L'IA force le secteur des données à se consolider, mais ce n'est pas tout

L’industrie des données est sur le point de connaître une transformation radicale.

Le marché se consolide. Et si l'on en croit le flux de transactions des deux derniers mois – avec le rachat de Neon par Databricks pour 1 milliard de dollars et l'acquisition de la société de gestion cloud Informatica par Salesforce pour 8 milliards de dollars – la dynamique est en train de se renforcer.

Les entreprises acquises peuvent varier en taille, en âge et en domaine d'intervention au sein de la pile de données, mais elles ont toutes un point commun : elles sont rachetées dans l'espoir que la technologie acquise constituera la pièce manquante pour inciter les entreprises à adopter l'IA.

À première vue, cette stratégie semble logique.

Le succès des entreprises et des applications d'IA dépend de l'accès à des données sous-jacentes de qualité. Sans elles, la valeur est tout simplement nulle, un point de vue partagé par les investisseurs en capital-risque. Dans une enquête TechCrunch menée en décembre 2024, ces derniers ont déclaré que la qualité des données était un facteur clé pour la réussite et la différenciation des startups d'IA . Et même si certaines des entreprises impliquées dans ces transactions ne sont pas des startups, ce sentiment demeure.

Gaurav Dhillon, ancien cofondateur et PDG d'Informatica, et actuel président et PDG de la société d'intégration de données SnapLogic, a fait écho à cela dans une récente interview avec TechCrunch.

« On assiste à une refonte complète de la gestion et de la circulation des données au sein de l'entreprise », a déclaré Dhillon. « Si les entreprises veulent saisir l'impératif de l'IA, elles doivent repenser en profondeur leurs plateformes de données. Et c'est là, je crois, que l'on observe toutes ces acquisitions de données, car elles constituent le fondement d'une stratégie d'IA solide. »

Mais cette stratégie consistant à s'emparer d'entreprises créées avant l'ère post-ChatGPT est-elle la solution pour accroître l'adoption de l'IA en entreprise sur un marché en constante évolution ? La réponse est incertaine. Dhillon a également des doutes.

« Personne n'est né dans l'IA ; cela ne fait que trois ans », a déclaré Dhillon, faisant référence au marché actuel de l'IA post-ChatGPT. « Pour une grande entreprise, proposer des innovations en IA pour repenser l'entreprise, et plus particulièrement l'entreprise agentique, nécessitera de nombreux réoutillages. »

Au cours de la dernière décennie, le secteur des données s'est transformé en un réseau tentaculaire et fragmenté, propice à la consolidation. Il ne manquait plus qu'un catalyseur. Rien qu'entre 2020 et 2024, plus de 300 milliards de dollars ont été investis dans des startups du secteur des données, à travers plus de 24 000 transactions, selon les données de PitchBook.

L'industrie des données n'a pas été épargnée par les tendances observées dans d'autres secteurs comme le SaaS, où la vague de capital-risque de la dernière décennie a conduit de nombreuses startups à être financées par des capital-risqueurs qui ne ciblaient qu'un domaine spécifique ou qui, dans certains cas, étaient construites autour d'une seule fonctionnalité.

La norme industrielle actuelle consistant à regrouper un ensemble de solutions de gestion de données différentes, chacune avec son propre objectif spécifique, ne fonctionne pas lorsque vous souhaitez que l'IA explore vos données pour trouver des réponses ou créer des applications.

Il est logique que les grandes entreprises cherchent à acquérir des startups capables de s'intégrer à leur infrastructure de données et de combler les lacunes existantes. L'acquisition récente de Census par Fivetran en mai dernier, réalisée au nom de l'IA , illustre parfaitement cette tendance.

Fivetran aide les entreprises à transférer leurs données depuis diverses sources vers des bases de données cloud. Pendant ses 13 premières années d'activité, Fivetran ne permettait pas à ses clients de transférer ces données depuis ces bases de données, contrairement à ce que propose Census. Avant cette acquisition, les clients de Fivetran devaient donc collaborer avec une autre entreprise pour créer une solution complète.

