En mai 2026, OpenAI et Anthropic sont devenus consultants : les deux éditeurs de modèles vendent désormais des ingénieurs en plus de leurs API, sans publier la moindre grille tarifaire. Le 11 mai 2026, OpenAI a lancé la OpenAI Deployment Company, adossée à plus de 4 milliards de dollars d’investissement initial et à 19 partenaires, avec l’annonce du rachat de Tomoro, un cabinet d’IA appliquée d’Édimbourg qui compte environ 150 spécialistes, d’après Constellation Research. Une semaine plus tôt, Anthropic annonçait avec Blackstone, Hellman & Friedman et Goldman Sachs une société de services d’environ 1,5 milliard de dollars d’engagements.
Une équipe marketing ou ops qui utilise ChatGPT ou Claude « au feeling », sans system prompt commun, se retrouve face à un nouvel interlocuteur. L’architecture de vos agents peut désormais être dessinée par le fournisseur du modèle lui-même. Seuls vos contrats vous en laissent la maîtrise.
Que vendent désormais OpenAI et Anthropic aux entreprises ?
Ils vendent des « Forward Deployed Engineers » (FDE), des ingénieurs qui s’installent chez le client pour construire des agents IA sur son propre système d’information. Le terme vient de Palantir.
Chez OpenAI, la plateforme d’agents Frontier est sortie le 5 février 2026. Le 23 février 2026, les « Frontier Alliances » ont associé BCG et McKinsey sur la stratégie, Accenture et Capgemini sur l’intégration, dans des partenariats multi-annuels où des équipes certifiées co-livrent avec les FDE d’OpenAI, d’après The Decoder. Anthropic passe par un réseau : le « Claude Partner Network », doté de 100 millions de dollars initiaux qui financent formation et certification des intégrateurs, avec Accenture, Deloitte, Cognizant et Infosys comme partenaires d’ancrage. PwC y ajoute un centre d’excellence et 30 000 professionnels américains formés et certifiés sur Claude. Concrètement, le prestataire que vous connaissez déjà peut être certifié par l’un des deux éditeurs, ce qui change son intérêt à vous recommander l’un ou l’autre.
Un FDE tranche des questions que votre équipe traitait seule : RAG ou fine-tuning, quels outils exposer à l’agent via MCP, quelle part du tool use confier au modèle. Ces arbitrages pèsent durablement sur le token cost des agents.
Les cabinets de conseil sont-ils juges et parties ?
Pour certains, oui. McKinsey et Capgemini figurent à la fois parmi les cabinets investisseurs de la OpenAI Deployment Company, avec Bain & Company, ainsi que parmi les partenaires des Frontier Alliances.
La OpenAI Deployment Company réunit 19 partenaires, TPG en tête, ce qui multiplie les intérêts autour d’une même mission. Un cabinet qui vous conseille sur le choix d’un fournisseur de modèles tout en détenant une part de la société qui le déploie n’a plus la même neutralité. Le conflit d’intérêts ne dit rien de la qualité du travail, il se traite par la transparence. Côté Anthropic, la structure est comparable : selon le Financial Times, Anthropic, Blackstone et Hellman & Friedman engagent 300 millions de dollars chacun, Goldman Sachs et General Atlantic 150 millions chacun. D’après Jon Gray, président de Blackstone, interrogé par CNBC, Blackstone compte 275 sociétés de son portefeuille intéressées par Claude mais en manque d’aide pour l’adopter : une clientèle captive existe avant la première vente.
Fractional AI en donne un exemple : rachetée, selon l’annonce du 20 mai 2026, par la société de services soutenue par Anthropic, Blackstone et Hellman & Friedman, cette société de San Francisco fondée en 2024 a vu ses ingénieurs devenir le noyau opérationnel d’un acteur qui a des actionnaires, donc des intérêts.
Combien coûte une mission de FDE ?
Les tarifs ne sont pas publics : aucune annonce des deux sociétés, ni leur couverture presse recensée pour cet article, ne mentionne de grille de prix.
Les 4 milliards de dollars d’OpenAI et les 1,5 milliard de la société d’Anthropic mesurent une capacité de financement. Aucun client n’y lit un prix : le budget d’une PME se construit en négociation. Demandez à chiffrer séparément le temps d’ingénieurs, la consommation de modèles en production et la maintenance une fois les FDE repartis. Fixez le ROI visé avant le pilote : heures économisées par semaine, leads qualifiés en plus, délai de traitement. Sans critère de départ, la mission se prolonge au ressenti.
OpenAI et Anthropic : comparatif des deux offres de déploiement
| Critère | OpenAI Deployment Company | Société Anthropic / Blackstone |
|---|---|---|
| Annonce | 11 mai 2026 | 4 mai 2026 |
| Capital | Plus de 4 milliards $, 19 partenaires | Environ 1,5 milliard $ d’engagements |
| Investisseurs | TPG en tête ; Advent, Bain Capital, Brookfield en co-leads | Anthropic, Blackstone, Hellman & Friedman, Goldman Sachs, General Atlantic, notamment |
| Cabinets liés | Bain & Company, Capgemini, McKinsey (investisseurs) ; Accenture, BCG (Frontier Alliances, où figurent aussi McKinsey et Capgemini) | Accenture, Deloitte, Cognizant, Infosys (Claude Partner Network) ; PwC (centre d’excellence) |
| Rachat annoncé | Tomoro (Édimbourg, environ 150 spécialistes), sous réserve de clôture et d’autorisations | Fractional AI (San Francisco), rachat annoncé le 20 mai 2026 |
| Cible ou références | Clients de Tomoro : Tesco, Virgin Atlantic | Entreprises de taille moyenne : santé, industrie, finance, retail, immobilier, infrastructures |
Une PME ou une ETI française est-elle concernée ?
