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OpenAI se lance dans le consulting, Anthropic aussi

L’IA n’est pas magique. Pour en tirer des bénéfices, un travail en amont, puis de déploiement et enfin de suivi est indispensable. Alléchés par ce marché du consulting, les éditeurs de LLM lèvent des fonds pour se diversifier dans cette mise en œuvre qui leur échappe aujourd’hui. Et qu’ils pourront facturer aux DSI demain.

Philippe Ducellier
par
Publié le: 12 mai 2026

Et si la valeur ajoutée de l’IA n’était pas (que) dans les algorithmes ? Si elle était aussi, voire surtout, dans les savoir-faire qui l’entourent : déploiement réel, passage à l’échelle, maîtrise des coûts, vérification des résultats, observabilité, gouvernance, orchestration, qualité des données, connexion avec les documents et les données, ou encore dans la formation et le reskilling, ou dans la détection des bons cas d’usage au-delà des PoC ?

Ce sont les questions que se posent de plus en plus de décideurs qui peinent à voir des ROI tangibles malgré les promesses de leurs fournisseurs.

C’est aussi ce que semblent de plus en plus penser… ces producteurs d’IA eux-mêmes.

En France, Mistral s’est amicalement rapproché d’Ekimetrics. En Allemagne, le Canadien Cohere a mis la main sur Aleph Alpha.

Et plus clairement encore, voilà qu’aujourd’hui OpenAI rachète un cabinet de conseils en « IA appliquée », Tomoro, et qu’il lance officiellement une nouvelle entité : OpenAI Deployment Company. En clair, une ESN spécialisée dans le déploiement concret de ses modèles « frontières », les plus avancés.

Capgemini investit dans la « Deployment Company » d’OpenAI

Comme toujours chez OpenAI, cette « Deployment Company » a été financé (à hauteur de 4 milliards de dollars) en grande partie avec une levée de fonds. Un tour de table auquel ont participé plusieurs institutions et partenaires comme Bain Capital, Brookfield, BBVA (la banque espagnole qui a fait all-in avec OpenAI en interne), Goldman Sachs, SoftBank (également de la partie avec OpenAI dans le chaotique projet Stargate), Capgemini, ou McKinsey & Company – liste non exhaustive.

OpenAI l’assure, ses consultants seront des experts terrains, pas des vendeurs de « slides ».

« Une mission type commence par un diagnostic ciblé afin d’identifier les domaines où l’IA peut apporter le plus de valeur, suivi de la sélection d’un petit nombre de processus prioritaires choisis en collaboration avec la direction et les équipes opérationnelles du client », explique OpenAI. « [Nos ingénieurs] travailleront ensuite avec l’organisation pour concevoir, développer, tester et déployer des systèmes opérationnels [avec] des dispositifs de contrôle et [intégrés] aux processus métier ».

L’éditeur insiste sur le fait qu’il savait depuis le début que la science des modèles n’était « qu’une partie de sa mission ».

La pression sur les prix et les coûts poussent à la diversification

Mais la comoditisation des LLMs, bien soutenue par plusieurs acteurs open weight chinois (DeepSeek, mais aussi Qwen ou GLM), et les montants astronomiques investis dans l’infrastructure par OpenAI expliquent également beaucoup les raisons de cette diversification.

Face à cette concurrence de plus en plus efficace, les modèles propriétaires ne pourront dépasser un certain prix (en théorie), sous peine de voir les clients déserter vers ces alternatives. Mais les coûts de production (data centers, GPU, énergie, etc.), eux, s’envolent.

Une nouvelle activité s’impose donc comme un impératif.

Blackrock croit dans le consulting chez Antrhopic

Le grand concurrent d’OpenAI, Anthropic (Claude) fait le même calcul. D’après une source du Wall Street Journal, il a lui aussi monté une joint-venture pour prospecter spécifiquement dans ce domaine du consulting et de l'engineering.

La somme annoncée est de 1,5 milliard $, en partie levée auprès du plus gros fonds du monde Blackrock, et de la très influente banque Goldman Sachs.

Cité par Reuters, un des hauts dirigeants de Blackrock, Jon Gray (COO) explique que ces ingénieurs hautement qualifiés « peuvent contribuer à lever un des principaux freins à l’adoption de l’IA en entreprise ».

Ou comment entériner une bonne fois pour toutes que derrière les promesses initiales de simplicité et de démocratisation, l’IA est tout sauf magique ? Et que les DSI vont devoir ajouter une (grosse) ligne au budget de leurs projets IA.

Pour approfondir sur SSII, ESN