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Glean vise les infrastructures d'IA d'entreprise dans une course à l'acquisition de parts de marché

Glean vise les infrastructures d'IA d'entreprise dans une course à l'acquisition de parts de marché

4 juin 2026
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Glean vise les infrastructures d

La course à la domination du marché de l'IA d'entreprise s'accélère. Microsoft intègre Copilot à Office, Google intègre Gemini à Workspace, tandis qu'OpenAI et Anthropic commercialisent leurs produits directement auprès des entreprises. Parallèlement, presque tous les fournisseurs de SaaS proposent désormais un assistant IA.

Au milieu de cette ruée pour s'approprier l'interface utilisateur, Glean poursuit une stratégie moins visible : devenir la couche d'intelligence sous-jacente.

Il y a sept ans, Glean a vu le jour comme un « Google pour le lieu de travail » : un moteur de recherche alimenté par l’IA, conçu pour indexer et récupérer des informations dans l’ensemble de l’écosystème SaaS d’une entreprise, de Slack et Jira à Google Drive et Salesforce. Aujourd’hui, l’entreprise a réorienté ses efforts : au lieu de développer un meilleur chatbot d’entreprise, elle s’attache désormais à créer le tissu conjonctif entre les modèles d’IA et les systèmes d’entreprise.

« La couche initiale que nous avons construite — un produit de recherche solide — nous a obligés à comprendre en profondeur les personnes, leurs flux de travail et leurs préférences », a déclaré M. Jain à TechCrunch lors de l’épisode de la semaine dernière de l’émission Equity, enregistré au Web Summit Qatar. « Tout cela sert désormais de base à la création d’agents de haute qualité. »

Il note que si les grands modèles linguistiques sont puissants, ils restent par nature génériques.

« Les modèles d’IA eux-mêmes ne comprennent rien à votre activité », a déclaré M. Jain. « Ils ne savent pas qui sont les personnes clés, quel type de travail vous effectuez ou quels produits vous développez. Vous devez relier la capacité de raisonnement et la puissance générative des modèles au contexte propre à votre entreprise. »

La valeur ajoutée de Glean réside dans le fait qu’il cartographie déjà ce contexte et peut s’intercaler entre le modèle et les données de l’entreprise.

L’assistant Glean sert souvent de premier point de contact pour les clients : une interface de chat familière alimentée par un mélange de modèles propriétaires de pointe (tels que ChatGPT, Gemini et Claude) et d’alternatives open source, tous ancrés dans les données internes de l’entreprise. Mais ce qui fidélise les clients, affirme M. Jain, c’est tout ce qui se passe en coulisses.

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Tout d'abord, l'accès aux modèles. Au lieu d'obliger les entreprises à s'engager auprès d'un seul fournisseur de LLM, Glean sert de couche d'abstraction, permettant aux entreprises de passer d'un modèle à l'autre ou de les combiner à mesure que les capacités évoluent. C'est pourquoi M. Jain affirme qu'il considère OpenAI, Anthropic et Google non pas comme des concurrents, mais comme des partenaires.

« Notre produit s'améliore parce que nous pouvons tirer parti des innovations qu'ils apportent au marché », a déclaré M. Jain.

Le deuxième élément concerne les connecteurs. Glean s’intègre profondément à des systèmes tels que Slack, Jira, Salesforce et Google Drive afin de cartographier les flux d’informations entre eux et de permettre aux agents d’agir directement au sein de ces outils.

Le troisième élément — et peut-être le plus crucial — est la gouvernance.

« Il faut mettre en place une couche de gouvernance et de récupération tenant compte des autorisations, capable de fournir les bonnes informations tout en sachant qui pose la question, afin de filtrer les résultats en fonction de ses droits d’accès », a déclaré M. Jain.

Dans les grandes organisations, cette couche peut faire la différence entre tester des solutions d’IA et les déployer à grande échelle. Les entreprises ne peuvent pas se contenter de charger toutes leurs données internes dans un modèle et d’ajouter une couche de gestion pour trier les solutions plus tard, explique M. Jain.

Il est tout aussi important d’éviter les « hallucinations ». M. Jain explique que le système vérifie les résultats du modèle par rapport aux documents sources, génère des citations ligne par ligne et s’assure que les réponses respectent les autorisations d’accès existantes.

La grande question est de savoir si cette couche intermédiaire survivra alors que les géants des plateformes s’enfoncent plus profondément dans la pile. Microsoft et Google contrôlent déjà une grande partie de la surface de travail des entreprises, et tous deux en veulent davantage. Si Copilot ou Gemini peuvent accéder aux mêmes systèmes internes avec des autorisations identiques, une couche d’intelligence autonome a-t-elle encore un sens ?

Jain soutient que les entreprises souhaitent éviter d'être enfermées dans un modèle ou une suite bureautique unique et préfèrent opter pour une couche d'infrastructure neutre plutôt que pour un assistant intégré verticalement.

Les investisseurs ont adhéré à cette vision. Glean a levé 150 millions de dollars lors d’une série F en juin 2025, doublant ainsi sa valorisation pour la porter à 7,2 milliards de dollars. Contrairement aux laboratoires d’IA de pointe, Glean n’a pas besoin de budgets informatiques colossaux.

« Notre activité est très saine et connaît une croissance rapide », a déclaré M. Jain.

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