À Davos, lors d’une conversation publique avec Larry Fink dans le cadre du Forum Économique Mondial, Satya Nadella n’a pas présenté de nouveau microchip ni signé d’alliance spectaculaire. Il a fait quelque chose de plus inconfortable pour l’écosystème des “produits rapides” : il a redéfini ce qui constitue un avantage compétitif à l’ère de l’Intelligence Artificielle (IA).

Et quand le seuil évolue, de nombreux modèles d’affaires se retrouvent, de facto, sans fondement solide.

Depuis des années, une partie du marché repose sur un modèle simple : emballer (wrap) des API de modèles fondamentaux, ajouter une jolie interface, une couche de prompts, et vendre le tout comme une “solution”. Cette vague a fonctionné parce que la nouveauté était énorme, la friction d’adoption faible, et l’urgence pour les entreprises très forte. Mais à Davos, le message implicite était autre : la valeur n’est plus dans “utiliser l’IA”, mais dans la transformer en une infrastructure propre, gouvernable et amortissable.

De la “souveraineté des données” à la “souveraineté de l’entreprise”

Ce n’est pas que Nadella ait littéralement utilisé l’expression “souveraineté de la société” comme slogan officiel. L’essentiel se trouve dans le changement de focus qui découle de ses propos : la discussion ne se limite plus à où résident les données, mais à qui contrôle la performance, le coût, la disponibilité et l’apprentissage organisationnel des systèmes d’IA.

Plus concrètement : si une entreprise dépend d’une API externe pour chaque décision, chaque requête et chaque automatisation, elle loue sa nouvelle couche d’intelligence. Ceci peut être acceptable pour expérimenter, mais devient fragile lorsque l’IA passe du rôle de “pilote” à celui de “processus critique”.

Et là apparaît l’impact silencieux des wrappers : si votre produit ne possède pas d’actifs propres, votre différenciation s’évapore.

“Factories de tokens”, énergie et rappel que l’IA est physique

Autre point évoqué à Davos — et qui explique pourquoi les plateformes vont faire front aux wrappers — c’est que l’IA n’est plus vue comme un logiciel éthéré, mais comme une utilité physique : centres de données, énergie, réseau électrique, efficacité par watt, capacité à évoluer sans que l’économie de l’usage devienne une taxe permanente.

Quand le CEO de Microsoft évoque des “usines” de tokens et relie croissance à énergie et infrastructure, il décrit un monde où gagnent ceux qui :

• contrôlent le coût unitaire (par requête, par agent, par flux),
• exercent la gestion opérationnelle (changements, résilience, continuité),
• et possèdent la plateforme (intégration, identité, données, observabilité).

Ce terrain est hostile aux produits qui se contentent de “revendre” la magie d’un modèle externe.

Pourquoi les wrappers ne disparaissent pas… mais ne sont plus un “business facile”

Il y a une nuance importante : ce n’est pas la fin pour toutes les startups utilisant des modèles externes. Ce qui diminue considérablement, c’est l’espace pour des entreprises dont la valeur est essentiellement :

• “J’ai le même modèle que tous, avec des prompts similaires, et une meilleure interface utilisateur”.
• “Je superpose une couche de chatbot sur votre documentation”.
• “Je connecte votre CRM pour en faire un copilote”.

En 2026, cela tend à devenir une fonctionnalité, et non une entreprise en soi.

Les pressions viennent de trois fronts :

1. Les géants intègrent de haut en bas
   Si l’IA fait partie intégrante de la suite bureautique, du système d’exploitation, du répertoire d’entreprise et de la couche de sécurité, rivaliser de l’extérieur est plus coûteux et plus lent.
2. Les entreprises exigent davantage de contrôle
   Pas par idéologie, mais pour leur survie opérationnelle : coûts, conformité, latence, dépendance fournisseur, continuité des activités.
3. L’amélioration mensuelle des modèles réduit la marge
   Ce qui apparaît aujourd’hui comme un produit complet peut demain devenir une capacité native du modèle ou du fournisseur cloud. Les “lacunes” actuelles — comme le soulignait Andrej Karpathy dans sa réflexion sur la programmation assistée — sont souvent la liste des améliorations imminentes. Et cela peut être dévastateur pour des propositions sans défenses robustes.

La stratégie technique encore viable

Si l’on adopte le cadre de la “souveraineté de l’entreprise” (contrôle de l’apprentissage, du coût, et du processus), la démarche défensive consiste moins à “emballer” qu’à construire des actifs. En pratique, de nombreuses entreprises évoluent vers des approches telles que :

• Ingénierie de contexte : organiser et versionner la connaissance interne (non structurée), avec traçabilité et qualité.
• Architectures multimodèles : utiliser différents modèles selon la tâche (raisonnement, extraction, classification, code), sans s’attacher à un seul.
• Distillation et spécialisation : exploiter de grands modèles pour entraîner ou affiner des modèles plus petits, avec un contrôle accru et des coûts prévisibles.
• Capture du savoir tacite : transformer pratiques d’équipes expérimentées (critères, heuristiques, décisions) en évaluations, datasets, outils et politiques reproductibles.
• Observabilité + évaluation continue : mesurer la qualité, les biais, la dérive, les hallucinations et le coût par flux, comme pour un service critique.

Ce n’est pas du marketing : c’est ce qui distingue un “chatbot sympathique” d’un système que l’entreprise peut déployer sérieusement.

Alors, Nadella “a-t-il tué” les wrappers ?

Plutôt que de les tuer, il leur a fixé une date de péremption, celle du modèle mou : celui qui ne produit pas de propriété intellectuelle propre, ni de contrôle opérationnel, ni d’avantage de distribution, ni de dataset unique, ni d’intégration si profonde qu’elle devient difficile à remplacer.

L’IA entre dans sa phase la moins romantique et la plus industrielle : gouvernance, coût unitaire, résilience et infrastructure. Dans ce monde, la question qui plane — et qui devrait inquiéter tout constructeur — est très simple :

Si demain, le prix change, leurs capacités sont réduites, ou si l’API d’OpenAI ou d’Anthropic est coupée, votre produit conserve-t-il son “intelligence”… ou est-il dénué de cœur ?

Voilà la frontière entre créer de la valeur et créer de la dépendance.