a16z : La transformation de Palantir en tout, une imitation vouée à l'échec

Auteur : Marc Andrusko

Traduction : Deep潮 TechFlow

Deep潮 introduction : La Silicon Valley est en train de lancer une vague de « Palantirisation » — des startups en IA imitent Palantir en déployant des ingénieurs sur site chez les clients, en proposant des services hautement personnalisés, et en signant des contrats à sept chiffres.

Le partenaire d’a16z Marc Andrusko tempère : la majorité des entreprises ne font que copier la surface, et finiront par devenir des sociétés de conseil déguisées en SaaS. Cet article décompose ce qui est réellement reproductible dans le modèle Palantir, et ce qui n’est qu’un beau mirage.

Contenu principal :

Aujourd’hui, dans le pitch des startups, une phrase circule beaucoup : « Nous sommes essentiellement le Palantir du domaine X. »

Les fondateurs aiment parler de l’envoi d’« ingénieurs déployés en première ligne » (FDE, pour Forward-Deployed Engineers) chez le client, de la création de workflows sur-mesure, et d’un mode de fonctionnement ressemblant à une unité spéciale plutôt qu’à une entreprise de logiciels traditionnelle. Cette année, le nombre de postes de « FDE » a explosé de plusieurs centaines de pourcents, tout le monde copie le modèle que Palantir a lancé dans les années 2010.

Je comprends pourquoi cette approche est attrayante. Les clients d’entreprise sont aujourd’hui submergés par la question « Quel logiciel acheter » — tout prétend être IA, et distinguer le signal du bruit n’a jamais été aussi difficile. La proposition de Palantir est séduisante : déployer une petite équipe dans un environnement chaotique, relier divers systèmes isolés et auto-construits, et livrer en quelques mois une plateforme de travail sur-mesure. Pour une startup cherchant à décrocher sa première commande à sept chiffres, « nous envoyons des ingénieurs pour s’intégrer à votre organisation et faire le boulot » est une promesse très puissante.

Mais je doute que la « Palantirisation » puisse devenir une méthode universelle. Palantir est une « catégorie à elle seule » — regardez simplement comment son action se négocie ! La plupart des entreprises qui copient ses apparences finiront par devenir des sociétés de services coûteuses, valorisées comme des logiciels, mais sans véritable avantage compétitif à effet de levier. Cela me rappelle que dans les années 2010, chaque startup se disait « plateforme », mais peu en ont réellement été une, car c’est extrêmement difficile à construire.

Cet article vise à clarifier ce qui est réellement transférable du modèle Palantir, et ce qui est si spécifique qu’on ne peut pas le copier, tout en proposant une feuille de route plus pragmatique pour les fondateurs qui veulent combiner logiciel d’entreprise et services à forte interaction.

Que signifie réellement la « Palantirisation »

La « Palantirisation » désigne plusieurs choses interconnectées :

L’intégration en première ligne

Les FDE (appelés « Delta » et « Echo » chez Palantir) s’intègrent dans l’organisation du client (souvent pour plusieurs mois), comprennent le contexte métier, relient différents systèmes, et construisent des workflows personnalisés sur la plateforme Foundry (ou Gotham dans des environnements très sécurisés). Étant donné que la tarification est fixe, il n’y a pas de « SKU » traditionnel, et ce sont les ingénieurs qui construisent et maintiennent ces capacités.

Une plateforme d’intégration fortement affirmée

Les produits Palantir ne sont pas un simple ensemble d’outils dispersés, mais une plateforme avec une proposition claire, dédiée à l’intégration, la gouvernance et l’analyse opérationnelle des données — une sorte de « système d’exploitation » pour l’organisation des données. L’objectif est de transformer des données fragmentées en décisions en temps réel, à haute confiance.

Une approche commerciale haut de gamme et à forte interaction

La « Palantirisation » évoque aussi un style de vente : un cycle long, à forte interaction, ciblant des environnements critiques (défense, sécurité, renseignement). La complexité réglementaire et le niveau de « mise » dans le secteur sont des caractéristiques, pas des bugs.

