Les entreprises d’IA allemandes et leurs fournisseurs de modèles

Résumé  ·  Nous avons examiné 514 entreprises d’IA allemandes identifiables publiquement ; 221 indiquent quel modèle d’IA elles utilisent, et ces 221 servent de base à chaque pourcentage de ce rapport. Environ la moitié (~53 %) dépend d’un fournisseur de pointe américain (OpenAI, Anthropic, Google, Microsoft ou AWS), et une part comparable (~43 %) développe ses propres modèles. Mistral, le seul laboratoire de pointe né dans l’UE, en touche environ 1 sur 10 (~10 %). Aucun modèle de pointe hébergé en Allemagne ne comble le déficit de souveraineté. L’Allemagne reste proche de la moyenne européenne quant à l’origine des fournisseurs : ce qui la distingue, c’est la répartition (plus de Google et d’Anthropic), pas une autre posture en matière de souveraineté.

Rapport d’étude de marché · juin 2026 · 514 entreprises allemandes examinées, dont 221 qui nomment leur fournisseur.

Synthèse

Parmi les entreprises d’IA allemandes qui indiquent publiquement quel modèle d’IA elles utilisent, environ la moitié (~53 %) dépend d’un fournisseur de pointe américain : OpenAI, Anthropic, Google, Microsoft ou AWS. Une part comparable (~43 %) développe ses propres modèles. Mistral, le seul laboratoire de pointe né dans l’UE, en touche environ 1 sur 10 (~10 %). Et aucun modèle de pointe hébergé en Allemagne n’existe pour combler le déficit de souveraineté.

Comment lire ces chiffres (à lire avant toute citation)

Base de l’étude. Il n’existe aucun registre public des entreprises d’IA allemandes : il s’agit donc d’un recensement des entreprises identifiables publiquement, et non d’un échantillon aléatoire d’une population connue. Les chiffres décrivent les entreprises qui communiquent leur fournisseur, pas l’ensemble des entreprises d’IA allemandes. Formulation correcte : « parmi les entreprises d’IA allemandes qui nomment publiquement un fournisseur, ~X % utilisent Y ». À éviter : « X % des entreprises d’IA allemandes utilisent Y ».

Dénominateurs. 514 entreprises d’IA allemandes ont été examinées ; 221 nomment un fournisseur. Ces 221 entreprises servent de base à tous les pourcentages de ce rapport.

Vérification d’un titre prudent. Si l’on se limite aux 185 entreprises dont les preuves sont les plus solides (fournisseur nommé sur le site de l’entreprise elle-même), la dépendance aux États-Unis monte à ~60 %, car les cas moins certains penchent vers des modèles propres ou ouverts. Le chiffre de ~53 % constitue donc l’estimation basse, et non haute.

Ce que recouvre « modèle propre ». Une entreprise est comptée comme utilisant son propre modèle propriétaire lorsqu’elle entraîne ou développe ce modèle elle-même au lieu d’appeler l’API d’un LLM tiers : modèles de vision par ordinateur et de maintenance prédictive dans l’industrie, modèles de risque et de fraude dans la finance, ou modèles médicaux validés déployés sur site. Ce sont généralement des systèmes spécialisés, pas des LLM de pointe, et beaucoup d’entreprises les font tourner en parallèle d’une API tierce. C’est pourquoi la part des modèles propres et celle des fournisseurs américains peuvent être élevées en même temps.

Ensembles qui se recoupent. Une entreprise peut recourir à plusieurs fournisseurs et elle est comptée pour chacun d’eux. Les pourcentages ne totalisent pas 100 % et ne doivent jamais être additionnés. « Tout propriétaire américain » correspond à l’union dédoublonnée des cinq laboratoires américains.

Audit indépendant. 40 déclarations d’entreprises allemandes ont été revérifiées à l’aveugle sur les sites web actuels des entreprises : 34 entièrement confirmées, 5 partiellement confirmées (un fournisseur secondaire surestimé), 1 invérifiable, 0 contredite. Aucune déclaration ne citait le mauvais fournisseur principal ni la mauvaise origine de fournisseur.

Instantané et limites de la comparaison. Les relations avec les fournisseurs évoluent vite : ce rapport est un instantané de la mi-2026. La référence européenne combine des études nationales dédiées (Royaume-Uni, France, pays nordiques) et de nouvelles recherches menées en 2026 (Allemagne, Pays-Bas, Espagne, Italie) ; par souci d’équité, les deux côtés de la comparaison incluent toutes les entreprises qui nomment leur fournisseur. Le résultat est solide quant à la tendance, mais il ne s’agit pas d’un panel unique et contrôlé.

1. L’Allemagne face au reste de l’Europe occidentale

Allemagne : 221 entreprises qui nomment leur fournisseur. Europe (15 pays, hors Islande) : 1 725 entreprises qui nomment leur fournisseur. Les deux colonnes incluent toutes ces entreprises, pour une comparaison à périmètre égal.

