Google mise sur le cloud et ça paye

Le cloud de Google, un facteur clé de rentabilité pour alphabet

Google Cloud n’est plus l’appendice peu performant d’Alphabet, c’est un moteur de profits. Au deuxième trimestre 2024, cette armure a généré 13,6 milliards de dollars de revenus, soit 3,3 milliards de plus qu’à la même période l’an dernier. La croissance est rapide et intelligente. La marge d’exploitation a doublé pour atteindre 20 %. Cette mesure est importante, car elle signifie que la division se développe sans gaspiller ce qu’elle gagne.

Alphabet a créé cette dynamique en investissant sans relâche dans des capacités de calcul d’entreprise qui vont bien au-delà de la pile typique d’IA et d’analyse. Il ne s’agit pas d’idées révolutionnaires, mais d’extensions structurées et délibérées de l’infrastructure qui répondent aux besoins immédiats des entreprises. Les entreprises ne veulent pas seulement des données, elles veulent de la vitesse, de la flexibilité et des systèmes intelligents qui apportent réellement de la valeur. Google Cloud répond à cette demande avec rigueur.

L’IA n’est pas la seule à faire bouger les choses. Lee Sustar, analyste principal chez Forrester, a souligné l’importance d’une infrastructure centrée sur l’entreprise, et pas seulement de l’IA. Les résultats le confirment. Le bond de 32 % des bénéfices de l’unité cloud en glissement annuel et la rentabilité soutenue montrent que l’activité cloud d’Alphabet est en train de mûrir pour devenir un moteur de revenus discipliné.

Les dirigeants attentifs devraient percevoir le signal à travers le bruit : le cloud, lorsqu’il est déployé avec une discipline opérationnelle et mis à l’échelle avec la bonne infrastructure, devient un pilier fondamental de l’entreprise. Les résultats de Google le confirment.

Fort retour sur investissement des dépenses d’investissement dans les infrastructures de cloud et d’IA.

Alphabet investit massivement dans l’infrastructure, et cela fonctionne. Au cours du seul deuxième trimestre, les dépenses d’investissement ont augmenté de 70 % par rapport à l’année précédente. Cette ampleur aurait normalement de quoi faire sourciller, mais le retour sur investissement est évident. Il ne s’agit pas de jeux spéculatifs. Le PDG Sundar Pichai a qualifié le retour sur investissement de « sain », et les chiffres de la croissance le confirment.

Les systèmes d’IA ont besoin d’une grande puissance de calcul. Pour y répondre, Alphabet construit des centres de données et ajoute de la capacité de calcul de manière agressive. Cette montée en puissance ne vise pas seulement à servir les utilisateurs finaux, mais aussi à améliorer les performances des entreprises clientes qui ont besoin que les services d’IA à grande échelle fonctionnent de manière fiable et rapide. Et c’est maintenant que cela se passe, pas dans plusieurs années.

D’autres infrastructures seront mises en service dans le courant de l’année. Cela signifie que les capacités d’IA de 2025 ne sont pas théoriques. Elles sont en train d’être construites physiquement, avec des serveurs, du silicium et des tuyaux. Pour les entreprises qui souhaitent sérieusement déploiement de l’IA à grande échellecela est important. Cela garantit que l’ossature dont elles dépendent a déjà été planifiée, mise en place et engagée.

Les chefs d’entreprise devraient en prendre note : les investissements dans l’infrastructure sont efficaces lorsqu’ils sont directement liés à la demande de produits et aux besoins des clients. L’expansion du cloud et de l’IA d’Alphabet en est la preuve. Les résultats ne sont pas abstraits, ils sont calculables et ils se répercutent sur le résultat net.

Évolution de la recherche sur Google grâce à l’IA agentique

Google est en train de transformer son moteur de recherche en quelque chose de plus qu’une simple boîte de recherche. Dans le cadre de son projet Mariner, l’entreprise intègre l’IA Gemini directement dans la recherche. Gemini AI directement dans la rechercheElle permet ce que Sundar Pichai appelle l’IA « agentique », c’est-à-dire des systèmes qui ne se contentent pas de récupérer des informations, mais qui agissent en votre nom.

Ce que cela signifie est simple : les utilisateurs interagissent moins avec des résultats statiques et davantage avec des agents d’intelligence artificielle dynamiques qui exécutent des tâches. Réserver des billets de groupe, optimiser les horaires, gérer des tâches répétitives, telles sont les fonctions que les utilisateurs peuvent désormais s’attendre à voir Google Search gérer avec un minimum d’intervention. Robby Stein, vice-président de Google Search chargé des produits, a concrétisé cette idée en montrant comment Gemini peut analyser plusieurs sites de réservation, prendre en compte les préférences et proposer rapidement des options optimisées.

