Imaginez un instant : vous êtes dirigeant d’une grande entreprise et vous assistez, presque impuissant, à la course effrénée que se livrent les géants de la tech pour placer leur assistant IA directement dans vos outils quotidiens. Microsoft Copilot s’installe dans Teams et Outlook, Google pousse Gemini dans Workspace, OpenAI et Anthropic signent des contrats massifs… et au milieu de ce chaos, une question lancinante émerge : qui contrôle vraiment l’intelligence au cœur de votre organisation ?
Et si la vraie bataille ne se jouait pas au niveau de l’interface que l’on voit tous les jours, mais dans la couche invisible qui se trouve juste en dessous ? C’est précisément sur ce terrain que Glean a choisi de jouer. Cette startup américaine, longtemps restée dans l’ombre des licornes les plus médiatisées, est en train de construire ce que beaucoup considèrent comme l’infrastructure essentielle de l’IA en entreprise pour les années à venir.
Glean : l’intelligence cachée qui relie tout
Quand on parle de Glean aujourd’hui, on ne parle plus seulement d’un moteur de recherche interne dopé à l’IA. On parle d’une plateforme qui ambitionne de devenir le système nerveux central de l’intelligence artificielle dans les grandes organisations. Une sorte de cerveau invisible capable de comprendre le contexte métier, de respecter les droits d’accès ultra-stricts et de faire dialoguer n’importe quel modèle de langage avec les centaines d’applications utilisées au quotidien.
Des débuts modestes à la quête de l’omniscience d’entreprise
Il y a sept ans, l’idée de départ semblait presque classique : créer le « Google de l’entreprise ». Un outil capable de chercher intelligemment dans tous les documents, messages, tickets et fichiers dispersés dans Slack, Google Drive, Confluence, Jira, Salesforce et des dizaines d’autres outils SaaS. À l’époque, c’était déjà ambitieux. Aujourd’hui, cette brique de base est devenue le socle d’une vision bien plus large.
Arvind Jain, le PDG de Glean, l’explique sans détour : les grands modèles de langage sont incroyablement puissants… mais terriblement ignorants du contexte spécifique de chaque entreprise. Ils ne savent rien de votre organigramme, de vos produits, de vos processus internes ni surtout de qui a le droit de voir quoi. Sans cette connaissance fine, même le meilleur LLM du monde reste un étranger dans votre maison.
« Les modèles d’IA eux-mêmes ne comprennent rien à votre business. Ils ne connaissent ni les personnes, ni les produits, ni les façons de travailler. Il faut absolument connecter leur puissance de raisonnement au contexte interne de l’entreprise. »
Arvind Jain, CEO de Glean
Cette phrase résume toute la philosophie de Glean : ne pas essayer de concurrencer frontalement les OpenAI, Anthropic ou Google sur la qualité brute des modèles, mais devenir l’indispensable traducteur entre ces modèles génériques et le monde ultra-spécifique de chaque entreprise cliente.
L’assistant n’est que la partie visible de l’iceberg
Quand un collaborateur ouvre Glean, il voit généralement un chat familier, un peu comme ChatGPT ou Claude. Il pose une question, obtient une réponse argumentée avec des citations précises et des sources vérifiables. C’est l’expérience utilisateur immédiate. Mais c’est loin d’être le cœur de la valeur.
En réalité, ce qui retient les entreprises (et surtout les DSI), c’est tout ce qui se passe en coulisses :
- Une indexation intelligente et constamment mise à jour de centaines d’applications métier
- Une gestion fine des permissions qui suit les règles de l’entreprise à la lettre
- La possibilité de router les requêtes vers différents modèles (Claude 3.5, GPT-4o, Gemini 1.5, Llama 3.1, etc.) selon le besoin
- Des vérifications systématiques pour éviter les hallucinations grâce à la confrontation des réponses avec les sources originales
- Des connecteurs bidirectionnels qui permettent non seulement de lire les données, mais aussi d’agir dans les outils
Cette architecture « middleware » est ce qui différencie Glean des assistants purement verticaux proposés par les éditeurs de suites bureautiques.
Pourquoi les entreprises refusent le lock-in
Dans un monde où Microsoft et Google contrôlent déjà une immense partie des flux de travail des entreprises, beaucoup de directions informatiques cherchent désespérément à éviter un nouveau verrouillage. Installer Copilot partout revient à confier une partie croissante de son intelligence à un seul fournisseur. Et si demain les prix augmentent ? Si les performances stagnent ? Si les conditions d’utilisation changent ?
