L’arnaque de Gartner est sur le point de s’effondrer

• Gartner a longtemps fonctionné selon un modèle consistant à créer et marketer des termes baptisés « avenir », puis à faire payer les entreprises pour figurer dans le Magic Quadrant
• Le concept de Composable Architecture, fortement poussé en 2022, a par exemple disparu en 2024 des sites de grandes entreprises, signe d’une accélération des échecs récents dans ses recommandations de catégories
• De nouveaux termes comme Composite AI suscitent eux aussi très peu d’attention dans le secteur de l’IA, révélant les limites d’une posture d’autorité sans données concrètes
• Dans le secteur de l’IA, des services d’analyse comme Artificial Analysis, portés par des analystes issus de l’ingénierie et fondés sur des données en temps réel, émergent comme nouvelle source de confiance
• Autrefois influent auprès des dirigeants de niveau C, Gartner est désormais délaissé par une génération plus jeune de CEO et CTO qui « s’informent sur X, Reddit, les podcasts, les newsletters, etc. », et perd sa crédibilité

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Le modèle économique de Gartner et la mécanique de la « grift »

• Le modèle de base de Gartner consiste à présenter de nouveaux termes technologiques comme « l’avenir », à les marketer massivement, puis à pousser les entreprises à faire apparaître leur nom dans le Magic Quadrant
  • Ce mécanisme ne fonctionne que si les décideurs de grandes entreprises, comme les CTO, font confiance à ce quadrant
  • Il y a cinq ans, quand une analyse affirmait que le « Composable » était l’avenir, de nombreuses startups B2B SaaS/IaaS ont adopté ce terme au cœur de leur positionnement
• Lorsqu’un concurrent met en avant le « Composable », les autres entreprises subissent une pression pour faire de même, ce qui crée un cycle d’adoption auto-renforcé
  • Comme avec la métaphore des céréales « sans amiante », même si tout le monde possède déjà cette caractéristique, l’absence de mention finit par susciter la suspicion
• Mais en 2024, de grandes entreprises comme Netlify et Contentful l’ont retiré de leur site

Adoption rapide, abandon rapide — « Accelerating Misses »

• La création de catégories peut être utile pour coordonner une industrie, mais voir une catégorie Gartner abandonnée en deux ans est le signe d’un échec sérieux
• Plus récemment, les « Compound AI Systems » proposés par Databricks et Berkeley ont eux aussi suivi une trajectoire d’adoption brève puis d’abandon
  • Gartner les a rebaptisés « Composite AI », mais le terme est à peine reconnu dans le principal secteur de l’IA
• Aujourd’hui, il existe des indicateurs en temps réel comme le nombre de vues ou d’abonnés, si bien qu’une idée doit désormais être évaluée pour sa valeur propre

Les limites de Gartner sur l’IA

• Lorsque Gartner a commencé à traiter de l’AI Engineering, l’entreprise avait déjà raté une année entière d’avancées majeures ; elle l’a placé au sommet du hype cycle, mais avec un décalage net par rapport à la dynamique réelle du marché
• Force passée de Gartner : aider les décideurs de niveau C à une époque où l’information était rare
• Faiblesses actuelles de Gartner :
  • des analystes qui manquent d’expérience en ingénierie
  • une réactivité insuffisante face aux tendances récentes
  • une méthode d’évaluation subjective et dépendante du payant
• Gartner n’est plus aujourd’hui l’autorité la plus crédible dans le domaine de l’IA, et Artificial Analysis s’impose comme nouvelle alternative
  • des analystes issus de l’ingénierie fournissent des analyses fondées sur des données en temps réel et des résultats de test
  • exemple : lors de la sortie des modèles DeepSeek, Gartner est resté silencieux, tandis qu’Artificial Analysis a immédiatement publié des analyses de performance et de coût ainsi que des graphiques

Changement dans les sources de confiance et les canaux d’information

• Autrefois, les dirigeants conservateurs de niveau C achetaient des rapports Gartner et évoluaient dans une culture de relations d’affaires sur les terrains de golf
• Aujourd’hui, les CEO et CTO millennials s’informent sur X, Reddit (/r/LocalLlama), All In Podcast, la newsletter Semianalysis, ainsi que sur divers contenus YouTube et podcasts
• La page d’accueil de Gartner reste pourtant remplie de contenus d’auto-citation sans grand sens sous la forme « Gartner Says », et apparaît de plus en plus déconnectée du marché