Vendre des résultats, pas des licences

Les revenus proviennent de contrats pluriannuels liés aux résultats, mêlant logiciel, services et optimisation continue. Un seul contrat peut atteindre plusieurs dizaines de millions de dollars par an.

Une analyse récente définit Palantir comme une « catégorie unique », car elle excelle dans trois domaines : (a) construire une plateforme intégrée, (b) déployer des ingénieurs d’élite dans les opérations du client, © faire ses preuves dans des environnements gouvernementaux et de défense critiques. La plupart des entreprises ne peuvent exceller que dans une ou deux de ces dimensions, rarement les trois simultanément.

Mais d’ici 2025, tout le monde voudra surfer sur cette vague.

Pourquoi tout le monde veut copier Palantir maintenant

Trois forces convergent :

1. La difficulté de « concrétiser » l’IA en entreprise

Une grande partie des projets IA échouent avant même d’atteindre la production, souvent à cause de données désorganisées, d’intégrations compliquées, ou d’un manque de leadership interne. Bien que l’envie d’acheter IA reste forte (les conseils d’administration et la direction ressentent une pression « top-down » pour adopter l’IA), le déploiement et le ROI nécessitent souvent beaucoup de travail manuel.

2. Les FDE apparaissent comme le pont manquant

Les médias et les recrutements montrent une croissance explosive des postes de FDE cette année — entre 800% et 1000% selon les sources —, car les startups IA déploient des ingénieurs pour faire réellement aboutir leurs déploiements.

3. La croissance rapide devient la norme (signer un contrat à sept chiffres est plus facile que de signer un petit contrat à cinq chiffres)

Si faire venir un ingénieur en avion pour signer un contrat de plus d’un million de dollars avec une entreprise du Fortune 500 ou une agence gouvernementale est le prix à payer, beaucoup de startups sont prêtes à accepter une marge brute plus faible pour accélérer leur croissance. Les investisseurs deviennent aussi plus tolérants à des marges plus faibles, car les nouvelles expériences IA nécessitent souvent beaucoup de puissance de calcul. La mise de pari : gagner la confiance et la position dans la hiérarchie du client, livrer des « résultats », et en tirer un prix.

Le récit devient alors : « Nous ferons ce que Palantir a déjà fait. Nous enverrons une équipe d’élite pour créer quelque chose d’incroyable, puis nous le transformerons en plateforme au fil du temps. »

Ce scénario peut fonctionner dans des cas très spécifiques. Mais il y a des contraintes strictes que les fondateurs évoquent rarement.

Les limites de la comparaison

Dès le départ, vouloir vendre « des résultats »

Le produit phare de Palantir, Foundry, est une composition de centaines de microservices, qui ensemble servent un résultat précis. Ces microservices constituent des solutions modulaires, affirmées, pour des problématiques courantes en entreprise. Après avoir rencontré des centaines de fondateurs d’applications IA ces deux dernières années, je peux vous dire où la comparaison se brise : les startups entrent en pitchant des objectifs ambitieux basés sur des résultats, alors que Palantir construit consciemment ses microservices, qui forment la pierre angulaire de ses capacités. C’est cette approche qui distingue Palantir des sociétés de conseil classiques (et explique aussi sa valorisation de 77 fois le chiffre d’affaires prévu pour l’année prochaine).

Palantir possède une série de produits clés :

Palantir Gotham : plateforme pour la défense et le renseignement, aidant les agences militaires, de renseignement et d’application de la loi à intégrer et analyser des données dispersées, pour la planification de missions et les enquêtes.

Palantir Apollo : plateforme de déploiement et de gestion logicielle, permettant de pousser en toute autonomie des mises à jour et nouvelles fonctionnalités dans tout environnement (multi-cloud, local, déconnecté).

Palantir Foundry : plateforme opérationnelle de gestion des données, intégrant données, modèles et analyses pour piloter la prise de décision en entreprise.

Palantir Ontology : modèle numérique dynamique pour représenter entités, relations et logiques du monde réel, alimentant les applications et décisions dans Foundry.

