Imaginez un monde où les entreprises, pour rester compétitives, doivent non seulement adopter l’intelligence artificielle, mais aussi repenser entièrement la manière dont elles gèrent leurs données. Ce n’est pas une vision futuriste, mais une réalité qui se dessine aujourd’hui. Avec des acquisitions massives, comme celle de Neon par Databricks pour 1 milliard de dollars ou d’Informatica par Salesforce pour 8 milliards, l’industrie des données connaît une transformation sans précédent. Mais cette vague de consolidation est-elle la réponse ultime pour propulser l’IA en entreprise ? Plongeons dans cette révolution pour comprendre les enjeux, les opportunités et les limites de cette dynamique.

Pourquoi l’IA Pousse à la Consolidation des Données

L’IA repose sur un principe fondamental : la qualité des données. Sans données fiables, structurées et accessibles, même les algorithmes les plus avancés ne peuvent produire de résultats probants. Les entreprises l’ont bien compris, et c’est pourquoi les géants technologiques investissent massivement dans des acquisitions stratégiques. Ces rachats visent à combler les lacunes dans leurs data stacks, ces piles technologiques qui permettent de collecter, stocker et analyser les données.

Par exemple, l’acquisition de Neon par Databricks illustre cette tendance. Neon, une entreprise spécialisée dans les bases de données cloud, permet à Databricks de renforcer ses capacités d’intégration de données, un maillon essentiel pour déployer des solutions d’IA performantes. De même, Salesforce, en rachetant Informatica, cherche à optimiser la gestion des flux de données pour accélérer l’adoption de l’IA par ses clients.

« Il y a un véritable bouleversement dans la manière dont les données sont gérées et circulent dans l’entreprise. Pour saisir l’opportunité de l’IA, il faut repenser les plateformes de données de fond en comble. »

– Gaurav Dhillon, PDG de SnapLogic

Cette course à la consolidation répond à une nécessité : unifier des systèmes fragmentés. Pendant des années, l’industrie des données a vu naître une multitude de solutions spécialisées, chacune ciblant un aspect précis de la gestion des données. Mais cette fragmentation devient un obstacle lorsque l’IA doit parcourir des ensembles de données disparates pour fournir des insights ou automatiser des processus.

Un Paysage de Données Fragmenté

Le marché des données s’est complexifié au fil des ans. Entre 2020 et 2024, plus de 300 milliards de dollars ont été investis dans des startups de données, selon PitchBook, à travers plus de 24 000 deals. Ce boom a donné naissance à une myriade d’acteurs, chacun se concentrant sur une niche spécifique : stockage, intégration, analyse ou visualisation. Si cette diversité a permis d’innover, elle a aussi créé un écosystème fragmenté, où les solutions peinent à dialoguer entre elles.

Un exemple frappant est l’acquisition de Census par Fivetran en mai 2025. Fivetran, spécialisée dans le déplacement des données vers des bases cloud, ne permettait pas à ses clients de réexporter ces données. Census comble précisément cette lacune. Avant ce rachat, les entreprises devaient jongler avec plusieurs outils pour créer une solution de bout en bout, ce qui compliquait l’intégration des données pour l’IA.

Ce problème n’est pas isolé. Sanjeev Mohan, analyste et fondateur de SanjMo, explique que les clients sont lassés des solutions incompatibles :

« Les clients en ont assez des produits qui ne s’intègrent pas. Il existe une multitude de solutions de stockage, mais l’échec réside dans la gestion des métadonnées. »

– Sanjeev Mohan, analyste chez SanjMo

Les métadonnées, ces informations qui décrivent les données, sont cruciales pour que l’IA puisse naviguer efficacement dans les bases de données. Pourtant, leur gestion reste un défi majeur, poussant les entreprises à acquérir des startups spécialisées pour combler ces lacunes.

Une Opportunité pour les Startups

Si la consolidation profite aux grands acteurs, elle offre aussi des opportunités aux startups. Dans un marché où le financement venture capital se raréfie, être racheté par un géant comme Salesforce ou Google devient une issue attrayante. Non seulement cela garantit une sortie pour les investisseurs, mais cela permet aussi aux équipes fondatrices de continuer à innover au sein d’une structure plus large.

