D’ici 2026, 60 % des entreprises françaises pourraient dépendre des hyperscalers pour leur IA. Amit Shah, CEO d’InstaLILY, avertit : ce choix les exposera à des coûts récurrents et une perte de souveraineté. Selon lui, le clivage décisif se jouera entre celles qui louent leur intelligence artificielle et celles qui la possèdent. Une transition coûteuse, mais stratégique pour maîtriser données et compétitivité.
IA distribuée vs cloud public : qui est concerné ?
Amit Shah, CEO d’InstaLILY, a partagé cette analyse dans une interview à TechRadar. Son entreprise, spécialisée en architectures décentralisées, mise sur des solutions locales pour contourner la domination des géants du cloud.
Les hyperscalers (AWS, Google, Microsoft) contrôlent aujourd’hui 80 % du marché de l’IA en mode SaaS. Les entreprises françaises, notamment les PME et ETI, sont les premières visées par ce clivage. Leur dépendance aux modèles loués pourrait freiner leur agilité.
Pourquoi l’IA distribuée devient un enjeu stratégique
Shah identifie trois avantages clés à internaliser l’IA. Voici les points saillants de sa déclaration :
- Souveraineté des données : 92 % des entreprises européennes craignent les fuites (source : IDC 2025).
- Réduction des coûts : les abonnements SaaS représentent jusqu’à 30 % des budgets IT annuels.
- Flexibilité : adaptation des modèles aux besoins métiers sans contraintes techniques.
- Performance : latence réduite de 40 % avec des infrastructures locales (benchmark InstaLILY).
- Conformité : respect des régulations comme le RGPD ou le DMA sans dépendre des politiques des hyperscalers.
Cette transition exigera des investissements en serveurs et en compétences. Un défi pour les structures sans expertise interne.
IA louée vs IA possédée : le match en chiffres
Comparaison des deux modèles selon les critères clés pour les entreprises :
| Critère | IA louée (hyperscalers) | IA distribuée (locale) |
|---|---|---|
| Coût initial | Faible (abonnements) | Élevé (infrastructure) |
| Coûts récurrents | Jusqu’à 30 % du budget IT | Limités à la maintenance |
| Souveraineté | Dépendante des politiques des géants | Contrôle total |
| Flexibilité | Modèles standardisés | Personnalisation illimitée |
| Latence | Variable (dépend du cloud) | Optimisée (infrastructure dédiée) |
| Conformité | Risque de non-conformité locale | Adaptée aux régulations |
Perspectives : quel avenir pour les entreprises françaises ?
Un virage déjà engagé
Des acteurs comme OVHcloud ou Scaleway proposent déjà des solutions d’IA distribuée en Europe. Les entreprises françaises, notamment dans la santé et la finance, testent ces alternatives pour sécuriser leurs données sensibles.
Les freins à lever
Le manque de compétences en IA locale reste un obstacle majeur. Les formations en MLOps et en gestion d’infrastructures deviendront critiques. Les coûts initiaux, bien que élevés, pourraient être amortis en 3 à 5 ans selon les cas d’usage.
Ce qu’il faut retenir
- D’ici 2026, le choix entre IA louée et IA possédée déterminera la compétitivité des entreprises.
- L’IA distribuée offre souveraineté et réduction des coûts, mais nécessite des investissements initiaux.
- Les hyperscalers dominent encore, mais les solutions locales gagnent du terrain en Europe.
- La France et l’UE pourraient tirer parti de cette transition pour renforcer leur autonomie technologique.
❓ Questions fréquentes
Qu’est-ce que l’IA distribuée ?
C’est un modèle où l’intelligence artificielle est déployée sur des infrastructures locales ou décentralisées, plutôt que via des clouds publics. Cela permet un contrôle total sur les données et les coûts.
Pourquoi les hyperscalers dominent-ils le marché ?
Ils offrent des solutions clés en main, accessibles sans expertise technique. Leur échelle leur permet de proposer des prix attractifs, mais avec des dépendances stratégiques.
Quels secteurs sont les plus concernés ?
La santé, la finance et les industries réglementées (énergie, défense) sont en première ligne. Ces secteurs nécessitent une maîtrise totale de leurs données et de leur conformité.
En résumé
Le clivage entre IA louée et IA possédée redéfinira les règles de la compétitivité d’ici 2026. Les entreprises françaises doivent anticiper cette transition pour éviter une dépendance coûteuse aux hyperscalers. Investir dans des infrastructures locales et des compétences adaptées sera un levier clé pour préserver souveraineté et agilité. Une opportunité à saisir, surtout dans un contexte européen marqué par la quête d’autonomie technologique.
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📷 Image : Claudia Schmalz via Pexels
Anis Flazi est le fondateur et rédacteur en chef d'IA Codex. Diplômé de la Sorbonne en systèmes d'information et de connaissances, il évolue depuis plus de 10 ans dans le marketing digital (publicité Meta, Google et TikTok, en agence, chez l'annonceur et en freelance). Cette double culture, technique et terrain, l'a conduit à adopter l'intelligence artificielle dès ses débuts : d'abord appliquée à ses campagnes, puis étendue à l'ensemble de ses projets. Il teste aujourd'hui les outils et modèles d'IA au quotidien pour décrypter, sans hype ni jargon, ce qui change vraiment pour les professionnels francophones.
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