Palantir AIP (plateforme d’intelligence artificielle) : connecte, via Ontology, modèles IA (comme les grands modèles de langage) aux données et opérations de l’organisation, créant des workflows et agents IA exploitables.

Selon le rapport Everest : « Les contrats de Palantir commencent souvent petit. La première collaboration peut se limiter à un camp d’entraînement à court terme et à une licence limitée. Si la valeur est prouvée, d’autres cas d’usage, workflows et domaines de données s’ajoutent. Avec le temps, la structure des revenus évolue d’un service vers un abonnement logiciel. Contrairement aux sociétés de conseil, le service est un moyen d’adopter le produit, pas une fin en soi. Et contrairement à la plupart des fournisseurs de logiciels, Palantir est prêt à investir en amont son temps d’ingénierie pour décrocher des clients significatifs. »

D’un côté, je vois aujourd’hui des startups IA capables de signer directement des contrats à sept chiffres. Mais de l’autre, c’est surtout parce qu’elles opèrent en mode entièrement personnalisé — elles résolvent tous les problèmes que leurs premiers clients leur soumettent, dans l’espoir de dégager ensuite un noyau central ou un « SKU ».

Tous les problèmes ne sont pas « du niveau Palantir »

Les domaines où Palantir a commencé à déployer ses solutions — contre-terrorisme, détection de fraude, logistique de terrain, opérations médicales à haut risque — sont des cas extrêmes, pas des exceptions. La valeur de la résolution de ces problèmes se mesure en milliards de dollars, en vies sauvées, ou en conséquences géopolitiques, pas en gains d’efficacité incrémentaux.

Si vous vendez à une PME SaaS pour optimiser ses ventes de 8 %, vous ne pouvez pas vous permettre un déploiement aussi personnalisé que Palantir. Le ROI ne peut pas supporter plusieurs mois d’engagements sur site.

La majorité des clients ne veulent pas rester votre laboratoire de R&D permanent

Les clients de Palantir acceptent en général d’évoluer avec le produit, car la mise en œuvre est risquée, et les alternatives limitées.

Mais la plupart des entreprises, notamment en dehors de la défense et des secteurs réglementés, ne veulent pas se sentir comme un projet de conseil à long terme. Elles veulent une mise en œuvre prévisible, une interopérabilité avec leurs outils existants, et des résultats rapides.

La densité de talents et la culture ne peuvent pas être généralisées

Palantir a passé plus de dix ans à recruter et former des ingénieurs généralistes exceptionnellement compétents, capables d’écrire du code de production, de naviguer dans la bureaucratie, et de dialoguer avec des officiers, des CIO et des régulateurs. La majorité de ces anciens ont fondé ou dirigent aujourd’hui des « gangs » de Palantir, souvent des licornes, car ils combinent expertise technique et efficacité commerciale.

La plupart des startups ne peuvent pas se permettre d’embaucher des centaines de ces profils. En pratique, « construire une équipe FDE à la Palantir » se résume souvent à :

Renommer un ingénieur solution pré-vente en « FDE »

Exiger que des ingénieurs généralistes fassent à la fois la conception, l’implémentation et la gestion client

Les dirigeants n’ont souvent pas vu de déploiement Palantir de près, mais aiment le style

Il faut préciser qu’il existe beaucoup de talents exceptionnels, et que des outils comme Cursor permettent à des employés non techniques d’écrire du code. Mais pour faire fonctionner à grande échelle un modèle Palantir, il faut une rare fusion de talents commerciaux et techniques, et avoir déjà travaillé chez Palantir est un vrai avantage, car c’est une entreprise très particulière. Mais cette population est limitée !

Le piège du service est réel

La réussite de Palantir repose sur le fait que le travail sur-mesure s’appuie sur une plateforme solide. Si vous ne copiez que la partie déploiement par ingénieur, vous finirez avec des milliers de déploiements personnalisés, impossibles à maintenir ou faire évoluer. Même dans un monde où l’IA permettrait d’atteindre des marges logicielles, les entreprises trop axées front-end sans une colonne vertébrale produit forte risquent de ne pas générer d’économies d’échelle ou d’avantages compétitifs durables.

