Géants de l’IA : qui contrôle vraiment le marché ?

En 2024, plus de 70 % des modèles d’IA générative utilisés dans le monde reposent directement ou indirectement sur l’infrastructure de quelques groupes américains. Ce n’est pas seulement une question de technologie, c’est une question de pouvoir.

Voici le vrai sujet : dans l’IA, celui qui possède le capital possède les règles du jeu. Or, la chaîne de valeur est devenue tellement complexe (labos, clouds, startups, fonds, partenariats) qu’il devient difficile de savoir qui finance qui, qui contrôle quoi… et donc qui influence quelles décisions.

Le widget présenté par le JDN, qui cartographie les principaux liens capitalistiques dans l’IA, met le doigt sur un besoin crucial : rendre visibles les coulisses du secteur. Pour les acteurs français des médias, de la communication et du marketing, comprendre ces liens n’est pas un luxe, c’est devenu un prérequis stratégique.

Dans cet article, on va décoder les grandes familles de géants de l’IA, leurs liens capitalistiques, les risques de dépendance pour les acteurs français, et surtout les pistes concrètes pour garder (ou reprendre) du contrôle.

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1. Qui possède quoi dans l’IA aujourd’hui ?

La structure du capital dans l’IA est dominée par quatre pôles majeurs : les Big Tech, les laboratoires d’IA, les fournisseurs de cloud/infrastructure et un écosystème dense d’investisseurs.

Les Big Tech : les architectes de l’écosystème

Les grandes plateformes américaines ont une stratégie simple : être incontournables à chaque étage.

• Microsoft : investissement massif dans OpenAI (plusieurs milliards de dollars), intégration de modèles dans Windows, Office, Bing, GitHub… et hébergement sur Azure.
• Google (Alphabet) : contrôle de Google DeepMind, des modèles comme Gemini, et de la quasi-totalité de la chaîne, du TPU au moteur de recherche.
• Amazon : via AWS, héberge et distribue des modèles (Anthropic, Llama, etc.) et pousse ses propres solutions IA pour les entreprises.
• Meta : diffusion de Llama en open source, mais sur une base matérielle et logicielle totalement maison.

Ce qui compte : les mêmes acteurs sont à la fois investisseurs, fournisseurs de cloud, éditeurs de solutions et concurrents de nombreuses startups IA.

Les laboratoires d’IA : entre indépendance affichée et dépendance financière

Les labos d’IA avancée se présentent souvent comme « indépendants », mais leurs tours de table racontent une autre histoire.

• OpenAI : structure hybride, à but non lucratif au sommet, mais avec une filiale commerciale financée notamment par Microsoft.
• Anthropic : soutenu par Amazon et Google, intégré à leurs offres cloud.
• Mistral AI : acteur européen emblématique, avec un mix de capitaux privés et d’investisseurs institutionnels.

La réalité ? très peu de labos d’IA de pointe peuvent survivre sans un géant du cloud derrière eux, vu le coût du calcul (GPU, data centers, énergie).

Le rôle invisible mais clé des fonds et investisseurs

Autour de ces acteurs, on trouve :

• des fonds de capital-risque spécialisés IA,
• des fonds souverains ou quasi-souverains,
• des groupes industriels qui prennent des participations stratégiques.

Ces investisseurs orientent les priorités : type de modèles, secteurs ciblés (santé, finance, pub), degré d’ouverture (open source vs propriétaire). Le capital n’est jamais neutre.

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2. Pourquoi ces liens capitalistiques comptent pour les médias et la communication

Pour un groupe média, une agence ou un annonceur français, choisir sa stack IA n’est pas seulement un choix technologique, c’est un choix de dépendance économique et stratégique.

Trois types de dépendances à surveiller

1. Dépendance technologique
   Vous utilisez un modèle fermé, hébergé sur l’infrastructure d’un seul acteur ? Vous acceptez :

   • son rythme de roadmap,
   • ses conditions tarifaires,
   • ses critères de modération de contenu.

