Quels fournisseurs de modèles d’IA les prestataires néerlandais utilisent vraiment

Résumé  ·  Le marché néerlandais de l’IA appliquée repose majoritairement sur des modèles de pointe américains, OpenAI en tête. Parmi les prestataires, 69 % utilisent OpenAI (79 % en incluant Azure OpenAI), Anthropic arrive deuxième avec 24 % et Mistral, de propriété européenne, n’apparaît que chez 5 % d’entre eux. Le message clé : 62 % des prestataires mettent en avant l’hébergement dans l’UE ou la souveraineté, alors qu’environ 5 % seulement utilisent réellement un modèle européen.

Préparé pour l’étude de marché de GreenPT · 16 juin 2026 · échantillon de 240 prestataires.

Synthèse

Le marché néerlandais de l’IA appliquée repose majoritairement sur des modèles de pointe américains, OpenAI en tête :

• OpenAI est utilisé par 69 % des prestataires ; la famille OpenAI (Azure OpenAI compris) atteint 79 %.
• Anthropic (Claude) arrive deuxième avec 24 %, presque toujours comme modèle secondaire ou optionnel aux côtés d’OpenAI.
• Les voies Microsoft (Azure OpenAI ou Copilot) couvrent 42 % : c’est la norme des grandes entreprises et des intégrateurs de systèmes.
• Mistral, seul modèle de pointe de propriété européenne de l’étude, n’apparaît que chez 5 % des prestataires.
• Les modèles open source et auto-hébergés sont utilisés par 11 % : un segment réel mais minoritaire, porté par la souveraineté.

62 % des prestataires mettent en avant l’hébergement dans l’UE ou la souveraineté, alors qu’environ 5 % seulement utilisent réellement un modèle européen. Cet écart entre l’intention affichée et la réalité des modèles américains, c’est l’opportunité de marché.

1. Objectif et méthodologie

1.1 Objectif

Mesurer quels fournisseurs de modèles d’IA les prestataires néerlandais utilisent dans leurs produits et services, et exprimer le résultat en pourcentages, avec une attention particulière à la répartition entre modèles de pointe américains et modèles européens ou open source, une question clé pour un fournisseur de LLM hébergé dans l’UE.

1.2 Constitution de l’échantillon

Le point de départ était une cartographie du marché des acteurs de l’IA néerlandais et actifs à l’international : intégrateurs de systèmes mondiaux, spécialistes néerlandais de la data et de l’IA, acteurs natifs de l’IA générative, une longue traîne de spécialistes de l’automatisation et des agents, une collecte issue des réseaux professionnels et un lot tiré d’annuaires publics d’entreprises. Après dédoublonnage, nous avons obtenu 240 prestataires uniques.

1.3 Recherche sur les fournisseurs

L’usage des fournisseurs a été établi prestataire par prestataire par des recherches en ligne, selon cet ordre de preuve : (1) leurs propres pages technologie, stack, « comment ça marche », sous-traitants, DPA, confiance ou sécurité ; (2) études de cas, blogs techniques et documentation ; (3) badges de partenaires cloud (Microsoft, Google Cloud, AWS, qui impliquent respectivement Azure OpenAI, Vertex et Bedrock) ; (4) offres d’emploi citant des outils précis ; (5) presse, réseaux professionnels et annuaires. Neuf séries de recherches parallèles ont couvert l’ensemble de l’échantillon ; les résultats ont été fusionnés avec les signaux déjà enregistrés sur les fournisseurs.

Chaque attribution de fournisseur porte un niveau de confiance : Confirmé (cité sur une source du prestataire lui-même), Signalé (badge de partenaire, offre d’emploi ou source externe) ou Déduit (le type de produit l’implique fortement, utilisé avec parcimonie). Lorsque rien n’a pu être établi, le prestataire a été classé Non communiqué plutôt que deviné.

1.4 Les deux dénominateurs (à lire avant les chiffres)

Comme la plupart des prestataires ne publient pas leur stack, un pourcentage unique serait trompeur. Deux vues complémentaires sont donc présentées tout au long de l’étude :

• « % des prestataires à stack connue » (n = 240), la part parmi les prestataires dont l’usage des modèles a pu être établi. C’est la comparaison la plus nette et le chiffre de référence.
• « % de l’ensemble des prestataires » (n = 720), qui compte l’absence d’information comme inconnue. Ce sont donc des bornes basses prudentes, pas des bornes hautes.

1.5 Comment lire les pourcentages (et pourquoi leur total dépasse 100 %)

Ces parts sont des ensembles qui se recoupent, pas les parts d’un camembert. Chaque ligne répond à une question indépendante par oui ou par non, à savoir « ce prestataire utilise-t-il ce fournisseur ? », et la plupart des prestataires utilisent plusieurs fournisseurs à la fois. Un même prestataire est donc compté dans chaque ligne qui le concerne. Les colonnes totalisent ainsi volontairement bien plus de 100 %. Un prestataire comme WeAreBrain ou SAMEN AI apparaît à la fois sous OpenAI, Anthropic, Google et Mistral. Les pourcentages ne s’excluent donc pas mutuellement et ne doivent jamais être additionnés.

