OpenAI et Anthropic sont-ils en train de devenir des super prédateurs ?

Pour les laboratoires d'IA, conclure des partenariats avec des éditeurs de logiciels est avant tout un moyen d'accélérer l'adoption de l'intelligence artificielle dans les organisations. Plutôt que de demander aux utilisateurs de changer leurs habitudes, ils intègrent directement leurs technologies dans des outils déjà utilisés au quotidien pour opérer une transition fluide.

Cette stratégie est bénéfique pour l'ensemble de l'écosystème, d'un côté, les entreprises enrichissent leurs produits avec de nouvelles fonctionnalités basées sur l'IA, tandis que les laboratoires diffusent leurs modèles auprès de millions d'utilisateurs sans avoir à développer eux-mêmes chaque logiciel métier.

Au-delà de l'adoption de l'intelligence artificielle, ces partenariats peuvent également constituer un avantage stratégique pour les laboratoires.

En collaborant avec des entreprises de nombreux secteurs, ils développent une meilleure compréhension des attentes du marché, des fonctionnalités les plus demandées et des usages qui concentrent le plus de valeur pour les utilisateurs.

Cette accumulation de connaissances soulève alors une question : à mesure que leurs modèles gagnent en maturité, les fournisseurs d'IA pourraient-ils développer eux-mêmes certaines des fonctionnalités aujourd'hui proposées par leurs partenaires ?

Autrement dit, ces partenariats contribuent-ils aussi à leur permettre de remonter progressivement la chaîne de valeur ?

Chez Anthropic, Figma utilise Claude pour alimenter Figma Make. Dans le même temps, Anthropic développe Claude Design, un ensemble de fonctionnalités permettant de créer des interfaces, des présentations et des prototypes directement avec son propre assistant.

Le même phénomène apparaît dans le développement logiciel. Cursor s'appuie largement sur les modèles Claude pour proposer un environnement de programmation assisté par IA. En parallèle, Anthropic développe Claude Code, son propre agent dédié au développement.

OpenAI suit une logique comparable. Canva utilise les modèles d'OpenAI dans Magic Studio et propose également une intégration officielle dans ChatGPT. Pourtant, ChatGPT est désormais capable de générer et de modifier des présentations, des images ou d'autres contenus visuels sans nécessairement passer par Canva.

Dans le commerce en ligne, Shopify permet à ChatGPT d'explorer son catalogue afin de faciliter la découverte de produits. Parallèlement, OpenAI développe progressivement des fonctionnalités d'achat directement intégrées à ChatGPT, même si la transaction finale reste réalisée par le commerçant.

Pris séparément, chacun de ces exemples peut s'expliquer par une évolution naturelle des modèles d'IA. Ensemble, ils dessinent néanmoins une tendance : les fournisseurs d'IA élargissent progressivement leur périmètre fonctionnel.

Cette réflexion n'est pas uniquement théorique. Depuis plusieurs mois, plusieurs annonces laissent entrevoir une même dynamique : après avoir intégré leurs modèles au sein de produits tiers, les grands laboratoires d'IA développent progressivement leurs propres fonctionnalités sur ces mêmes marchés.

Pris isolément, chacun de ces exemples peut s'expliquer par l'évolution naturelle des modèles d'IA, en revanche lorsqu'on les observe dans leur ensemble, on peut entrevoir que les laboratoires d'IA ne se limitent plus à fournir une technologie : ils développent progressivement leurs propres produits sur des marchés où leurs partenaires occupaient déjà une position établie.

C'est précisément cette évolution qui soulève une question stratégique pour les entreprises. En aidant les laboratoires à diffuser leurs modèles et à mieux comprendre les usages de leur marché, participent-elles aussi, indirectement, à l'émergence de futurs concurrents ?

Il serait prématuré d'affirmer que tous les partenaires d'OpenAI ou d'Anthropic deviendront un jour leurs concurrents.

De nombreuses entreprises continueront de se différencier grâce à leur expertise métier, leur connaissance de leurs clients, l'historique de leur marque et de leur produit ou encore leurs services, autant d'éléments qu'un modèle d'IA ne peut pas reproduire à lui seul.

En revanche, cette évolution invite les entreprises à s'interroger sur leur positionnement.

Si leur proposition de valeur repose principalement sur des fonctionnalités que les laboratoires d'IA peuvent intégrer directement à leurs propres produits, le risque concurrentiel pourrait progressivement augmenter.

La véritable question n'est donc peut-être pas de savoir si OpenAI et Anthropic sont devenus des « super prédateurs », mais jusqu'où ils choisiront de remonter la chaîne de valeur et quelle place ils laisseront à leurs partenaires dans cet écosystème en pleine transformation.