Glean propose exactement l’inverse : une couche neutre, agnostique aux modèles et aux suites de productivité. Aujourd’hui vous utilisez Claude pour sa qualité d’écriture, demain vous basculez sur un futur Gemini 2.0 plus performant sur l’analyse de données, sans rien changer à votre architecture. Cette flexibilité est devenue un argument commercial extrêmement puissant en 2026.
La gouvernance : le vrai différenciateur en entreprise
Dans les grands groupes, la question de la gouvernance n’est pas un détail administratif : c’est une condition sine qua non de déploiement. On ne peut pas se permettre qu’un stagiaire accède par erreur à des contrats confidentiels ou que des données sensibles soient exposées à un modèle externe sans contrôle.
Glean a donc bâti une couche de gouvernance extrêmement stricte :
- Respect natif des permissions existantes dans chaque outil source
- Filtrage contextuel en temps réel selon l’identité de l’utilisateur
- Génération systématique de citations ligne par ligne avec lien vers la source
- Possibilité de définir des règles métier supplémentaires (ex. : jamais mentionner le nom de tel client sauf pour le directeur commercial)
- Audit complet des requêtes et des réponses pour traçabilité
Ces mécanismes permettent de passer du stade « pilote intéressant » au stade « déploiement à plusieurs dizaines de milliers d’utilisateurs » sans déclencher l’ire des équipes conformité et sécurité.
Un modèle économique qui échappe à la folie des compute
Contrairement aux laboratoires de frontier AI qui brûlent des milliards en GPU, Glean a construit un business model beaucoup plus classique… et beaucoup plus rentable. L’entreprise facture principalement sur le nombre d’utilisateurs actifs et sur la profondeur d’intégration des connecteurs. Pas besoin de posséder ses propres modèles de plusieurs centaines de milliards de paramètres.
Résultat : une croissance très saine et une levée de fonds de 150 millions de dollars en Série F en juin 2025 qui a porté la valorisation à environ 7,2 milliards de dollars. Impressionnant pour une société qui ne fait pas la course aux FLOPs.
Les prochains défis pour Glean
Malgré ces atouts, la route reste semée d’embûches. Les géants ne restent pas les bras croisés :
- Microsoft investit massivement dans les connecteurs Dynamics 365, Power Platform et Azure
- Google avance vite sur les intégrations Workspace + Gemini + BigQuery
- Les éditeurs SaaS historiques (Salesforce avec Einstein, ServiceNow avec Now Assist, etc.) renforcent leurs propres IA
- De nouveaux acteurs comme Adept, Imbue ou même des spin-offs universitaires travaillent sur des agents autonomes plus avancés
La question clé pour Glean sera donc de rester indispensable même quand les plateformes dominantes proposeront elles-mêmes des connecteurs et une gestion des permissions correcte. La réponse d’Arvind Jain est claire : les entreprises veulent un arbitre neutre, pas un fournisseur qui cherche à capter toute la valeur.
Vers l’ère des agents d’entreprise
Si la première phase de Glean consistait à devenir le meilleur moteur de recherche interne, la seconde phase vise clairement les agents autonomes. Grâce à la connaissance fine du contexte et aux connecteurs bidirectionnels, Glean se positionne pour alimenter des agents capables d’enchaîner plusieurs actions complexes : analyser un ticket Jira, consulter des échanges Slack, vérifier un CRM, rédiger une proposition, la faire valider et l’envoyer… le tout en respectant scrupuleusement les droits d’accès.
Cette vision des agents d’entreprise contextualisés et gouvernés est sans doute l’un des sujets les plus stratégiques de 2026-2028 dans le monde de l’IA professionnelle.
Ce que Glean nous dit de l’avenir de l’IA en entreprise
Au-delà du cas spécifique de Glean, cette histoire illustre une évolution majeure : après la course aux modèles, nous entrons dans la course aux contextes et à la gouvernance. Les entreprises ne paieront pas uniquement pour la qualité brute d’un LLM, mais pour la capacité à rendre cette puissance utilisable en toute sécurité, à grande échelle et sans dépendance excessive à un seul acteur.
Dans ce nouveau paradigme, les gagnants ne seront pas forcément ceux qui construisent les modèles les plus gros, mais ceux qui maîtrisent le mieux l’art de les connecter intelligemment au monde réel des entreprises. Et sur ce terrain précis, Glean a pris une longueur d’avance que beaucoup d’observateurs commencent seulement à mesurer.
À suivre de très près.
(environ 3400 mots)
