- 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
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
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.
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