La concurrence dans l’intelligence générative n’est pas une guerre de marché classique
Depuis la médiatisation de ChatGPT, les annonces se sont multipliées concernant l’intelligence artificielle, chaque géant du numérique développant sa solution. En apparence, il s’agit d’une concurrence féroce entre des groupes rivaux. La réalité pourrait être bien plus nuancée. Les concurrents ne cherchent peut-être pas tant à dominer les autres qu’à devenir des briques indispensables aux succès de leurs concurrents.
De prime abord, la concurrence dans l’intelligence artificielle (IA) générative ressemble à une bataille économique classique : Google contre Meta, Meta contre Anthropic, OpenAI contre Google… Cette approche succincte a l’avantage de la simplicité, mais elle a également le défaut de masquer ce qui fait la singularité de ce secteur.
La concurrence sur ce marché ne prend pas seulement la forme d’une confrontation directe et la course à l’innovation. Elle passe aussi par la capacité à rendre les adversaires dépendants de soi.
Cœur de la concurrence
Pendant des années, du moins au cours de l’émergence de l’IA et des premières années de sa croissance, le cœur de la concurrence dans ce secteur a semblé évident. Sur ce marché – pour s’imposer – il fallait disposer du meilleur assistant IA, soit un programme informatique conçu pour comprendre les demandes humaines, les traiter et leur répondre, de manière plus ou moins naturelle. Mais cette lecture devient moins suffisante aujourd’hui.
Le Stanford AI Index 2025 indique que près de 90 % des modèles dits « courants » d’assistants IA de 2024 proviennent du secteur privé, contre 60 % en 2023, tandis que le milieu universitaire reste la principale source de recherche. Et surtout que les écarts de performance entre les meilleurs modèles se resserrent de manière progressive : l’écart entre le premier et le dixième est tombé de 11,9 % à 5,4 % en un an, tandis que les deux premiers ne sont plus séparés que par 0,7 point.
Autrement dit, lorsque les modèles deviennent techniquement plus proches, la seule supériorité du modèle devient moins discriminante. Dès lors, l’avantage concurrentiel tend à se déplacer : il va moins au seul producteur du modèle qu’à celui qui contrôle les actifs complémentaires (Adner, 2017, Teece, 1986).
La stratégie judicieuse de Microsoft
C’est ce qui rend dans cet esprit la stratégie de Microsoft particulièrement judicieuse. Avec Azure, Microsoft ne propose pas seulement ses propres offres ou celles d’OpenAI, la plateforme met également à disposition des usagers les modèles d’Anthropic, de Cohere, de DeepSeek, de HuggingFace, de Mistral, de Meta ou de Nvidia. L’enjeu stratégique paraît clair : Microsoft peut gagner même si le modèle qui s’impose n’est pas exclusivement le sien. Son pouvoir tiendrait alors moins à la supériorité d’un modèle particulier qu’à sa position d’intermédiaire.
Amazon suit une logique comparable avec Amazon Bedrock, qui permet d’accéder aux modèles proposés par Anthropic, DeepSeek, Meta, Mistral, OpenAI, Qwen, Stability AI et d’autres entreprises. Là encore, le succès de la stratégie ne provient pas seulement de la possession d’un modèle, mais également de l’organisation de l’accès à plusieurs modèles concurrents. Dans un tel système, un acteur peut monétiser la rivalité de ses propres adversaires, c’est-à-dire utiliser l’affrontement entre ses concurrents comme opportunité pour générer des revenus. Le marché devient dans cette veine moins un marché de produits qu’un marché de points d’entrée.
Cette logique n’est pas entièrement inédite. Elle prolonge un mécanisme déjà observé dans d’autres industries de plateforme : les app stores, les marketplaces ou les écosystèmes logiciels.
Ce qui semble toutefois plus spécifique à l’IA générative tient au fait que la concurrence ne porte pas seulement sur le contrôle de l’accès aux modèles concurrents, mais aussi sur la maîtrise des actifs complémentaires qui permettent de convertir leurs performances techniques en solutions utilisables par les clients : infrastructures cloud, puissances de calcul, semi-conducteurs spécialisés, canaux de distribution, données propriétaires, interfaces d’intégration et écosystèmes logiciels.
Devenir indispensable, même pour ses adversaires
Anthropic offre dans cette perspective un bon exemple de cette concurrence inédite. D’un côté, l’entreprise se mesure frontalement à OpenAI et à Google sur les modèles d’assistants d’IA. De l’autre, elle s’appuie sur plusieurs couches technologiques qui ne lui appartiennent pas entièrement. LeMaGit rapportait, le 22 novembre 2024, que l’entreprise utilise des AWS Trainium, des TPU conçus par Google et des GPU Nvidia (« puces » spécialisées pour l’intelligence artificielle, conçues pour entraîner et faire fonctionner des modèles plus rapidement que des processeurs classiques) afin de développer et mettre en œuvre Claude (un assistant d’IA, similaire à ChatGPT, créé par l’entreprise Anthropic).
