Souveraineté technologique : comment déployer des agents IA sans dépendre d'un seul outil

En septembre 2025, Microsoft a ajouté les modèles Claude d'Anthropic à Microsoft 365 Copilot, à côté de ceux d'OpenAI. En juin 2026, Copilot Cowork est sorti en disponibilité générale en tournant sur des modèles Anthropic. Même l'outil le plus installé chez les grands comptes change de moteur en cours de route.

Pour une entreprise, la souveraineté technologique tient donc moins au choix du bon outil qu'à ce qui lui reste quand l'outil change. Tant que vos équipes utilisaient l'IA pour discuter, changer de fournisseur ne coûtait presque rien. Dès qu'elles construisent des agents, des skills et des connexions à vos systèmes, votre savoir-faire métier s'installe dans l'outil, et en sortir devient un projet.

Cet article vient de l'épisode du podcast AI Corner où Thomas Spitz, CEO d'AI Partners, a reçu Quentin Amaudry, cofondateur et CEO de Mendo, et de ce que nous observons chez nos clients. Il explique ce qui vous enferme vraiment, où doit vivre votre savoir-faire et quels standards ouverts limitent le risque.

Qu'est-ce que la souveraineté technologique pour une entreprise ?

C'est la capacité de changer d'outil ou de modèle d'IA sans perdre ce que vos équipes ont construit : leurs agents, leurs procédures et leurs connexions à vos systèmes. Elle se mesure au coût de sortie, pas au pays d'origine du fournisseur.

Le terme prête à confusion parce qu'il est presque toujours employé à l'échelle des États. La Commission européenne parle de souveraineté technologique de l'Europe en termes de semi-conducteurs, d'informatique en nuage, d'IA et de données. Quentin Amaudry fait la distinction dans l'épisode : « souveraineté technologique, pas nationale, technologique ».

Elle ne se confond pas non plus avec l'IA souveraine telle que la proposent les hébergeurs, qui porte sur l'emplacement des serveurs et sur la juridiction applicable aux données. Héberger un modèle en France règle la question des données. Cela ne dit rien de l'endroit où vivent les consignes qui font travailler vos agents, ni de votre capacité à les emporter ailleurs.

Pourquoi les agents IA créent-ils plus de dépendance que le chat ?

Parce qu'un agent encode un processus métier dans l'outil qui l'exécute. Un prompt se réécrit ailleurs en cinq minutes ; un agent qui enchaîne des étapes, des consignes métier et plusieurs connecteurs doit être reconstruit, testé et revalidé par ceux qui l'utilisent.

Quentin Amaudry le constate chez les clients de Mendo, qui accompagne près de 200 000 utilisateurs : « quand tu commences à créer des agents et avoir des process qui sont à l'intérieur d'outils IA, ça devient beaucoup plus difficile de faire une transition d'un outil à l'autre ». Sa recommandation est nette : une fois les process installés, ne pas changer d'outil à la légère.

Les chiffres vont dans le même sens. Menlo Ventures, qui a interrogé 150 décideurs techniques à l'été 2025, rapporte que seules 11 % des équipes ont changé de fournisseur de modèles dans l'année, contre 66 % qui ont adopté un modèle plus récent chez le même fournisseur. Changer reste techniquement assez simple, et à notre avis cette inertie grandit avec chaque agent construit dans l'outil.

Faut-il choisir un seul outil d'IA ?

Oui pour avancer vite, à condition de garder hors de l'outil ce qui a de la valeur. Le risque tient moins au fait d'avoir un outil principal qu'à y stocker un savoir-faire que vous ne pourriez pas reprendre.

Le marché bouge trop vite pour parier sur un vainqueur. Selon Menlo Ventures, OpenAI captait 50 % des dépenses des entreprises en modèles de langage en 2023 ; fin 2025, Anthropic en captait environ 40 % et OpenAI 27 %. Pour Thomas Spitz, utiliser l'un, l'autre, ou l'un puis l'autre compte moins que de construire l'habitude, parce qu'une équipe qui sait travailler avec l'IA rebascule facilement.

Chez les grands comptes, le choix par défaut reste Microsoft. Quentin Amaudry estime que 80 % des déploiements qu'il accompagne passent par Copilot, parce que la sécurité et la gouvernance des identités sont déjà dans la plateforme. Reste à savoir si être « pieds et poings liés » à un seul acteur reste raisonnable quand le coût du token pèse de plus en plus, un poste que nous détaillons dans notre article sur les coûts de l'IA agentique.

Où doit vivre le savoir-faire métier de vos agents ?

