Les hyperscalers captent 65 % du marché, l’Europe cherche des alternatives

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Les trois géants du cloud (Amazon Web Services, Microsoft Azure et Google Cloud) contrôlent désormais 65 % du marché mondial, tirant profit de l’explosion de l’IA générative et des besoins croissants en infrastructures haute performance. Leurs investissements colossaux dans des puces dédiées et des centres de données hyperscale renforcent leur avance, tandis que les entreprises européennes, confrontées à des enjeux de souveraineté et de résilience, peinent à trouver des alternatives viables. Entre économies d’échelle et risques de dépendance, le paysage du cloud se polarise, obligeant les DSI à repenser leurs stratégies d’hébergement et d’innovation.

À retenir

65 % de parts de marché pour AWS (32 %), Microsoft Azure (23 %) et Google Cloud (10 %) au T1 2025, avec une croissance moyenne de 24 % sur un an.

165,73 milliards de dollars : valeur projetée du marché des centres de données IA d’ici 2034, contre 13,67 milliards en 2024.

80 à 90 % du marché des puces IA toujours dominé par NVIDIA, mais les hyperscalers développent leurs propres solutions (Trainium, Inferentia, TPU).

80 % des datacenters français jugés inadaptés aux besoins de l’IA, selon une étude sectorielle.

60 % de la capacité mondiale des datacenters devrait être gérée par les hyperscalers d’ici 2029.

22,5 % de croissance du marché de l’IaaS en 2024, atteignant 171,8 milliards de dollars.

Microsoft a investi 80 milliards de dollars dans ses infrastructures IA, tandis qu’Oracle s’allie à AMD et NVIDIA pour concurrencer le trio dominant.

L’hégémonie des hyperscalers : un marché du cloud sous tension

En moins d’une décennie, le cloud est passé d’une solution d’optimisation des coûts à une infrastructure critique pour l’innovation, portée par l’essor de l’IA générative et la digitalisation des services. Cette mutation a profité à une poignée d’acteurs capables de combiner puissance financière, couverture mondiale et avance technologique. Résultat : Amazon Web Services, Microsoft Azure et Google Cloud captent les deux tiers des dépenses mondiales, laissant peu de place aux concurrents historiques comme Alibaba Cloud, IBM ou OVHcloud.

Une concentration sans précédent : chiffres et dynamiques

Les données de Canalys pour le premier trimestre 2025 confirment la trajectoire oligopolistique du secteur. AWS reste leader avec 32 % de parts de marché, talonné par Microsoft Azure (23 %) et Google Cloud (10 %). Leur croissance annuelle moyenne (+24 %) surpasse largement celle des autres acteurs, avec des écarts marqués : Microsoft et Google affichent des progressions supérieures à 30 %, contre 17 % seulement pour AWS, signe d’un ralentissement relatif du pionnier.

Cette domination se traduit aussi par une concentration géographique des infrastructures. Les États-Unis hébergent 37,8 % des datacenters mondiaux (2 109 sites en 2023), contre 22,3 % pour l’Union européenne (1 244 sites), dont environ 250 en France. Une répartition qui pose question alors que 80 % des datacenters français seraient inadaptés aux exigences de l’IA, selon une analyse sectorielle.

Acteur	Part de marché (T1 2025)	Croissance annuelle	Investissements récents
Amazon Web Services	32 %	+17 %	Développement des puces Trainium et Inferentia, expansion en Europe (Allemagne, France).
Microsoft Azure	23 %	+31 %	80 milliards de dollars dans les infrastructures IA, partenariat avec OpenAI.
Google Cloud	10 %	+30 %	Optimisation des TPU v5, verticalisation des solutions IA (Vertex AI, cybersécurité).
Autres (Alibaba, IBM, Oracle, etc.)	35 %	Croissance variable, souvent < 10 %	Stratégies de niche (cloud souverain, edge computing).

L’IA générative, accélérateur de la domination

L’explosion de l’IA générative a reconfiguré les priorités des hyperscalers. Les modèles fondationnels, comme ceux d’OpenAI ou d’Anthropic, nécessitent des infrastructures capables de gérer des charges de travail massivement parallèles, une bande passante mémoire élevée et une interconnexion optimisée. Seuls les géants du cloud disposent des flottes de GPU et des algorithmes d’orchestration nécessaires pour industrialiser ces calculs à l’échelle mondiale.