« Famille OpenAI » est le seul chiffre dédoublonné. Comme OpenAI (API directe) et Azure OpenAI donnent accès aux mêmes modèles GPT, certains prestataires utilisent les deux. Additionner simplement les deux lignes reviendrait à les compter deux fois ; la ligne « famille OpenAI » ne compte donc chaque prestataire qu’une seule fois :

Voie d’accès à OpenAI	Prestataires	% des 240
OpenAI en direct uniquement	123	51 %
Azure OpenAI uniquement	24	10 %
OpenAI en direct et Azure	42	18 %
Famille OpenAI (toutes voies, dédoublonnée)	189	79 %

Ainsi, 69 % (direct) plus 28 % (Azure) ne font pas 97 % des prestataires. Cela fait 189 prestataires uniques, soit 79 %, car 42 prestataires figurent dans les deux lignes. La même logique de recoupement s’applique à chaque fournisseur du classement.

2. Classement des fournisseurs

Le résultat principal. La colonne du milieu, % des 240 prestataires à stack connue, est le chiffre clé.

Comment lire ce tableau : les pourcentages sont des ensembles qui se recoupent, pas un camembert. Un prestataire qui utilise plusieurs fournisseurs est compté dans chaque ligne concernée ; les colonnes dépassent donc par définition 100 % et ne doivent pas être additionnées (voir §1.5). La ligne « famille OpenAI » ci-dessous est la seule union dédoublonnée. Le « % de l’ensemble des prestataires » n’est indiqué que lorsqu’il a du sens.

Fournisseur / outil	Prestataires	% (n=240)	Origine
OpenAI	165	69 %	É.-U.
Azure OpenAI	66	28 %	É.-U. (MS)
Anthropic (Claude)	57	24 %	É.-U.
Microsoft Copilot	57	24 %	É.-U.
Google / Vertex	45	19 %	É.-U.
AWS Bedrock	21	9 %	É.-U.
Mistral	12	5 %	UE 🇪🇺
IBM watsonx	15	6 %	É.-U.
Open source / auto-hébergé	27	11 %	Auto-hébergé
n8n (orchestration)	15	6 %	UE, auto-hébergé
Make.com (orchestration)	12	5 %	SaaS UE/É.-U.

Remarque : le total des lignes dépasse 100 % car de nombreux prestataires utilisent plusieurs fournisseurs ; le « % de l’ensemble » n’est indiqué que lorsqu’il a du sens.

3. Ce que disent les chiffres

3.1 OpenAI est la norme, et de loin

OpenAI est la couche par défaut de fait de la stack néerlandaise d’IA appliquée : 69 % des prestataires à stack connue, 79 % une fois Azure OpenAI inclus. On le retrouve à tous les niveaux : intégrateurs de systèmes mondiaux, cabinets de conseil néerlandais et longue traîne des acteurs natifs de l’IA générative. Exemples confirmés : 10xStudio, AI Advies Bureau, AI Opener, AI-ris, Accenture Netherlands, Aigency, Aizy, Appfront, Avanade, BigData Republic.

3.2 Anthropic, deuxième modèle par défaut, rarement le principal

Claude apparaît chez 24 % des prestataires à stack connue, mais presque toujours comme modèle optionnel ou secondaire derrière OpenAI, dans une configuration multi-modèles, et non comme standard maison. Exemples confirmés : 10xStudio, AI Advies Bureau, AI Opener, Accenture Netherlands, Aizy, Blits.ai, CleverTech, Codelevate, Conversed.ai.

3.3 Microsoft, la porte d’entrée des grandes organisations

Avec Azure OpenAI et Copilot réunis, 42 % des prestataires à stack connue accèdent aux modèles OpenAI via Microsoft. C’est la voie dominante pour les intégrateurs de systèmes, les Big Four et les partenaires Microsoft, généralement présentée avec l’EU Data Boundary comme réponse à la question de la résidence des données (pas de la juridiction).

3.4 Le vide européen : Mistral à peine visible

Mistral est le seul modèle de pointe de propriété européenne de toute l’étude, et il n’apparaît que chez 12 prestataires (5 %). Tous les autres modèles de pointe commerciaux utilisés sont américains. C’est le fait structurel central de ce marché.

3.5 L’open source et l’auto-hébergement, le vrai choix de souveraineté

Des modèles open source ou auto-hébergés sont utilisés par 11 % de l’ensemble des prestataires : c’est le véritable segment de la souveraineté des données, concentré chez les prestataires qui servent le secteur public, la santé et les clients réglementés. Exemples : AI Advies Bureau, AI Horizon, AI-Recruiting, AIFAIS, Appfront, CAIDEL, CleverTech, Data Science Lab (DSL), DecodifAI (Nodevate), FenxLabs.ai, GLBNXT, Goodspeed, LearnWise AI, Louwman AI Automation. Ce sont ces prestataires qui correspondent le plus naturellement à une offre hébergée dans l’UE.

