par assistant-ia Paris, le 09 juillet 2026
Une nouvelle dépendance est en train d’émerger
Pendant longtemps, les enjeux de souveraineté numérique se sont concentrés sur la protection et la localisation des données. Les récents épisodes ayant conduit à la suspension ou à la restriction d’accès à certains modèles et services d’IA montrent que le sujet est désormais plus large.
La dépendance s’est élargie : elle touche aujourd’hui les modèles, les plateformes et les infrastructures qui font fonctionner les applications, autant que les données elles-mêmes. Une évolution réglementaire, une décision commerciale ou un changement des conditions d’utilisation chez un fournisseur peuvent remettre en cause l’accès à des briques devenues essentielles à l’activité. Quand ces services portent un produit vendu à des clients, la rupture d’accès touche directement l’entreprise, au même titre qu’une rupture d’approvisionnement. À la question « Où sont mes données ? » s’ajoute désormais une autre : « Qui tient la prise sur mon IA ? »
Cette évolution intervient alors que la dépendance technologique de l’Europe reste forte. Selon une étude Asterès réalisée pour le Cigref (2025), les achats de cloud et de logiciels des entreprises européennes représentent 264 milliards d’euros par an au bénéfice de l’économie américaine, soit environ 1,5 % du PIB de l’Union. Sur le marché européen du cloud, trois fournisseurs américains captent par ailleurs près de 70 % des parts, contre environ 15 % pour les acteurs européens (Synergy Research Group, 2024).
Ce que le terrain montre déjà
Construit à partir de 126 technologies utilisées et évaluées par les équipes d’ekino dans le cadre de missions clients, le Tech Radar met en lumière les évolutions qui s’imposent déjà dans les projets d’intelligence artificielle. Une conviction traverse l’ensemble des technologies analysées : la performance d’une IA ne se mesure pas seulement à la qualité du modèle, mais aussi à la liberté qu’une entreprise conserve pour en changer, renégocier un contrat ou reprendre en interne un service qu’elle louait, sans avoir à tout reconstruire.
Quatre évolutions qui montrent comment les entreprises reprennent la main
1. Ne plus dépendre d’un seul modèle ni d’une seule infrastructure
Les entreprises cherchent à utiliser plusieurs modèles simultanément, à comparer leurs performances et à en changer sans remettre en cause l’ensemble de leur architecture. Exécution locale, cloud européen, couches d’abstraction ou routage multi-fournisseurs répondent au même objectif : garder la capacité de faire évoluer son architecture dans le temps.
2. Faire entrer les agents dans le développement logiciel
Les assistants IA ne se limitent plus à générer du code. Ils participent désormais aux spécifications, aux tests, aux revues de code et à la documentation, ce qui fait évoluer les pratiques des équipes de développement.
3. Concevoir des applications capables de dialoguer avec les IA
Avec l’émergence des architectures d’intention et du protocole MCP, les applications commencent à être pensées pour interagir directement avec des agents d’intelligence artificielle, au-delà de leurs seules interfaces destinées aux humains.
4. Reprendre la maîtrise de ses propres agents
Les entreprises développent de plus en plus leurs propres agents pour garder le contrôle de leurs données, de leurs processus et de leur relation client. L’orchestration devient progressivement un actif stratégique.
Ce que cela change pour une direction générale
Le choix des technologies d’IA ne relève plus d’un service technique isolé : il détermine la capacité d’une entreprise à continuer de délivrer ce qu’elle vend.
Trois décisions reviennent dans les missions analysées par ekino : diversifier les fournisseurs de modèles et de cloud, pour ne pas dépendre d’un seul acteur en cas de rupture ; contrôler la qualité de ce que produisent les outils d’IA utilisés en interne, pour que les gains de rapidité ne se traduisent pas plus tard par des coûts de correction ; garder la main sur les outils qui portent la relation client, plutôt que de la confier entièrement à un prestataire externe.
« Ce radar dit une chose simple : la maîtrise ne se joue plus à un seul endroit. Une entreprise peut sécuriser ses données et rester coincée sur un modèle qu’elle ne contrôle plus, ou l’inverse. Le vrai travail, c’est de traiter les quatre fronts en même temps : le modèle, l’infrastructure, le code qui se développe avec des agents, et la relation client quand elle passe par un agent. Celles qui avancent vite sur un seul de ces axes et négligent les autres reconstruisent leur dépendance ailleurs », analyse Nicolas Prud’homme, Global CTO d’ekino.
« La dépendance technologique est devenue un sujet de direction générale, pas seulement de DSI. Un changement de conditions chez un fournisseur peut aujourd’hui affecter la capacité d’une entreprise à servir ses clients, au même titre qu’une rupture d’approvisionnement. Les entreprises les mieux préparées sont celles qui traitent leurs choix technologiques comme un actif stratégique, avec des marges de manœuvre construites en amont, plutôt que comme un chantier qu’on découvre en cas de crise », observe Gaston Annebicque, Directeur Général d’ekino.
Méthodologie : Le Tech Radar 2026 d’ekino s’appuie sur l’analyse de 126 technologies utilisées et évaluées par ses équipes dans le cadre de projets menés pour leurs clients, pour comprendre comment certaines entreprises limitent le risque de dépendre d’un seul fournisseur de technologies IA.
Le rapport complet est disponible sur demande.
