Comment éviter la dépendance envers un fournisseur d’IA ? Portabilité des données et plans de sortie
La dépendance envers les fournisseurs d’IA vient rarement du modèle lui-même. Elle vient des formats de données, des processus et des contrats, et le règlement européen sur les données (Data Act) a modifié une partie du rapport de force des acheteurs.

L'ESSENTIEL Résumé de la rédaction
- La dépendance envers un fournisseur d’IA se situe généralement dans vos données, vos prompts, vos configurations, vos intégrations et vos collaborateurs formés, et non dans le modèle sous-jacent : le plan de sortie doit donc inventorier ces actifs.
- En vertu du Data Act européen, les règles de changement de fournisseur cloud s’appliquent depuis le 12 septembre 2025, et les frais de changement et de sortie de données prennent fin le 12 janvier 2027.
- Le Data Act permet aux clients de récupérer les données d’entrée et de sortie dans un format structuré et lisible par machine, mais les fournisseurs peuvent exclure leurs propres contenus protégés : les contrats doivent donc nommer explicitement les actifs exportables.
- L’enquête 2026 de McKinsey montre que 32 % des répondants ont renoncé à acheter au moins un produit ou une fonctionnalité logiciel parce qu’ils pouvaient le développer en interne avec des outils de codage agentique, ce qui renforce la position de négociation de l’acheteur.
- Un plan de sortie qui n’est jamais répété est un document, pas un plan : testez une exportation et un rechargement de vos données avant de signer, puis chaque année.
Vous évitez la dépendance envers un fournisseur d’IA en gardant le contrôle des actifs qui font fonctionner un système pour vous (données, annotations, prompts, configuration et intégrations), en inscrivant des clauses de portabilité et de sortie dans le contrat et en testant une véritable exportation avant de dépendre du service. Choisir un fournisseur doté d’un bon modèle ne suffit pas, car les modèles évoluent vite alors que les données et les processus qui les entourent sont coûteux à migrer.
D’où vient réellement la dépendance ?
Dans la pratique, le coût de changement se répartit sur plusieurs couches. Les équipes se concentrent souvent sur le modèle et négligent le reste.
| Couche | Origine de la dépendance | Question à poser avant de signer |
|---|---|---|
| Données | Formats propriétaires, enrichissement conservé uniquement dans la plateforme | Pouvons-nous exporter les données brutes, enrichies et dérivées dans un format ouvert et documenté ? |
| Modèles et entraînement | Modèles affinés ou personnalisés qui ne peuvent pas quitter la plateforme | À qui appartiennent les artefacts affinés, et peuvent-ils être exportés ou seulement réentraînés ? |
| Prompts et configuration | Règles, modèles et workflows stockés dans l’interface du fournisseur | La configuration peut-elle être exportée sous forme de fichiers lisibles, et non de captures d’écran ? |
| Intégrations | Connecteurs conçus pour l’API d’un seul fournisseur | Les interfaces sont-elles documentées et fondées sur des standards ouverts ? |
| Personnes et processus | Collaborateurs formés à un seul outil, procédures bâties autour de ses particularités | Quel effort de reformation et de redocumentation un changement exigerait-il ? |
| Commercial | Engagements pluriannuels, engagements de volume, frais de sortie | Combien coûte une résiliation anticipée, et quel préavis est exigé ? |
Que change le Data Act européen pour les acheteurs ?
Le Data Act est entré en vigueur le 11 janvier 2024 et s’applique depuis le 12 septembre 2025. Son chapitre sur le changement de services de traitement de données, qui couvre les services cloud et edge, vise à permettre aux clients de changer de fournisseur sans frais élevés, sans procédures longues et sans perte de données. Selon la Commission européenne, les fournisseurs de plateformes et de logiciels en tant que service (SaaS) doivent proposer des interfaces ouvertes et exporter les données dans un format couramment utilisé et lisible par machine, tandis que les fournisseurs d’infrastructure doivent viser des résultats sensiblement équivalents lorsqu’un client passe à un service du même type.
Le cabinet Garrigues résume d’autres précisions : le préavis exigé du client pour engager le changement ne peut pas dépasser deux mois, le fournisseur sortant doit maintenir le service et assister la migration pendant 30 jours au maximum, et les clients disposent d’au moins 30 jours après la résiliation pour récupérer leurs données. Jusqu’au 12 janvier 2027, les fournisseurs ne peuvent facturer que les coûts directement liés au changement, et à compter de cette date, les frais de changement et de sortie de données prennent fin.
Ces règles concernent les services de traitement de données. La question de savoir si un produit d’IA donné entre dans leur champ dépend de son mode de fourniture : interrogez votre fournisseur et votre conseil juridique plutôt que de présumer une couverture. Le Data Act permet aussi aux fournisseurs d’exclure leurs propres données, comme les secrets d’affaires, pourvu que l’exclusion n’entrave pas la migration ; la définition des actifs exportables reste donc importante dans le contrat.

