Frontier Company : Microsoft se lance dans le « Forward Deployed Engineering »
Avec Microsoft Frontier Company, le géant du cloud lance une organisation pour déployer des systèmes d’IA sur mesure chez ses clients. Inspirée du modèle Palantir et adoptée par Databricks, bientôt Salesforce et AWS, cette approche promet l’optimisation continue des logiciels, sans couper l’herbe sous le pied aux ESN. Mais elle soulève des risques de dépendance accrue à ces acteurs.
Le 2 juillet, la firme de Redmond a annoncé la création de Microsoft Frontier Company. Cette entité opérationnelle sera dotée de 2,5 milliards de dollars et d’une armée de 6000 ingénieurs, commerciaux « experts » de différentes industries, des consultants techniques et des techniciens de support.
Leur rôle ? « Co-concevoir, co-innover, déployer et améliorer continuellement des systèmes d’IA à l’échelle sur la base de résultats commerciaux vérifiables » chez les clients.
À la tête de cette organisation, le groupe nomme Rodrigo Kede Lima, ancien président des régions Asie pour les entreprises américaines pour Microsoft. Un ancien IBMer qui affiche près de 30 ans de carrière.
Qu’est-ce que le « Forward Deployed Engineering » ?
Après Mistral AI, OpenAI, Anthropic et bien d’autres, Microsoft se met donc au Forward Deployed Engineering (FDE). Cette approche consiste à « embarquer » un ingénieur senior chez le client « pour diagnostiquer un besoin métier, prototyper une solution et la livrer en production », selon SFEIR.
La méthode pensée par Palantir au début des années 2010 n’implique pas forcément des experts métiers, mais des spécialistes du logiciel intégré aux équipes commerciales à déployer, pouvant s’adapter à la majorité des cas d’usage. En interne, ils étaient appelés Delta, en référence à la très discrète Delta Force, une unité de forces spéciales de l’armée américaine, l’un des grands clients de l’éditeur.
« Contrairement aux consultants, nous sommes en mesure de rassembler la plupart des éléments dès le départ. Ce qui signifie que nous n’avons besoin ni de réinventer la roue pour chaque client ni de passer des années à élaborer une solution en forme de patchwork », expliquait l’un des FDSE (Forward Deployed Software Engineer) de Palantir, dans un billet de blog publié par l’éditeur en 2020. « Nous pouvons ainsi nous concentrer sur la conception d’une architecture de fonctionnalités adaptée ».
Dans cette logique, le FDE fait ses retours aux ingénieurs de l’éditeur pour optimiser les outils sous-jacents en conséquence, quand il ne contribue pas au code lui-même.
Accélérer les déploiements de l’IA agentique
L’initiative de Microsoft « va au-delà de ce que l’on appelle le “Forward Deployed Engineering” et constituera la structure d’ingénierie la plus importante, la plus performante et la plus axée sur les résultats du secteur », vante Judson Althoff, CEO de Microsoft Commercial Business.
La différence tiendrait dans le fait que Microsoft Frontier Company s’engage à maintenir une boucle d’opération et d’optimisation continue des solutions en place.
Judson Althoff défend l’intérêt de boucle de feed-back qui améliore les systèmes de Microsoft et les solutions déployées par les clients « afin de générer de véritables résultats commerciaux ».
Et d’affirmer que les données, leur IP, l’expertise, les flux de travail et les processus de décision resteront aux mains des clients. Tout comme ils conserveront le choix des modèles d’IA et des outils tiers.
London Stock Exchange Group, Land O’Lakes, Unilever et Novo Nordisk sont les premiers clients à adopter cette approche.
Ce choix des modèles d’IA est l’argument principal des éditeurs pour se différencier des fournisseurs de LLM. Si Anthropic et OpenAI réussissent leur introduction en bourse, ils disposeraient de la taille critique pour s’attaquer à des segments de marché traditionnellement occupés par les éditeurs et les hyperscalers.
« OpenAI et Anthropic s’apprêtent à entrer en bourse et leur valorisation pourrait avoisiner le millier de milliards de dollars », anticipait Sridhar Ramaswamy, CEO de Snowflake au début du mois de juin dernier lors d’un point presse. « Il n’y a donc aucune entreprise technologique qui puisse se sentir en sécurité quant à son avenir ».
Sur le site Web dédié à Frontier Company, Microsoft fait comprendre qu’il déploiera Copilot, Copilot Studio, Microsoft Fabric, Microsoft Foundry, GitHub Copilot, Agent 365 ; le tout depuis Azure.
Frontier Company ne vise pas à remplacer ces plateformes, mais elle laissera la charge de l’intégration à d’autres, dans la plupart des cas.
« Nous entretenons des partenariats solides en matière de FDE avec nos partenaires de services internationaux, notamment Accenture, Capgemini, EY, KPMG, PwC et d’autres », lit-on dans le blog publié au nom de Judson Althoff. En clair, les consultants et les ingénieurs des ESN aideront à déployer les services tiers et seront en contact direct avec les équipes d’ingénierie de Microsoft. Salesforce a pris une décision similaire à l’égard de 30 sociétés de service, dont PwC, Slalom et IBM Consulting en avril dernier.