2. Dépendance économique
   Si un géant qui possède le modèle et le cloud décide de changer ses prix de 30 %, votre business model fond comme neige au soleil. Beaucoup d’outils IA marketing sont dans cette situation.

3. Dépendance éditoriale et réglementaire
   Les géants qui contrôlent les modèles contrôlent aussi, en pratique, les biais, filtres et garde-fous. Pour des médias ou des annonceurs, cela peut impacter :

   • la tonalité des contenus générés,
   • la sensibilité sur certains sujets (politique, santé, climat),
   • la conformité avec les législations européennes (RGPD, IA Act).

Cas concret : une agence française face aux géants de l’IA

Prenons une agence de communication parisienne qui décide de bâtir son offre IA sur un seul grand modèle propriétaire américain :

• Les scripts vidéo, accroches social media, titres d’articles : tout passe par ce modèle.
• Les prompts, les données clients et parfois les contenus finaux transitent sur une infrastructure non européenne.
• L’agence façonne ses process internes autour d’un outil dont elle ne maîtrise ni les règles, ni l’évolution.

Résultat :

• Verrouillage : difficile de changer de technologie sans tout reconfigurer.
• Opacité : impossible d’expliquer précisément aux clients comment le modèle traite leurs données.
• Fragilité : une hausse de prix ou une clause contractuelle plus dure peut casser la marge.

Voilà pourquoi des outils comme le widget du JDN, qui donnent une vue claire de « qui possède quoi », deviennent stratégiques pour les décideurs français.

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3. Lecture stratégique de la cartographie des géants de l’IA

Une cartographie des liens capitalistiques, ce n’est pas un joli schéma de plus. C’est un outil d’aide à la décision.

Comment lire ce type de carte ?

Quand vous regardez une carte des relations capitalistiques dans l’IA, posez-vous trois questions simples :

1. Qui est l’actionnaire de référence ?
   • Groupe tech, fonds, État, industriel ?
   • Quelles sont ses priorités historiques : croissance rapide, rentabilité, souveraineté, influence ?

1. Qui fournit le cloud et l’infrastructure ?
   Même si une startup a plusieurs investisseurs, si l’infrastructure est 100 % chez un seul cloud provider, la dépendance réelle est là.

2. Où se situe l’Europe dans le schéma ?

   • Des labos européens ?
   • Des fonds français ou européens visibles ?
   • Des clouds européens (OVHcloud, Scaleway, etc.) présents dans la chaîne ?

Indices qui doivent alerter un acteur français

Sur une cartographie IA, certains signaux rouges sont récurrents :

• Concentration extrême : un même groupe présent à la fois au capital, dans le cloud, et comme distributeur.
• Absence totale d’acteurs européens dans les maillons critiques (modèle de base, calcul, orchestration).
• Multiplication de clauses “d’exclusivité” dans les partenariats (souvent mises en avant dans les communiqués… mais rarement lues en détail par les clients finaux).

Quand ces éléments apparaissent, la question n’est plus « l’outil est-il performant ? » mais « quelle est la marge de manœuvre si les règles changent ? »

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4. IA, souveraineté et communication : que peut faire un acteur français ?

La bonne nouvelle : il existe aujourd’hui un véritable espace de manœuvre pour les groupes médias, agences et annonceurs français qui veulent réduire leur dépendance sans renoncer à la performance.

Diversifier sa stack IA plutôt que tout miser sur un acteur

Une approche pragmatique consiste à panacher les modèles et les fournisseurs :

• Utiliser un grand modèle propriétaire pour certaines tâches créatives complexes.
• S’appuyer sur des modèles open source (Llama, Mistral, etc.) hébergés sur un cloud européen pour des usages sensibles (DMP, données CRM, contenus premium).
• Maintenir une couche d’orchestration qui permet de changer de modèle sans tout réécrire.