Conséquence : les dépenses en services d’infrastructure cloud devraient progresser de 19 % en 2025, avec l’IA comme principal moteur. Le marché des centres de données IA illustre cette tendance : évalué à 13,67 milliards de dollars en 2024, il devrait dépasser 165,73 milliards d’ici 2034, avec une part dominante pour les installations hyperscale (64 % en 2024).

Les puces IA, nouvelle arme stratégique

Pour réduire leur dépendance à NVIDIA (qui contrôle encore 80 à 90 % du marché des accélérateurs IA), les hyperscalers développent leurs propres solutions :

AWS mise sur Trainium (entraînement) et Inferentia (inférence).
Google optimise ses Tensor Processing Units (TPU) pour ses modèles Gemini.
Microsoft collabore avec AMD et NVIDIA, tout en explorant des designs propriétaires.

Cette course aux siliciums s’inscrit dans une logique de maîtrise des coûts et de différenciation technologique. Broadcom, par exemple, prépare une puce IA sur mesure pour OpenAI, d’un coût estimé à 10 milliards de dollars.

Un écosystème verrouillé : effets de plateforme et dépendance

La force des hyperscalers réside aussi dans leur capacité à créer des écosystèmes fermés. Leurs catalogues comptent des milliers de services interopérables, des intégrations natives avec des outils métiers (Microsoft 365, Google Workspace) et des modèles d’IA propriétaires. Résultat : un effet de plateforme qui renforce l’attractivité auprès des grands comptes, mais complique les migrations.

Exemples de verrouillages :

Microsoft lie Azure à Copilot et aux suites bureautiques.
AWS étend Bedrock pour fédérer ses services IA.
Google mise sur Vertex AI et des solutions verticales (retail, cybersécurité).

Pour les DSI, cette concentration soulève des défis :

Dépendance unilatérale : difficulté à négocier des contrats équilibrés.
Lock-in technologique : coûts élevés pour migrer vers d’autres solutions.
Instabilité tarifaire : modèles de pricing complexes et évolutifs.
Souveraineté des données : transferts massifs de données sensibles hors de l’UE.

IA et cloud : une symbiose aux conséquences stratégiques

L’alliance entre cloud hyperscale et IA générative a créé un cercle vertueux pour les géants du secteur. D’un côté, les infrastructures cloud fournissent la puissance de calcul nécessaire aux modèles fondationnels. De l’autre, l’IA génère une demande accrue en ressources, consolidant la position des hyperscalers. Cette symbiose redessine les équilibres technologiques et géopolitiques.

Les modèles fondationnels, nouveaux piliers du cloud

Les modèles d’IA comme GPT-4 (OpenAI), Gemini (Google) ou Claude (Anthropic) reposent sur des architectures distribuées nécessitant :

Des clusters de GPU (jusqu’à des dizaines de milliers pour un seul modèle).
Une bande passante interne optimisée pour éviter les goulots d’étranglement.
Des systèmes de refroidissement adaptés aux densités de calcul extrêmes.

Seuls les hyperscalers peuvent offrir ces conditions. Microsoft, par exemple, a investi 80 milliards de dollars dans ses infrastructures IA, tandis qu’AWS et Google déploient des régions cloud dédiées en Europe pour répondre à la demande locale. Ces investissements ciblent trois usages clés :

Copilotes métiers : assistants IA intégrés aux logiciels d’entreprise.
Chaînes d’agents autonomes : automatisation de processus complexes.
Interfaces conversationnelles : chatbots et outils de génération de contenu.

La guerre des puces : NVIDIA contre les hyperscalers

Historiquement dépendants de NVIDIA pour leurs GPU, les géants du cloud accélèrent le développement de puces maison. Objectifs :

Réduire les coûts d’exploitation (jusqu’à 30 % d’économies sur certains workloads).
Optimiser les performances pour des charges de travail spécifiques (ex : inférence vs. entraînement).
Limiter les risques de pénurie, comme ceux observés en 2023-2024.

Acteur	Puce IA propriétaire	Avantages clés	Limites
AWS	Trainium (entraînement), Inferentia (inférence)	Intégration native avec SageMaker, coûts réduits pour les clients AWS.	Compatibilité limitée hors écosystème AWS.
Google	TPU v5	Performances supérieures pour les modèles Gemini, optimisation énergétique.	Moins polyvalentes que les GPU NVIDIA pour certains workloads.
Microsoft	En développement (partenariats avec AMD et NVIDIA)	Flexibilité via des alliances stratégiques.	Dépendance persistante à NVIDIA pour les GPU haut de gamme.
Meta	MTIA (Meta Training and Inference Accelerator)	Conçue pour les modèles internes (ex : Llama).	Usage restreint à l’écosystème Meta.

