La bataille pour l’IA d’entreprise s’intensifie. Microsoft intègre Copilot dans Office. Google pousse Gemini dans Workspace. OpenAI et Anthropic vendent directement aux entreprises. Chaque fournisseur SaaS propose désormais un assistant IA.
Dans la course à l’interface, Glean parie sur quelque chose de moins visible : devenir la couche d’intelligence située en dessous.
Il y a sept ans, Glean s’est imposé comme Google pour les entreprises : un outil de recherche basé sur l’IA, conçu pour indexer et effectuer des recherches dans la bibliothèque d’outils SaaS d’une entreprise, de Slack à Jira, de Google Drive à Salesforce. Aujourd’hui, la stratégie de l’entreprise est passée de la création d’un meilleur chatbot d’entreprise à celui de tissu de connexion entre les modèles et les systèmes d’entreprise.
« La couche que nous avons construite initialement – un bon produit de recherche – nous a obligé à comprendre en profondeur les gens, comment ils travaillent et quelles sont leurs préférences », a déclaré Jain à TechCrunch lors de l’épisode d’Equity de la semaine dernière, que nous avons enregistré au Web Summit Qatar. « Tout cela devient désormais fondamental en termes de création d’agents de haute qualité. »
Il affirme que même si les grands modèles linguistiques sont puissants, ils sont également génériques.
« Les modèles d’IA eux-mêmes ne comprennent vraiment rien à votre entreprise », a déclaré Jain. « Ils ne savent pas qui sont les différentes personnes, ils ne savent pas quel type de travail vous faites, quel type de produits vous construisez. Vous devez donc relier le raisonnement et la puissance générative des modèles au contexte au sein de votre entreprise. »
L’argument de Glean est qu’il cartographie déjà ce contexte et peut se situer entre le modèle et les données de l’entreprise.
L’Assistant Glean est souvent le point d’entrée pour les clients : une interface de discussion familière alimentée par un mélange de modèles propriétaires (ChatGPT, Gemini, Claude) et open source de premier plan, fondés sur les données internes de l’entreprise. Mais ce qui fidélise les clients, affirme Jain, c’est tout ce qui se cache en dessous.
Événement Techcrunch
Boston, Massachusetts
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23 juin 2026
Le premier est l’accès au modèle. Plutôt que d’obliger les entreprises à s’engager auprès d’un seul fournisseur LLM, Glean agit comme une couche d’abstraction, permettant aux entreprises de basculer entre ou de combiner des modèles à mesure que les capacités évoluent. C’est pourquoi Jain dit qu’il ne considère pas OpenAI, Anthropic ou Google comme des concurrents, mais plutôt comme des partenaires.
« Notre produit s’améliore parce que nous sommes en mesure de tirer parti de l’innovation qu’ils apportent sur le marché », a déclaré Jain.
Deuxièmement, les connecteurs. Glean s’intègre profondément à des systèmes tels que Slack, Jira, Salesforce et Google Drive pour cartographier la manière dont les informations circulent entre eux et permettre aux agents d’agir au sein de ces outils.
Troisièmement, et peut-être le plus important, il y a la gouvernance.
« Vous devez créer une couche de gouvernance et de récupération prenant en compte les autorisations, capable d’apporter les bonnes informations, tout en sachant qui pose cette question afin de filtrer les informations en fonction de leurs droits d’accès », a déclaré Jain.
Dans les grandes organisations, cette couche peut faire la différence entre le pilotage de solutions d’IA et leur déploiement à grande échelle. Les entreprises ne peuvent pas simplement charger toutes leurs données internes dans un modèle et créer un wrapper pour trier les solutions ultérieurement, explique Jain.
Il est également essentiel de s’assurer que les modèles n’hallucinent pas. Jain affirme que son système vérifie les résultats du modèle par rapport aux documents sources, génère des citations ligne par ligne et garantit que les réponses respectent les droits d’accès existants.
La question est de savoir si cette couche intermédiaire survivra à mesure que les géants des plateformes s’enfonceront plus profondément dans la pile. Microsoft et Google contrôlent déjà une grande partie de la surface des flux de travail de l’entreprise, et ils en veulent davantage. Si Copilot ou Gemini peuvent accéder aux mêmes systèmes internes avec les mêmes autorisations, une couche d’intelligence autonome est-elle toujours importante ?
Jain affirme que les entreprises ne veulent pas être enfermées dans un modèle ou une suite de productivité unique et préfèrent opter pour une couche d’infrastructure neutre plutôt que pour un assistant intégré verticalement.
Les investisseurs ont adhéré à cette thèse. Glean a levé une série F de 150 millions de dollars en juin 2025, doublant presque sa valorisation à 7,2 milliards de dollars. Contrairement aux laboratoires d’IA frontaliers, Glean n’a pas besoin de budgets de calcul massifs.
« Nous avons une entreprise très saine et en croissance rapide », a déclaré Jain.