Surtout par la société d’Anthropic, qui vise explicitement les entreprises de taille moyenne dans six secteurs, de la santé aux infrastructures en passant par la finance. OpenAI s’appuie pour l’instant sur des références de grands comptes. Tomoro compte Tesco et Virgin Atlantic parmi ses clients. Le rachat reste soumis aux conditions de clôture et aux autorisations réglementaires.
Le choix du fournisseur reste ouvert : l’AI Index de Ramp (mai 2026, données d’avril, plus de 50 000 entreprises américaines) place Anthropic à 34,4 % des entreprises contre 32,3 % pour OpenAI. Un écart de 2,1 points sur un seul mois ne désigne aucun gagnant : testez les deux sur vos données.
Aucune annonce recensée ne précise l’ouverture aux entreprises françaises ni le seuil d’une mission : posez la question d’emblée.
Que changent le RGPD et l’AI Act pour un déploiement en Europe ?
Un déploiement par FDE ajoute des obligations de sous-traitance RGPD et des transferts hors UE à documenter, tandis que l’AI Act voit ses échéances reportées. Un FDE qui accède à vos bases clients traite des données personnelles pour votre compte, ce qui relève en principe de l’article 28 du RGPD, qui impose un contrat écrit.
La souveraineté des données se joue sur des points vérifiables : où les données sont traitées, depuis quel pays les ingénieurs y accèdent et vers quels sous-traitants elles transitent. Tomoro est établi à Édimbourg, donc au Royaume-Uni ; Fractional AI à San Francisco. Chaque transfert hors de l’Union européenne ajoute une base juridique à documenter. Le registre de traitements de votre DPO doit mentionner ces ingénieurs au même titre qu’un prestataire d’emailing. Un agent branché sur votre CRM par un connecteur MCP lit alors des fiches contact réelles, dès le premier jour de pilote.
Côté IA, le règlement (UE) 2026/1744, dit « omnibus numérique IA », est entré en vigueur le 27 juillet 2026. Il repousse les obligations des systèmes à haut risque de l’annexe III au 2 décembre 2027 puis celles de l’annexe I au 2 août 2028, d’après Données personnelles.fr et le Journal du Net. Les interdictions de l’article 5 s’appliquent depuis le 2 février 2025 tandis que l’obligation d’information de l’article 50 sur les agents conversationnels s’applique depuis le 2 août 2026 : un agent conversationnel en contact avec vos clients doit en principe signaler qu’il s’agit d’une IA. Ces dates et leur portée se confirment sur le texte publié au Journal officiel de l’Union européenne, que ne remplace aucun résumé ; un juriste doit valider le classement de vos cas d’usage.
Comment garder la main sur votre architecture d’agents ?
En traitant la portabilité comme une clause de contrat et comme un test technique, avant la première semaine de mission.
Exigez dans un format indépendant du fournisseur les system prompts, les définitions d’outils, la configuration MCP, ainsi que les jeux de test utilisés pour valider chaque agent, puis rejouez vos cas d’usage critiques sur un second modèle. Les partenariats multi-annuels des Frontier Alliances rappellent que la durée d’engagement se négocie. Un contrat de trois ans signé sur un modèle de 2026 engage votre architecture bien après la prochaine génération de modèles. Faites écrire la fréquence de revue du contrat : une revue semestrielle qui compare le modèle utilisé à une alternative testée garde la porte ouverte sans bloquer le projet. 4 points du contrat se vérifient :
- la propriété des livrables : code, prompts, connecteurs, jeux d’évaluation, cédés ou simplement licenciés ;
- la clause de sortie : préavis, aide à la migration, durée de conservation des données chez le prestataire ;
- la réversibilité : remise de la documentation et transfert de connaissances aux équipes internes ;
- la liberté de modèle : aucun engagement de volume ou d’exclusivité qui rende un changement de fournisseur coûteux.
Quelles compétences garder en interne ?
Au moins une personne capable de relire un system prompt, de lancer le jeu de test et de refuser une modification d’architecture : sans elle, le prestataire devient seul détenteur de la connaissance.
Avant de confier un cas d’usage à un ingénieur externe, essayez de le monter seul avec l’outil visuel décrit dans notre article sur Agent Builder d’OpenAI. Ce qui ne tient pas en production définit le périmètre d’une mission payante.
Envoyez cette semaine une question écrite à votre cabinet habituel : détient-il une participation ou un partenariat commercial avec OpenAI ou Anthropic, sous quelle forme ? Sa réponse, datée, ouvre la négociation de la clause de sortie et protège votre stratégie IA.
