La ruée des entreprises vers l’IA est lancée. Glean construit la couche située en dessous de l’interface.

Rebecca Bellan

Lun, 16 février 2026 à 2 h 30 GMT+9 3 min de lecture

Doha, Qatar - 3 février 2026 ; Arvind Jain, PDG de Glean, sur scène lors du deuxième jour du Web Summit Qatar 2026 au Doha Exhibition and Convention Center à Doha, Qatar. (Photo par Shauna Clinton/Sportsfile pour Web Summit Qatar via Getty Images) | Crédits image : Getty Images

Dans la course pour l’interface, Glean parie sur quelque chose de moins visible : devenir la couche d’intelligence située en dessous.

Il y a sept ans, Glean s’est donné pour objectif d’être le Google pour les entreprises — un outil de recherche propulsé par l’IA, conçu pour indexer et rechercher dans la bibliothèque de logiciels SaaS d’une entreprise, de Slack à Jira, de Google Drive à Salesforce. Aujourd’hui, la stratégie de l’entreprise a évolué : on ne cherche plus à construire un meilleur chatbot d’entreprise, mais à devenir le tissu connecteur entre les modèles et les systèmes d’entreprise.

« La couche que nous avons construite au départ — un bon produit de recherche — nous a obligés à comprendre en profondeur les gens, la façon dont ils travaillent et quelles sont leurs préférences », a déclaré Jain à TechCrunch lors de l’épisode de la semaine dernière de Equity, que nous avons enregistré au Web Summit Qatar. « Tout cela devient maintenant fondamental pour construire des agents de haute qualité. »

Il dit que, si les grands modèles de langage sont puissants, ils sont aussi génériques.

« Les modèles d’IA eux-mêmes ne comprennent vraiment rien à votre entreprise », a déclaré Jain. « Ils ne savent pas qui sont les différentes personnes, ils ne savent pas quel type de travail vous faites, quel type de produits vous construisez. Donc vous devez relier la puissance de raisonnement et de génération des modèles au contexte à l’intérieur de votre entreprise. »

La proposition de valeur de Glean, c’est qu’il cartographie déjà ce contexte et qu’il peut se placer entre le modèle et les données d’entreprise.

L’assistant Glean est souvent le point d’entrée des clients — une interface de chat familière, alimentée par un mélange de modèles propriétaires de premier plan (c.-à-d., ChatGPT, Gemini, Claude) et de modèles open source, ancrés dans les données internes de l’entreprise. Mais ce qui, selon Jain, retient les clients, c’est tout ce qui se trouve en dessous.

D’abord, l’accès aux modèles. Plutôt que d’obliger les entreprises à s’engager auprès d’un seul fournisseur de LLM, Glean agit comme une couche d’abstraction, permettant aux entreprises de basculer entre des modèles, ou de les combiner, à mesure que les capacités évoluent. C’est pourquoi Jain affirme qu’il ne considère pas OpenAI, Anthropic ou Google comme des concurrents, mais plutôt comme des partenaires.

« Notre produit s’améliore parce que nous sommes capables de tirer parti de l’innovation qu’ils apportent sur le marché », a déclaré Jain.

Ensuite, les connecteurs. Glean s’intègre profondément à des systèmes comme Slack, Jira, Salesforce et Google Drive pour cartographier la manière dont l’information circule entre eux et permettre aux agents d’agir à l’intérieur de ces outils.

Et enfin, et peut-être plus important encore, la gouvernance.

« Vous devez construire une couche de gouvernance attentive aux permissions et une couche de récupération, capable d’apporter la bonne information, mais en sachant qui pose cette question afin de filtrer l’information en fonction de leurs droits d’accès », a déclaré Jain.

Dans les grandes organisations, cette couche peut faire la différence entre tester des solutions d’IA et les déployer à grande échelle. Les entreprises ne peuvent pas simplement charger toutes leurs données internes dans un modèle et créer ensuite un wrapper pour trier les solutions, affirme Jain.

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Aussi essentiel est de s’assurer que les modèles ne produisent pas d’hallucinations. Jain affirme que son système vérifie les sorties du modèle par rapport aux documents sources, génère des citations ligne par ligne et veille à ce que les réponses respectent les droits d’accès existants.

La question est de savoir si cette couche intermédiaire survivra pendant que les géants de plateforme s’enfoncent plus profondément dans la pile. Microsoft et Google contrôlent déjà une grande partie de la surface de travail des entreprises, et ils ont faim de plus. Si Copilot ou Gemini peuvent accéder aux mêmes systèmes internes avec les mêmes permissions, une couche d’intelligence autonome a-t-elle encore de l’importance ?

Jain soutient que les entreprises ne veulent pas être verrouillées dans un modèle unique ou une suite de productivité unique et préféreraient une couche d’infrastructure neutre plutôt qu’un assistant intégré verticalement.

Les investisseurs ont adhéré à cette thèse. Glean a levé 150 millions de dollars en Série F en juin 2025, doublant presque sa valorisation à 7,2 milliards de dollars. Contrairement aux laboratoires d’IA de pointe, Glean n’a pas besoin de budgets d’infrastructure de calcul massifs.

« Nous avons une entreprise très saine, qui grandit vite », a déclaré Jain.

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