En ce début d’année 2026, l’intelligence artificielle industrielle devient le terrain d’une bataille stratégique de grande envergure. Schneider Electric vient de frapper un grand coup en déboursant 3,1 milliards de dollars pour s’offrir Cognite, tandis que Datadog renforce son laboratoire d’IA avec l’acquisition d’Adaptive ML. Ces mouvements traduisent un basculement majeur : les acteurs technologiques ne cherchent plus seulement à analyser des données, mais à contrôler l’intelligence qui automatise les décisions industrielles.
Schneider Electric mise 3,1 milliards sur l’infrastructure de données industrielles
L’acquisition de Cognite par AVEVA, filiale logicielle de Schneider Electric, marque bien plus qu’un simple renforcement de portefeuille. Avec un multiple d’acquisition proche de 18 fois le chiffre d’affaires de la startup norvégienne (170 millions de dollars en 2025), les marchés financiers ont d’abord manifesté leur scepticisme. Pourtant, cette opération s’inscrit dans une vision stratégique à long terme : contrôler toute la chaîne de valeur de l’intelligence industrielle.
Cognite ne propose pas une énième solution d’IA générative. La véritable valeur réside dans Cognite Data Fusion, une plateforme capable d’unifier les données hétérogènes issues des usines (séries chronologiques, modèles 3D, données géospatiales) au sein de graphes de connaissances industriels. Cette infrastructure permet de contextualiser l’information, condition indispensable pour que les agents IA puissent raisonner et agir de manière pertinente.
La montée en puissance d’Atlas AI, la plateforme agentique de Cognite, illustre ce changement de paradigme. Environ 70% des prises de commandes en 2025 étaient liées à cette solution qui permet de créer des agents IA capables d’interroger les graphes de connaissances en langage naturel, d’optimiser des processus ou d’analyser les causes profondes des dysfonctionnements. Des géants comme Aramco, TotalEnergies ou BP ont déjà adopté cette technologie pour piloter leurs infrastructures critiques.
Datadog internalise l’expertise du post-entraînement avec Adaptive ML
Parallèlement, Datadog opère un mouvement tout aussi révélateur en rachetant Adaptive ML, startup franco-canadienne spécialisée dans le Reinforcement Learning Operations (RLOps). Si le montant n’a pas été divulgué, les observateurs estiment une valorisation entre 100 et 200 millions de dollars pour cette entreprise qui avait levé 20 millions en 2024.
Cette acquisition illustre une évolution fondamentale du marché de l’IA. Après la course aux grands modèles de langage, la bataille se joue désormais sur le post-entraînement : la capacité à spécialiser, contrôler et améliorer en continu les modèles déployés. Datadog dispose d’un atout considérable avec les milliards de données opérationnelles collectées quotidiennement sur sa plateforme d’observabilité et de cybersécurité.
L’intégration d’Adaptive ML au sein du Datadog AI Research vise à transformer ces données propriétaires en intelligence artificielle différenciante. Plutôt que d’entraîner de nouveaux LLM génériques, l’objectif est de créer des agents spécialisés capables d’optimiser automatiquement les performances applicatives ou de détecter proactivement les anomalies de sécurité. Cette approche reflète une tendance de fond : les plateformes d’infrastructure veulent désormais monétiser leur capital de données.
La course au contrôle de l’intelligence industrielle s’intensifie
Ces acquisitions s’inscrivent dans un contexte de compétition féroce qui dépasse largement les industriels traditionnels. Siemens, Honeywell et Rockwell Automation développent des plateformes similaires, tandis que les géants du cloud – Microsoft, AWS, Google Cloud – et NVIDIA cherchent également à contrôler la couche d’intelligence de l’usine.
Pour Schneider Electric, l’enjeu consiste à assembler l’ensemble de la pile technologique : équipements physiques, logiciels, plateforme cloud, données contextualisées et agents IA. Cette intégration verticale vise à couvrir l’intégralité du cycle de vie des infrastructures industrielles, depuis la conception jusqu’à l’optimisation énergétique en passant par la maintenance prédictive. L’ambition affichée est claire : devenir l’architecte du futur système d’exploitation des usines.
Le rachat de Cognite ne s’analyse pas uniquement sous l’angle financier immédiat. Schneider Electric achète avant tout huit années de R&D, une plateforme mature et un savoir-faire difficilement reproductible. Dans un monde où les équipements deviennent des générateurs de données, l’avantage concurrentiel reviendra aux acteurs capables de contextualiser ces informations et de les transformer en décisions automatisées.
En conclusion : l’IA industrielle redessine les frontières sectorielles
Ces opérations milliardaires traduisent une mutation profonde de l’économie numérique. L’IA entre dans une phase d’exécution autonome après avoir longtemps servi uniquement à l’analyse et à l’aide à la décision. Les entreprises qui maîtriseront la capacité à contextualiser les données, à entraîner des modèles spécialisés et à déployer des agents autonomes disposeront d’un avantage décisif.
Pour les professionnels de la relation client et les étudiants en BTS NDRC, ces évolutions soulignent l’importance de comprendre comment l’IA transforme non seulement les processus de prospection et de fidélisation, mais aussi l’ensemble de la chaîne de valeur industrielle. La capacité à exploiter intelligemment les données devient le nouveau cœur de métier, bien au-delà des secteurs technologiques traditionnels. Une question demeure : l’Europe saura-t-elle capitaliser sur l’excellence de sa recherche pour éviter de voir ses pépites systématiquement rachetées par des acteurs américains ?
Sources :
- AVEVA (Schneider Electric) débourse 3,1 milliards de dollars pour l’IA agentique de Cognite – LeMagIT
- Pourquoi Schneider Electric paie 3,1 milliards de dollars pour devenir un acteur de l’IA industrielle
- Datadog rachète Adaptive ML pour renforcer son laboratoire d’IA