Reg.cloud : l'IA générative est entrée dans sa phase « internet de 1997 », et la fenêtre d'entrée se rétrécit

L'IA générative est entrée dans une phase où le marché passe de la curiosité à l'adoption systématique, et où tarder commence à coûter cher. Dans une tribune publiée sur Habr, le CIO de Reg.cloud, Evgeny Martynov, établit un parallèle direct avec l'internet de 1997 et affirme que 2026–2027 déterminera qui parviendra à intégrer l'IA à son produit et qui restera au niveau des pilotes.

Pourquoi 1997

La thèse principale est simple : le premier contact de masse avec l'IA générative a déjà eu lieu, mais le véritable avantage concurrentiel n'ira pas à ceux qui ont « joué avec les prompts ». Il reviendra à ceux qui transformeront leurs expériences en processus reproductibles.

Martynov cite le Stanford AI Index 2026 : en trois ans, l'IA générative a atteint 53 % de la population mondiale. À titre de comparaison, internet a eu besoin d'environ sept ans pour franchir ce seuil, et les ordinateurs personnels de plus de dix. Autrement dit, la vitesse de diffusion dépasse celle des vagues technologiques précédentes.

Mais l'auteur distingue délibérément la vitesse de diffusion de la profondeur d'adoption. Selon sa logique, le marché se trouve aujourd'hui au milieu de la deuxième vague : utilisateurs et entreprises connaissent l'outil, mais ne l'ont pas encore intégré à leurs processus clés. C'est dans cette fenêtre que les retardataires ont leur chance : il reste du temps pour entrer sans partir de zéro, mais il se réduit vite.

« La technologie mûrit avec ceux qui la déploient. »

L'analogie compte, car dans l'internet de la fin des années 1990, les gagnants n'étaient pas ceux qui parlaient le plus de la technologie, mais ceux qui ont bâti avant les autres des processus, des interfaces et des canaux de distribution. L'auteur applique la même logique à l'IA : quand la technologie deviendra vraiment quotidienne, ceux qui courront après le peloton paieront non seulement en argent, mais aussi en temps passé à accumuler des données, à former les équipes et à l'intégrer au produit.

Ce que disent les chiffres

Pour le marché russe, la tribune ajoute un argument : en 2025, le segment de l'IA générative a atteint, selon Just AI et Onside, 58 milliards de roubles, soit une croissance de 4,5 fois en un an. La prévision pour 2030 est de 778 milliards de roubles, avec un rythme annuel moyen de 68 %. Mais la réserve essentielle concerne la période la plus proche : ce scénario de croissance dépend de la capacité des pilotes de 2026–2027 à devenir de vrais services, plutôt que de rester des présentations et des démos internes.

Dans le même temps, le marché reste étonnamment immature. D'après MTS Web Services, seules 26 % des entreprises qui prévoient déjà un budget pour l'IA disposent d'une stratégie d'adoption claire. Les autres testent des scénarios isolés ou n'ont même pas quitté la phase de planification.

D'où la seconde thèse de l'article : l'ère du « post-hype » a déjà commencé. Les expériences abondent, mais les gagnants ne seront pas désignés par le nombre de pilotes : ce sera la capacité à connecter les données, à bâtir la sécurité et à obtenir un résultat métier mesurable.

L'auteur traite à part la question des modèles. Selon lui, les entreprises russes ne construisent pas de systèmes de pointe au niveau des leaders mondiaux en partant de zéro, et misent donc rationnellement sur une base open source, avant tout les familles Qwen et Llama et leurs dérivés. La concurrence quitte la course aux dépenses d'investissement pour se déplacer vers l'affinage, le travail sur les données métier, les intégrations applicatives et la qualité du produit. Pour le segment des entreprises, cela compte plus que l'idée d'avoir « son propre grand modèle ».

Sur quoi repose l'adoption

La partie infrastructure du texte découle de cette conclusion. Si une entreprise ne peut pas envoyer de données sensibles vers des services publics, et si la stabilité des API et des prix pèse plus que la « magie clé en main », il lui faut un périmètre contrôlé sous juridiction russe : GPU en propre ou loués, bases de connaissances internes et zone de responsabilité claire côté fournisseur.

Dans ce contexte, Reg.cloud a créé une branche IA dédiée et dressé la liste de scénarios qui peuvent déjà être lancés sans grande équipe de chercheurs.

• Recherche dans les documents internes et RAG sur une base de connaissances fermée
• Assistant d'entreprise ayant accès à des informations sensibles
• Assistant de support de premier niveau fondé sur l'historique des tickets et la documentation
• Génération et vérification de contrats et d'autres documents selon la conformité locale

Comme pile de base, l'entreprise cite des GPU bare metal et des machines virtuelles, l'inférence via vLLM, un chatbot interne sur Open WebUI et Ollama, l'automatisation via n8n, un environnement partagé JupyterHub, un stockage S3 et l'agent autonome OpenClaw. En somme, il s'agit de monter non pas un « modèle magique », mais une plateforme pratique où l'entreprise peut passer vite de l'idée au scénario opérationnel, de la recherche intelligente dans la base de connaissances à l'automatisation du support et des processus documentaires.

Ce que cela signifie

Le texte de Reg.cloud est à la fois un signal de marché et une présentation de sa propre pile IA. Son idée centrale est convaincante : la fenêtre pour étudier l'IA générative sans urgence se referme, et en 2026–2027 les entreprises se sépareront entre celles qui ont bâti des processus de travail autour des modèles et celles qui discutent encore de pilotes. Pour le marché, cela signifie un glissement de l'intérêt du « quel modèle choisir » vers les questions de données, d'intégration, de sécurité et de vitesse d'adoption.