Les investisseurs peu prudents pourraient voir une croissance en « hockey stick » de contrats à 0 à 1000 millions de dollars, puis se précipiter. Mais ma question constante est : quand des dizaines, voire centaines, de startups avec des contrats à 1000 millions de dollars commenceront à se concurrencer avec le même pitch, que se passera-t-il ?

À ce moment-là, vous ne serez pas « le Palantir du domaine X ». Vous serez « l’Accenture du domaine X », avec un front-end plus joli.

Ce que Palantir a vraiment bien fait

Derrière le mythe, plusieurs éléments méritent une attention particulière :

1. La plateforme d’abord, pas le projet

Les équipes déployées chez Palantir construisent à partir d’un petit ensemble de primitives réutilisables (modèles de données, contrôle d’accès, moteurs de workflows, composants visuels), plutôt que de créer des systèmes entièrement sur-mesure pour chaque client.

2. Une vision claire de « comment » le travail doit être fait

L’entreprise ne se contente pas d’automatiser les processus existants ; elle pousse souvent ses clients vers de nouvelles façons de travailler, et le logiciel incarne ces propositions. C’est un courage rare chez un fournisseur, et cela facilite la réutilisation.

3. Une vision à long terme et des investissements

Devenir une entreprise à la Palantir nécessite de traverser des phases longues de déploiement, de controverses politiques, et d’incertitudes sur la monétisation immédiate.

4. Un marché très spécifique

Les premiers déploiements dans la renseignement et la défense sont une caractéristique, pas un bug : forte volonté de paiement, coûts de transition élevés, enjeux importants, et peu de gros clients. Sans parler d’une vieille garde de concurrents qui, depuis des décennies, gagnent des contrats sans presque compétition.

En résumé, Palantir n’est pas seulement une « société de logiciels + conseil ». C’est « société de logiciels + conseil + projets politiques + capital très patient ».

Ce n’est pas quelque chose que l’on peut simplement appliquer à un SaaS vertical.

Un cadre plus réaliste : quand la « Palantirisation » devient-elle pertinente ?

Plutôt que de se demander « comment devenir Palantir », il vaut mieux poser une série de questions seuil :

1. La problématique est-elle critique ?

S’agit-il d’un enjeu « critique » (vie humaine, sécurité nationale, milliards de dollars) ou « accessoire » (amélioration de 10-20 % d’efficacité) ? Plus le pari est élevé, plus le mode déployé en première ligne est pertinent.

2. La concentration client

Vendez-vous à une dizaine de très gros clients ou à des milliers de petits ? L’intégration en première ligne fonctionne mieux avec une clientèle concentrée, à haute valeur annuelle.

3. Le degré de fragmentation du domaine

Les workflows des clients sont-ils similaires, utilisent-ils les mêmes outils, ou chaque déploiement est-il totalement différent ? Si chaque client est une « neige », il est difficile de construire une plateforme cohérente. Un certain degré d’homogénéité est utile.

4. La régulation et l’attractivité des données

Opérez-vous dans des secteurs fortement réglementés, avec des enjeux de données importants (défense, santé, criminalité financière, infrastructures critiques) ? C’est là que l’intégration Palantir peut vraiment créer de la valeur.

Si vous êtes principalement dans le quadrant inférieur gauche (faible criticité, clients fragmentés, intégration simple), une « Palantirisation » totale est probablement une erreur. Ce cas se prête plutôt à une stratégie bottom-up, basée sur le PLG (product-led growth).

Ce qu’il faut apprendre

Même si je doute que chaque startup puisse réussir à déployer le modèle Palantir, il y a plusieurs éléments à considérer :

1. Considérer le déploiement en première ligne comme un cadre, pas comme une fin

Voici quelques bonnes pratiques :

Impliquer des ingénieurs dans la conception avec des partenaires précoces

Faire entrer 3-5 clients en production à tout prix

Utiliser ces collaborations pour tester et affiner vos primitives et abstractions

Mais avec des contraintes claires :

Déploiement limité dans le temps (ex : « sprint de 90 jours pour passer en production »)

Proportion claire (ex : « pas plus de X ingénieurs pour Y millions d’ARR par client »)

Objectif de transformer chaque trimestre le code personnalisé en configurations ou modèles réutilisables

Sinon, « on va faire du produit plus tard » devient « on n’a jamais eu le temps ».

