Une vague d'alliances, mais un dossier inégal
Cette semaine, plusieurs annonces évoquent un resserrement des liens entre grands fournisseurs d'infrastructure et entreprises clientes autour de l'IA agentique — des systèmes censés exécuter des tâches de bout en bout plutôt que de simplement répondre à des questions. Le rapprochement entre Microsoft et la pépite française Mistral AI, ou celui entre Siemens et Nvidia, sont cités parmi les marqueurs de cette semaine. Sur ces deux dossiers précis, notre base de sources vérifiées ne contient à ce stade aucun document ni aucun chiffre que nous puissions citer avec certitude — nous préférons le dire plutôt que d'inventer des détails. Ce que nous pouvons documenter avec des sources datées et des citations vérifiées raconte la même histoire par un autre exemple, tout aussi parlant pour un actionnaire européen: celui de Manulife, l'assureur canadien, et de son partenariat élargi avec Microsoft1.
Microsoft, chef d'orchestre de la gouvernance IA en entreprise
Le 22 juillet 2026, Manulife et Microsoft ont annoncé le renouvellement et l'élargissement d'un accord de cinq ans1. Manulife va déployer Microsoft 365 Copilot auprès de plus de 30 000 salariés et adopter la suite « Frontier », ainsi que l'outil de gestion d'agents « Agent 365 », pour encadrer la manière dont ses futurs agents IA accèdent aux données de l'entreprise1. Shamus Weiland, dirigeant de Manulife, a résumé l'enjeu ainsi: « Notre partenariat avec Microsoft est un catalyseur essentiel de la transformation continue de Manulife vers une organisation véritablement pilotée par l'IA. L'adoption de la Microsoft Frontier Suite représente la prochaine étape de cette transformation, nous donnant la base de confiance nécessaire pour faire progresser l'IA dans nos opérations mondiales [...] »1. Pour un lecteur qui détient des actions Microsoft via un fonds indiciel mondial — la plupart des grands trackers actions américaines en contiennent une part importante — ce type de contrat pluriannuel avec un assureur de la taille de Manulife illustre comment le groupe monétise l'IA d'entreprise au-delà du simple abonnement logiciel: par la gouvernance et le contrôle d'accès aux données.
L'angle mort: l'ambition dépasse largement les données disponibles
C'est là que le tableau se complique. Un article de la MIT Technology Review consacré à un rapport Google Cloud affirme que, dans les deux prochaines années, 100% des organisations interrogées prévoient d'utiliser l'IA agentique, dont 69% à grande échelle2. Le même article indique que, dans les organisations classées comme « en retard sur les données », les agents IA n'ont accès qu'à 30% ou moins des données de l'entreprise2, l'accès moyen restant lui aussi très partiel. Nous devons être transparents sur la fiabilité de cette source précise: sur les onze affirmations de cet article que notre système a pu vérifier de façon indépendante, aucune n'a résisté au contrôle. Nous rapportons donc ces chiffres avec la plus grande prudence, comme une thèse à surveiller plutôt qu'un fait établi — mais la trajectoire qu'ils décrivent, une envie d'agents IA qui va plus vite que la préparation réelle des données de l'entreprise, recoupe ce que racontent, sur le terrain, les dirigeants de start-up cités plus bas.
Box mise sur le contrôle plutôt que sur la vitesse
Signe que ce décalage inquiète aussi les fournisseurs de logiciels d'entreprise: Box, spécialiste de la gestion de contenu, a annoncé le 21 juillet 2026 de nouveaux outils pour encadrer les agents IA qui accèdent au contenu d'une entreprise — détection d'injection de prompts, classification des accès par niveau de sensibilité, surveillance de l'activité des agents tiers3. Tatsutoshi Murata, du Nomura Research Institute, a salué cette approche: « Alors que nous accélérons rapidement notre utilisation des agents IA, nous attendons de Box [...] qu'il fournisse les fonctionnalités administratives nécessaires pour exploiter en toute sécurité cette nouvelle ère de l'IA. En particulier, nous avons trouvé extrêmement rassurant [...] »3. Cette annonce provient d'un communiqué repris par NewsEOD, une source dont notre système a mesuré la fiabilité à 57% sur près de 5 000 affirmations contrôlées — un niveau moyen qui invite à lire ceci comme un signal d'intention de l'entreprise plutôt que comme une preuve indépendante de l'efficacité réelle de ces outils.
