Les commentaires
Snowflake et partenaires.
1/ L’augmentation des
fusions-acquisitions et des partenariats pour industrialiser l’IA
Dan Waters, VP Partners
& Alliances EMEA, Snowflake :
« L’année 2025 a été
marquée par des fusions-acquisitions majeures, comme le rachat de Kipi.AI par
WNS puis par Capgemini, ainsi que l’acquisition de Hakkoda par IBM. Cette
tendance devrait se poursuivre en 2026, car les entreprises cherchent à
accélérer les parcours IA de leurs clients et à déployer des solutions à
l’échelle de l’entreprise. Parallèlement, de plus en plus de fournisseurs
élargissent leurs partenariats à mesure qu'ils développent les résultats IA de
leurs clients, en s’appuyant sur des partenaires technologiques et des acteurs
spécialisés de l’intelligence artificielle.
La combinaison des
fusions-acquisitions et du renforcement des partenariats améliorera
l’interopérabilité entre les différentes solutions des fournisseurs, facilitera
la création de produits data et IA, et démocratisera l’accès à l’IA en mettant
les bons outils et les bonnes données à disposition de tous les collaborateurs.
La réussite d’une IA performante repose sur une collaboration étroite, durable
et stratégique entre fournisseurs et partenaires »
2/ Intégration des
écosystèmes : le nouvel avantage concurrentiel du channel
Cyril Lehmann, Senior
Vice President Data Group, Devoteam :
« En 2026, le channel
passera d’un modèle de revente vers une logique d’« intégration d’écosystèmes
», aidant les clients à orchestrer et à naviguer entre plusieurs clouds,
capacités data et IA dans une architecture unifiée, interopérable, gouvernée et
axée sur les résultats.
À mesure que les
organisations accélèrent l’adoption de l’IA, elles chercheront des partenaires
capables de combler les écarts entre les plateformes, la gouvernance des
données, la sécurité, les compétences et les processus métier. L’avantage
concurrentiel du channel ne reposera plus uniquement sur l’achat et
l’intégration de technologies, mais sur la valeur ajoutée liée à la capacité
d’un partenaire à intégrer des écosystèmes, à aligner les parties prenantes et
à intégrer des pratiques responsables en matière d’IA et de données au sein des
opérations. Les partenaires qui maîtrisent la collaboration entre plusieurs
fournisseurs et génèrent un impact business mesurable pour les clients
deviendront les piliers de la prochaine vague de transformation numérique. »
3/ Le conseil face à un
nouveau mandat : favoriser l’adoption de l’IA
Dan Bradbury, RVP EMEA
Partnerships & Alliances, DBT Labs
« La réussite à l’ère
de l’IA exige un engagement en faveur des standards ouverts et une attention
collective portée à la construction de la confiance. Alors que l'intelligence
artificielle fait tomber les barrières technologiques traditionnelles et les architectures
isolées, seuls les partenaires qui adoptent l'ouverture et l'innovation
partagée seront en mesure de prendre les devants.
Cette évolution exige
que les cabinets de conseil fassent évoluer leurs modèles opérationnels, en
passant de migrations traditionnellement lentes, à faible valeur ajoutée et
fortement consommatrices de ressources, à la résolution du déficit de
productivité qui émerge dans l’usage de l’IA par les collaborateurs. Alors que
le prototypage de l’IA s’accélère, l’adoption à grande échelle reste en
retrait. La résolution du défi de l’engagement des collaborateurs avec l’IA
appliquée aux données structurées constitue le cœur de cible de la prochaine
vague de croissance du conseil. »
4/ La prochaine phase de
l’IA en EMEA : la réinvention de l’entreprise
Cian O’Hare, EMEA AI & Data Lead, Accenture
« En 2026, l’IA en EMEA
dépassera le stade des pilotes et des plateformes pour devenir un véritable
moteur de réinvention de l’entreprise. Les organisations les plus avancées
repenseront en profondeur leurs modes de travail, processus de décision et modèles
de création de valeur, en intégrant l’IA au cœur même de leur modèle
opérationnel.
Cette transition
s’opérera d’une adoption technologique transactionnelle vers une co-innovation
orientée valeur, reposant sur des fondations data solides, une gouvernance
responsable de l’IA et des programmes ambitieux de montée en compétences des
collaborateurs. Les entreprises qui réussiront traiteront la donnée comme un
actif stratégique, moderniseront leurs modèles opérationnels et permettront aux
employés de collaborer de manière productive avec des systèmes intelligents à
grande échelle.