3 signaux forts à retenir de Google Cloud Next 2026

Cofondateur de Converteo, Thomas Faivre-Duboz décode depuis Toronto les macrotendances qui redéfinissent le business mondial.

À retenir

• La fin de l’ère des PoCs : L’exploration technologique laisse place au déploiement massif de l’IA, avec un objectif clair exigé par les directions générales : la rentabilité opérationnelle.

• La prime à la verticalisation : Les gains de productivité réels et rapides proviennent de cas d’usage métiers spécifiques et réplicables (service client, supply chain, reporting) plutôt que des IA généralistes destinées à tous les employés.

• L’ambition d’être l' »Operating System » de l’IA : Google déploie une stratégie d’intégration verticale totale (du silicium à la sécurité avec Wiz) tout en évitant le piège du système fermé. En acceptant les modèles concurrents, Google s’assure d’orchestrer et facturer l’infrastructure globale.

• Le virage vers l’intégration sur mesure : La technologie seule ne suffit plus. Inspiré par Palantir, l’envoi d’ingénieurs sur le terrain (« Forward Deployed Engineers ») marque la fin du modèle libre-service au profit d’un accompagnement garantissant l’intégration métier et le ROI.

Lors de sa keynote de l’événement Google Cloud Next 2026 à Las Vegas, Thomas Kurian (PDG Google Cloud) a envoyé un signal clair aux directions générales : l’ère des PoCs est terminée, l’heure est désormais au déploiement massif de l’IA et à la rentabilité opérationnelle. 3 éléments sous-tendent cette évolution.

#1 L’heure est à la verticalisation et à la réplication des projets

Les premiers retours d’expérience imposent un constat lucide : aujourd’hui, dans les entreprises, l’IA génère surtout des gains d’efficacité et de productivité, plutôt que des revenus incrémentaux. Les gains de productivité sont obtenus grâce à une verticalisation forte des cas d’usages (par secteur ou par métier). L’IA généraliste au service de tous les employés (type Copilot) n’apporte pas autant de gains démontrés que les projets IA touchant les processus métiers : service client avec l’IA vocale, supply chain avec la prévision de la demande, ou reporting financier avec l’automatisation des clôtures. 

L’identification de cas d’usage « majeurs », partagés par de nombreuses entreprises et réplicables, permet de réduire drastiquement les délais de mise en production (en semaine ou en quelques mois maximum). L’exemple de Lacoste, qui a déployé avec l’aide de Converteo un agent de relation client en seulement trois mois, confirme cette tendance : l’efficacité prime désormais sur l’exploration.

#2 Le pari du stack unifié 

Face à l’agilité d’OpenAI et d’Anthropic, Google déploie une stratégie d’intégration verticale totale. En maîtrisant l’ensemble de la chaîne – du silicium (TPUs v8) aux couches applicatives (Gemini 3.1, Agent Platform) en passant par la donnée (Cross-Cloud Lakehouse) et la sécurité (Wiz) – Google cherche à créer un « stack » IA et agentique complet. L’acquisition de Wiz à 32 milliards de dollars, il y a quelques mois, prend ici tout son sens : dans un monde agentique, la sécurité est une condition sine qua non.

Pourtant, ce stack unifié évite habilement le piège du « walled garden ». En supportant les modèles concurrents (Claude) et l’ingestion de données multi-cloud (AWS, Azure), Google opère un basculement : l’ouverture devient le mécanisme même de la captation. En acceptant de faire tourner les technologies des autres, Google s’assure que, quelle que soit la solution choisie par l’entreprise, elle sera orchestrée, sécurisée et facturée sur son infrastructure. Google ne cherche pas seulement à être un fournisseur de modèles, mais à devenir un « operating system » de l’IA.

#3 L’IA comme service de transformation intégrée

Et pourtant, l’annonce la plus structurante de cette édition n’est pas technologique. En s’inspirant ouvertement du modèle opérationnel de Palantir, Google acte un constat d’humilité : la technologie seule ne suffit pas. Le déploiement de « Forward Deployed Engineers » Google ou Partenaires, directement au cœur des processus clients, et l’investissement de 750 millions de dollars dans l’écosystème de partenaires marquent une rupture.

La valeur se déplace du « cerveau » (le LLM) vers le « système nerveux » (l’intégration métier). En envoyant ses ingénieurs sur le front opérationnel, Google dépasse son rôle de fournisseur d’outils pour sécuriser le ROI chez le client. C’est la fin du logiciel en libre-service et le début de l’IA comme service de transformation intégrée.