Google et OpenAI s'affrontent sur les modèles, mais Anthropic gagne discrètement la course de l'IA en entreprise

A retenir sur l'évolution de l'IA en entreprise

• Anthropic a supplanté OpenAI en termes de part des dépenses des entreprises en GenAI.
• Les dépenses des entreprises représentent un boom de l'IA, pas une bulle.
• L'IA agentique reste une niche par rapport à l’ingénierie de prompt.

L'utilisation la plus populaire de l'intelligence artificielle générative en entreprise est celle des outils de codage pour les programmeurs. La popularité de cet outil a permis à Anthropic de devancer OpenAI dans les entreprises en 2025, selon une nouvelle enquête sur les dépenses des entreprises.

"Le paysage des modèles a changé de manière décisive cette année lorsque Anthropic a surpris en détrônant OpenAI sur le segment des entreprises", selon la troisième étude annuelle sur l'état de l'IA générative dans les entreprises de la société de capital-risque Menlo Ventures.

OpenAI a perdu près de la moitié de sa part de marché dans les entreprises

Le rapport estime qu'Anthropic représente aujourd'hui 40 % des dépenses des entreprises en matière de LLM. Ce chiffre est en hausse par rapport aux 24 % de l'année dernière et aux 12 % de 2023. Parallèlement, OpenAI a perdu près de la moitié de sa part de marché dans les entreprises, passant de 50 % en 2023 à 27 %.

Les chercheurs ont basé son calcul de part de marché sur le montant en dollars dépensé par les entreprises pour l'utilisation de l'API de production, pondéré par l'échelle de chaque client. Le rapport estime que les entreprises américaines ont dépensé au total 37 milliards de dollars, soit trois fois plus que les 11,5 milliards de dollars de l'année dernière.

Le rapport se base spécifiquement sur les dépenses américaines. Pas de tendance mondiale donc. Mais une tendance à ne pas sous-estimer.

Anthropic domine l'automatisation du code

Cette popularité est largement alimentée par l'automatisation de l'écriture de code. "L'ascension d'Anthropic est due à sa domination remarquablement durable sur le marché du codage, où sa part de marché est estimée à 54 %, contre 21 % pour OpenAI", indique le rapport.

Les outils de codage, représentés par des startups telles que Replit, Cursor, Harness, Windsurf, Augment Code et All Hands AI, représentent aujourd'hui un chiffre d'affaires annuel de 4 milliards de dollars, note l'équipe de Menlo Ventures, "ce qui en fait la catégorie la plus importante de toute la couche applicative" et "le premier cas d'utilisation de l'IA générative".

Le succès d'Anthropic est donc favorisé par ces startups dans le domaine des outils de codage.  Car la plupart des outils de codage, tels que Cursor et Replit, dépendent de la technologie Claude d'Anthropic.

A noter que Menlo a un intérêt financier direct dans les résultats, car elle finance de nombreuses start-ups, y compris Anthropic.

Un boom de l'IA ou bien une bulle

Le rapport a un ton nettement plus positif que celui de l'an passé. Il semble que l'année écoulée ait été marquée par l'émergence d'un nombre croissant d'applications packagées par rapport aux projets d'entreprise à réaliser soi-même.

Les auteurs notent que "pendant un certain temps, la sagesse dominante était que les entreprises construiraient elles-mêmes la plupart des solutions d'IA". L'année dernière, 47 % des solutions d'IA ont été développées en interne contre 53 % achetées. Cette année, la tendance s'est inversée.

"Aujourd'hui, 76 % des cas d'utilisation de l'IA sont achetés plutôt que construits en interne. Malgré la poursuite d'investissements importants dans les constructions internes, les solutions d'IA prêtes à l'emploi atteignent la production plus rapidement et démontrent une valeur immédiate tandis que les piles technologiques des entreprises continuent à mûrir."

Montée en puissance des outils pour l'expérience client et la finance

La montée en puissance des outils de codage, mais aussi des outils de marché vertical pour l'expérience client et la finance, a incité les investisseurs en capital-risque à émettre une note singulièrement positive.

"Les résultats de cette année montrent clairement que le changement n'est plus spéculatif", écrivent-ils. "L'IA d'entreprise représente aujourd'hui un marché de 37 milliards de dollars, soit la catégorie qui connaît la croissance la plus rapide dans l'histoire des logiciels. Dans tous les secteurs, l'IA est devenue un élément central de la façon dont le travail est effectué. Les entreprises, qui constatent des bénéfices réels, doublent la mise".

Notant les craintes répandues actuellement d'une bulle de financement de l'intelligence artificielle", les auteurs ont répondu que si "les inquiétudes ne sont pas infondées", "la demande raconte une histoire différente" et les "revenus réels" signifient qu'il s'agit plutôt d'un "boom que d'une bulle".

Les dépenses totales estimées par les entreprises cette année, 37 milliards de dollars selon Menlo Ventures, ont plus que triplé par rapport à l'année dernière.

Les agents restent une niche

Un domaine qui n'a pas encore été exploité est celui de l'IA agentique, où de grands modèles de langage peuvent être connectés à des progiciels et à des entrepôts de données pour effectuer des tâches plus avancées.

