Qui fabrique les IA ? Le panorama des entreprises de l'IA en 2026

Les IA que vous utilisez, de ChatGPT à Le Chat, sont fabriquées par quelques dizaines d’entreprises, réparties surtout entre les États-Unis et la Chine, avec quelques acteurs en Europe, au Canada, en Israël, au Japon et en Corée du Sud. Ce guide vous présente qui fait quoi, qui est en tête du classement au 22 octobre 2026, et ce que ces différences changent pour vous.

Fabricant, modèle, assistant : trois choses différentes

Avant de faire le tour des entreprises, un point de vocabulaire évite bien des confusions. Un modèle d’IA est le « moteur » : un programme entraîné sur d’immenses quantités de textes et d’images, qui sait produire une réponse. Le fabricant est l’entreprise qui conçoit et entraîne ce modèle. L’assistant IA, enfin, est l’application avec laquelle vous discutez.

Les trois se confondent souvent. Anthropic fabrique les modèles Claude et l’assistant Claude ; OpenAI fabrique les modèles GPT et l’assistant ChatGPT. Mais ce n’est pas toujours le cas. Perplexity, Duck.ai ou Poe proposent des assistants qui donnent accès aux modèles de plusieurs fabricants. Et Microsoft intègre dans Copilot des modèles venus d’OpenAI tout en développant les siens.

Un fabricant diffuse ses modèles de trois manières :

• dans son propre assistant, pour le grand public ;
• par une API, une porte d’accès technique que les développeurs branchent dans leurs logiciels, facturée à l’usage ;
• en téléchargement, quand il publie les « poids » du modèle, c’est-à-dire les réglages internes qui permettent de le faire tourner sur n’importe quel serveur.

Ce dernier point sépare les fabricants en trois camps : fermés, ouverts et mixtes. Nous y revenons plus bas.

Les laboratoires américains spécialisés

Trois entreprises américaines ont été créées pour fabriquer des modèles d’IA et ne font presque que ça.

OpenAI, fondée en 2015 à San Francisco comme organisation à but non lucratif, a popularisé l’IA conversationnelle avec le lancement de ChatGPT le 30 novembre 2022. Selon sa fiche, l’entreprise s’est réorganisée en octobre 2025 : une fondation contrôle désormais une société à mission, OpenAI Group PBC. Ses modèles phares GPT sont fermés, mais elle publie aussi une famille à poids ouverts, gpt-oss.

Anthropic, fondée en 2021 par Dario et Daniela Amodei, fabrique les modèles Claude, déclinés en lignes Haiku, Sonnet, Opus et Fable, du plus rapide au plus puissant. C’est aussi une société à mission, connue pour ses travaux sur la sécurité des modèles. Aucun modèle Claude n’est téléchargeable.

xAI, lancée en juillet 2023 par Elon Musk, développe les modèles et l’assistant Grok. D’après sa fiche, SpaceX a annoncé le 2 février 2026 l’acquisition de xAI, qui garde ses marques. Ses modèles récents sont fermés.

Les géants de la tech qui fabriquent leurs modèles

D’autres fabricants sont de très grands groupes, pour qui l’IA est une activité parmi d’autres. Leur atout : la distribution. Leurs modèles arrivent directement dans des produits utilisés chaque jour.

• Google DeepMind est né en 2023 de la fusion de DeepMind, fondé à Londres en 2010, et de Google Brain, dont les chercheurs ont publié en 2017 l’article « Attention Is All You Need », à l’origine des Transformers. Il fabrique les modèles fermés Gemini et les modèles ouverts Gemma.
• Meta, maison mère de Facebook, Instagram et WhatsApp, a longtemps misé sur les modèles ouverts Llama. Depuis avril 2026, ses nouveaux modèles s’appellent Muse : le phare, Muse Spark, est fermé, mais Muse Spark Open est téléchargeable.
• Microsoft développe les petits modèles ouverts Phi et la famille MAI, tout en restant le grand partenaire d’OpenAI.
• Amazon conçoit les modèles fermés Nova, proposés aux entreprises via son cloud AWS.
• NVIDIA, premier fournisseur des GPU qui font tourner l’IA, publie les modèles Nemotron avec leurs poids et même leurs données d’entraînement.
• IBM publie la famille Granite, ouverte et pensée pour les entreprises.

Les laboratoires chinois

La Chine est le deuxième grand pôle. Sa particularité : la plupart de ses fabricants publient leurs grands modèles à poids ouverts, souvent sous des licences très permissives comme la licence MIT.

