La souveraineté est un choix

Le problème

Dans une enquête IBM de 2026 auprès de 1 000 dirigeants, 91 % ont déclaré ne pas comprendre pleinement les dépendances de leur organisation envers les fournisseurs, les modèles et les infrastructures d’IA. Sans cette visibilité, il devient plus difficile d’évaluer les coûts et de se préparer aux interruptions.

Ces dépendances peuvent s’accumuler au fil des décisions opérationnelles courantes. Vos données ont été stockées là où votre fournisseur a choisi de les héberger. Un modèle impossible à examiner est devenu essentiel parce que c’était le plus facile à adopter. Les prompts et les retours d’expérience peuvent contenir le savoir-faire de vos équipes ; les possibilités de conservation ou d’utilisation de ces informations par le fournisseur dépendent du service et de ses conditions. Un contrat est renouvelé chaque année sans réévaluer s’il répond toujours aux besoins de l’organisation. Chaque décision pouvait être raisonnable prise isolément. Ensemble, elles peuvent créer des dépendances dont les coûts et les possibilités de sortie n’ont pas été pleinement évalués.

L’exposition qui en résulte peut prendre trois formes :

• Commercial. Des changements de tarifs ou de conditions d’utilisation peuvent augmenter les coûts. Une organisation disposant de peu d’alternatives viables peut avoir une marge de négociation limitée.
• Politique. Les sanctions peuvent restreindre l’accès à certains services cloud, comme l’illustrent les restrictions américaines sur certains services logiciels fournis à la Russie. Gartner prévoit que plus de 75 % des entreprises d’Europe et du Moyen-Orient déplaceront des charges de travail virtuelles vers des environnements conçus pour réduire le risque géopolitique d’ici 2030, contre moins de 5 % en 2025.
• Opérationnel. Si demain un fournisseur clé modifiait ses conditions, limitait le service dans votre région ou se retirait, sauriez-vous quelles activités seraient touchées, pendant combien de temps et à quel coût ?

Il existe aussi une question de contrôle des connaissances propriétaires. Le PDG de Microsoft, Satya Nadella, décrit cette préoccupation comme le paradoxe inversé de l’information : « En réalité, vous payez l’intelligence deux fois : une fois avec de l’argent, et une seconde fois avec quelque chose d’encore plus précieux, les connaissances propriétaires que vous devez révéler pour rendre cette intelligence utile. »

Nadella met en garde contre un déséquilibre possible : « Le vendeur en apprend toujours davantage sur vous à mesure que vous utilisez ce que vous avez acheté, tandis que vous apprenez très peu de ce que le vendeur découvre en retour. »

Cette conséquence n’est pas inhérente à tous les services d’IA. Par exemple, OpenAI indique que les données transmises par API ne servent pas à entraîner ses modèles sans l’accord explicite du client. La conservation des données et l’entraînement sont deux questions distinctes, à examiner au regard des conditions du service et des contrôles techniques.

Nadella plaide pour une véritable frontière de confiance, avec les données, les évaluations, la mémoire et les modèles adaptés sous le contrôle de l’organisation. Il cite aussi le PDG de Palantir Alex Karp, selon lequel les clients « veulent savoir qu’ils possèdent les moyens de production et qu’ils ne sont pas transférés à quelqu’un d’autre ». Ce sont des arguments en faveur du contrôle des connaissances de l’organisation, et non la preuve que tous les fournisseurs utilisent les données de leurs clients de la même manière.

Notre point de vue

La souveraineté consiste à choisir ses dépendances en comprenant clairement leur coût et en disposant d’une solution de repli éprouvée.

Le débat bute toujours sur les mêmes deux écueils. D’un côté, la souveraineté est assimilée à l’autosuffisance, avec tout en interne et tout en local. Cette approche est peu réaliste pour de nombreuses organisations. De l’autre, elle devient un mot à la mode sur une diapositive ou une liste de critères d’achat, sans changer la manière de gérer les dépendances.

Ces deux positions négligent les dépendances sur lesquelles repose toute organisation, des plateformes et des fournisseurs aux réseaux énergétiques et aux systèmes de paiement. Éliminer toute dépendance n’est ni réaliste ni nécessaire.