2. Construire à partir de primitives solides, pas de workflows sur-mesure

La vraie leçon de Palantir réside dans l’architecture produit :

Modèle de données unifié et couche de contrôle d’accès

Moteurs de workflows et primitives UI génériques

Utiliser autant que possible la configuration plutôt que le code

Les équipes déployées doivent consacrer leur temps à « choisir » et « valider » quels primitives assembler, plutôt que de tout construire pour chaque client. La construction spécifique doit rester l’affaire des ingénieurs.

3. Intégrer FDE dans le produit, pas seulement en tant que service

Chez Palantir, les FDE participent activement à la découverte et à l’itération du produit, pas seulement à l’implémentation. Une organisation produit forte et une plateforme solide nourrissent cette boucle de feedback.

Si votre FDE est dans un département « services professionnels » séparé, vous perdez cette boucle, et vous glissez vers une société de services pure.

4. Soyez honnête sur votre marge

Si votre pitch suppose une marge logicielle de plus de 80 % et un taux de rétention de 150 %, mais que votre modèle de vente nécessite en réalité des projets longs, soyez transparent sur les compromis — au moins en interne.

Pour certains segments, un modèle à marges plus faibles mais avec un ACV élevé est rationnel. Le problème, c’est de prétendre être un SaaS alors qu’on est en réalité une société de services avec plateforme. Les investisseurs cherchent souvent le chemin vers la maximisation du profit absolu, qui passe par des contrats de grande taille avec des COGS plus importants.

Comment je testerais la « Palantirisation » d’une startup

Quand un fondateur me dit « Nous sommes le Palantir du domaine X », voici les questions que je note :

Montrez-moi une frontière claire de plateforme avec une proposition affirmée. Où s’arrête le produit commun, où commence le code spécifique au client ? Cette frontière évolue-t-elle rapidement ?

Parcourez-moi la timeline de déploiement. Combien d’ingénieur-mois pour signer un contrat ? Qu’est-ce qui doit être personnalisé ?

Quelle est la marge brute d’un client mature au bout de 3 ans ? L’investissement en déploiement en première ligne diminue-t-il « significativement » avec le temps ? Si non, pourquoi ?

Si vous signez 50 clients l’année prochaine, où ça va craquer ? Recrutement ? Formation ? Produit ? Support ? Je veux voir où le modèle peut se fissurer.

Comment décidez-vous de dire « non » à la personnalisation ? La volonté de refuser certains travaux sur-mesure est souvent ce qui distingue une société de produits d’une société de services avec de belles démos.

Si ces réponses sont claires, basées sur des déploiements réels, et que l’architecture est cohérente, alors une certaine forme de déploiement en première ligne à la Palantir peut être un vrai avantage.

Si les réponses sont floues ou si chaque collaboration est manifestement unique, il sera difficile d’assurer un potentiel de répétabilité ou d’échelle réelle.

Conclusion

Le succès de Palantir a créé un halo puissant, dominant dans l’esprit des investisseurs en capital-risque : des équipes d’élite déployées dans des environnements complexes, reliant des données chaotiques, pour livrer des systèmes qui changent la façon dont les organisations prennent des décisions.

Il est facile de croire que chaque startup IA ou data doit suivre ce modèle. Mais pour la majorité des cas, la « Palantirisation » totale est une illusion dangereuse :

Problèmes pas assez critiques

Clients trop fragmentés

Modèles de talents non extensibles

Économies qui s’effondrent en société de services

Pour un fondateur, la question plus utile n’est pas « comment devenir Palantir », mais :

« Pour combler le fossé d’adoption IA dans notre domaine, combien de déploiements à la Palantir avons-nous besoin — et à quelle vitesse pouvons-nous le transformer en une vraie activité plateforme ? »

Réussir cette étape vous permettra d’emprunter la voie qui compte vraiment dans cette approche, sans hériter des éléments qui risquent de vous écraser.