Derrière Palantir, l’appel à « l’impossible de se retenir » : la crainte d’autres entreprises face à la logique « le gagnant rafle tout » des grands modèles

La déclaration acerbe du PDG d’@Palantir, Alex Karp, a exposé au grand jour un conflit de longue date qui s’est accumulé dans le secteur technologique : de grands laboratoires d’IA accumulent une dynamique grâce aux données et aux décisions de leurs clients, tandis que les entreprises traditionnelles craignent de plus en plus de finir par devenir des "contributeurs de valeur" dans cette vague d’IA.

Au cours des deux dernières semaines, Karp s’est d’abord livré sur CNBC à une critique intense de près de 20 minutes, visant l’exagération des capacités des laboratoires d’IA, des prix trop élevés appliqués aux jetons, et affirmant que chaque grand client d’entreprise auquel il a eu affaire est, à ce sujet, "en colère".

Par la suite, Palantir a publié une livre blanc intitulée《AI时代的机构主权》, avec 15 recommandations à l’attention des entreprises et des gouvernements afin de se prémunir contre l’"érosion" de leurs données centrales par des géants de l’IA tels qu’OpenAI et Anthropic. Ces deux initiatives ont rapidement déclenché de vifs débats dans l’écosystème tech.

Le cœur de cette controverse réside dans une question de plus en plus formulée à voix haute : à l’ère de l’IA, la valeur doit-elle être captée par les entreprises qui déploient l’IA, ou par les laboratoires qui développent les modèles de base ?

Cette question ne concerne pas seulement la configuration commerciale : elle s’étend désormais aussi aux luttes politiques et à la compétition géopolitique, et constitue une menace directe pour les valorisations des éditeurs de logiciels traditionnels.

Pas seulement Karp qui prend la parole

Karp lui-même reconnaît que sa position n’est pas neutre.

Le produit central de Palantir consiste à bâtir une couche intermédiaire au-dessus des modèles de base, reliant l’IA à ses clients d’entreprise. Ce positionnement lui confère un intérêt commercial direct dans le bras de fer entre entreprises et laboratoires d’IA.

Face aux critiques selon lesquelles il ne ferait que déverser ses émotions, Karp a répondu :

Non, c’est la voix du monde des entreprises aux États-Unis, que je relaie.

À noter que Karp n’est pas le seul dirigeant tech à alerter sur ce déséquilibre.

Le PDG de Microsoft, Satya Nadella, a récemment publié un article et a, à plusieurs reprises, exprimé des inquiétudes similaires. Son point central concerne : les "résultats d’apprentissage" que les entreprises accumulent en utilisant des modèles d’IA peuvent-ils réellement rester en propre ?

Le mois de ce Nadella a déclaré lors d’un événement à l’université Stanford :

Si vous n’êtes qu’un consommateur de modèles de base, je ne vois pas comment vous pourriez conserver de la valeur d’entreprise, et encore moins en créer.

La logique d’"enlèvement" des laboratoires d’IA

Les critiques de Karp ont touché des angoisses plus profondes dans le secteur.

L’ancien responsable des affaires d’IA à la Maison-Blanche, David Sacks, a aussitôt fait écho à ce point de vue sur les réseaux sociaux, en visant directement Anthropic. Sacks a écrit :

Anthropic a successivement lancé Claude Science, Claude Security, Claude Legal et Claude Code — à chaque fois, ce sont des produits qui entrent directement dans les domaines jusque-là servis par des entreprises qui construisaient des applications à partir de ses modèles.

Sacks a ajouté :

Ce schéma reste toujours le même : observez où la valeur est créée, puis intervenez directement. Prenez d’abord la main sur la couche des modèles, puis utilisez cette position pour conquérir les marchés verticaux les plus lucratifs.

Ce parcours "observer-copier-s’étendre" rend nombre d’entreprises qui dépendent d’API de grands modèles pour construire des applications commerciales nerveuses. Pour ces sociétés, contribuer des données et des cas d’usage à des laboratoires d’IA pourrait fournir, en réalité, des munitions à des concurrents pour entrer sur le marché.

OpenAI et Anthropic n’ont fait aucune réponse publique aux critiques de Karp. Les deux entreprises indiquent dans leurs politiques actuelles que les données clients d’entreprise ne sont pas utilisées pour entraîner leurs modèles.

Un initié d’un laboratoire d’IA s’est dit en désaccord, affirmant :

Répondre à un numéro façon Karp est stupide : il ne fait que servir d’écran pour ses intérêts.

Le gagnant n’est pas encore déterminé

Le contexte plus profond de cette dispute tient à une forte incertitude, à l’échelle de l’ensemble de l’industrie, sur l’attribution de la valeur à l’IA.

Dans des mentions de Wall Street, on indique qu’en début de semaine, jeudi, des médias rapportaient que Starbucks utilisait de l’IA pour remplacer des logiciels auparavant achetés à Microsoft et IBM. Les cours de ces deux sociétés ont alors subi une pression.

Ce cas est perçu comme un aperçu de la manière dont l’IA reconfigure rapidement le paysage des logiciels d’entreprise. Des analystes notent qu’au rythme d’un café, les gagnants et les perdants de l’ère de l’IA pourraient changer du tout au tout. Cela confirme une réalité brutale : les grands groupes technologiques actuels ne peuvent pas forcément verrouiller une position de leader pour l’avenir.

En parallèle, Meta a annoncé le week-end dernier le lancement d’une nouvelle version de son modèle d’IA et l’introduction d’une offre payante. D’après Bloomberg News, le PDG de Meta, Mark Zuckerberg, a déclaré sans détour dans une interview qu’il voyait une opportunité de concurrence au niveau des prix :

D’autres laboratoires fixent des prix très extrêmes, avec des marges très élevées. Nous pensons qu’il est tout à fait possible de fournir des services intelligents de pointe ou de très haut niveau à un prix plus abordable.

Cette prise de position renforce encore la pression concurrentielle sur le marché des modèles de base, et conforte, indirectement, les critiques de Karp selon lesquelles la tarification des laboratoires d’IA serait surévaluée.

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