L’histoire de Gartner et sa crise actuelle

• Gideon Gartner a fondé l’entreprise en 1979, et elle a joué un rôle important dans la prise de décision des dirigeants de niveau C à une époque où l’information était rare
• Produits emblématiques : le Magic Quadrant en 1994, le Hype Cycle en 1995
• Trente ans plus tard, ces frameworks subjectifs et de type « pay-to-play » montrent leurs limites
• La nouvelle génération de dirigeants ne fait plus confiance à Gartner, et l’époque où l’on « fabriquait puis vendait la confiance » touche à sa fin

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Référence : le Magic Quadrant de Gartner

Le Magic Quadrant de Gartner est un rapport d’étude de marché publié chaque année pour évaluer et analyser le marché IT et les produits technologiques.

• Méthode d’évaluation : l’analyse repose sur deux axes
  • Ability to Execute : stabilité du produit ou du service, rentabilité, support client, capacités opérationnelles, etc.
  • Completeness of Vision : compréhension du marché, capacité d’innovation, stratégie, feuille de route, etc.
• 4 quadrants
  • Leaders : entreprises excellentes à la fois dans la vision et dans l’exécution, qui mènent le marché
  • Challengers : entreprises solides dans l’exécution, mais relativement moins fortes sur la vision ou l’innovation
  • Visionaries : entreprises innovantes, mais dont la capacité d’exécution n’est pas encore pleinement démontrée
  • Niche Players : entreprises fortes sur un marché de niche spécifique, mais à l’influence limitée sur l’ensemble du marché
• Objectif d’usage Ce rapport sert de référence lorsque des entreprises choisissent des produits ou services IT, et les fournisseurs l’utilisent comme argument marketing lorsqu’ils y figurent ou y occupent une position élevée.

[GN⁺]

