Lorsque OpenAI devient votre concurrent : la pièce de défi de l’IA verticale

OnLe 1er septembre, une start-up en IA de New York appelée Terminal X a annoncé une collaboration avec OpenAI.Pour intégrer l’intelligence artificielle de frontière dans les processus de travail des gestionnaires d’actifs alternatifs. Le communiqué de presse utilisait un langage qui incite les investisseurs à s’intéresser davantage : « Système d’exploitation de l’IA », « Système d’exploitation agentique », « L’intelligence artificielle de frontière dans les processus d’investissement institutionnel ».

Dix jours plus tard, OpenAI a lancé ChatGPT pour les services financiers – un produit conçu pour faire presque la même chose. Il a été développé en collaboration avec Morgan Stanley et Evercore en tant que partenaires de conception, avec des données financières intégrées au sein du produit.

L’intervalle entre ces deux annonces est le point essentiel.

Terminal X – c’est le produit ; l’entité juridique est le projet Pluto.Fondée en août 2022 par Hyun Hong, un ancien investisseur en private equity et en fonds hedge.Elle a augmenté.Environ 9,7 millions de dollars au total, sur quatre tours., avecUne série A a eu lieu en avril 2026, sous la direction de DG Daiwa Ventures, une coentreprise entre Digital Garage et Daiwa Securities.. L’entreprise start-up a commencé à être commercialisée au début de l’année 2025..

Le produit se situe entre les analystes et la montagne de données financières non structurées : notes internes, notes des comités d’investissement, recherches de courtiers, accords de location, documents relatifs aux clauses contractuelles… Tout cela constitue le travail réel d’un gestionnaire d’actifs alternatif. Terminal X regroupe toutes ces données dans ce qu’il appelle une « salle de données privée ». Ensuite, des agents IA sont utilisés pour rédiger des notes, élaborer des théories d’investissement, effectuer des études de diligence et générer des rapports selon les modèles propres à l’entreprise. Les systèmes sont déployés dans le cloud du client, en utilisant une architecture multi-modèle qui combine des technologies de OpenAI, Anthropic, Google, etc.« Ingénieurs déployés en première ligne » – Des professionnels de Wall Street qui travaillent aux bureaux des clients.Pour créer des flux de travail personnalisés. Selon ses propres calculs…L’utilisation par les entreprises a augmenté d’environ 40 fois en huit mois, et l’entreprise a traité plus d’un million de requêtes.La recherche vectorielle qui garantit la précision de la récupération s’effectue surPinecone, une entreprise privée comptant 800 000 développeurs et 9 000 clients payants..

Tout cela est crédible. Les marchés privés sont le domaine le moins numérisé du financement institutionnel : il n’y a pas de données standardisées, aucun outil équivalent au Bloomberg Terminal pour les transactions privées. De plus, des milliers d’entreprises qui dépendent des connaissances institutionnelles sont piégées dans des e-mails, des fichiers partagés, et les chefs des analystes senior qui ne notent jamais rien par écrit. Un outil capable d’indexer tout cela et de permettre des requêtes en langage naturel aurait une vraie utilité.

La vulnérabilité ne réside pas dans le fait que le produit fonctionne. Elle réside plutôt dans la personne qui détient le marché dont le produit a besoin pour survivre.

Voici ce que OpenAI a livré le 10 septembre.

ChatGPT pour les services financiers fonctionne sur GPT-6 Astra, le modèle le plus récent de OpenAI, optimisé pour la raisonnement financier.Et la recherche d’informations. Cela inclutDonnées natives provenant de LSEG, PitchBook, Daloopa, Crunchbase et Quartr– Transcriptions des revenus, états financiers, informations sur les fondements de l’entreprise – Tous ces éléments sont indexés et hébergés sur l’infrastructure propre d’OpenAI. L’outil génère des documents de présentation, des modèles financiers et des notes de recherche dans des modèles spécifiques à chaque entreprise. Il inclut également des contrôles de conformité, des références détaillées et des processus d’audit.Morgan Stanley et Evercore étaient des partenaires de conception.. La directrice financière d’OpenAI, Sarah Friar, a déclaré en août que le secteur professionnel génère désormais plus de revenus que le secteur consommateur..

Compensez cela avec les avantages offerts par Terminal X. Le “moat” de Terminal X réside en trois aspects : (1) une indexation profonde des données internes d’une entreprise ; (2) une gestion personnalisée des agents pour des processus d’investissement spécifiques ; (3) une flexibilité multimodèle, afin que les entreprises ne soient pas liées à un seul fournisseur. Le troisième point est intéressant. Les deux premiers points correspondent exactement au type de capacités qu’une société de plateforme, dotée d’accès aux modèles, de partenariats avec des données et de relations avec les clients, peut mettre en œuvre.

Lorsque le fournisseur de modèles devient le acteur vertical, la position de l’intégrateur devient négociable.

