Google a introduit une nouvelle plateforme d’intelligence artificielle pour les entreprises, appelée Gemini Enterprise, visant à rivaliser avec des acteurs comme Anthropic et OpenAI dans le domaine en pleine expansion des outils d’IA pour le lieu de travail.

Cette plateforme permet aux entreprises de développer et de déployer des agents d’IA pour diverses tâches, en intégrant des données provenant d’outils comme Google Workspace et Microsoft 365.

Gemini Enterprise, distincte des produits précédents de Google, inclut des fonctionnalités telles qu’une collection d’agents prédéfinis pour la recherche de données, un outil d’analyse sans code, et un système de gouvernance centralisé.

Son coût débute à 30 $ par mois par utilisateur, avec une option moins chère destinée aux petites entreprises.

Ce lancement s’inscrit dans une stratégie plus large de Google pour capter une meilleure part du marché, déjà occupé par des concurrents comme OpenAI, qui revendique 5 millions d’utilisateurs professionnels avec son produit ChatGPT Enterprise.

L’adoption rapide du Model Context Protocol (MCP) d’Anthropic, qui a atteint une norme en 2025 pour l’intégration de l’IA, pose désormais des défis de sécurité significatifs pour les entreprises.

Des recherches de Pynt révèlent que l’utilisation de plusieurs plugins MCP augmente considérablement le risque d’exploitation, avec une probabilité de 92 % dès l’ajout de dix plugins.

Le protocole, conçu pour faciliter la connectivité des modèles d’IA, a des lacunes en matière de sécurité : l’authentification est facultative et des mesures de sécurité n’ont été introduites qu’après le déploiement.

Cette situation crée une surface d’attaque croissante, où chaque connexion nouvelle accroît les vulnérabilités.

Les analyses montrent que de nombreux serveurs MCP laissent des fonctionnalités sensibles exposées et que des failles critiques, telles que l’exécution arbitraire de commandes, continuent d’émerger.

De plus, la dépendance à des outils tiers pour l’intégration de l’IA, sans évaluation adéquate de leur sécurité, constitue un risque pour la chaîne d’approvisionnement.

Pour atténuer ces menaces, il est recommandé de mettre en place des mesures de sécurité multicouches, incluant l’authentification renforcée via OAuth 2.1, des audits réguliers et l’utilisation limitée des plugins MCP afin de réduire le risque global associé à leur adoption.

Ces derniers mois, plusieurs accords majeurs, totalisant des milliards de dollars, ont été annoncés dans le secteur de l’intelligence artificielle (IA), alors que des entreprises comme OpenAI, Meta, Oracle et Nvidia investissent massivement dans des infrastructures essentielles à cette technologie.

Les experts affirment que ces investissements pourraient signaler une maturité croissante de l’écosystème de l’IA, indiquant un passage de l’expérimentation à une mise en œuvre à grande échelle.

Toutefois, des inquiétudes subsistent concernant une éventuelle bulle similaire à celle des dotcoms, bien que certains spécialistes notent que la diversité des secteurs impliqués dans l’IA pourrait offrir une certaine résilience.

En conséquence, bien que la consolidation puisse survenir dans l’industrie, il existe encore des opportunités pour l’émergence de nouveaux acteurs, grâce à l’adaptabilité de l’IA à divers secteurs.

Les analystes prédisent que les entreprises continueront à rechercher des acquisitions pour renforcer leur position sur le marché.

Cependant, des échecs de livraison ou de produits pourraient susciter du scepticisme et ralentir l’enthousiasme général.

À l’avenir, OpenAI pourrait renforcer sa position sur le marché, mais d’autres entreprises continueront également à se développer dans cet environnement dynamique.