Dans une analyse stratégique classique, le pouvoir des fournisseurs, la menace des nouveaux entrants et celle des produits de substitution constituent des menaces distinctes.

Or les laboratoires d'IA cumulent désormais ces rôles dans l'environnement concurrentiel de leurs partenaires, ce qui oblige chaque éditeur à refaire son analyse concurrentielle et à réinterroger sa stratégie concurrentielle.

Pour créer un avantage concurrentiel durable, un éditeur ne peut donc plus compter sur la seule fonctionnalité, et sa différenciation repose sur ce qu'un modèle généraliste ne possède pas :

• La connaissance client : des années de relation client, de retours du support et de données d'usage permettent de comprendre un secteur d'activité bien plus finement qu'un assistant généraliste.
• Les données propriétaires : un CRM, un ERP ou un logiciel de gestion concentre les données de ses clients et leur historique, que ceux-ci ne confieront pas à un outil tiers sans garanties de cybersécurité.
• L'intégration aux processus métier : un progiciel relié à la facturation, au planning ou à la supply chain s'inscrit dans le système d'information de l'entreprise, ce qui le rend bien plus difficile à remplacer qu'une fonctionnalité isolée.
• L'expérience utilisateur : l'ergonomie, le parcours client et la qualité de l'accompagnement restent des leviers de satisfaction client et de fidélisation qu'un modèle ne fournit pas à lui seul.
• L'image de marque : la confiance accumulée auprès d'un marché permet de fidéliser les clients existants et de conquérir de nouveaux clients, même lorsque la technologie devient accessible à tous.

Autrement dit, un avantage compétitif durable ne tient plus à la fonctionnalité mais au modèle d'affaires, et les entreprises de logiciel en mode SaaS qui sauront repenser leur stratégie autour de ces atouts concurrentiels conserveront un avantage sur la concurrence.

Ces choix stratégiques peuvent passer par une stratégie de spécialisation sur un métier précis ou, à l'inverse, par la diversification de l'offre, l'essentiel étant de maintenir un avantage concurrentiel que le business model du fournisseur d'IA ne peut pas absorber.

Tous les logiciels de gestion d'entreprise ne sont pas exposés de la même manière, car le risque dépend de la part de leur valeur qui repose sur des tâches qu'un assistant généraliste sait déjà automatiser.

• Les outils CRM et la gestion commerciale : rédiger un email de prospection, résumer un échange ou préparer un rendez-vous relève désormais d'un assistant, mais la gestion de la relation client repose sur les données clients, l'historique de chaque client et le suivi de la force de vente, qu'un logiciel CRM reste seul à centraliser.
• L'ERP et les progiciels de gestion : la gestion comptable, la gestion financière, la gestion de production ou la chaîne d'approvisionnement exigent des règles fiables et traçables, ce qui fait du PGI un socle que l'IA vient compléter plutôt que remplacer.
• Le marketing digital : la création de contenus et de campagnes marketing est la plus directement concurrencée, tandis que la segmentation, la personnalisation et la mesure des résultats dépendent des données propres à chaque entreprise.
• Les ressources humaines et le service après-vente : la gestion des ressources humaines comme le support client manipulent des informations sensibles et des situations particulières, où le contrôle humain et la conformité restent des barrières à l'entrée.
• Les intégrateurs et les consultants : leur rôle évolue du déploiement d'un outil vers l'accompagnement des équipes, car mettre en place un logiciel ne suffit plus à garantir les gains de productivité attendus.

Pour les décideurs, ce diagnostic stratégique vaut aussi côté client, puisqu'il aide les TPE et PME comme les PMI à distinguer, dans leurs outils de gestion, ce qui relève d'une fonctionnalité bientôt banalisée et ce qui constitue une réelle création de valeur.

Cette évolution ne concerne pas uniquement les éditeurs de logiciels, elle touche aussi les PME, les ETI et les grandes entreprises qui construisent leur transformation digitale sur ces outils, car leurs fournisseurs peuvent changer de périmètre, de tarif ou de stratégie en quelques mois.

Pour une DSI comme pour une direction générale, la question devient celle de la dépendance, puisqu'une stratégie digitale bâtie sur un seul fournisseur d'IA gagne en simplicité ce qu'elle perd en flexibilité, d'autant que quelques acteurs occupent une position dominante sur ce marché.

Trois précautions permettent de limiter ce risque, à savoir garder la maîtrise de ses données, privilégier des outils numériques capables de fonctionner avec plusieurs modèles et former les équipes aux usages plutôt qu'à un produit, afin que les compétences survivent à un changement d'outil.

Pour les start-up comme pour les entreprises établies, la compétitivité ne viendra donc pas du choix d'un laboratoire plutôt que d'un autre, mais de la capacité à innover avec ces technologies digitales tout en conservant ce qui fait leur différence.