Microsoft : ses partenaires deviennent ses rivaux

Les comptes donnent la mesure du rapport de force. Microsoft a réalisé 90,0 milliards de dollars de chiffre d’affaires au trimestre clos le 30 juin, en hausse de 18 % sur un an, et 35,8 milliards de bénéfice net. Sur l’exercice complet, les revenus atteignent 331,8 milliards et le bénéfice net 133,7 milliards. Azure a dépassé 100 milliards de dollars de revenus annuels pour la première fois, tandis que Microsoft 365 Copilot compte plus de 30 millions de sièges payants.

Cette puissance permet au groupe de jouer plusieurs rôles simultanément : investisseur, fournisseur de calcul, distributeur et concurrent. Le portefeuille Anthropic lui a procuré un gain comptable de 3,2 milliards de dollars au trimestre. L’investissement OpenAI a, lui, contribué positivement à hauteur de 480 millions de dollars au résultat net trimestriel selon la présentation officielle, et de 4,963 milliards sur l’exercice. Ces variations comptables ne mesurent ni le chiffre d’affaires ni la trésorerie des laboratoires ; elles montrent cependant que leurs trajectoires pèsent déjà dans les comptes de Microsoft.

L’entreprise ne cache plus son ambition industrielle. Nadella affirme proposer plus de 11 000 modèles dans son catalogue cloud, dont ceux d’OpenAI, Anthropic, Mistral et xAI, à côté de la famille maison MAI. Microsoft a également annoncé plus d’une douzaine de modèles spécialisés dans l’image, la voix, la transcription, le code et la sécurité. Son argument : le meilleur choix dépend de la qualité, de la latence, du coût et des règles de conformité propres à chaque tâche.

La formule clé de l’appel aux analystes est architecturale. Pour Nadella, les entreprises doivent garder l’outil qui orchestre l’agent séparé du modèle qui produit la réponse. Un modèle peut alors être échangé sans reconstruire toute l’application. En langage simple, Microsoft veut posséder la prise électrique plutôt que chaque appareil branché dessus : les laboratoires innovent, mais Azure, Copilot et les outils de sécurité restent l’infrastructure stable.

Cette promesse répond à deux peurs des directions informatiques. La première est l’enfermement auprès d’un fournisseur dont les prix, les performances ou les conditions peuvent changer. La seconde concerne les données : donner à un même acteur le modèle, l’agent et l’accès aux systèmes internes concentre le risque. Le multi-modèle peut offrir une solution de secours, comparer des réponses ou confier une tâche sensible à un outil déployé selon des règles différentes.

Microsoft avance aussi un argument de coût. Le groupe dit obtenir 40 % de performance supplémentaire par watt avec ses modèles MAI sur sa puce Maia 200. Il affirme également que son modèle de cybersécurité MAI Cyber One Flash surpasse un modèle concurrent bien plus grand à moitié prix lorsqu’il est combiné à son système multi-agent. Il s’agit de déclarations de Microsoft, pas d’un banc d’essai indépendant : leur portée dépendra des tâches, des métriques et des conditions de déploiement.

Pour OpenAI et Anthropic, le danger n’est pas de disparaître d’Azure. Leur présence enrichit le catalogue et attire les entreprises qui veulent accéder à plusieurs modèles avec une seule infrastructure. Le risque est d’être banalisés. Si le client achète la sécurité, la gouvernance, l’agent et la facturation chez Microsoft, le modèle peut devenir une composante négociable, remplacée dès qu’une option moins chère ou plus rapide apparaît.

La relation reste pourtant profondément imbriquée. L’accord entre Microsoft et OpenAI maintient notamment une licence sur la propriété intellectuelle des modèles et produits jusqu’en 2032, selon le communiqué conjoint d’avril. Anthropic s’est de son côté engagé, dans le partenariat annoncé en novembre 2025, à acheter 30 milliards de dollars de capacité Azure. Microsoft gagne donc lorsque ces laboratoires grandissent, mais cherche en parallèle à empêcher qu’ils captent seuls la relation avec les entreprises.

Les clients peuvent bénéficier de cette rivalité. Davantage de choix met les fournisseurs sous pression sur les prix et réduit la dépendance technique. Mais la simplicité promise a une limite : deux modèles ne se comportent pas exactement de la même manière. Changer de moteur peut modifier les réponses, les contrôles, la traçabilité et les besoins d’évaluation. L’interchangeabilité commerciale ne garantit pas une interchangeabilité opérationnelle parfaite.

À court terme, trois indicateurs départageront le discours et la réalité. Le premier est l’adoption : 30 millions de sièges Copilot constituent une base importante, mais leur utilisation régulière et leur rentabilité ne sont pas détaillées. Le deuxième est la part des modèles MAI dans les produits Microsoft. Le troisième est le coût de l’infrastructure : Axios relève 41 milliards de dollars de dépenses d’investissement trimestrielles, en hausse de 70 %, pour soutenir le cloud et l’IA.

Le scénario favorable à Microsoft combine Azure en croissance, modèles maison suffisamment performants et clients attachés à Copilot plutôt qu’à un laboratoire. OpenAI et Anthropic resteraient alors des partenaires stratégiques, mais sur une plateforme contrôlée par leur investisseur. Le scénario inverse apparaît si les utilisateurs exigent leurs interfaces natives, si les modèles MAI déçoivent ou si la complexité du multi-modèle efface les économies annoncées.

Le paradoxe est désormais visible : Microsoft doit faire prospérer ses partenaires sans leur abandonner le point de contact avec les clients. Ses 90 milliards de revenus trimestriels lui donnent les moyens de soutenir cette contradiction pendant longtemps. La prochaine phase de l’IA d’entreprise ne sera donc pas seulement une course à l’intelligence brute ; ce sera une lutte pour décider qui choisit le modèle, qui protège les données et qui encaisse la facture.