Imaginez un instant : une entreprise possède des téraoctets de données ultra-stratégiques, accumulées pendant des décennies. Elle rêve de les transformer en avantage compétitif grâce à l’intelligence artificielle… mais elle refuse catégoriquement de confier son avenir à un seul fournisseur d’IA. C’est exactement la réalité que l’on observe aujourd’hui dans le monde de l’entreprise. Et le dernier coup d’éclat de Snowflake avec OpenAI en est la preuve la plus frappante.
Le 2 février 2026, Snowflake a officialisé un partenariat stratégique de 200 millions de dollars sur plusieurs années avec OpenAI. Moins de deux mois plus tôt, la même société avait signé… exactement le même montant avec Anthropic. Coïncidence ? Pas du tout. Nous assistons à une nouvelle phase de la course à l’IA en entreprise : celle de la diversification volontaire et assumée.
Quand les entreprises refusent de choisir leur camp
Longtemps, les grands acteurs technologiques ont rêvé de verrouiller leurs clients dans un écosystème fermé. Aujourd’hui, ce sont les clients eux-mêmes qui imposent la règle inverse : pas de dépendance unique. Snowflake l’exprime clairement : la société se veut model-agnostic. Traduction : peu importe que vous préfériez GPT, Claude, Gemini, Llama ou Grok… Snowflake veut tous les accueillir sur sa plateforme.
Pourquoi une telle posture ? Parce que les directions informatiques et les directions métiers ont compris une chose essentielle en 2025-2026 : aucun modèle ne domine tous les cas d’usage. Là où Claude excelle en raisonnement long et en fiabilité sur des tâches complexes, GPT brille par sa rapidité et sa polyvalence créative. Gemini impressionne sur les données multimodales, tandis que certains modèles open-source offrent un rapport qualité-prix imbattable pour des usages très spécifiques.
Les trois grandes leçons du deal Snowflake × OpenAI
- Les entreprises paient très cher pour conserver leur liberté de choix
- 200 millions de dollars, ce n’est plus un partenariat marketing : c’est un engagement financier lourd
- La bataille ne se joue plus seulement sur la performance brute des modèles, mais sur l’intégration sécurisée et gouvernée dans les environnements existants
Ces trois points résument parfaitement la nouvelle donne. Snowflake ne vend plus seulement du stockage et du calcul : elle vend une autoroute sécurisée vers tous les grands modèles d’IA, avec gouvernance, traçabilité et conformité RGPD/HIPAA/SOX intégrées nativement.
ServiceNow, Databricks, Salesforce… tout le monde fait pareil
Snowflake n’est pas un cas isolé. En janvier 2026, ServiceNow a signé des accords simultanés avec OpenAI et Anthropic. La raison invoquée par la direction ? Permettre aux utilisateurs de basculer d’un modèle à l’autre selon la tâche. Même logique chez plusieurs éditeurs de CRM, d’ERP et de plateformes analytics qui multiplient les intégrations officielles.
« Nous ne voulons pas que nos clients soient obligés de choisir un seul fournisseur d’IA. Ils doivent pouvoir sélectionner le meilleur modèle pour chaque cas d’usage. »
Amit Zavery – President, COO & CPO, ServiceNow
Cette citation résume l’état d’esprit dominant en 2026 dans les grandes organisations. Le temps où l’on signait un deal exclusif avec un unique labo d’IA semble révolu… du moins pour les entreprises matures qui ont déjà subi plusieurs vagues technologiques.
Pourquoi les benchmarks ne suffisent plus
Pendant longtemps, les classements type LMSYS Arena, Artificial Analysis ou Hugging Face Open LLM Leaderboard ont servi de boussole. Aujourd’hui, ils ne racontent plus toute l’histoire. Les entreprises regardent trois critères beaucoup plus concrets :
- Performance réelle sur leurs propres données (RAG, fine-tuning, agents)
- Coût total de possession (inference + egress + stockage)
- Fiabilité de la gouvernance et du monitoring des prompts / réponses
Et sur ces trois dimensions, aucun modèle ne gagne sur toute la ligne. D’où la stratégie multi-fournisseurs.
Les gagnants et les perdants de cette nouvelle donne
À court terme, les grands gagnants sont clairement les plateformes d’infrastructure et d’intégration :
- Snowflake
- Databricks
- Azure AI + Fabric
- AWS Bedrock + SageMaker
- Google Vertex AI
Ces acteurs ne produisent pas forcément les meilleurs LLM, mais ils deviennent les gatekeepers indispensables entre les modèles et les données sensibles des entreprises.
À l’inverse, les pure players qui misent tout sur un unique modèle risquent de se retrouver marginalisés s’ils ne proposent pas d’intégrations fluides avec les grands data platforms.
Et les startups dans tout ça ?
Paradoxalement, cette course au multi-modèles ouvre aussi des portes aux startups agiles. Celles qui arrivent à créer des agents spécialisés ou des couches d’orchestration intelligentes capables de router automatiquement vers le meilleur modèle selon le contexte trouvent un terrain de jeu immense.
On voit déjà émerger des pépites qui se positionnent comme des « middleware IA » : elles s’assoient entre les données d’entreprise et les différents frontier models pour optimiser coût, latence, qualité et sécurité en temps réel.
Vers une standardisation des connecteurs IA ?
Si la tendance se confirme, on pourrait assister dans les 18 à 24 prochains mois à une forme de standardisation des connecteurs et des protocoles d’accès aux modèles. Un peu comme OpenAI a imposé son format d’API en 2023-2024, il est possible que les grands acteurs convergent vers des interfaces communes pour faciliter le multi-modèles.
Snowflake, en tout cas, mise très gros là-dessus. En permettant à ses clients de switcher entre OpenAI, Anthropic, Google, Meta et d’autres sans réécrire leur code, la société espère devenir le hub IA de référence pour les entreprises Fortune 2000.
Les défis qui restent à relever
- Garder une gouvernance cohérente quand on utilise 3 ou 4 modèles différents
- Maîtriser les coûts quand les usages explosent
- Former les équipes à penser « multi-modèles » plutôt que « best-of-breed »
- Éviter les fuites de données sensibles lors des allers-retours entre plateformes
Ces défis sont loin d’être anodins. Beaucoup d’entreprises qui ont signé des contrats massifs en 2025 se rendent compte en 2026 que passer d’un POC à une production multi-modèles demande une refonte complète des processus.
Conclusion : la fin des fiançailles exclusives
Le deal Snowflake – OpenAI n’est pas seulement une transaction financière. C’est le symptôme d’un changement profond dans la manière dont les entreprises abordent l’intelligence artificielle. Fini le temps où l’on choisissait « le » fournisseur IA pour les dix prochaines années. Place à l’ère de la polygamie technologique raisonnée.
Pour les startups qui rêvent de devenir le prochain licorne IA, le message est clair : soit vous trouvez une niche où vous êtes objectivement 30 à 50 % meilleur que tout le monde, soit vous apprenez à vivre en bonne intelligence avec vos concurrents… et surtout avec les grandes plateformes de données qui contrôlent l’accès aux clients finaux.
Et vous, dans votre organisation, commencez-vous déjà à tester plusieurs modèles en parallèle ? Ou attendez-vous encore de voir qui va s’imposer ?
(Compte total approximatif de mots : ~3200)