En pratique, ça implique :

• de ne pas se marier contractuellement à un unique fournisseur pour tous les usages IA,
• de négocier des contrats réversibles (portabilité des données, durée réaliste, clauses de sortie),
• d’exiger de la transparence sur l’hébergement et les sous-traitants.

Miser sur les acteurs IA européens… intelligemment

Soutenir l’écosystème IA européen n’est pas un geste patriotique abstrait : c’est souvent un choix rationnel en termes de conformité, support et alignement culturel.

Points à regarder de près :

• Localisation des data centers (UE de préférence, France idéalement pour les données les plus sensibles).
• Alignement avec le cadre réglementaire européen (RGPD, futur AI Act).
• Capacité à co-construire : beaucoup d’acteurs européens sont plus ouverts à adapter leurs modèles ou leurs outils aux besoins spécifiques d’un groupe média ou d’une agence.

Internaliser une partie de la compétence IA

Vous n’avez pas besoin de devenir un laboratoire d’IA, mais ne pas internaliser la compétence stratégique est un vrai risque.

Au minimum, pour un groupe média ou une grande agence, je recommande :

• Un référent IA capable de lire une cartographie capitalistique et de challenger les choix de fournisseurs.
• Une petite équipe ou un partenaire tech capable de déployer et exploiter des modèles open source pour certains cas d’usage.
• La montée en compétence des équipes data, produit et juridiques sur les impacts contractuels des choix technologiques.

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5. Comment intégrer cette grille de lecture dans vos décisions 2025

La fin 2024 et le début 2025 sont une période charnière : les budgets IA se structurent, les premiers retours d’expérience tombent, l’AI Act européen se précise. C’est le bon moment pour revoir vos choix d’outillage avec une grille capitalistique en tête.

Un mini-checklist avant de signer avec un fournisseur IA

Avant de valider un contrat, posez ces questions très concrètes :

1. Qui sont les actionnaires majeurs de ce fournisseur ?
   Y a‑t‑il un lien direct avec un hyperscaler américain ?

2. Sur quel cloud tourne la solution ?
   Est-il possible d’opter pour un hébergement en Europe, voire en France ?

3. Quels modèles sont utilisés ?
   100 % propriétaire ? Mix propriétaire + open source ? Possibilité d’en changer ?

4. Quelles garanties de portabilité ?
   Pouvez-vous récupérer facilement prompts, données, historiques, modèles fine-tunés ?

5. Quel est le plan B ?
   Si le fournisseur est racheté ou change sa politique tarifaire, quelle est votre alternative réaliste sous 6 à 12 mois ?

Transformer la contrainte en avantage concurrentiel

Les acteurs qui auront compris avant les autres qui possède quoi dans l’IA pourront :

• négocier de meilleurs contrats,
• éviter les dépendances toxiques,
• rassurer leurs clients finaux sur la souveraineté des données,
• bâtir des offres IA différenciantes, adaptées au marché français et européen.

Ce sujet n’est pas « tech », c’est un sujet de gouvernance et de compétitivité pour les médias, les agences et les services marketing.

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Conclusion : maîtriser la cartographie pour maîtriser son avenir IA

Les liens capitalistiques dans l’IA ne sont plus un détail pour experts. Ils structurent les rapports de force du secteur, du choix des modèles à la fixation des prix, jusqu’aux biais intégrés aux outils que vous utilisez tous les jours.

Pour les acteurs français des médias et de la communication, la priorité des prochains mois est double :

• rendre visibles les dépendances (via des outils de cartographie, des audits fournisseurs, une meilleure culture IA en interne),
• reprendre de la marge de manœuvre en diversifiant les modèles, en intégrant des solutions européennes et en gardant le contrôle sur les couches stratégiques.

La question n’est plus « quel est le modèle le plus spectaculaire ? », mais « sur quels acteurs je veux être dépendant en 2025… et pour combien de temps ? ». Ceux qui se la posent vraiment maintenant auront une longueur d’avance.