Palantir affiche des profits records, puis son PDG qualifie l'industrie de l'IA de « marxiste »

Points clés

• Palantir a déclaré un chiffre d'affaires de 1,9 milliard de dollars pour Q2 2025, en hausse de 93 % en glissement annuel, et un profit de 1,1 milliard de dollars pour le trimestre.
• Le PDG Alex Karp a accusé les laboratoires d'IA de pointe de faire migrer la propriété intellectuelle de leurs clients dans leurs propres modèles pour développer des entreprises concurrentes.
• Palantir vend un logiciel indépendant des modèles, ce qui signifie qu'il fonctionne sur différents systèmes d'IA et permet aux organisations de conserver le contrôle de leurs propres données.
• Une préoccupation similaire a été soulevée publiquement par le PDG de Microsoft, Satya Nadella, concernant la relation entre les grandes entreprises et les laboratoires d'IA.
• La tension sous-jacente que décrit Karp est réelle, même si son langage était extrême : plusieurs entreprises qui ont financé Anthropic et OpenAI ont découvert par la suite que ces laboratoires lançaient des services qui les concurrençaient directement.

Palantir, la société d'analyse de données surtout connue pour ses travaux auprès des gouvernements et des agences de défense, vient de publier l'un de ses plus beaux trimestres de son histoire. Le chiffre d'affaires du deuxième trimestre de 2025 a atteint 1,9 milliard de dollars, soit une augmentation de 93 % par rapport à la même période l'année précédente. Le profit s'est élevé à 1,1 milliard de dollars. Le PDG Alex Karp a noté dans la lettre aux actionnaires que l'entreprise a réalisé plus de profit en un seul trimestre qu'elle n'en avait réalisé autrefois sur l'ensemble du chiffre d'affaires pour la même période.

Ensuite, il a qualifié une grande partie de l'industrie de l'IA de marxiste.

Que défend réellement Karp ?

Dépouillée du langage fleuri, la position est simple : lorsqu'une entreprise se connecte au modèle d'un laboratoire d'IA de pointe, chaque requête, chaque document et chaque flux de travail qu'elle envoie à travers ce système apprend quelque chose au modèle du laboratoire. Karp affirme que les entreprises paient en effet pour former un concurrent.

« Vous payez pour le droit de leur permettre de faire migrer votre propriété intellectuelle, votre savoir-faire, votre expertise vers leur modèle », a-t-il déclaré aux analystes lors de l'appel sur les résultats trimestriels, comme l'a d'abord rapporté TechCrunch AI. Il a décrit cela comme étant le fait que les laboratoires croient qu'ils sont « supérieurs » et ont l'intention de « coloniser votre entreprise ».

Son utilisation du langage marxiste porte une charge spécifique. Karp, qui détient un doctorat en théorie sociale, a écrit dans la lettre aux actionnaires que les laboratoires d'IA de pointe ont l'intention, « sciemment ou non, de capturer les moyens de production » de leurs supposés partenaires. Dans la théorie économique marxiste, contrôler les moyens de production signifie contrôler qui bénéficie du travail de chacun. L'accusation est que les laboratoires d'IA font exactement cela avec les données de leurs clients.

S'agit-il d'un vrai risque pour les entreprises ?

La préoccupation a un fondement réel, même si la rhétorique est extrême. Plusieurs grandes entreprises ont payé pour former des partenariats avec OpenAI et Anthropic ou y investir, pour ensuite voir ces laboratoires lancer des outils dans les opérations de santé, les services juridiques, le design et la découverte de médicaments, des marchés sur lesquels ces mêmes partenaires opèrent.

Satya Nadella, PDG de Microsoft, qui a fortement investi dans OpenAI, a soulevé publiquement une version plus discrète de la même préoccupation.

Le positionnement de Palantir auprès de ses clients d'entreprise est délibérément différent. Son logiciel, appelé Palantir AI Platform, se situe au-dessus du modèle d'IA que choisit un client et maintient les données, les requêtes et les résultats de l'organisation sous le contrôle du client. Palantir ne développe pas son propre modèle d'IA de pointe, le terme désignant les grands systèmes d'IA à usage général comme ceux construits par OpenAI ou Anthropic.

Qu'est-ce que cela signifie pour les entreprises ordinaires ?

Si votre entreprise utilise un service d'IA, il est utile de lire attentivement les conditions d'utilisation. De nombreux fournisseurs d'IA se réservent le droit d'utiliser les données d'entrée pour améliorer leurs modèles. Certains accords d'entreprise excluent explicitement cela, mais la position par défaut varie.

Le point plus large que soulève Karp est que le marché de l'IA évolue si rapidement que les règles régissant la propriété de chacun sont encore en train d'être écrites. Cela ne fait d'aucune entreprise un méchant. Le record du trimestre de Palantir montre qu'il y a actuellement beaucoup de place commerciale pour des approches multiples.

Questions courantes

L'utilisation de ChatGPT ou d'outils similaires signifie-t-elle que les données de mon entreprise entraînent son IA ?

Cela dépend du plan. Les versions grand public de la plupart des outils d'IA utilisent par défaut les conversations pour améliorer les modèles. Les offres commerciales et d'entreprise offrent généralement une option de désactivation ou une garantie contractuelle que vos données restent privées. Vérifiez toujours les paramètres et le contrat.

Qu'est-ce qu'un logiciel « indépendant des modèles » et pourquoi est-ce important ?

Indépendant des modèles signifie que le logiciel fonctionne avec de nombreux systèmes d'IA différents plutôt que de vous enfermer dans le modèle d'un seul fournisseur. Pour une entreprise, cela signifie que vous pouvez changer de fournisseur d'IA sans reconstruire l'ensemble de votre flux de travail, ce qui réduit la dépendance envers un seul laboratoire.

Les petites entreprises doivent-elles s'inquiéter de cela ?

Le risque que décrit Karp est plus aigu pour les grandes entreprises qui alimentent des données propriétaires importantes dans les systèmes d'IA à grande échelle. Pour les petites entreprises utilisant des outils d'IA standard pour des tâches quotidiennes, l'exposition pratique est plus faible, mais vérifier la politique de traitement des données de votre fournisseur est toujours une bonne pratique.