Malgré ces initiatives, NVIDIA reste incontournable. Ses GPU H100 et B100 dominent toujours les benchmarks, et ses partenariats avec Oracle ou Meta montrent que la bataille est loin d’être terminée. AMD, avec ses GPU Instinct MI300, gagne cependant du terrain, notamment chez Microsoft et Meta.

L’Europe en quête d’autonomie : souveraineté vs. réalité économique

En Europe, la dépendance aux hyperscalers américains soulève des enjeux de souveraineté. La France, par exemple, mise sur la recherche algorithmique (via des acteurs comme Mistral AI ou Hugging Face), mais reste tributaire des infrastructures étrangères. 80 % des datacenters français sont jugés inadaptés aux besoins de l’IA, faute d’investissements suffisants dans les refroidissements liquides ou les interconnexions haute vitesse.

Plusieurs initiatives tentent de rééquilibrer la donne :

Cloud de confiance : projets comme Gaia-X ou Bleu (Orange, Capgemini) visent à offrir des alternatives conformes au RGPD.
Edge computing souverain : décentralisation des traitements pour limiter les transferts de données.
Mutualisation verticale : secteurs comme la santé ou la défense développent des clouds dédiés.

Cependant, ces solutions peinent à rivaliser avec l’offre des hyperscalers en termes de coûts, performances et écosystème. « Le reflux vers des offres européennes est réel, mais il reste marginal comparé à l’attractivité des géants américains », note un rapport sectoriel.

Multi-cloud et portabilité : des parades partielles

Face au risque de lock-in, les entreprises explorent des stratégies multi-cloud et des architectures modulaires. L’idée : répartir les workloads entre plusieurs fournisseurs pour :

Éviter la dépendance à un seul acteur.
Optimiser les coûts en fonction des services (ex : IA sur Google Cloud, bases de données sur AWS).
Renforcer la résilience en cas de panne ou de cyberattaque.

En pratique, cette approche se heurte à des obstacles techniques :

Hétérogénéité des APIs : chaque hyperscaler utilise des standards propres.
Coûts de migration : réécriture partielle des applications pour les adapter à un nouveau cloud.
Latence : la synchronisation entre clouds distants peut dégrader les performances.

Des outils comme Kubernetes ou Terraform facilitent la portabilité, mais « le multi-cloud reste un compromis entre flexibilité et complexité », résume un architecte cloud interrogé. Pour les PME, le coût d’entrée reste souvent prohibitif.

Souveraineté et résilience : les défis cachés de la domination des hyperscalers

Si les hyperscalers offrent des avantages opérationnels indéniables (économies d’échelle, disponibilité mondiale, catalogues de services riches), leur hégémonie pose des questions stratégiques pour les États et les entreprises. Entre dépendance technologique, risques géopolitiques et exigences réglementaires, le modèle dominant est de plus en plus contesté.

Les bénéfices (réels) de la concentration du marché

Pour les DSI, les hyperscalers présentent plusieurs atouts majeurs :

Économies d’échelle : coûts réduits grâce à la mutualisation des infrastructures.
Disponibilité mondiale : régions cloud réparties sur tous les continents, avec des SLA (accords de niveau de service) stricts.
Innovation accélérée : accès aux dernières avancées en IA, cybersécurité ou observabilité.
Conformité simplifiée : certifications (ISO, SOC 2) et outils de gouvernance intégrés.

Un exemple concret : la banque en ligne. En France, l’usage des services bancaires digitaux a progressé de 10 % entre 2017 et 2021 (passant de 62 % à 72 % des utilisateurs), une tendance qui a nécessité des infrastructures cloud fiables et scalables. « Sans AWS ou Azure, nous n’aurions pas pu déployer nos nouveaux services aussi rapidement », confirme un responsable IT d’une néobanque.

Les risques de la dépendance : lock-in, coûts et souveraineté

À l’inverse, cette concentration génère des vulnérabilités :

Verrouillage technologique : les coûts de sortie (egress fees, réécriture des applications) peuvent représenter jusqu’à 30 % du budget cloud.
Instabilité tarifaire : les modèles de pricing complexes (réservations, spots, crédits) rendent les budgets imprévisibles.
Transferts de données : les lois américaines (Cloud Act) permettent l’accès aux données stockées par les hyperscalers, même hors des États-Unis.
Risques géopolitiques : les tensions entre Chine et États-Unis ont déjà conduit à des restrictions d’accès (ex : interdiction de NVIDIA en Chine).