3.6 Une part importante ne construit aucun modèle de langage

13 % des prestataires exploitent leurs propres modèles de vision par ordinateur, de perception, de détection de fraude ou de traitement du langage, et ne font donc pas du tout partie du marché des fournisseurs de LLM. Exemples : AI-InfraSolutions, Aiir Innovations, Birds.ai, BlueGen.ai, BrainCreators, Crux Digits, Fizyr, Fourthline, Friss, Gambit Cyber, GeoPhy, Geronimo.AI, HULO.ai, Healthplus.ai. Ils sont exclus de l’analyse des fournisseurs de LLM, mais comptent dans le dimensionnement du marché adressable.

3.7 Le schéma multi-fournisseurs et passerelle

Les acteurs les plus avancés sont explicitement agnostiques vis-à-vis des modèles et répartissent leurs appels entre plusieurs fournisseurs, souvent via une passerelle. C’est précisément cette couche d’abstraction dans laquelle un modèle hébergé dans l’UE vient s’insérer. Exemples avec trois fournisseurs de pointe ou plus : Accenture Netherlands, Tata Consultancy Services (TCS), Xebia (y compris GoDataDriven et Xccelerated), Green Creatives, WeAreBrain, orq.ai, AI Opener, Blits.ai, SAMEN AI.

4. Ce que cela implique pour GreenPT

• Du remplacement, pas un terrain vierge. Environ 8 prestataires à stack connue sur 10 utilisent déjà des modèles de la famille OpenAI. Il s’agit de remplacer un choix existant, pas d’une première adoption, et c’est plus simple là où une passerelle fait déjà abstraction du modèle.
• Vendre sur l’écart entre intention et réalité. 62 % des prestataires présentent l’hébergement dans l’UE ou la souveraineté comme une valeur, alors qu’environ 5 % seulement utilisent un modèle européen. Cette contradiction est à la fois la question de qualification et le cœur de l’argumentaire.
• Segment le plus réceptif : l’open source et l’auto-hébergement (11 %), plus le groupe secteur public, santé et secteurs réglementés. Ils ont déjà choisi le contrôle plutôt que la facilité ; un modèle géré et hébergé dans l’UE leur ôte la charge de l’auto-hébergement.
• Réfuter « région Azure UE = souverain ». Le contre-argument le plus fréquent est l’EU Data Boundary de Microsoft. Le message doit marquer nettement la différence entre résidence des données et juridiction (CLOUD Act américain), car 42 % des prestataires accèdent à OpenAI via Microsoft.
• Mistral est le seul concurrent européen, et il est à peine présent. Il y a une vraie place à prendre pour un premier entrant proposant une alternative hébergée aux Pays-Bas ou dans l’UE.

5. Limites et fiabilité

• Absence d’information. Tous les prestataires ne publient pas leur choix de modèle. Les pourcentages portent sur les prestataires dont la stack a pu être établie et supposent qu’ils sont représentatifs : c’est plausible, mais pas démontré.
• Niveaux de confiance mixtes. Les chiffres principaux regroupent des attributions confirmées, signalées et déduites. Une lecture limitée aux attributions confirmées donne une vue entièrement défendable ; elle abaisse les parts absolues mais préserve la domination d’OpenAI.
• Les agences d’intégration suivent le choix du client. De nombreux partenaires d’intégration utilisent ce que le client impose ; leur « fournisseur » dépend donc de la mission plutôt que d’un choix fixe.
• Instantané. Données compilées en juin 2026 ; la longue traîne des acteurs natifs de l’IA générative évolue vite, et beaucoup ont été fondés en 2024 et 2025.
• Contrôle de cohérence. L’échantillon élargi (n=240) suit de près un décompte vérifié antérieur portant sur 54 prestataires (OpenAI de 61 % à 69 %, Anthropic de 28 % à 24 %, Mistral de 6 % à 5 %), ce qui renforce la confiance dans la direction et l’ordre de grandeur.

6. Deux façons de lire les données

L’analyse repose sur deux vues complémentaires, toutes deux résumées ci-dessus :

• Décompte agrégé par fournisseur. Le classement, les deux dénominateurs, les principaux agrégats et les graphiques à barres qui les accompagnent (§2). C’est la vue d’ensemble du marché.
• Vue par prestataire. Les 240 prestataires avec leur fournisseur attribué, leur niveau de confiance, leur signal UE ou d’hébergement et leur source. Les prestataires sans aucun signal sont signalés à part, pour ne pas fausser les dénominateurs.

Ensemble, ces vues permettent de suivre à la fois la répartition à l’échelle du marché et ce qui fonde chaque attribution.

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Compilé le 16 juin 2026. Chiffres issus de l’étude décrite au §1. Les pourcentages portent sur les prestataires dont le choix de modèle a pu être établi.