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

En 2023, plus de 80 % des capacités de calcul IA dans le cloud étaient concentrées chez trois acteurs mondiaux. En parallèle, quelques groupes seulement détiennent des participations clés dans OpenAI, Anthropic, Mistral, Cohere ou les grands fournisseurs de puces. La concurrence ressemble vaguement à un marché libre… mais la réalité est bien plus concentrée.

Voici le problème : dès qu’on parle d’IA générative, les mêmes noms reviennent. Microsoft, Google, Meta, Amazon, NVIDIA, quelques fonds souverains, quelques conglomérats chinois. Pour un décideur français – dans les médias, la communication ou le marketing – il devient difficile de savoir qui possède quoi, qui dépend de qui, et où se situent les marges de manœuvre.

Le JDN propose un widget de visualisation des liens capitalistiques dans l’IA. C’est une excellente porte d’entrée. Mais pour en tirer un vrai avantage stratégique, il faut aller plus loin : comprendre les logiques industrielles derrière ces liens, les risques de dépendance, et les opportunités pour les acteurs français.

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

La cartographie capitalistique de l’IA est dominée par quelques blocs très visibles, qui structurent presque toutes les décisions technologiques.

Les grands blocs technologiques occidentaux

Concrètement, l’écosystème IA occidental est articulé autour de quelques géants :

• Microsoft : investissement massif dans OpenAI, intégration de modèles dans Azure, Office, GitHub, Windows…
• Alphabet / Google : propriétaire de DeepMind, de Google Brain (fusionnés), de Gemini, et fournisseur d’API IA sur Google Cloud.
• Meta : propriétaire des modèles Llama et d’une grande partie des briques open source puissantes du moment.
• Amazon : via AWS, actionnaire et partenaire de plusieurs acteurs (Anthropic notamment) et agrégateur de multiples modèles dans Bedrock.
• NVIDIA : moins visible pour le grand public, mais au cœur de presque toute l’infrastructure IA avec ses GPU, ses librairies logicielles et ses investissements ciblés.

Autour de ce noyau, on retrouve :

• des start-up IA stratégiques (OpenAI, Anthropic, Mistral, Cohere…) soutenues par ces géants ou par quelques grands fonds ;
• des constructeurs de puces (NVIDIA, AMD, Intel, mais aussi des acteurs asiatiques) qui verrouillent la couche matérielle ;
• des plateformes cloud qui décident quels modèles seront visibles, faciles à tester et intégrables.

Le widget présenté par le JDN permet de visualiser ces liens : qui détient une part de qui, quels partenariats techniques sont aussi des partenariats capitalistiques, quelles alliances conditionnent l’accès aux modèles.

Pourquoi cette concentration change la donne

Les liens capitalistiques en IA ne sont pas neutres. Ils influencent :

• les roadmaps produits (un partenaire stratégique devient prioritaire) ;
• les prix et conditions d’accès (remises, crédits cloud, clauses de volume) ;
• la souveraineté des données (où elles sont hébergées, quels sous-traitants y ont accès) ;
• l’indépendance à long terme (risque de verrouillage technologique si un seul fournisseur contrôle tout le stack IA).

Pour une entreprise française, surtout dans les médias et la communication où les marges sont souvent tendues, comprendre cette carte n’est pas un luxe analytique : c’est une façon de ne pas se retrouver piégé dans 3 ans par un choix trop dépendant.

2. Comment lire un graphe capitalistique de l’IA sans être financier

L’outil du JDN se présente comme un graph de liens capitalistiques. Très utile… à condition de savoir quoi regarder en priorité.

Trois questions simples à se poser

Quand vous consultez ce type de carte, concentrez-vous sur ces trois questions :

1. Qui contrôle l’accès aux modèles que j’utilise ou prévois d’utiliser ?
   – Est-ce un seul grand cloud ? Un duo cloud + start-up IA ? Un consortium européen ?

2. Qui contrôle la couche matérielle dont dépendent mes projets IA ?
   – Si tous vos projets tournent sur du GPU NVIDIA via un seul hyperscaler, la dépendance est maximale.