• DeepSeek, basée à Hangzhou, s’est fait connaître par des modèles de raisonnement diffusés librement. Ses modèles V4 sont publiés sous licence MIT.
• Alibaba Cloud développe la famille Qwen, l’une des plus utilisées par les développeurs, avec des modèles ouverts de toutes tailles et des modèles plus puissants réservés à son API.
• Moonshot AI, fondée en 2023 à Pékin, fabrique l’assistant Kimi et les modèles Kimi K, ouverts sous une licence MIT modifiée.
• Zhipu AI, issue de l’université Tsinghua et connue à l’international sous la marque Z.ai, publie les modèles GLM sous licence MIT.
• D’autres groupes suivent : MiniMax, ByteDance (maison mère de TikTok) avec son équipe Seed, Tencent avec Hunyuan, Xiaomi avec MiMo, Baidu avec ERNIE, ou encore StepFun et inclusionAI (groupe Ant).

L’Europe et le reste du monde

Hors des deux grands pôles, les fabricants sont moins nombreux, souvent plus spécialisés.

Mistral AI, fondée à Paris en avril 2023 par Arthur Mensch, Guillaume Lample et Timothée Lacroix, est le principal fabricant européen. Elle édite l’assistant Le Chat, renommé Mistral Vibe en 2026, et publie une partie de ses modèles sous licence Apache 2.0. Son argument : une entreprise soumise au RGPD, dont certains modèles peuvent tourner sur vos propres serveurs. La place de l’Europe dans cette course fait l’objet de notre article l’IA européenne face aux États-Unis et à la Chine.

Ailleurs, on trouve notamment Cohere au Canada, spécialisée dans les modèles pour entreprises et la recherche documentaire ; AI21 Labs en Israël, avec ses modèles Jamba ; Sakana AI au Japon, cofondée par un co-auteur de l’article fondateur des Transformers ; Upstage en Corée du Sud, avec ses modèles Solar. La liste complète, avec une fiche par entreprise, se trouve sur notre page des fabricants d’IA.

Fabricant	Pays	Politique de poids	Modèles	Assistant grand public
OpenAI	États-Unis	Mixte	GPT, gpt-oss	ChatGPT
Anthropic	États-Unis	Fermée	Claude	Claude
Google DeepMind	Royaume-Uni (Google)	Mixte	Gemini, Gemma	Gemini
Meta	États-Unis	Mixte	Muse, Llama	Meta AI
xAI	États-Unis	Fermée	Grok	Grok
Mistral AI	France	Mixte	Mistral, Ministral, Codestral	Le Chat (Mistral Vibe)
DeepSeek	Chine	Ouverte	DeepSeek V et R	DeepSeek
Alibaba Cloud	Chine	Mixte	Qwen	Qwen Chat
Moonshot AI	Chine	Ouverte	Kimi K	Kimi
Zhipu AI	Chine	Ouverte	GLM	Z.ai

Politique de poids et pays : fiches fabricants du site, relevé du 22 octobre 2026. Google DeepMind est rattaché au Royaume-Uni, où se trouve son siège historique.

Qui est en tête du classement ?

Pour comparer les fabricants, on regarde souvent leurs meilleurs modèles. Notre classement s’appuie sur les résultats publiés par Epoch AI, un institut de recherche indépendant, sur plusieurs benchmarks : des séries de tests de mathématiques, de sciences, de programmation et de tâches d’agent. L’indice sur 100 est la moyenne de ces tests. Voici la tête du classement au 22 octobre 2026 :

Rang	Modèle	Organisation	Indice
1	Claude Sonnet 5.5	Anthropic	95,9
2	Claude Opus 5.5	Anthropic	95,9
3	Gemini 4 Argon	Google DeepMind	95,3
4	GPT-6 Astra	OpenAI	94,7
5	Claude Opus 5	Anthropic	92,7
6	Claude Fable 5.1	Anthropic	92,6
7	GPT-6.1 Sol	OpenAI	92,1
8	Claude Fable 5	Anthropic	90,8
9	GPT-6 Sol	OpenAI	89,2
10	GPT-5.5	OpenAI	89

Ce classement dit quelque chose d’important : au sommet, la compétition se joue entre une poignée de laboratoires américains, avec des écarts de quelques points. Il ne dit pas tout pour autant. Un modèle peut briller aux tests et être trop cher pour votre usage, ou ne pas exister dans votre langue avec la même qualité. Pour apprendre à lire ces chiffres sans vous faire piéger, lisez notre article comprendre les benchmarks d’IA et leurs pièges. Le classement complet des modèles est mis à jour chaque semaine.

Un modèle phare par fabricant, côte à côte

Le classement ne montre que le haut du panier. Ce tableau met côte à côte un modèle récent de huit fabricants, avec leur prix pour les développeurs, leur fenêtre de contexte (la quantité de texte qu’ils peuvent lire d’un coup) et le fait que leurs poids soient ouverts ou non.