Le lancement de Microsoft Frontier Company fait suite à l’annonce de Foward Deployed Engineering par AWS le 30 juin. Cette entité dédiée, dotée de 1 milliard de dollars, s’appuiera, elle aussi, sur des « milliers d’ingénieurs » pour déployer des agents IA chez les clients. AWS fera appel à des partenaires, mais a davantage détaillé sa méthode en trois points. Premièrement, le groupe pourra mener les projets directement avec le client. Deuxièmement, il fera intervenir au besoin des ESN pour leur expertise métier et leur connaissance du SI. Troisièmement, il propose de dépêcher ses ingénieurs chez ces partenaires directement missionnés par le client final.
« Les partenaires disposent déjà des relations clients, de la connaissance du secteur et de la couverture opérationnelle nécessaires pour opérer à cette échelle. Ce qui leur manquait, c’était une méthodologie de mise en œuvre adaptée à la production, qui s’enrichirait à chaque mission », écrivent les porte-parole d’AWS.
Le spécialiste du lakehouse Databricks, qui a également lancé son initiative FDE a rappelé l’importance des partenaires dans son dispositif.
« Pendant un certain temps, les gens se disaient : “Oh mon Dieu, les agents et l’IA vont remplacer tous ces services, et toutes les entreprises de services vont faire faillite”. Or, il s’avère que c’est l’inverse qui se produit », a déclaré Ali Ghodsi, CEO et cofondateur de Databricks, lors d’un point presse en marge du Data+AI Summit le 16 juin dernier. « Nous avons davantage besoin d’eux [des GSI], car ils doivent nous aider à transformer toutes les entreprises afin qu’elles soient prêtes pour l’IA », poursuit-il. « Et je pense que c’est un processus qui prendra au moins dix ans. [Entretemps] le secteur va connaître un véritable essor ».
Ces annonces autour de pratiques FDE résonnent ainsi avec le fameux phénomène du « SaaSPocalypse ». Les acteurs cités plus haut ne croient pas en la disparition du SaaS provoquée par l’IA générative. Ils sont persuadés que les PME et les entreprises du midmarket se rendront bien vite compte que maintenir des applications à façon, générées par une IA, est peu rentable. Les éditeurs parient donc que ces entreprises peuvent s’accommoder de leurs offres SaaS préconfigurées.
Quid des grands groupes ? Ils auraient les moyens financiers de remplacer des pans entiers de SI grâce à l’IA et les adapter à leurs besoins spécifiques. Or, ils n’ont pas forcément l’expertise IA en interne et ne veulent pas briser des systèmes qu’ils ont mis des années à maîtriser. Dans les faits, la plupart des entreprises n’arrivent pas encore à déployer à l’échelle des solutions d’IA générative et agentique affichant un ROI positif.
Un risque de dépendance accrue pour les clients
Dans un même temps, certaines sociétés dont la MAIF ou KDNS France se prononcent pour la réinternalisation des profils techniques.
« Si, à la fin d’une mission, la seule personne qui comprend réellement le système est le FDE, alors vous n’avez pas créé de valeur. Vous avez créé une contrainte. »
Alex CoqueiroSenior director AI Native Applications, Gartner
Si les entreprises font toujours confiance aux ESN, le maintien en condition opérationnelle de solutions mises sur pied par les consultants demeure difficile. La transmission de savoirs n’est pas forcément menée à bien et les départs des consultants ne permettent pas toujours aux géants du service de conserver cette expertise. Selon l’étude Cobalt 2026 publiée en avril dernier, le « turnover consultant moyen » se situe autour de 18 % en 2026 en France. À titre de comparaison, les groupes internationaux tels que Tata Consultancy Services, Infosys et Wipro ont publié un taux d’attrition de leurs effectifs situé entre 13 et 14 % en 2025.
Le Forward Deployed Engineering n’est pas différent, préviennent les analystes, tandis qu’il peut renforcer les phénomènes de verrouillage propriétaire.
« Construisez-vous des capacités… ou créez-vous une dépendance ? », interroge Alex Coqueiro, senior director AI Native Applications chez Gartner, dans une publication LinkedIn à propos de son travail consacré à la pratique du Forward Deployed Engineering. « Si, à la fin d’une mission, la seule personne qui comprend réellement le système est le FDE, alors vous n’avez pas créé de valeur. Vous avez créé une contrainte »...........
Dans l’introduction d’un rapport, Forrester confirme que le recours aux ingénieurs FDE est à double tranchant.
« Bien utilisées, les FDE accélèrent l’adoption et transforment des plateformes complexes en solutions prêtes à être mises en production », notent les analystes. « Mal utilisées, ils donnent lieu à des solutions sur mesure ponctuelles, à un manque de clarté quant à la responsabilité et à une dépendance à long terme vis-à-vis d’un fournisseur, avec de faibles perspectives de mise à jour ».
Il y a autre gros bémol : aucun des acteurs en présence n’aborde le coût de ces déploiements à façon à partir de briques standardisées.