Pour les acteurs publics et les secteurs réglementés (santé, défense), ces enjeux sont critiques. La France, par exemple, a lancé des initiatives comme Bleu (cloud souverain) ou SecNumCloud (label de sécurité), mais leur adoption reste limitée par des contraintes budgétaires et un manque de maturité technologique.

Le cas français : entre ambition et réalité

Malgré un écosystème IA dynamique (Mistral AI, Hugging Face, LightOn), la France dépend à 90 % des infrastructures cloud américaines pour ses projets d’IA. Les raisons :

Manque de datacenters adaptés : seulement 20 % des sites français répondent aux exigences des modèles fondationnels.
Coûts énergétiques : l’IA nécessite des infrastructures 5 à 10 fois plus gourmandes que le cloud traditionnel.
Talents rares : pénurie d’ingénieurs capables de gérer des clusters GPU à grande échelle.

La stratégie nationale mise sur :

La recherche (via des laboratoires comme Inria ou CEA).
Les partenariats publics-privés (ex : collaboration entre OVHcloud et Atos).
Les régulations (ex : obligation de souveraineté pour les données sensibles).

Mais « sans investissements massifs dans les infrastructures, ces mesures resteront insuffisantes », estime un expert du CNRS.

Vers un cloud plus équilibré ? Les pistes alternatives

Plusieurs leviers pourraient rééquilibrer le marché :

Cloud de confiance : des acteurs comme OVHcloud, Scaleway ou 3DS Outscale misent sur la conformité RGPD et la résidence des données en Europe.
Edge computing : traitement des données à la périphérie du réseau pour réduire la dépendance aux datacenters centralisés.
Mutualisation sectorielle : des clouds dédiés à la santé (Health Data Hub) ou à l’industrie.
Open source et standards : projets comme OpenStack ou Kubernetes pour limiter le lock-in.

Cependant, ces alternatives se heurtent à des limites structurelles :

Coûts : un datacenter hyperscale coûte plusieurs milliards d’euros.
Performance : difficile de rivaliser avec les infrastructures optimisées des géants.
Écosystème : les hyperscalers proposent des milliers de services intégrés (IA, analytics, IoT).

Une solution hybride émerge : le multi-cloud souverain, combinant :

Un cloud public (AWS, Azure) pour les workloads non critiques.
Un cloud de confiance (OVH, Bleu) pour les données sensibles.
De l’edge computing pour les traitements locaux.

Cette approche, bien que complexe, permet de concilier innovation, souveraineté et résilience.

Verdict : faut-il céder à l’hégémonie des hyperscalers ?

Face à la domination écrasante d’AWS, Microsoft Azure et Google Cloud, les entreprises et les États européens doivent arbitrer entre efficacité immédiate et risques stratégiques. Si les hyperscalers offrent des avantages indéniables en termes de performance et d’innovation, leur hégémonie pose des défis de souveraineté, de coûts et de résilience. Voici les critères clés pour guider ce choix.

Quand opter pour un hyperscaler ?

Trois scenarios justifient le recours à un géant du cloud :

Projets IA à grande échelle :
- Entraînement ou déploiement de modèles fondationnels.
- Besoin de GPU haut de gamme (NVIDIA H100, AMD MI300).
- Accès à des outils comme AWS Bedrock ou Azure AI Studio.
Transformation numérique accélérée :
- Migration massive d’applications legacy.
- Adoption de solutions SaaS intégrées (ex : Microsoft 365 + Azure).
- Besoin de conformité internationale (ex : GDPR, HIPAA).
Résilience et disponibilité mondiale :
- Déploiement multi-régions pour une latence minimale.
- SLA garantissant 99,99 % de disponibilité.
- Protection contre les cyberattaques (DDos, ransomware).

Dans ces cas, les hyperscalers apportent une valeur immédiate, avec des coûts maîtrisés grâce aux économies d’échelle. « Pour un projet IA de plusieurs millions d’euros, le choix d’AWS ou Azure est souvent le seul réaliste », explique un directeur innovation d’un CAC 40.

Quand privilégier des alternatives ?

