Les entreprises les plus avancées en matière d’IA ont-elles abandonnée l’idée d’un outil maison ?

Assistants internes, copilotes métiers, outils d’aide à la décision… Rares sont les entreprises qui n’ont pas lancé au moins un projet pilote en 2025. Dans ce contexte, beaucoup de directions se sont posé la même question stratégique : faut-il construire son IA générative maison pour garder la maîtrise et bénéficier d’une personnalisation illimitée ? Ou bien, faut-il passer par un outil de marché pour gagner du temps ?

La réponse, en 2026, est d’autant plus nuancée que le dilemme semble obsolète. Certains benchmark comme Google ou encore Gemini ont déjà passé la barre symbolique du QI à 135 et les solutions marché se multiplient, couvrant déjà une vaste majorité de cas d’usage. Alors, faut-il pour autant abandonner l’idée de propriété ? Pas tout à fait.

Le mythe de l’IA “maison”

Très tôt, le monde de l’entreprise a compris que la valeur de l’IA ne résidait pas dans un assistant universel, mais dans sa capacité à s’adapter à des enjeux précis et à des processus métiers complexes.

Dans ce contexte, le besoin d’intégrer les données de l’entreprise ou le contexte métier ne semblaient pas correspondre aux outils du marché, longtemps perçus comme insuffisamment alignés avec la réalité opérationnelle et incapables de répondre aux questions légitimes de sécurité, de conformité et de responsabilité. Construire un outil interne permettait, au moins en théorie, de garder la main sur ces flux critiques.

Factuellement, cette promesse s’est rapidement heurtée à une réalité plus prosaïque. Des coûts de maintenance qui explosent et une incapacité à suivre le rythme des modèles les plus performants. Pour beaucoup, l’écart entre l’ambition initiale et l’effort nécessaire s’est soldé par un arbitrage stratégique. Certains leaders du marché ont ainsi choisi de se réorienter vers des solutions hybrides capables de s’intégrer à l’écosystème de l’entreprise comme Dust, Gemini ou encore le Chat (Mistral AI). Pas forcément une raison pour abandonner l’idée de mettre les mains dans la machine pour autant.

Prototyper pour mieux décider, choisir l’outil adapté ensuite

Pour autant, certaines organisations n’hésitent pas à se mettre au travail et construire des prototypes, pas pour concurrencer les géants du secteur mais plutôt pour mieux comprendre leurs besoins. L’IA pilote sert à mettre l’entreprise face à ses propres contraintes et poser les bonnes questions : quelles sont les données dont nous avons besoin ? Quelle est la maturité de l’entreprise face à l’IA ? Quels processus réorganiser ? Quels sont les besoins des équipes, les zones de risque et comment l’IA peut-elle les accompagner ? Une fois les besoins mieux définis, l’enjeu n’est plus d’innover mais de déployer l’outil. Les entreprises basculent alors vers des solutions existantes, capables de couvrir les cas d’usage identifiés, de tenir la charge, et de s’inscrire dans un cadre de sécurité et de gouvernance robuste. Le passage d’un outil “fait maison” à une solution du marché n’est pas un échec du prototype, mais sa conséquence logique et pragmatique.

C’est le cas “d’AI @ Morgan Stanley Debrief”, l’assistant déployé par la banque d’investissement américaine. Fondé sur GPT-4 d’OpenAI, l’outil automatise de lourdes tâches comme la prise de notes post-réunion, la génération de résumés et la création de projets d’e-mail à partir de discussions clients internes à l’entreprise. Développé après plusieurs mois de tests sur les données propriétaires, l’outil a été déployé pour les quelques 15 000 conseillers financiers de l’entreprise afin de leur permettre de se concentrer davantage sur la relation client. L’entreprise rapporte un taux d’adoption de 98 % des équipes, qui utilisent quotidiennement son nouvel assistant IA. L’outil n’est pas maison, mais il a été co-construit et s’intègre à la stack de l’entreprise. Et c’est sans doute ce qui change tout.

Où se situe l’avantage compétitif en 2026 ?

L’avantage compétitif lié à l’IA générative ne se joue plus dans la possession de la technologie. Les modèles sont puissants, accessibles, et de plus en plus interchangeables. Qu’il s’agisse de Gemini, Mistral, Dust ou d’autres acteurs du marché, les écarts de performance brute ne constituent plus, à eux seuls, un facteur de différenciation durable. Les benchmarks se ressemblent, les intégrations aussi. Au contraire, les besoins critiques de l’entreprise apparaissent comme des facteurs déterminants. La gouvernance et la propriété de la donnée, d’abord : où sont hébergées les données, qui y a accès, sous quelle juridiction, avec quelles garanties de confidentialité ? Pour certaines organisations, le choix d’un acteur européen ou étranger est déjà un arbitrage majeur. La compréhension fine des enjeux business et métiers en est un second. C’est là que la co-construction avec les équipes et l’adaptation aux usages prennent tout leur sens. Dans ce contexte, concentrer l’effort sur la construction d’une technologie propriétaire devient souvent un détour coûteux, et certaines solutions de marché, comme Mistral l’a récemment prouvé dans son association avec HSBC, s’adaptent volontiers aux enjeux des entreprises qu’elles accompagnent.

Les entreprises investissent ainsi moins dans la possession de la brique technique que dans leur capacité à choisir, configurer et gouverner les bons outils, au service d’objectifs clairement définis en amont. L’avantage compétitif, en 2026, réside moins dans la propriété que dans la lucidité stratégique et l’hybridation : savoir ce que l’on peut automatiser, ce que l’on veut augmenter, et ce que l’on ne veut pas déléguer ; choisir en conséquence, l’outil adapté.