3. Quels sont les liens indirects que je n’avais pas vus ?
   – Exemple typique : vous utilisez un outil SaaS d’IA marketing qui, en réalité, repose sur les API d’un acteur américain déjà dominant, lui-même très lié à un fournisseur de cloud unique.

Les signaux à repérer dans un widget de ce type

En pratique, quelques signaux forts méritent votre attention :

• Concentration des liens : si la plupart des flèches convergent vers 2 ou 3 groupes, vous êtes dans un oligopole.
• Présence ou absence d’acteurs européens : un graphe où l’Europe n’apparaît qu’en minoritaire est un bon indicateur de dépendance structurelle.
• Partenariats techniques croisés : un acteur peut être à la fois client, fournisseur et actionnaire d’un autre. Dans ce cas, les intérêts économiques sont particulièrement imbriqués.

La force de ce widget, c’est qu’il permet en quelques secondes de visualiser une intuition qu’on a souvent sans pouvoir la prouver : le marché de l’IA est beaucoup moins diversifié qu’il n’y paraît.

3. Pourquoi ces liens capitalistiques concernent directement les médias et la communication

Pour un groupe média, une agence ou un annonceur, ces structures capitalistiques ne sont pas un sujet théorique. Elles impactent très concrètement la stratégie.

Risques pour les éditeurs de presse et les groupes médias

Les médias français sont déjà confrontés à trois pressions simultanées :

• la baisse des revenus publicitaires classiques ;
• la montée des plateformes (réseaux sociaux, moteurs de recherche) comme intermédiaires ;
• maintenant, la réutilisation de leurs contenus pour entraîner des modèles d’IA.

Si les principaux modèles génératifs sont contrôlés par quelques groupes, qui eux-mêmes possèdent les principaux canaux de diffusion et d’achat média, vous avez :

• un risque de désintermédiation totale : les utilisateurs obtiennent des réponses directement dans une interface IA sans passer par votre site ;
• une négociation déséquilibrée sur l’utilisation de vos contenus ;
• une dépendance forte pour vos propres usages (rédaction assistée, automatisation de la production, archives, indexation vidéo, etc.).

Connaître qui possède qui dans l’IA, c’est aussi savoir à qui vous confiez votre production éditoriale, vos données d’audience, vos métadonnées.

Enjeux pour les agences et annonceurs

Du côté des agences médias, agences créatives et annonceurs :

• Les grands groupes tech qui contrôlent l’IA contrôlent aussi en grande partie les plateformes publicitaires (search, social, display programmatique).
• Les outils d’IA marketing « prêts à l’emploi » s’appuient souvent sur les mêmes modèles sous-jacents.

Conséquence :

• vos campagnes, vos segmentations, vos contenus générés peuvent, sans que vous le réalisiez, reposer à 90 % sur l’infrastructure d’un seul écosystème ;
• votre différenciation stratégique diminue, car vous exploitez exactement les mêmes briques que votre concurrent direct.

La bonne approche, c’est de prendre ces cartes capitalistiques comme un miroir de vos risques de dépendance, et non comme un simple panorama de l’innovation.

4. Quelles marges de manœuvre pour les acteurs français ?

La concentration n’empêche pas l’action. Elle impose simplement d’être plus lucide et plus stratégique dans ses choix technologiques.

Diversifier ses dépendances IA

Pour réduire le risque, une entreprise française peut viser une stratégie de multi‑fournisseurs IA :

• Utiliser au moins deux clouds ou deux offres d’inférence IA différentes, quand c’est possible.
• Mixer modèles propriétaires et open source (par exemple des modèles Llama, Mistral ou autres, exécutés sur des infrastructures diversifiées).
• Prévoir des clauses de réversibilité dans les contrats (accès aux données, portabilité des modèles fine-tunés, formats exportables).

L’objectif n’est pas de tout internaliser – ce serait illusoire pour la plupart des acteurs – mais de garder un plan B crédible.