Dans un dépôt que vous contrôlez, sous un format ouvert que plusieurs outils savent lire. L'outil d'IA devient alors un consommateur de votre savoir-faire, et non l'endroit où il est stocké.

Quentin Amaudry en donne un exemple dans l'épisode : un client de Mendo garde tous ses skills et ses sous-agents dans un dépôt GitHub, auquel Mendo se connecte directement. Le format existe déjà. Un skill est un dossier qui contient un fichier SKILL.md avec les consignes, qu'Anthropic a publié comme standard ouvert en décembre 2025. En octobre 2026, plus de 70 plateformes d'agents, dont ChatGPT, Cursor, GitHub Copilot et VS Code, l'avaient intégré.

Nous appliquons ce principe chez nos clients. Chez ISAGRI, les équipes produit ont construit un catalogue de skills déployé sur quatre dépôts de code, déjà repris par d'autres équipes. Chez L'Oréal O+O, des dizaines de skills développées en interne sont utilisées au quotidien quatre mois après le hackathon. Dans les deux cas, le savoir-faire appartient à l'entreprise.

Quels standards ouverts limitent la dépendance à un seul outil ?

Trois standards couvrent l'essentiel : Agent Skills pour le savoir-faire, MCP pour les connexions à vos outils, AGENTS.md pour les consignes des agents de code. Tous trois relèvent désormais de l'Agentic AI Foundation, sous la Linux Foundation.

Le Model Context Protocol est le plus mûr. Anthropic l'a confié en décembre 2025 à l'Agentic AI Foundation, cofondée avec Block et OpenAI, en indiquant qu'il était déjà adopté par ChatGPT, Cursor, Gemini, Microsoft Copilot et VS Code. OpenAI y a apporté AGENTS.md, repris selon OpenAI par plus de 60 000 projets open source.

Le modèle est la couche la moins inquiétante : les plateformes elles-mêmes en proposent plusieurs, comme le montre Copilot. Ce qui coûte cher à déplacer, c'est ce que vous avez construit au-dessus.

Comment garder la main sans freiner l'adoption ?

En fixant quelques règles dès les premiers agents plutôt qu'en attendant une architecture parfaite. Posées avant que des dizaines de skills circulent dans l'entreprise, elles ne ralentissent personne.

Tout skill qui sert à plus d'une personne rejoint le dépôt commun avec un propriétaire, ce qui évite aussi la prolifération des agents. Les connexions à vos outils passent par MCP plutôt que par des intégrations propriétaires, parce qu'une connexion standard se rebranche sur un autre outil sans être refaite. Chaque agent a aussi un responsable, sans qui personne ne saurait le migrer : c'est un prérequis de la gouvernance des agents IA, et souvent le travail d'un opérateur IA.

La réversibilité s'inscrit enfin dans les contrats. Le Data Act européen, applicable depuis le 12 septembre 2025, encadre le changement de fournisseur de services de traitement de données et supprime les frais de changement, y compris les frais de sortie des données, à partir du 12 janvier 2027. Vérifiez avec vos juristes ce qui s'applique à vos outils d'IA, et exigez l'export de vos agents et de leur configuration.

Voir l'épisode complet

Thomas Spitz, CEO d'AI Partners, reçoit Quentin Amaudry, cofondateur et CEO de Mendo, pour parler d'adoption de l'IA quand la technologie change chaque semaine, du rôle des managers, du savoir-faire que les équipes transmettent aux agents et de la souveraineté technologique.

Questions fréquentes

Quelle différence entre IA souveraine et souveraineté technologique ?
L'IA souveraine porte sur l'hébergement des modèles et des données, et sur la juridiction qui s'y applique. La souveraineté technologique d'une entreprise porte sur sa capacité à changer d'outil sans perdre ses agents, ses skills et ses connexions.

Dépendre d'un seul outil d'IA est-il toujours un risque ?
Non, c'est souvent un compromis assumé, car s'appuyer sur la plateforme où vivent déjà votre sécurité et vos identités fait gagner du temps. Cela devient un risque quand votre savoir-faire métier n'existe plus que dans cet outil.

Par où commencer pour réduire sa dépendance à un seul outil d'IA ?
Faites l'inventaire de vos agents et de vos skills partagés, de l'endroit où ils sont stockés et de leur propriétaire. Les plus utilisés sont les premiers à sortir de l'interface de l'outil pour rejoindre un dépôt que vous contrôlez.

Cartographier ce que vos équipes ont déjà construit et décider de ce qui doit vous appartenir, c'est le travail de notre accompagnement AI First Organization, et ce que nous mettons en production avec AI Factory. Réservez 30 minutes et nous regarderons ensemble où vit aujourd'hui votre savoir-faire.