IA cloud : un ou plusieurs marchés ?
Publié par Clément Bohic le | Mis à jour le
Les services d’IA cloud pour les développeurs pourraient bientôt faire l’objet de plusieurs Magic Quadrants et non plus d’un seul. En l’état, comment se présente le paysage concurrentiel ?
L’IA « sectorielle », réalité désormais tangible ? Nous nous étions posé la question l’an dernier à la lecture du Magic Quadrant de l’IA cloud.
Gartner soulignait effectivement à quel point les fournisseurs avaient étendu leurs catalogues respectifs de modèles « verticaux » – et amélioré le support associé.
Le constat est renouvelé cette année… et il n’est pas le seul à l’être. Si la forme change peu, le cabinet américain accorde davantage de place à certains aspects. Dont l’IA « responsable » et les assistants de code. Ces derniers, affirme-t-il, vont avoir droit à leur propre Magic Quadrant. Il en émergera peut-être d’autres, vu la « croissance rapide » du marché et sa « diversification ».
Pour ce – potentiel ultime – Quadrant de l’IA cloud, les assistants de code étaient facultatifs. L’IA responsable aussi, même si Gartner la classe parmi les « fonctionnalités standards » sur ce marché. Plus globalement, les différentes capacités réunies sous la bannière autoML (préparation de données, feature engineering, orchestration…) n’étaient pas obligatoires en tant que telles. Gartner en a tenu compte dans le cadre des trois types de services qu’il considère comme un must-have : vision, langage… et données tabulaires (structurées).
Pour être classé, un fournisseur devait aussi avoir réalisé au moins 15 M$ de CA en 2023 sur les offres concernées (services cloud d’IA pour les développeurs). Et être en mesure de revendiquer au moins 15 clients payants au 1er décembre 2023 sur un minimum de trois plaques géographiques (entre Amérique du Nord, Amérique du Sud, EMEA, Chine, Asie centrale et APAC).
OpenAI, classé mais pas « leader »
Le positionnement au sein du Quadrant résulte de la combinaison d’évaluations sur deux axes. L’un prospectif (« vision »), centré sur les stratégies (sectorielle, géographique, commerciale, marketing, produit…). L’autre centré sur la capacité à répondre effectivement à la demande (« exécution » : expérience client, performance avant-vente, qualité des produits/services…).
Sur l’axe « vision », la situation est la suivante :
| Fournisseur | Évolution annuelle | |
| 1 | Microsoft | = |
| 2 | OpenAI | nouvel entrant |
| 3 | + 1 | |
| 4 | AWS | – 2 |
| 5 | H2O.ai | – 2 |
| 6 | IBM | – 1 |
| 7 | Huawei Cloud | + 4 |
| 8 | Alibaba Cloud | – 2 |
| 9 | Oracle | – 1 |
| 10 | Tencent Cloud | = |
Sur l’axe « exécution » :
| Fournisseur | Évolution annuelle | |
| 1 | AWS | = |
| 2 | Microsoft | = |
| 3 | = | |
| 4 | IBM | = |
| 5 | Alibaba Cloud | + 1 |
| 6 | Huawei Cloud | + 3 |
| 7 | H2O.ai | + 1 |
| 8 | Tencent Cloud | – 1 |
| 9 | Oracle | + 2 |
| 10 | OpenAI | nouvel entrant |
Un marketing à travailler…
Le Quadrant est nettement plus épars cette année qu’en 2023. La conséquence d’une progression globale des « leaders » (les quatre mêmes : AWS, Google, IBM, Microsoft) relativement aux autres acteurs. Ces derniers ne sont plus que six : Baidu et Clarifai ne respectaient pas le critère de diversité géographique de la clientèle.
La présence géographique est, au contraire, un point fort d’OpenAI. En tout cas en terme de disponibilité de ses produits. Gartner apprécie aussi le niveau d’innovation et la stratégie marketing auprès du public des développeurs. Son opinion est moins favorable sur l’expérience client (peu de canaux de support, inquiétudes sur les temps de réponse et les coûts). Même chose sur la stratégie sectorielle (absente, malgré la possibilité d’affinage et de création de modèles propriétaires). Et sur l’exécution marketing : OpenAI doit faire plus pour promouvoir ses contributions open source et son approche sur le données structurées.
AWS aussi peut mieux faire sur le marketing. Autant concernant ses modèles Titan que sur le volet agents IA.
Sa stratégie sectorielle lui vaut, en revanche, un bon point, vu la diversité de son catalogue. Gartner y ajoute la disponibilité globale de son infrastructure.
… comme l’expérience client
Google se distingue sur la capacité à répondre aux besoins du marché. Ainsi que sur le volet fonctionnel (en particulier grâce à ses propres modèles de langage et aux performances de l’offre Vertex AI en vision).
On ne peut pas en dire autant sur l’expérience client. Tout du moins sur la foi des Peer Insights de Gartner : le score de Google est sous la moyenne.
IBM parvient pour sa part à communiquer de manière efficace la valeur de ses produits. Gartner salue également ses contributions communautaires et la diversité de sa base de clientèle.
Au niveau produit, la gamme Code Assistant se limite à des cas plus ciblés que les offres concurrentes. Le service de traduction est quant à lui en retard au niveau du nombre de langues prises en charge. L’innovation manque aussi en matière de génération d’images et de vidéos.
Comme AWS, Microsoft a pour lui son reach géographique – y compris sa présence en Chine. Autre point fort : la gestion des données structurées, des connecteurs de bases de données à l’approche data fabric.
Par rapport aux autres « leaders », le portfeuille n’est cependant pas exhaustif. Microsoft gagnerait en outre à aider plus les clients à intégrer l’IA dans les applications, à mettre en avant ses intégrations/API et à investir sur davantage de modèles en propre.
Illustration © issaronow – Adobe Stock