Soyons clairs, cela ne vise pas à jeter l'opprobre sur Fivetran. Au moment de l'accord, George Fraser, cofondateur et PDG de Fivetran, a déclaré à TechCrunch que si le transfert de données depuis et vers ces entrepôts semble être les deux faces d'une même médaille, ce n'est pas si simple ; l'entreprise a même essayé, puis abandonné, une solution interne à ce problème.

« Techniquement parlant, si l'on examine le code sous-jacent à ces services, ils sont assez différents », avait déclaré Fraser à l'époque. « Pour y parvenir, il faut résoudre des problèmes très différents. »

Cette situation illustre parfaitement la transformation du marché des données au cours de la dernière décennie. Pour Sanjeev Mohan, ancien analyste chez Gartner et aujourd'hui à la tête de SanjMo, son propre cabinet de conseil en tendances de données, ce type de scénarios est l'un des principaux moteurs de la vague de consolidation actuelle.

« Cette consolidation est motivée par le lassitude des clients face à une multitude de produits incompatibles », a déclaré Mohan. « Nous vivons dans un monde passionnant où il existe une multitude de solutions de stockage de données différentes. On peut utiliser l'open source, ou Kafka, mais le seul domaine où nous avons échoué, ce sont les métadonnées. Des dizaines de ces produits capturent des métadonnées, mais pour remplir leur rôle, il y a chevauchement. »

Le marché au sens large joue également un rôle, a déclaré Mohan. Les startups du secteur des données peinent à lever des capitaux, a-t-il ajouté, et une sortie est préférable à une liquidation ou à un endettement important. Pour les acquéreurs, l'ajout de fonctionnalités leur confère un meilleur levier de tarification et un avantage concurrentiel.

« Si Salesforce ou Google n'acquièrent pas ces entreprises, leurs concurrents le feront probablement », a déclaré à TechCrunch Derek Hernandez, analyste senior des technologies émergentes chez PitchBook. « Les meilleures solutions sont actuellement en cours d'acquisition. Même avec une solution primée, je ne suis pas certain que la perspective de rester en bourse l'emporte finalement sur celle de faire appel à un acquéreur plus important. »

Cette tendance apporte de grands avantages aux startups acquises. Le marché du capital-risque est en manque de sorties et la période actuelle de calme relatif aux introductions en bourse ne leur laisse pas beaucoup d'opportunités. Être acquise offre non seulement cette sortie, mais, dans bien des cas, donne aux équipes fondatrices la possibilité de poursuivre leur développement.

Mohan a acquiescé et a ajouté que de nombreuses startups de données ressentent les difficultés du marché actuel en ce qui concerne les sorties et la lente reprise du financement par capital-risque.

« À ce stade, l'acquisition s'est avérée une stratégie de sortie bien plus avantageuse pour eux », a déclaré Hernandez. « Je pense donc que les deux parties sont très motivées à aller jusqu'au bout de ces projets. Et Informatica en est un bon exemple : même avec une légère baisse par rapport aux discussions de Salesforce l'année dernière, c'était toujours la meilleure solution, selon leur conseil d'administration. »

Mais le doute subsiste quant à savoir si cette stratégie d’acquisition permettra d’atteindre les objectifs des acheteurs.

Comme l'a souligné Dhillon, les entreprises de bases de données acquises n'étaient pas forcément conçues pour s'adapter facilement à l'évolution rapide du marché de l'IA. De plus, si l'entreprise disposant des meilleures données remporte le marché de l'IA, sera-t-il judicieux que les entreprises de données et d'IA soient des entités distinctes ?

« Je pense qu'une grande partie de l'intérêt réside dans la fusion des principaux acteurs de l'IA avec les entreprises de gestion de données », a déclaré Hernandez. « Je ne pense pas qu'une entreprise de gestion de données indépendante soit particulièrement incitée à le rester et à jouer, en quelque sorte, le rôle de tiers entre les entreprises et les solutions d'IA. »