Les fournisseurs de modèles d’IA s’installent désormais plus haut dans la chaîne de valeur technologique, transformant les écosystèmes et redéfinissant la souveraineté des données. Alors que je tentais de comprendre la vision d’Anthropic derrière sa phrase d’accroche « Ne construisez pas d’agents, construisez des compétences », j’ai perçu une tendance claire : les grands acteurs de l’IA passent d’un modèle de fourniture de modèles bruts à une intégration verticale dans des systèmes agents autonomes, des applications et des écosystèmes complets. Cette montée en puissance s’inscrit dans une dynamique où le modèle d’IA risque de « dévorer » les couches logicielles qui l’entourent, en particulier celles qui ne reposent que sur une couche mince de valeur ajoutée. Trois raisons expliquent cette évolution. Premièrement, les modèles fondamentaux, longtemps considérés comme le cœur de l’innovation, deviennent commodités. Leur capacité à raisonner, coder et interagir avec des outils s’est tellement améliorée qu’ils peuvent désormais remplacer des applications spécialisées. Deuxièmement, l’architecture des agents intelligents évolue, avec trois modèles émergents. Celui d’Anthropic, basé sur des compétences (Skills), correspond au troisième et dernier modèle : des agents capables d’effectuer des tâches complexes en s’appuyant sur des modules spécialisés, intégrés via des protocoles standardisés. Troisièmement, la standardisation accélère cette montée en puissance. En fin 2025, OpenAI, Anthropic, Google et Microsoft ont cofondé la Agentic AI Foundation sous l’égide du Linux Foundation pour créer des protocoles ouverts. Parmi les contributions majeures : le Model Context Protocol (MCP) d’Anthropic, AGENTS.md d’OpenAI, et A2A de Google. Ces avancées se traduisent par des produits concrets : GPT Atlas d’OpenAI, un navigateur agent, ou Claude Code d’Anthropic, qui permet une création d’applications rapide. Dans le domaine consommateur, l’IA devient proactive, intégrée aux appareils, avec une forte centralisation autour des intégrateurs matériel-logiciel capables de traiter localement les données pour plus de confidentialité. Dans l’entreprise, l’adoption des agents agissants progresse en 2026, notamment dans les domaines de la conformité, de la gestion des revenus et de la chaîne logistique. Les systèmes agents peuvent désormais assumer la responsabilité du P&L, grâce à une interopérabilité facilitée par des protocoles comme MCP. Cette verticalisation menace les startups et les géants du cloud, dont les modèles d’affaires sont menacés par la capacité des fournisseurs de modèles à reproduire leurs innovations. AWS et d’autres cloud providers collaborent pour l’échelle, mais concurrencent les fournisseurs sur l’infrastructure, risquant une fragmentation. En parallèle, la souveraineté devient un enjeu stratégique : 72 % des dirigeants la citent comme le défi majeur en 2026. Les entreprises adoptent des plans de données indépendants, des stacks d’IA locales, et privilégient les solutions d’IA au bord (edge) pour éviter le verrouillage. Cette tendance favorise les standards ouverts et les acteurs spécialisés. Enfin, les fournisseurs de modèles dominent les couches supérieures de la valeur, mais la souveraineté et la spécialisation offrent des contre-pouvoirs. Des acteurs comme Kore.ai, avec son expertise en agents conversationnels et en frameworks de développement, s’imposent comme des partenaires clés dans la mise en œuvre de workflows complexes. L’avenir de l’IA ne se joue plus seulement sur la puissance du modèle, mais sur la capacité à contrôler, personnaliser et intégrer l’intelligence artificielle dans des contextes spécifiques, tout en respectant les exigences réglementaires et stratégiques.