Ce n’est pas une hypothèse. OpenAI dispose des partenariats de données, de l’infrastructure nécessaire pour respecter les réglementations, du accès aux clients via son équipe de vente interne. De plus, il dispose du modèle spécifique à un domaine particulier (GPT-6 Astra), après avoir été entraîné pour permettre le raisonnement financier. Il n’a pas besoin d’un programme de « ingénieur déployé en avant » : ses modèles et ses connecteurs de données suffisent déjà à résoudre 80 % des tâches liées au processus de travail. Les avantages de Terminal X – la personnalisation approfondie adaptée aux besoins spécifiques de chaque entreprise, le déploiement dans un cloud privé, le routage de plusieurs modèles – sont particulièrement importants pour les clients les plus sophistiqués et soucieux de la sécurité. Mais ce sont justement ces clients qui signent des accords avec OpenAI directement.

Le schéma général qui se présente ici mérite d’être reconnu, car il s’applique bien au-delà de Terminal X.

Le stack d’IA de l’entreprise se compose de trois couches. En bas : les fournisseurs de modèles (OpenAI, Anthropic, Google). Au milieu : l’infrastructure (bases de données vectorielles, frameworks d’orchestration, gestion des API – Pinecone, MongoDB, Weights & Biases). En haut : des applications verticales conçues pour des secteurs spécifiques.

Le niveau d’infrastructure est relativement sûr. Les fournisseurs de modèles ont besoin de bases de données de vecteurs pour pouvoir effectuer des recherches. Ils ont également besoin d’outils d’orchestration pour gérer les agents. Ce niveau est profitable, indépendamment du modèle qui remporte la victoire. Pinecone, que utilise Terminal X, illustre bien cette situation : peu importe si Terminal X prospère ou décline – Pinecone facture en fonction du calcul utilisé, et toute application IA basée sur des recherches nécessite ce service.

Le niveau de mise en œuvre vertical est là où se concentre l’exposition aux innovations technologiques. Chaque startup IA vertical qui s’appuie sur les modèles d’OpenAI ou d’Anthropic place implicitement l’hypothèse que ces fournisseurs de modèles ne viendront jamais éliminer leur marché. Jusqu’au 10 septembre, cette hypothèse était raisonnable. OpenAI s’était concentrée sur les consommateurs et les entreprises horizontales. Maintenant, elle lance des produits verticaux avec des partenaires de design, des données spécifiques à chaque secteur d’activité, ainsi que des modèles entraînés pour chaque domaine d’application. Le lancement du 10 septembre concerne les services financiers, mais OpenAI a indiqué son intention d’étendre ses activités dans d’autres secteurs.

Le terminal X est privé, donc il n’y a pas de stocks à acheter ou à vendre. Mais l’enseignement qui en ressort est intéressant : les applications d’IA verticales basées sur des modèles tiers présentent un risque de dépendance structurelle, et ce risque est actuel, et non théorique.

Pour les entreprises de logiciels d’IA cotées en bourse, la situation est la même. La proposition de valeur de l’entreprise peut-elle survivre si son fournisseur de modèles offre des fonctionnalités similaires ? Les entreprises dont la différenciation repose uniquement sur des connaissances spécialisées, des personnalisations de processus ou des intégrations de données propriétaires sont confrontées à une menace directe. Les entreprises dont la différenciation repose sur des données uniques, des compétences réglementaires que les fournisseurs de modèles ne peuvent pas reproduire, ou sur des processus de travail fermés où le comportement des clients entraîne des coûts de changement, ont une position plus favorable. La plupart des entreprises se trouvent quelque part entre ces deux cas.

Ce que Terminal X fera ensuite nous indiquera si la spécialisation verticale est justifiée. L’entreprise dispose d’un produit réel, Early Enterprise Traction, ainsi qu’un marché (gestion d’actifs alternatives) qui est vraiment sous-développé par les outils numériques. Sa structure modulaire lui permet de se tourner vers des modèles comme ceux d’Anthropic ou Google, ou même des modèles chinois pour les clients situés en APAC. Selon ses propres calculs, une part significative de sa clientèle opère sur les marchés japonais et coréens.

Mais la série d’annonces de septembre révèle quelque chose de structurel concernant l’intelligence artificielle dans les entreprises. Les entreprises qui disposent du plus grand pouvoir ne sont pas celles qui transforment l’intelligence des modèles en processus industriels. Ce sont plutôt les fournisseurs de modèles qui peuvent désormais faire à la fois cela : construire les bases nécessaires et vendre directement aux clients.

La start-up qui annonce une collaboration avec une entreprise qui ensuite lance son concurrent est un exemple typique. Terminal X pourra survivre. De nombreuses entreprises de l’IA verticale aussi. Mais la dépendance est désormais prise en compte par les entreprises de plateforme elles-mêmes, et le marché devrait également prendre en compte cette dépendance.