Que doit contenir un plan de sortie ?
- Un inventaire de chaque actif que le fournisseur détient pour vous : données, annotations, retours, configurations, prompts, journaux et documentation.
- Le format et la fréquence d’exportation de chaque actif, avec une personne désignée pour le réceptionner.
- Le préavis, l’assistance de fin de service et la confirmation de suppression des données que le fournisseur fournira.
- Une solution de repli : soit un second fournisseur capable de reprendre la charge, soit un processus manuel interne pour les étapes critiques.
- Une estimation du coût du changement, incluant le temps des équipes, le fonctionnement en parallèle et la reformation.
- Une date de test, et le résultat du dernier test.
Comment tester la portabilité avant de s’engager ?
Demandez un échantillon d’exportation pendant l’achat, et non après la signature. Chargez-le dans un outil neutre ou un second environnement et vérifiez que les enregistrements sont complets, que les identifiants sont stables et que l’enrichissement (comme les attributs produit ou les segments clients) est préservé. De nombreux échecs apparaissent à ce stade : des exportations qui omettent les relations entre enregistrements, ou qui ne contiennent que le résultat final et non les données d’entrée qui l’ont produit.
Pour les fonctions d’IA en particulier, demandez si vous pouvez reproduire les résultats. Si le fournisseur change le modèle sous-jacent, en serez-vous informé, et pouvez-vous figer une version ? Sans cela, un changement de fournisseur n’est pas le seul risque : une modification silencieuse au sein du même contrat peut altérer vos résultats.
Comment les clauses contractuelles peuvent-elles réduire la dépendance ?
- Propriété des données d’entrée, des résultats et de tout modèle affiné sur vos données, énoncée explicitement.
- Assistance à la résiliation à un prix défini, et non laissée à la négociation au moment de la sortie.
- Notification des changements de modèle, des retraits de fonctionnalités et des changements de prix.
- Durées initiales plus courtes ou clauses de sortie liées à des niveaux de service mesurables.
- Suppression des données avec confirmation écrite après la migration.
- Séquestre ou dispositifs de continuité pour les petits fournisseurs dont la défaillance arrêterait un processus critique.

Développer en interne est-il une issue ?
Parfois, mais cela remplace une dépendance par une autre. L’enquête 2026 de McKinsey montre que 32 % des répondants ont renoncé à acheter au moins un produit ou une fonctionnalité logiciel parce qu’ils pouvaient le développer en interne avec des outils de codage agentique, et qu’environ 20 % des organisations déploient à grande échelle des agents de codage logiciel. Cela montre que l’équilibre entre achat et développement évolue, et donne aux acheteurs une alternative crédible dans la négociation. Les coûts ne disparaissent pas pour autant : un outil sur mesure exige de la maintenance, un examen de sécurité et des collaborateurs qui le comprennent, et le risque lié à la dépendance envers une personne clé se déplace simplement à l’intérieur de l’entreprise.
Une bonne habitude consiste à réexaminer la dépendance à chaque renouvellement. Demandez ce qui a été ajouté à la plateforme depuis la signature, quelles nouvelles données ne résident plus que là, et si le dernier test d’exportation fonctionne encore. La dépendance tend à croître discrètement avec les nouvelles fonctionnalités et les nouveaux utilisateurs : le plan de sortie doit donc évoluer avec elle, et l’estimation du coût de départ doit être présentée chaque année au responsable budgétaire.
L’objectif n’est pas d’éviter la dépendance, ce qui est impossible, mais de maintenir le coût et la durée d’un départ assez bas pour que le fournisseur doive continuer à mériter le contrat.
Questions fréquentes
Qu’est-ce que la dépendance envers un fournisseur d’IA ?
C’est la situation dans laquelle passer d’un fournisseur d’IA à un autre est si coûteux ou perturbateur que vous restez malgré de meilleures alternatives. Le coût se situe généralement dans les formats de données, les configurations, les intégrations et la reformation plutôt que dans le modèle.
Le Data Act européen s’applique-t-il aux outils d’IA ?
Il s’applique aux services de traitement de données, tels que les services cloud et edge, avec des règles de changement de fournisseur en vigueur depuis le 12 septembre 2025. La question de savoir si un produit d’IA donné est couvert dépend de son mode de fourniture : vérifiez auprès du fournisseur et de votre conseil juridique.
Quand les frais de changement de fournisseur cloud prennent-ils fin dans l’UE ?
Selon la Commission européenne, les frais de changement et de sortie de données prennent fin le 12 janvier 2027. D’ici là, les fournisseurs ne peuvent facturer que les coûts directement liés au changement.
Comment une entreprise de mode de taille moyenne peut-elle tester une sortie ?
Demandez un échantillon d’exportation pendant l’achat, chargez-le dans un environnement neutre et vérifiez l’exhaustivité, les identifiants et l’enrichissement. Répétez le test chaque année pour les systèmes critiques.
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