L’IA Agentique : Niche ou Frontière ? Comment Anthropic Dépasse OpenAI et Google dans la Course aux Modèles d’Entreprise

Description SEO : Analyse approfondie de l’étude 2025 de Menlo Ventures sur l’IA générative en entreprise. Découvrez pourquoi l’IA agentique reste une niche et comment Anthropic a discrètement dépassé OpenAI en part de marché LLM pour les entreprises, reléguant la rivalité Google-OpenAI au second plan. Un regard essentiel sur la dynamique concurrentielle de l’IA.

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L’intelligence artificielle générative a explosé, transformant le paysage technologique à une vitesse sans précédent. Au milieu de cette effervescence, l’étude annuelle de Menlo Ventures sur l’état de l’IA générative en entreprise pour 2025 apporte un éclairage crucial sur les dynamiques de marché, révélant deux vérités fondamentales : l’IA agentique, souvent présentée comme la prochaine révolution, demeure une niche, tandis que la course aux modèles fondamentaux est en train d’être remportée, non pas par les belligérants les plus bruyants, mais par un acteur plus discret.

1. L’IA Agentique : Le Décalage entre Hype et Réalité

L’idée d’agents IA autonomes, capables de planifier, d’exécuter des actions et d’apprendre de leurs erreurs, a captivé l’imagination de la Silicon Valley. Pourtant, l’étude de Menlo Ventures révèle une réalité plus terre-à-terre.

Selon le rapport, malgré le battage médiatique, les architectures d’IA en production sont encore étonnamment simples [1]. Seuls 16 % des déploiements en entreprise et 27 % des déploiements en startup sont considérés comme de véritables agents, c’est-à-dire des systèmes où un grand modèle de langage (LLM) planifie et exécute des actions, observe le feedback et adapte son comportement.

La majorité des applications reposent encore sur des flux de travail à séquence fixe ou basés sur le routage, enveloppés autour d’un simple appel de modèle. Les techniques de personnalisation les plus courantes restent la conception d’invites (prompt design) et la génération augmentée par récupération (RAG). Les approches plus avancées, essentielles aux agents (comme l’appel d’outils ou l’apprentissage par renforcement), restent marginales et sont principalement utilisées par les équipes de pointe [1].

« Retirez le battage médiatique et la plupart des ‘agents IA’ sont une logique de base de type ‘si-alors’ autour d’un appel de modèle. Une architecture simple fonctionne pour les cas d’utilisation d’aujourd’hui, mais révèle à quel point nous en sommes encore aux débuts. » [1]

Ce constat souligne que, bien que l’IA agentique soit la frontière de la recherche, elle n’est pas encore le moteur dominant des dépenses en IA en entreprise. Les entreprises privilégient les gains de productivité immédiats via des copilotes (qui représentent 86 % des dépenses en IA horizontale, soit 7,2 milliards de dollars) plutôt que les paris à long terme sur l’automatisation complète par des agents [1].

2. La Bataille des Géants : Google vs. OpenAI

La couverture médiatique de la guerre de l’IA se concentre souvent sur la rivalité acharnée entre OpenAI (soutenu par Microsoft) et Google (avec sa division DeepMind et ses modèles Gemini). Cette bataille, centrée sur la suprématie des modèles fondamentaux, a dominé les gros titres.

Cependant, l’étude de Menlo Ventures révèle que, pendant que ces deux géants se disputaient la couronne, un troisième acteur a discrètement pris la tête du marché des LLM en entreprise : Anthropic.

En 2025, le paysage des modèles fondamentaux a connu un changement décisif. Anthropic a détrôné OpenAI en tant que leader en entreprise.

Source : Menlo Ventures, 2025: The State of Generative AI in the Enterprise [1]

Ensemble, ces trois entreprises représentent 88 % de l’utilisation des API LLM en entreprise [1]. Le déclin d’OpenAI, qui a perdu près de la moitié de sa part de marché en entreprise, est particulièrement frappant.

3. Anthropic : Le Triomphe Silencieux de la Performance

L’ascension d’Anthropic, avec son modèle Claude, n’est pas le fruit du hasard. Elle est principalement due à sa domination remarquable et durable sur le marché du développement de code.

Le codage est devenu le premier véritable « cas d’utilisation phare » (killer use case) de l’IA en entreprise, représentant 4,0 milliards de dollars de dépenses en 2025 [1]. C’est dans ce domaine qu’Anthropic a établi sa suprématie.

Anthropic détient désormais une part de marché estimée à 54 % dans le codage, contre 21 % pour OpenAI [1]. Cette avance est largement attribuée à la popularité de modèles comme Claude Sonnet 3.5 et Claude Opus 4.5, qui ont constamment établi de nouvelles références en matière de génération de code, surpassant même les modèles de Google comme Gemini 3 Pro sur des bancs d’essai critiques comme SWE-bench Verified [1].

Alors qu’OpenAI et Google se livrent une guerre de communication et de lancements de produits grand public, Anthropic a mis l’accent sur la performance brute et la fiabilité pour les tâches techniques complexes. Cette stratégie, moins visible mais plus percutante pour les décideurs en entreprise, a créé un avantage concurrentiel décisif. Les développeurs et les équipes techniques, qui sont les premiers à adopter l’IA en entreprise, sont prêts à payer plus cher pour une performance supérieure, ce qui a alimenté la croissance d’Anthropic [1].

Conclusion : L’Ère de la Spécialisation

L’étude de Menlo Ventures révèle une maturation du marché de l’IA. L’IA agentique, bien que prometteuse, est encore à ses balbutiements en production. Pendant ce temps, la bataille pour la domination des LLM se joue sur des critères de performance spécifiques et de fiabilité en entreprise.

La rivalité Google-OpenAI est peut-être la plus médiatisée, mais le succès d’Anthropic démontre que la véritable victoire se trouve dans la capacité à fournir une valeur inégalée dans les cas d’utilisation critiques, comme le développement de code. En se concentrant sur l’excellence technique et la confiance en entreprise, Anthropic a prouvé qu’il est possible de gagner la guerre de l’IA en silence, en laissant les autres se disputer les gros titres.

Références

[1]: 2025: The State of Generative AI in the Enterprise – Menlo Ventures