Les startups spécialisées dans des niches spécifiques, comme la gestion des métadonnées ou l’intégration de données, deviennent des cibles de choix. Par exemple :

• Neon : Renforce les capacités cloud de Databricks.
• Census : Complète l’offre de Fivetran pour une gestion bidirectionnelle des données.
• Informatica : Apporte à Salesforce une expertise en gestion des flux de données.

Pour ces startups, être intégré dans un écosystème plus large signifie accéder à des ressources, une clientèle établie et une visibilité accrue. Cependant, comme le souligne Derek Hernandez, analyste chez PitchBook, rester indépendant n’est pas toujours viable :

« Si Salesforce ou Google n’acquièrent pas ces entreprises, leurs concurrents le feront. Les meilleures solutions sont actuellement rachetées. »

– Derek Hernandez, analyste chez PitchBook

Les Limites de la Consolidation

Malgré l’élan de cette vague d’acquisitions, des doutes subsistent quant à son efficacité. Les entreprises rachetées, souvent conçues avant l’ère post-ChatGPT, ne sont pas toujours adaptées aux besoins actuels de l’IA. Gaurav Dhillon met en garde :

« Personne n’est né dans l’IA ; ce marché n’a que trois ans. Pour qu’une grande entreprise réinvente l’entreprise agentique, il faudra beaucoup de réingénierie. »

– Gaurav Dhillon, PDG de SnapLogic

Une entreprise agentique, capable de prendre des décisions autonomes grâce à l’IA, nécessite une infrastructure de données fluide et intégrée. Or, assembler des solutions disparates via des acquisitions ne garantit pas cette fluidité. De plus, la question se pose : les entreprises de données doivent-elles rester indépendantes ou fusionner avec des acteurs de l’IA pour maximiser leur valeur ?

Vers une Fusion des Données et de l’IA ?

Certains experts, comme Derek Hernandez, estiment que la valeur réside dans la fusion des acteurs de l’IA et des entreprises de gestion des données. Une entreprise de données isolée risque de devenir un simple intermédiaire entre les entreprises et les solutions d’IA, perdant ainsi son avantage compétitif.

Pour illustrer cette idée, imaginons une entreprise qui combine la puissance des grands modèles de langage (LLM) avec une gestion optimisée des données. Une telle entité pourrait :

• Automatiser la collecte et le nettoyage des données.
• Proposer des insights en temps réel grâce à l’IA.
• Réduire les coûts d’intégration pour les entreprises.

Cette vision pourrait redéfinir le paysage technologique, mais elle soulève aussi des questions sur la viabilité des acteurs indépendants. Les entreprises qui ne s’adaptent pas risquent de se retrouver marginalisées.

Ce que l’Avenir Réserve

La consolidation de l’industrie des données, boostée par l’IA, ne fait que commencer. Les acquisitions continueront, car les entreprises cherchent à renforcer leurs data stacks pour rester compétitives. Cependant, les défis persistent :

• Intégration : Les solutions rachetées doivent s’intégrer harmonieusement.
• Innovation : Les entreprises doivent innover pour répondre aux besoins de l’IA moderne.
• Compétition : Les géants technologiques se livrent une course pour dominer le marché.

Pour les startups, cette période est à la fois une menace et une opportunité. Celles qui sauront se positionner comme des pièces essentielles du puzzle de l’IA auront une chance de prospérer, que ce soit par une acquisition ou en restant indépendantes. Pour les entreprises établies, l’enjeu est de transformer ces acquisitions en solutions cohérentes qui accélèrent l’adoption de l’IA.

En conclusion, l’intelligence artificielle redessine les contours de l’industrie des données. Si la consolidation est une réponse évidente à la fragmentation actuelle, elle ne résout pas tout. Les entreprises devront investir dans l’innovation et l’intégration pour tirer pleinement parti de cette révolution. Comme le souligne TechCrunch, le marché des données est à un tournant, et ceux qui sauront naviguer dans cette transformation en sortiront gagnants.