Miser sur les écosystèmes IA européens

Un autre levier pour les entreprises françaises consiste à :

• soutenir et tester des solutions IA européennes quand elles sont matures pour la production ;
• s’impliquer dans des partenariats sectoriels (pôles médias, projets collectifs de R&D, consortiums) ;
• suivre de près les initiatives réglementaires (AI Act, régulation des contenus, droit d’auteur) qui peuvent redessiner les rapports de force.

Sur le terrain, ça peut se traduire par :

• un POC éditorial avec un modèle européen plutôt qu’un modèle américain par défaut ;
• un benchmark systématique « US vs Europe » avant chaque arbitrage technologique important ;
• la création de lignes directrices internes sur où vos données ont le droit (ou pas) d’être traitées.

5. Comment utiliser ce type de widget dans une vraie décision business

Un graphe capitalistique impressionnant ne sert à rien si personne ne l’exploite pour décider autrement. Voilà une méthode simple, adaptée à une direction média ou marketing.

Étape 1 : cartographier vos usages actuels d’IA

Listez, de façon très concrète :

• les outils IA utilisés par les équipes (rédaction, social media, pub, analytics, CRM…) ;
• les API IA intégrées dans vos produits ou vos workflows ;
• les fournisseurs cloud et data qui sous-tendent tout ça.

Pour chaque outil, posez une seule question : « sur quel modèle et sur quelle infrastructure ça tourne réellement ? ». Vous obtiendrez parfois des surprises.

Étape 2 : comparer avec le graphe « qui possède qui »

Ouvrez ensuite un widget comme celui du JDN, et :

• repérez quels groupes ressortent le plus ;
• vérifiez si vos choix actuels concentrent tout le risque chez 1 ou 2 acteurs ;
• identifiez d’éventuelles alternatives au sein du même graphe (autres modèles, autres clouds, autres partenaires).

À ce stade, vous avez déjà une photographie claire de votre dépendance.

Étape 3 : décider d’un seuil de dépendance acceptable

Il n’existe pas de chiffre magique, mais j’ai constaté que beaucoup d’entreprises commencent à être mal à l’aise quand :

• plus de 70 % des flux IA critiques (production de contenu, ciblage publicitaire, personnalisation d’audience) dépendent d’un seul écosystème ;
• plus de 80 % des données sensibles passent par une même infrastructure contrôlée depuis l’étranger.

L’idée n’est pas de faire de la paranoïa, mais de définir un seuil au‑delà duquel vous vous engagez à diversifier.

Étape 4 : intégrer ces critères dans vos appels d’offres

Enfin, inscrivez noir sur blanc, dans vos cahiers des charges :

• une exigence de transparence sur les modèles et l’infrastructure utilisés ;
• des questions spécifiques sur les liens capitalistiques des partenaires technologiques ;
• une préférence (pondérée, pas dogmatique) pour les architectures plus ouvertes et moins concentrées.

Dès que ce sujet entre dans vos grilles de scoring, la discussion avec les fournisseurs change de ton. Et vous reprenez une partie du pouvoir de négociation.

Conclusion : maîtriser la carte pour choisir sa route IA

Le marché de l’IA est dominé par quelques géants interconnectés par des liens capitalistiques complexes. Le widget du JDN rend enfin ces connexions visibles, mais la vraie valeur vient de l’usage qu’on en fait : analyser sa propre dépendance, repérer des marges de manœuvre, peser différemment dans les négociations.

Pour les médias, les agences et les annonceurs français, ce sujet n’est pas accessoire. Il touche à la souveraineté éditoriale, à la valeur des données d’audience et à la capacité de rester maître de sa stratégie IA sur le long terme. La bonne nouvelle, c’est qu’avec les bons outils et quelques réflexes simples, vous pouvez reprendre la main sur vos choix technologiques, au lieu de les subir.

La prochaine étape ? Prendre une heure avec vos équipes pour cartographier vos usages IA actuels, les confronter à une carte « qui possède qui », et identifier au moins une action concrète de diversification à engager d’ici 3 mois.