Commentaires sur Hacker News

• Le modèle économique de base de Gartner consiste à inventer un terme lié à l’avenir, à l’accompagner d’un marketing puissant, puis à faire payer ceux qui veulent figurer dans le Magic Quadrant
  • À ma connaissance, ils proposent même contre paiement un service qui crée un segment taillé sur mesure pour un produit précis
  • Je ne connais pas les critères de sélection du Magic Quadrant, mais j’ai éclaté de rire en voyant récemment Vercel faire de la pub sur le fait d’avoir été nommé Visionary dans le Gartner® Magic Quadrant™ 2025. D’après l’infographie, on peut devenir « Visionary » même avec une capacité d’exécution inférieure à celle des « Leaders »
  • Créer une nouvelle catégorie est nécessaire pour qu’une startup justifie sa différenciation et entre sur le marché. Comme une catégorie qu’on s’invente soi-même est difficile à faire repérer par des clients potentiels, des acteurs comme Gartner servent à l’officialiser. C’est un peu le même principe que lorsque Karpathy a inventé le terme « vibe coding »
  • La direction de notre entreprise pousse elle aussi très fort les développeurs à adopter l’IA afin d’entrer dans le Magic Quadrant
  • On pourrait même faire une blague du genre : « OpenAI, meilleur leader parmi les entreprises d’IA dont le CEO s’appelle Sam »
• L’action Gartner valait 529,29 $ le 2025-02-07, et elle a clôturé hier à 238,37 $. On dirait presque une sorte de déclaration de victoire
  • (Auteur) Ce n’est pas moi qui l’ai posté. Merci à @mooreds de toujours s’en charger
  • Je me demande s’il n’est pas déjà trop tard pour prendre une position short
• Même si on met de côté le Magic Quadrant et les prévisions de croissance du marché, des cabinets d’analyse comme Gartner produisent des recherches utiles sur la manière dont les entreprises perçoivent les nouvelles technologies et préparent leurs plans d’adoption, à partir de grandes enquêtes sectorielles. C’est particulièrement précieux dans leurs études trimestrielles et annuelles
  • Au-delà de l’aspect fumeux, les analystes de Gartner rencontrent 50 à 100 CTO par mois pour comprendre ce qui fonctionne, échoue, devient important ou disparaît dans le secteur. Cela leur permet de devenir des experts d’un vertical donné et de partager les bonnes pratiques
  • Mais quand des communautés comme HN partagent déjà leurs analyses, on peut se demander s’ils découvrent vraiment quelque chose de nouveau
• Le marché des logiciels d’entreprise ne va pas être bouleversé immédiatement par l’IA, et Gartner y reste encore profondément implanté. Des petites entreprises comme Netlify ne sont pas un indicateur de ce marché
  • Le point clé n’est pas que l’IA va transformer le marché du jour au lendemain, mais que le modèle de conseil à l’achat fondé sur des analystes en pay-to-play arrive en fin de vie. En pratique, l’analyste en charge comprend mal le produit ou le marché, invente des mots à la mode, et les entreprises paient pour pouvoir dire : « nous aussi, on fait ça ». Cela dit, être dans le Magic Quadrant aide énormément les ventes en enterprise, donc je le recommande quand même. Mais la qualité des données est mauvaise. Comme le dit swyx, la recherche approfondie automatisée finira par remplacer ce modèle
  • Le chiffre d’affaires de notre entreprise vaut 6 fois la valorisation de Netlify, et pourtant nous continuons à faire n’importe quoi en essayant de flatter Gartner. L’écosystème startup comprend mal le monde de l’enterprise. Ici, il n’y a pas de CEO/CTO cool, seulement des gens en costume
• Si les grandes entreprises utilisent Gartner, ce n’est pas parce que c’est exact, mais parce que cela fait partie d’une stratégie de gestion du risque vis-à-vis des actionnaires. Elles utilisent la marque et sa réputation comme bouclier pour protéger l’image de l’entreprise si quelque chose tourne mal
  • Plus important encore, cela permet de garder son poste même si le choix s’avère mauvais. Comme les consultants, c’est un mécanisme qui permet à la direction d’éviter d’avoir à rendre des comptes
• Gartner ne disparaîtra pas. Parce qu’ils ne vendent pas des conseils logiciels, mais un moyen pour les décideurs d’éviter la responsabilité. La qualité réelle des conseils n’a pas tant d’importance ; ce qui compte, c’est l’échappatoire qu’offre une « marque de confiance »
  • Si c’était 100 % bidon, la marque serait abîmée et ce ne serait pas viable, donc ils doivent quand même fournir des conseils au moins corrects. Je découvre Gartner, et je trouve ça assez intéressant
  • Si éviter la responsabilité est si facile, on peut se demander pourquoi la rémunération des dirigeants est si élevée
  • Je pense que beaucoup de cabinets de conseil ne sont en fait que des dispositifs narratifs dans le grand récit qu’est « l’économie ». Ils offrent aux enfants de l’élite une voie pour perpétuer leur légitimité sociale
• G2, Sourceforge, ainsi que Capterra/GetApp/SoftwareAdvice de Gartner utilisent tous le même modèle. Ils font payer aux fournisseurs plus de x xxx $ par mois pour les mettre en avant dans des catégories qu’ils ont créées. L’inscription gratuite existe, mais avec une formule payante, on obtient des icônes de récompense personnalisées, des widgets d’avis, la génération d’avis, des liens dofollow et une meilleure visibilité. On est franchement proche de l’arnaque. Ces logos me rebutent, mais la direction peut simplement considérer cela comme un coût business
  • Les critiques de livres du NYTimes dans les années 1990 fonctionnaient sur un modèle similaire. À l’avenir, les algorithmes des AI Agents contrôleront probablement encore davantage ce type d’exposition médiatique
• Les architectes et directeurs du service IT de notre entreprise sont incapables de prendre une décision sans Gartner. Ils ne font pas confiance à ceux qui ont une expérience de terrain. On se demande alors à qui ils devraient demander conseil
  • Quelle chance, vous tombez bien ! Je suis analyste principal chez Rentrag, qui produit des analyses à l’opposé de Gartner. Nos analyses sont fiables /s
• Le Web est déjà composable
• Gartner n’est rien d’autre qu’une version un peu plus premium et plus chère du modèle de classement « pay-to-play »