Fournisseur (% des entreprises qui le nomment)	Allemagne	Europe (hors DE)	Écart
Tout propriétaire américain	~53 %	~49 %	+4 pts
OpenAI (toutes formes, Azure compris)	~41 %	~43 %	-2 pts
Anthropic	~18 %	~14 %	+4 pts
Google/Vertex	~20 %	~14 %	+6 pts
Microsoft Copilot	~5 %	~8 %	-3 pts
AWS Bedrock	~10 %	~7 %	+3 pts
Mistral	~10 %	~8 %	+2 pts
Modèle propriétaire propre	~43 %	~46 %	-3 pts
Open source / auto-hébergé	~19 %	~19 %	+0 pt
Meta Llama	~6 %	~4 %	+2 pts

L’Allemagne se situe près de la moyenne européenne, tant pour la dépendance aux États-Unis que pour la part de modèles propres : un marché représentatif, pas exceptionnel. Sa seule inclinaison nette va vers les laboratoires américains challengers, avec plus de Google/Vertex et d’Anthropic que dans une moyenne européenne dominée par OpenAI. Mistral y dépasse légèrement la moyenne de l’UE, mais reste marginal.

2. Par secteur

Les parts portent sur les entreprises qui nomment leur fournisseur au sein de chaque secteur. Les cellules comptant moins de ~20 entreprises de ce type (marquées *) n’indiquent qu’une tendance. Lisez-les comme « penche vers », pas comme des chiffres précis.

Secteur	Entreprises	Fournisseur nommé	Tout américain	OpenAI	Mistral	Modèle propre
Cyber/Données/Infra/Labos	74	29	~31 %	~21 %	~14 %	~52 %
Finance/Fintech	69	22	~64 %	~41 %	~5 %	~41 %
Industrie manufacturière	64	21	~14 %	~14 %	~0 %	~71 %
Commerce/Médias/Marketing	63	30	~63 %	~43 %	~10 %	~47 %
EdTech/Autres	59	33	~70 %	~64 %	~12 %	~24 %
Juridique/RH/Secteur public/Relation client	52	28	~71 %	~57 %	~11 %	~25 %
Énergie/Mobilité/Logistique	49	13*	~62 %	~23 %	~8 %	~38 %
Santé/Biotech	47	20	~10 %	~5 %	~0 %	~85 %
Autres	37	25	~76 %	~72 %	~28 %	~24 %

* moins de ~20 entreprises qui nomment leur fournisseur, valeur indicative uniquement.

• Cyber/Données/Infra/Labos. Le pôle souverain : surtout des modèles propres, open source ou auto-hébergés, et la plus faible part américaine. Les laboratoires d’IA et les clouds GPU allemands se trouvent ici.
• Finance/Fintech. Un usage américain élevé, tempéré par des modèles de risque et de fraude développés en interne. Quand des LLM tiers apparaissent, Microsoft Azure OpenAI arrive en tête (hébergement dans l’UE, pas d’entraînement sur les données).
• Industrie manufacturière. On y construit beaucoup : les modèles de vision et de maintenance prédictive sont spécialisés et entraînés en interne, si bien que les fournisseurs de LLM pèsent peu dans le produit principal.
• Commerce/Médias/Marketing. L’usage direct d’OpenAI le plus élevé. Les entreprises de contenu et de marketing se branchent sur l’API compétente la moins chère : une démarche pragmatique, guidée par le prix.
• EdTech/Autres. De petites équipes qui adoptent par défaut des API de type ChatGPT ; forte part américaine, forte part d’OpenAI.
• Juridique/RH/Secteur public/Relation client. Le discours sur la souveraineté le plus appuyé de tous les secteurs, et pourtant la plupart utilisent un modèle propriétaire américain. C’est l’écart le plus net entre l’intention affichée et la réalité technique.
• Énergie/Mobilité/Logistique. Les modèles d’optimisation sont souvent propriétaires et les grands modèles de langage restent périphériques. Peu d’entreprises communiquent leur fournisseur.
• Santé/Biotech. Le choix de construire plutôt que d’acheter est quasi total. La réglementation des dispositifs médicaux (MDR/CE) pousse vers des modèles propriétaires validés et déployés sur site, et les LLM tiers sont presque absents.

3. Le déficit de souveraineté

173 des 514 entreprises allemandes (~34 %) mettent activement en avant l’hébergement des données dans l’UE ou en Allemagne, la souveraineté ou le déploiement sur site. Parmi elles, 72 utilisent malgré tout un modèle propriétaire américain : engagées dans un discours de souveraineté, mais pas dans une couche de modèles souveraine. Elles se concentrent dans le juridique, les RH, le secteur public, la relation client et la finance, là où la pression réglementaire est la plus forte.

4. À retenir pour vos articles

• Phrase d’accroche : parmi les entreprises d’IA allemandes qui nomment leur fournisseur, environ la moitié dépend d’un modèle de pointe américain, et il n’existe aucune alternative de pointe hébergée en Allemagne.
• L’Allemagne est typique de l’Europe quant à l’origine des fournisseurs ; ce qui la distingue, c’est la répartition (plus de Google et d’Anthropic), pas une autre posture en matière de souveraineté.
• Le tableau varie selon le secteur : les secteurs réglementés qui construisent eux-mêmes (santé, industrie) développent largement leurs propres modèles, tandis que les secteurs de la couche logicielle (juridique et RH, finance, edtech) reposent surtout sur des API américaines.
• Le constat le plus frappant reste l’écart entre le discours et la pratique : les secteurs qui vantent le plus la souveraineté sont aussi les plus dépendants des modèles américains.

Méthode

Entreprises d’IA allemandes identifiables publiquement ; fournisseur relevé sur le site web de chaque entreprise (politique de confidentialité, liste des sous-traitants, centre de confiance, pages produit et IA). Données déclarées par les entreprises, ensembles qui se recoupent, instantané de juin 2026.

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Compilé en juin 2026. Les pourcentages portent sur les 221 entreprises allemandes qui nomment un fournisseur.