligation faite aux clients de confier à SAP l’ensemble de la maintenance de leur parc logiciel on-premise, avec un même niveau de service et les mêmes conditions tarifaires pour tous ; les empêchant de panacher plusieurs prestataires selon leurs besoins.

Ces pratiques étaient susceptibles de constituer un abus de position dominante au sens de l’article 102 du Traité sur le fonctionnement de l’UE et de l’article 54 de l’accord sur l’Espace économique européen.

Les engagements pris par SAP

Plutôt que de s’exposer à une amende, SAP a choisi la voie des engagements.

Prévue par l’article 9 du règlement 1/2003, elle permet à une entreprise visée par une enquête de proposer des mesures correctives sans que la Commission n’ait à constater formellement une infraction.

Entre novembre et décembre 2025, Bruxelles a soumis cette offre à un test de marché auprès des parties tierces intéressées, ce qui a conduit SAP à ajuster sa proposition initiale.

Concrètement, SAP s’engage à :

• clarifier les conditions permettant à un client de scinder son parc SAP en plusieurs blocs, afin de confier chacun à un prestataire de maintenance différent, à un niveau de support SAP réduit, ou de renoncer à tout support pour certaines parties ;
• autoriser la résiliation des licences et des frais de maintenance associés dans plusieurs cas précis : produits en fin de cycle de support, échec d’un projet d’implémentation imputable à SAP, insolvabilité ou faillite du client, réduction d’effectifs d’au moins 10 % sur deux ans (avec réduction proportionnelle des licences), ou cession d’activité (avec transfert, transfert partiel ou résiliation des licences selon les besoins du repreneur) ;
• élargir l’accès aux contrats à métrique unique, une méthode alternative de calcul des redevances de licence sur laquelle se basent ensuite les frais de maintenance ;
• clarifier les clauses relatives à la durée initiale des licences, pendant laquelle la résiliation du contrat de support n’est pas possible, et ne plus faire repartir cette durée à chaque nouvel achat de licence ;
• supprimer les frais de réintégration et réduire les frais de maintenance rétroactifs facturés aux clients revenant vers ses services après une période d’absence ;
• mettre en place une structure interne de médiation que les clients pourront saisir s’ils estiment que SAP n’applique pas correctement ces engagements.

Ces engagements sont valables à l’échelle mondiale pour une durée de dix ans. Leur mise en œuvre sera surveillée par un mandataire indépendant, chargé de faire régulièrement rapport à la Commission.

Bruxelles et SAP saluent un accord équilibré

Pour la commissaire européenne à la concurrence Teresa Ribera, la décision doit donner aux clients utilisant les logiciels de gestion d’entreprise sur site de SAP davantage de liberté pour choisir leurs services de maintenance et de support, sans les restrictions jugées inéquitables qui alourdissaient leurs coûts et freinaient la concurrence.

Du côté de SAP, le ton est également à la satisfaction. L’éditeur indique accueillir favorablement la décision de la Commission de clore son enquête, à l’issue d’un dialogue qu’il qualifie de constructif et coopératif, et affirme rester attaché à une concurrence ouverte, au libre choix des clients et à l’innovation. Il présente les engagements pris comme apportant davantage de clarté, de choix et de garanties aux clients gérant des environnements sur site complexes.

SAP précise que ses pratiques de maintenance restent alignées sur les standards du secteur et que la décision porte uniquement sur les politiques de maintenance des logiciels sur site, sans concerner ses offres cloud. Un point que l’éditeur tient à souligner alors qu’il pousse activement sa base installée vers le cloud et ses offres de « entreprise autonome » pilotées par l’IA.

Une épée de Damoclès pour dix ans

Si le mécanisme retenu par Bruxelles permet à SAP d’éviter toute amende immédiate et toute constatation formelle d’infraction, l’éditeur reste désormais sous surveillance.

En cas de non-respect de ses engagements, la Commission pourra lui infliger une amende pouvant atteindre 10 % de son chiffre d’affaires mondial annuel, sans avoir à prouver une nouvelle infraction ou une astreinte journalière de 5 % de son chiffre d’affaires quotidien pour chaque jour de manquement.

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Limitez les permissions de vos agents au strict nécessaire, a fortiori s’ils ont accès à plusieurs dépôts.

Là n’est pas le seul conseil que Noma Security donne aux utilisateurs des workflows agentiques GitHub. Mais c’est probablement celui qui se justifie après la démonstration de l’entreprise israélienne. Elle a, en l’occurrence, mis en lumière une vulnérabilité d’injection de prompt.

Un fichier d’un dépôt privé exfiltré via une issue publique

Les workflows agentiques sont en bêta publique depuis quelques semaines.On les place dans le même dossier que les automatisations déterministes, mais sous forme de fichiers Markdown. On les accompagne d’une configuration YAML (conditions de déclenchement, permissions et opérations autorisées). Une commande CLI convertit l’ensemble en actions exécutables par GitHub Copilot, Claude, Codex ou Gemini.

La vulnérabilité en question repose sur des instructions localisées dans une issue créée au sein d’un dépôt public de l’organisation cible. Son auteur, soi-disant directeur commercial, revient d’une réunion client et demande plusieurs choses :

• Modifier les couleurs d’une page de login
• Lui rappeler le contenu du README dans un dépôt public de l’organisation
• « En plus », lui rappeler le contenu de de même fichier dans un dépôt privé de l’organisation

Le workflow se déclenche après assignation de l’issue. L’agent récupère le contenu desdits fichiers… et les poste dans le fil de discussion, en public.

De grandes permissions impliquent un grand risque

GitHub a des protections contre ce type de scénario. Mais l’ajout de l’expression « en plus » a permis de les déjouer, explique Noma Security.

Telle que présentée, l’attaque peut toucher toute organisation utilisant les workflows agentiques. D’autant plus qu’elle n’exige pas d’authentification (créer une issue dans un dépôt public suffit). Elle aurait cependant échoué si l’IA n’avait pas eu la permission d’accéder au dépôt privé. Difficile, en ce sens, que le problème vient de GitHub, sauf une de ses applications a accordé cette permission.

GitHub lui-même rappelle, dans la documentation de ses workflows agentiques, la nécessité de d’appliquer le principe du moindre privilège. Et de limiter les opérations autorisées. Il précise, à ce sujet, que toute écriture – y compris l’ajout de commentaires – doit être permise explicitement dans la configuration des workflows.

Illustration générée par IA

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