Les start-ups verticales qui misent sur ce manque
C'est précisément ce vide — trop d'ambition, pas assez de données propres et d'agents spécialisés — qu'une génération de start-ups tente de combler, secteur par secteur. Dans la banque, Covecta déploie ce qu'elle appelle des « agents bancaires chevronnés » pour prendre en charge des tâches, flux de travail et activités de portefeuille jugés critiques. Son directeur commercial, Ben Thomas, décrit ainsi le positionnement de l'entreprise: « Le problème que nous résolvons se situe au croisement de la productivité de la main-d'œuvre, de l'automatisation des flux de travail et de la gestion de portefeuille. Nous déployons des agents bancaires chevronnés capables de prendre en charge les tâches, flux de travail et activités de portefeuille critiques que l'IA généraliste »4. Covecta cible des dizaines de milliers d'établissements financiers dans le monde — banques commerciales, prêteurs non bancaires spécialisés, sociétés de crédit mutuel — actuellement aux États-Unis et au Royaume-Uni, avec l'ambition de s'étendre à l'international, et vise selon Thomas non seulement le budget logiciel de ces institutions mais aussi leur budget de main-d'œuvre4.
Dans la santé, Penguin AI cible un gisement différent. Son responsable marketing, Glenn Herzberg, chiffre le problème: « L'administration de la santé aux États-Unis représente environ mille milliards de dollars par an, soit environ un quart de la dépense de santé totale, et les estimations publiées situent autour de 570 milliards de dollars la part de ce travail qui n'a aucun effet sur les résultats de santé »5 — soit, à titre de comparaison, près de neuf fois ce qu'il en coûte à Nvidia pour produire l'ensemble de ses puces sur un exercice complet6, chiffre que l'on détaille plus bas.
Dans l'automatisation des processus réglementés, Maisa AI vise un créneau plus étroit mais tout aussi concret. Son PDG, David Villalon, définit ainsi son marché: « Je définis mon marché comme celui de l'automatisation des processus pour les tâches métier et de production essentielles dans les secteurs réglementés. [...] Ce sont toutes les tâches essentielles, aujourd'hui manuelles ou gérées par des humains, qui font partie du produit ou des services centraux de l'entreprise »7 — des tâches de back-office et de finance qui doivent rester auditables, reproductibles et résistantes aux erreurs d'invention des modèles.
Enfin, côté investisseurs, Emily Man, associée chez Primary, raconte pourquoi son fonds a misé sur Casap, une start-up fondée par d'anciens de Robinhood et Chime spécialisée dans la gestion des litiges bancaires8: « Ils avaient tous les deux vécu de près les difficultés liées aux litiges dans leurs grandes fintechs respectives, et ils avaient constaté l'ampleur du travail interne et organisationnel nécessaire pour résoudre ces problèmes, même avec une équipe d'ingénieurs très solide »8. Selon elle, les retours de leurs anciens collègues étaient unanimes: « les retours étaient d'une clarté totale: c'étaient deux bâtisseurs exceptionnels, vraiment passionnés à l'idée de créer leur propre entreprise et de résoudre des problèmes qu'ils avaient vus de leurs propres yeux »8.
Nvidia, le socle industriel derrière la vague
Derrière cette vague d'agents et de contrats de gouvernance, il y a un fournisseur de puces dont la trésorerie et les coûts de production donnent une mesure concrète de l'ampleur du mouvement. Selon les dépôts officiels de Nvidia auprès du régulateur américain, le coût des marchandises vendues — ce qu'il en coûte réellement à l'entreprise pour produire les puces vendues — est passé de 16,6 milliards de dollars pour l'exercice 2024 à 62,5 milliards pour l'exercice 20266, soit près de quatre fois plus en deux ans: une preuve chiffrée de montée en cadence industrielle, pas seulement un effet d'annonce. Sur la même période, la trésorerie disponible de l'entreprise est passée de 7,28 milliards à 10,6 milliards de dollars6. Pour un épargnant français détenant un fonds indiciel mondial ou américain dans son assurance-vie ou son PEA, Nvidia figure très probablement parmi les plus grosses lignes du portefeuille sans qu'il le sache toujours: ces chiffres de production sont une manière concrète de vérifier si la demande en IA d'entreprise dont il est question ici se traduit en activité industrielle réelle, ou reste encore largement une promesse.
Ce qu'il faut surveiller
Trois éléments méritent d'être suivis. D'abord, si l'écart entre ambition et accès aux données décrit par le rapport Google Cloud se confirme par des sources plus fiables que celle que nous avons pu vérifier ici, il restera le principal frein à la rentabilité de ces contrats de gouvernance, pour les fournisseurs comme pour les clients. Ensuite, le déploiement Manulife-Microsoft à l'échelle de 30 000 salariés fournira, dans les mois qui viennent, un cas réel et mesurable plutôt qu'une simple déclaration d'intention. Enfin, les prochains chiffres trimestriels de Nvidia diront si la hausse du coût de production observée jusqu'à l'exercice 2026 se poursuit au même rythme, ou marque un palier — un signal direct, pour tout détenteur d'un fonds indiciel technologique, de la vigueur réelle de cette vague d'investissement en IA d'entreprise.