Cette dépendance à des infrastructures externes s’est précisée en octobre 2025, lorsque Anthropic a annoncé l’extension de son usage des technologies Google Cloud, comprenant jusqu’à un million de TPU. Dans le même temps, Anthropic a annoncé officiellement avoir signé avec Google et Broadcom un nouvel accord portant sur la production de « plusieurs gigawatts » de capacité de calculs (TPU) de nouvelle génération à partir de 2027.
Être concurrent, ici, ne signifie donc pas s’émanciper des autres, s’éloigner d’eux ; cela laisse entendre, le plus souvent, l’apprentissage de la répartition de ses dépendances.
Oligopoles et interdépendance
La relation entre Microsoft et OpenAI illustre une autre variante de cette logique. Dans leur déclaration commune du 27 février 2026, les deux firmes soulignent que leur partenariat a été conçu pour leur laisser « de l’espace [afin de]… poursuivre de nouvelles opportunités de manière indépendante », tout en continuant de collaborer. Cette phrase résume bien la structure du secteur : l’indépendance proclamée n’abolit pas l’interdépendance ; elle s’y superpose. Nous sommes ainsi loin de la quête de l’indépendance sur les marchés oligopolistiques, comme le soulignait naguère l’économiste Alain Cotta.
Dans l’IA générative, nous ne sommes pas non plus dans une coopétition au sens de Brandenburger et Nalebuff (1996), mais dans une dynamique concurrentielle dans laquelle une firme cherche à accroître sa puissance non seulement en surpassant ses rivales, mais en devenant également indispensable à leur fonctionnement. Il ne s’agit donc pas uniquement de préserver son autonomie face aux rivaux, mais de construire des positions telles que cette autonomie devient elle-même relative, parce que médiatisée par des actifs contrôlés par d’autres.
Demain n’est pas un autre jour
La dynamique concurrentielle relative à l’IA se distingue par un autre trait : elle est de plus en plus un affrontement de « préemption » (Ian McMillan, 1983). Les acteurs ne se battent pas seulement pour vendre aujourd’hui ; ils préparent déjà les conditions de leur puissance de demain.
Le quotidien économique belge l’Écho a révélé, il y a quelques jours, que Broadcom a signé avec Google un accord de long terme pour co-développer et fournir ses puces IA jusqu’en 2031. Quelques jours plus tard, Reuters indiquait que Meta avait renforcé son partenariat avec CoreWeave par un nouvel accord de 21 milliards de dollars (plus de 18 milliards d’euros), venant s’ajouter à un précédent contrat de 14,2 milliards (soit 12,2 milliards d’euros), le tout courant jusqu’en décembre 2032. L’enjeu est loin d’être anecdotique ; ces accords donnent accès à de la capacité cloud future et, pour Meta, aux futures « puces » Vera-Rubin de Nvidia via CoreWeave.
Nous saisissons alors, à partir de ces exemples, pourquoi la concurrence dans l’IA générative ne ressemble pas vraiment à une guerre de marché classique. Dans beaucoup de secteurs, la victoire reposerait sur l’évincement, temporaire ou définitif, du rival. Ici, elle consiste souvent à devenir l’infrastructure, l’intermédiaire ou le fournisseur dont l’adversaire ne peut pas aisément se passer. Le pouvoir se déplace, dans cette perspective, vers le contrôle des « points de passage » : l’accès aux utilisateurs, la capacité de calcul, l’hébergement, les plateformes d’intégration, les « puces ».
Et les régulateurs ?
Cette structure de marché explique parallèlement pourquoi les autorités de concurrence regardent désormais au-delà des seuls modèles économiques de chaque entreprise. Le 24 mars 2026, Reuters rapportait que Teresa Ribera, commissaire européenne à la concurrence, élargissait sa vigilance à l’ensemble de la « pile » IA : les modèles économiques proprement dits, les données d’entraînement (informations utilisées pour apprendre à un modèle de machine learning à faire des prédictions, à reconnaître des schémas ou à générer du contenu) et l’infrastructure cloud.
Ce déplacement du regard est somme toute logique. Si le pouvoir de marché réside désormais dans les dépendances organisées, il ne suffit plus alors de se contenter d’observer qui produit le meilleur assistant IA. Il faut nécessairement regarder qui contrôle les points de passage incontournables du secteur. La bonne question ne consiste peut-être plus à identifier celui qui gagnera à terme la course à l’IA. La question la plus juste serait : qui réussira à se rendre indispensable aux autres ?
Mokhtar Bouzouina, Docteur en sciences de gestion, Université Paris Nanterre et Faouzi Bensebaa, Professeur de sciences de gestion, Université Paris Nanterre
Cet article est republié à partir de The Conversation sous licence Creative Commons. Lire l’article original.