Les grandes entreprises, aux données toujours plus sensibles, peuvent-elles vraiment adopter les nouvelles technologies, Intelligence Artificielle comprise, sans jamais perdre le contrôle de leurs informations ? Alors que la course à l’innovation accélère, la question de la souveraineté numérique devient de plus en plus centrale dans les choix informatiques des groupes du CAC40 ou des institutions financières. Mais les éditeurs de logiciels ont-ils vraiment la capacité de déployer, à grande échelle, leurs outils directement dans l’infrastructure de leurs clients ? Tensor9, une startup encore peu connue, affirme que oui.
Comment Tensor9 arrive-t-elle à transformer un code classique en un logiciel prêt à être embarqué sur n’importe quelle infrastructure cliente, du cloud aux serveurs « bare metal » ? Le secret réside dans sa technologie de jumeau numérique. Elle crée un modèle miniaturisé de l’application telle qu’elle fonctionne chez le client, ce qui permet un suivi et un débogage à distance jamais vu auparavant. Est-ce la fin des déploiements complexes et des nuits blanches pour les équipes IT ?
Michael Ten-Pow, cofondateur et ancien ingénieur AWS, défend la spécificité de son modèle : là où des acteurs plus anciens comme Octopus Deploy ou Nuon proposaient déjà d’accompagner les déploiements sur site, Tensor9 promet une supervision en continu. Peut-on alors garantir le même niveau de support et de sécurité qu’avec une vraie offre SaaS ? La question divise le secteur, mais la demande, elle, ne fait que croître, dopée par la vague IA.
Tensor9 pourrait-elle devenir l’alliée indispensable des entreprises qui souhaitent accéder à l’IA sans risquer leurs secrets industriels ?
Pourquoi les grands groupes sont-ils si réticents à transférer leurs données vers des plateformes externes ? « Jamais une banque n’acceptera de donner accès à l’ensemble de ses données confidentielles à une solution de recherche intelligente 100% cloud », explique Ten-Pow. Il reconnaît que beaucoup de startups n’ont ni le temps ni les moyens de développer, pour chaque client, une version « on-premise » sur mesure. La solution tensorienne leur ouvrirait donc de nouvelles parts de marché, en accélérant la certification (type SOC 2) et en franchissant enfin cette barrière du « dernier kilomètre logiciel ».
L’adoption de Tensor9 a pourtant commencé ailleurs : les premiers clients proviennent de la voix et de l’IA conversationnelle, avant que des entreprises orientées recherche de données ou gestion de bases de données ne s’y intéressent aussi. La startup revendique aujourd’hui des collaborations avec 11x, Retell AI, Dyna AI… Peut-elle conquérir bien d’autres secteurs ? L’intérêt des investisseurs, dont Wing VC ou d’ex-employés de Nvidia, semble conforter cette ambition, puisqu’ils ont injecté 4 millions de dollars en amorçage. Mais le pari technique est-il déjà gagné ?
Selon Ten-Pow, la simplicité apparente de leur modèle cache une grande sophistication technique, un atout qui aurait convaincu les premiers business angels. La prochaine étape : étoffer les équipes, perfectionner la solution pour qu’elle s’adapte sans friction à tous les secteurs stratégiques — de la santé à la finance. Assiste-t-on, par le biais de Tensor9, à une nouvelle synthèse entre cloud et « on-premise » ? Leur vision d’un logiciel qui « vit là où il doit vivre » serait-elle la clef de voûte de la souveraineté numérique à l’ère de l’IA ?
Mais le modèle de Tensor9, aussi séduisant soit-il sur le papier, saura-t-il convaincre face à la complexité, toujours croissante, des environnements d’entreprise et au besoin permanent d’agilité ?
Source : Techcrunch