Modèle	Éditeur	Sortie	Contexte (tokens)	Entrée ($/M tokens)	Sortie ($/M tokens)	Poids ouverts
Claude Sonnet 5.5	Anthropic	28 septembre 2026	1 M	2 $US	10 $US	Non
GPT-6 Astra	OpenAI	4 septembre 2026	1,05 M	10 $US	50 $US	Non
Gemini 4 Argon	Google DeepMind	13 octobre 2026	1,05 M	2 $US	10 $US	Non
Grok 4.7	xAI	21 septembre 2026	500 k	2 $US	6 $US	Non
Mistral Large 4	Mistral AI	6 octobre 2026	1,05 M	1,36 $US	4,18 $US	Non
DeepSeek V4.1 Flash 1017	DeepSeek	17 octobre 2026	1,05 M	0,15 $US	0,60 $US	Oui
Kimi K3	Moonshot AI	16 juillet 2026	1,05 M	3 $US	15 $US	Oui
Muse Spark Open	Meta	15 octobre 2026	1,05 M	1,25 $US	4,25 $US	Oui

Les prix sont exprimés en dollars par million de tokens, les petits morceaux de mots que traite un modèle. Ils concernent l’API, pas les abonnements des assistants. On voit vite deux mondes : des modèles fermés américains parmi les plus performants, et des modèles ouverts, souvent chinois, nettement moins chers à l’usage. Pour comparer d’autres modèles selon vos critères, utilisez le comparateur de modèles.

Fermés, ouverts ou mixtes : ce que ça change

La politique de poids est sans doute la différence la plus concrète entre fabricants.

• Fermés (Anthropic, xAI, Amazon) : vous accédez au modèle uniquement par l’assistant ou l’API du fabricant. Vos données passent par ses serveurs, selon ses règles.
• Ouverts (DeepSeek, Moonshot AI, Zhipu AI, NVIDIA, IBM) : les poids ouverts se téléchargent. Une entreprise peut héberger le modèle chez elle ou chez le prestataire de son choix, et l’adapter. Il faut en revanche du matériel puissant pour les grands modèles.
• Mixtes (OpenAI, Google, Meta, Mistral AI, Alibaba) : les modèles les plus puissants restent fermés, des modèles plus légers sont publiés.

Attention au mot « open source » : la plupart du temps, seuls les poids sont publiés, pas les données ni le code d’entraînement, et chaque licence a ses conditions. Notre article IA open source ou propriétaire : quelles différences pour vous ? détaille ces nuances.

Vérifiez-vous Vous voulez utiliser un modèle chinois sans que vos documents passent par des serveurs en Chine. Est-ce possible ?

Oui, à condition de choisir un modèle à poids ouverts, comme ceux de DeepSeek ou de Zhipu AI, et de le faire tourner sur vos propres serveurs ou chez un hébergeur situé où vous le souhaitez. En revanche, si vous utilisez l’assistant ou l’API du fabricant, vos données sont traitées par lui, selon sa politique de confidentialité.

Ce que disent les chiffres d’ensemble

Au-delà des modèles, quelques données publiques permettent de mesurer le poids de chaque région.

Année	États-Unis	Chine	Royaume-Uni	Corée du Sud	Autres
2023	81	23	2	1	12
2024	55	30	1	1	11
2025	62	34	1	8	2

Nombre de modèles d’IA marquants par pays d’origine, d’après Epoch AI (relevé du 22 octobre 2026). « Autres » inclut le Canada.

Ces chiffres confirment la domination américaine en argent comme en nombre de modèles, et la place solide de la Chine malgré des investissements privés bien plus faibles. Ils ne disent rien, en revanche, de l’argent public investi, ni du coût réel d’entraînement de chaque modèle.

Ce développement a aussi un coût physique : centres de données, électricité, eau. Le sujet est traité dans notre article combien d’énergie consomme l’IA.

Comment choisir parmi ces entreprises ?

Vous n’avez pas besoin de connaître tous les fabricants pour bien choisir. Quatre questions suffisent.

1. Qu’allez-vous faire ? Pour discuter, rédiger ou chercher, comparez les assistants plutôt que les fabricants : un même assistant peut utiliser plusieurs modèles.
2. Où vont vos données ? Le pays du fabricant et sa politique de confidentialité comptent, surtout pour des documents professionnels. Le règlement européen encadre aussi ces usages : notre résumé de l’AI Act et de ce qu’il change pour vous fait le point.
3. Avez-vous besoin d’héberger le modèle vous-même ? Si oui, seuls les fabricants ouverts ou mixtes conviennent.
4. Quel budget ? Pour un développeur, l’écart de prix entre modèles peut être considérable à performance proche.