Jusqu'à présent, les agents ne pullulent pas dans l'entreprise, ni dans les applications packagées, ni dans les dépenses d'infrastructure de l'IA.

Dans la partie la plus importante et la plus dynamique des applications d'IA, les applications d'IA horizontales, la quasi-totalité des dépenses, soit 86 %, est consacrée à des programmes de copilotage plus simples tels que ChatGPT Enterprise, Claude for Work et Microsoft Copilot, par opposition à l'IA agentique telle que Salesforce Agentforce, Writer et Glean.

Dans la catégorie des dépenses d'infrastructure d'IA de 1,5 milliard de dollars, la plupart de ce qui est mis en production n'est pas agentique. Il s'agit surtout de prompt ingénierie.

Malgré tous les discours sur les "agents", les architectures de production réelles restent étonnamment simples", écrivent-ils. "Seuls 16 % des déploiements d'entreprises et 27 % des déploiements de startups sont de véritables agents - des systèmes dans lesquels un LLM planifie et exécute des actions, observe le retour d'information et adapte son comportement - alors que la plupart sont encore construits autour de séquences fixes ou de flux de travail basés sur le routage, enveloppés autour d'un seul appel de modèle."

Perspective que les outils de codage se révèlent supérieurs aux codeurs humains

Les auteurs ont formulé plusieurs prédictions à la fin du rapport, notamment la perspective que les outils de codage se révèlent supérieurs aux codeurs humains pour certaines tâches banales.

"L'IA dépassera les performances humaines dans les tâches quotidiennes de programmation", affirment-ils.

"Il n'y a pas de plafonnement des compétences LLM, en particulier dans des domaines vérifiables tels que les mathématiques et la programmation, où les meilleurs modèles continueront à s'améliorer de plus en plus".

Le rapport est peut-être trop optimiste

Il convient de se demander si l'attitude positive du rapport est réellement étayée par les données recueillies pour l'étude.

La multiplication par trois des revenus du secteur en un an est en effet frappante. Mais elle semble moins impressionnante lorsque l'on creuse les chiffres.

Si le chiffre d'affaires annuel total de l'IA générative aux États-Unis de 37 milliards de dollars peut sembler élevé, il est relativement faible comparé, par exemple, aux montants dépensés pour le cloud computing. Cette année, pour les trois principaux fournisseurs de cloud computing, Google Cloud d'Alphabet, AWS d'Amazon et Azure de Microsoft, le chiffre d'affaires combiné devrait atteindre 288 milliards de dollars.

De l'argent surtout pour l'infrastructure

Et si l'on examine les différentes catégories de dépenses compilées pour l'étude, il est clair que les catégories autres que les plus prévisibles n'ont pas beaucoup d'élan.

Sur les 37 milliards de dollars, 18 milliards de dollars sont consacrés à l'infrastructure. En ce qui concerne les applications, 8,4 milliards de dollars sont consacrés aux premiers outils proposés, les applications horizontales telles que les offres Copilot de Microsoft, et 4,2 milliards de dollars sont consacrés aux outils de codage qui connaissent un grand succès, tels que Cursor.

Cela signifie que la quasi-totalité des dépenses des entreprises, soit 83 %, concerne simplement les cas d'utilisation les plus évidents, à savoir la location d'API, l'exécution de copilotes et l'utilisation d'outils de codage. Ces dépenses sont fortement orientées vers les utilisateurs techniques les plus enclins à utiliser l'IA Gen, les codeurs et les développeurs de produits.

Les verticaux métiers n'ont pas encore attaqué les investissements en IA

Dans presque toutes les autres catégories des 6,4 milliards de dollars restants, les montants dépensés semblent minuscules.

Par exemple, un total de 360 millions de dollars a été dépensé pour des applications de ressources humaines basées sur l'IA. Et 100 millions de dollars pour des applications financières et opérationnelles utilisant l'IA. Ces chiffres sont infimes comparés aux ventes annuelles de Workday, par exemple, un fournisseur d'applications RH et financières, dont le CA devrait 9,5 milliards de dollars de dollars cette année.

Et bien que l'on parle beaucoup des équipes marketing des entreprises qui utilisent l'IA pour remplacer les créatifs, les dépenses totales du marketing pour l'IA ne s'élèvent qu'à 660 millions de dollars, selon les estimations, soit une fraction du chiffre d'affaires d'entreprises telles qu'Adobe et Figma.

Seulement 37 milliards de dollars en douze mois

Les auteurs ont peut-être été un peu trop séduits par ce taux de croissance global multiplié par trois - le taux de croissance le plus rapide de toute l'histoire de la catégorie des logiciels.

Lorsqu'une industrie entière, composée de tous les fournisseurs de logiciels établis sur la planète, ainsi que de centaines de jeunes entreprises financées par le capital-risque, s'attaque à un seul marché en même temps, il va de soi que la croissance sera rapide.

Mais lorsque toutes ces entreprises parviennent à vendre seulement 37 milliards de dollars en douze mois, le triomphe n'est pas aussi grand qu'il n'y paraît à première vue.

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