Une dépendance que vous avez évaluée, chiffrée et que vous pouvez remplacer vous donne davantage de contrôle sur les risques associés, sans les supprimer. Un service abordable et fiable peut néanmoins être difficile à remplacer. Le problème est une dépendance qui n’a pas été examinée ou qui n’est pas gérée activement.

C’est pourquoi nous soumettons chaque dépendance à l’IA à trois critères :

• Choisie.

  Quelqu’un dans votre organisation l’a évaluée face à une véritable alternative et l’a approuvée pour des raisons qu’il peut encore expliquer.

• Chiffrée.

  Vous comprenez les coûts et les risques au-delà de la facture : quelles données sont partagées, comment les connaissances propriétaires sont protégées et comment les coûts de changement de fournisseur influencent votre pouvoir de négociation.

• Réversible.

  Vous avez testé un plan de sortie, avec des estimations réalistes des délais, des coûts et des interruptions opérationnelles qu’il implique.

Ces critères aident à distinguer les dépendances que vous pouvez gérer de celles qui nécessitent davantage d’attention. Lorsqu’une dépendance les satisfait, vous disposez d’une base plus solide pour continuer à utiliser le service. Dans le cas contraire, les lacunes constatées doivent orienter les décisions suivantes.

Comprendre où se trouvent vos données, comment vos modèles sont utilisés et ce qu’impliquerait un changement de fournisseur peut vous aider à adopter plus rapidement une meilleure IA, à des conditions choisies par votre organisation.

Ce que nous faisons

Nous rendons vos dépendances délibérées en quatre étapes :

1. Cartographier. Nous dressons un état des lieux selon les quatre dimensions qui déterminent la souveraineté (données, modèle, connaissances et sortie), en tenant compte de la juridiction. La plupart des équipes dirigeantes n’ont jamais vu cette vision d’ensemble. Quelques semaines suffisent et la discussion au conseil d’administration s’en trouve immédiatement transformée.
2. Chiffrer. Nous quantifions le coût réel de chaque dépendance et celui de sa perte : révision tarifaire, droit de douane, restriction à l’exportation ou retrait d’un fournisseur. Nous utilisons vos données financières et opérationnelles pour vous aider à évaluer les options disponibles.
3. Combler les écarts. Nous corrigeons uniquement les écarts qui ne satisfont pas les trois critères. Modèles internes ou ouverts lorsque l’économie le justifie. Contrats prévoyant une sortie, avec un scénario testé plutôt que supposé. Si une dépendance satisfait les critères, nous vous le disons : vous pouvez la conserver en toute connaissance de cause.
4. Transférer. Nous développons le discernement et les outils au sein de vos équipes, où ils resteront après notre départ. Un programme de souveraineté qui dépend éternellement de nous ne ferait que remplacer une dépendance inconsciente par une autre.

Les bénéfices

Nous transformons chacune des trois expositions en avantage.

Une hausse de prix devient une négociation, car vous avez une alternative chiffrée et le fournisseur le sait. Un droit de douane ou une règle d’exportation devient un exercice de réacheminement, car vous savez déjà quelles charges de travail déplacer, vers où et en combien de jours. À la question du conseil « que se passe-t-il si ce fournisseur disparaît demain ? », vous répondez en une réunion, car vous avez déjà répété le scénario.

Le bénéfice dépasse aussi la résilience. Lorsqu’une plateforme répond mieux à vos besoins, des données portables, des conditions de sortie praticables et des compétences internes peuvent en faciliter l’adoption.

L’objectif est de réduire les coûts liés aux dépendances et l’exposition aux perturbations géopolitiques, tout en facilitant l’adoption de nouvelles capacités.

Grâce à la souveraineté, votre organisation choisit sa propre direction et dispose des moyens de la suivre.

Références

• Limited Control and Rising Dependencies Leave Enterprises Exposed in the Age of AI, IBM Institute for Business Value, 17 juin 2026.
• Gartner Sovereign AI Series: Shift Your AI Gravity to Regional Autonomy, Gartner.
• FAQ 1184: Prohibition on Certain Information Technology and Software Services, Département du Trésor des États-Unis.
• The Reverse Information Paradox, Satya Nadella.
• Publication de Palantir Technologies citant Alex Karp.
• Data controls in the OpenAI platform, OpenAI.