À l’inverse, quatre situations incitent à explorer d’autres options :

Données sensibles ou réglementées :
- Secteurs comme la santé, la défense ou les services financiers.
- Exigence de résidence des données en Europe (RGPD, SecNumCloud).
- Risque juridique lié au Cloud Act américain.
Besoin de flexibilité et d’indépendance :
- Stratégie multi-cloud pour éviter le lock-in.
- Portabilité des applications entre fournisseurs.
- Contrôle total sur l’architecture (ex : Kubernetes on-premise).
Projets à petite ou moyenne échelle :
- Budget limité (< 50 000 €/an).
- Besoin de simplicité (ex : hébergement web, bases de données légères).
- Préférence pour des acteurs locaux (OVHcloud, Scaleway).
Enjeux de souveraineté ou d’image :
- Volonté de soutenir l’écosystème européen.
- Communication sur une approche « cloud responsable ».
- Alignement avec des politiques publiques (ex : France 2030).

Dans ces contextes, des solutions comme OVHcloud, Bleu ou des architectures hybrides (cloud public + edge) peuvent être pertinentes. « Pour nos données patients, nous avons choisi un cloud certifié HDS en France, malgré un surcoût de 20 % », témoigne un DSI d’un groupe hospitalier.

Tableau comparatif : hyperscalers vs. alternatives

Critère	Hyperscalers (AWS, Azure, Google)	Clouds alternatifs (OVH, Bleu, Scaleway)	Solutions hybrides/on-premise
Performance IA	⭐⭐⭐⭐⭐ (GPU dernier cri, puces maison)	⭐⭐ (limité par les infrastructures)	⭐ (coûteux à mettre en œuvre)
Coût	⭐⭐⭐ (économies d’échelle, mais pricing complexe)	⭐⭐⭐⭐ (tarifs transparents, pas de frais cachés)	⭐⭐ (investissement initial élevé)
Souveraineté	⭐ (risque Cloud Act, données souvent hors UE)	⭐⭐⭐⭐⭐ (datacenters en Europe, certifications locales)	⭐⭐⭐⭐⭐ (contrôle total)
Résilience	⭐⭐⭐⭐⭐ (multi-régions, redondance)	⭐⭐⭐ (dépend de l’opérateur)	⭐⭐ (risque de single point of failure)
Innovation	⭐⭐⭐⭐⭐ (accès aux dernières technologies IA)	⭐⭐ (délais de mise à disposition)	⭐ (dépend des équipes internes)
Flexibilité	⭐⭐ (lock-in fort, migration coûteuse)	⭐⭐⭐⭐ (standards ouverts, portabilité)	⭐⭐⭐⭐⭐ (contrôle total)
Conformité	⭐⭐⭐⭐ (certifications internationales)	⭐⭐⭐⭐⭐ (alignement avec RGPD, HDS)	⭐⭐⭐⭐ (dépend de la configuration)

Recommandations par profil d’entreprise

Le choix optimal dépend du secteur, de la taille et des priorités stratégiques de l’entreprise. Voici une grille décisionnelle :

Grand groupe international :
- Priorité : performance, innovation, résilience.
- Solution : Multi-cloud hyperscalers (AWS + Azure) avec une couche de gouvernance unifiée.
- Budget : > 1M€/an.
- Risque : lock-in, coûts cachés.
- Parade : négocier des contrats avec clauses de sortie, utiliser des outils comme Terraform pour la portabilité.
ETI ou scale-up tech :
- Priorité : agilité, coût maîtrisé, accès à l’IA.
- Solution : Cloud primaire hyperscaler (ex : AWS) + edge souverain pour les données sensibles.
- Budget : 100 000 € – 1M€/an.
- Risque : dépendance à un seul fournisseur.
- Parade : adopter une architecture modulaire (microservices).
PME ou acteur réglementé :
- Priorité : souveraineté, simplicité, coût prévisible.
- Solution : Cloud européen (OVHcloud, Bleu) + sauvegardes on-premise.
- Budget : < 100 000 €/an.
- Risque : performances limitées pour l’IA.
- Parade : recourir à des services managés (ex : Mistral AI via API).
Secteur public ou santé :
- Priorité : conformité, résilience, maîtrise des données.
- Solution : Cloud souverain certifié (SecNumCloud, Health Data Hub) + partenariats avec des hyperscalers pour l’IA.
- Budget : variable (subventions possibles).
- Risque : complexité de mise en œuvre.
- Parade : s’appuyer sur des intégrateurs spécialisés (ex : Capgemini, Atos).