Il s’agit également d’un changement d’architecture important. Donner à l’IA la capacité de comprendre l’intention et d’exécuter des fonctions à plusieurs étapes nécessite un raffinement massif du back-end. C’est ce travail de fond, de l’optimisation de l’inférence à la fiabilité des résultats, que soutient l’investissement de Google dans l’infrastructure.

Les dirigeants devraient suivre cette évolution de près. Il montre où la charge cognitive sera ensuite déchargée, dans la prise de décision structurée et l’automatisation des micro-tâches. Alors que les attentes des consommateurs s’orientent vers une interaction numérique sans friction, Google vise à montrer la voie, et non à suivre.

Amélioration de la productivité de la recherche grâce à l’outil de recherche approfondie de Google

Le 16 juillet, Google a lancé Deep Search, qui reflète l’orientation de l’entreprise : le raisonnement contextuel à grande échelle. Il ne s’agit pas simplement de faire apparaître des liens, mais de traiter des centaines de recherches, d’en évaluer la pertinence et de renvoyer un rapport entièrement cité et très fiable. Il est conçu pour les utilisateurs qui ont besoin de plus que des réponses, ils ont besoin de conclusions.

Ce produit réduit le travail de recherche, en particulier pour les fonctions qui dépendent de l’interprétation de vastes ensembles de données ou de la synthèse d’informations dispersées. C’est important pour les professionnels dont le temps est compté et pour les secteurs qui exigent de la précision : droit, science, finance, conseil.

En déployant l’IA structurée pour traiter et évaluer efficacement d’importants volumes d’informations, Google élargit son champ d’application. Il ne se concentre plus uniquement sur la commodité du consommateur, mais cible les flux de travail des entreprises à forte valeur ajoutée qui exigent rapidité et précision dans les résultats de recherche.

Pour les leaders des secteurs axés sur la densité de l’information, ce produit est un signal fort. Lorsque les outils d’IA passent de mécanismes de suggestion à des moteurs de synthèse fiables, ils commencent à remplacer des couches entières de travail manuel. Les entreprises désireuses d’adopter rapidement ces outils verront probablement des gains en termes de temps de cycle, de prise de décision et de transmission des connaissances. Deep Search illustre clairement cet avenir.

Défis à relever pour devancer les concurrents dans l’espace de l’IA agentique

Malgré l’élan de Google, rester en tête dans le domaine de l’IA n’est pas automatique, surtout lorsque les rivaux avancent rapidement. Nikhil Lai, analyste principal chez Forrester, a été clair : Google est actuellement en train d’égaler les mouvements déjà réalisés par OpenAI et Perplexity, et non de les dépasser. Ces entreprises ont lancé des outils de recherche pilotés par des agents plus d’un trimestre plus tôt, ce qui est important dans un environnement où la rapidité de mise sur le marché définit le leadership.

Google investit massivement. Là n’est pas le problème. Le problème, c’est le timing. Selon l’évaluation de Lai, malgré des ressources importantes, Google semble réactif dans certains domaines de l’IA agentique. Les innovations sont solides, elles fonctionnent, mais la différenciation n’est pas claire. Les concurrents se sont déjà imposés auprès des premiers utilisateurs dans les domaines de l’automatisation de la recherche et de l’IA de recherche des consommateurs.

L’urgence réside désormais dans l’exécution. Google doit faire en sorte que son mode d’IA soit utilisé de manière cohérente avant que les offres d’OpenAI ou de Perplexity ne deviennent la norme. Cela signifie qu’il ne suffit pas de développer la technologie, mais aussi de verrouiller le comportement des utilisateurs et de façonner leurs attentes. Les habitudes de migration des consommateurs évoluent rapidement dans les environnements natifs de l’IA et celui qui construit le flux de travail le plus fiable l’emporte.

Si vous êtes à la tête d’une entreprise à la pointe de la technologie, prenez cela comme un signal. La concurrence dans le domaine des technologies émergentes n’est pas seulement une question de ressources, mais aussi de rapidité, de clarté de la vision du produit et d’adhésion des utilisateurs. Google est toujours dans la course, mais l’écart entre l’investissement et la domination du marché se réduit rapidement. L’avantage du précurseur ne fonctionne que si vous êtes le premier.

Principaux enseignements pour les dirigeants

• Le cloud de Google est désormais un véritable moteur de profit : Avec un chiffre d’affaires de 13,6 milliards de dollars au deuxième trimestre et une marge doublée à 20 %, Google Cloud est devenu une entreprise disciplinée à forte croissance. Les dirigeants devraient observer comment les investissements dans l’infrastructure liés à l’IA peuvent convertir les centres de coûts en flux de revenus évolutifs.
• Les investissements en capital dans l’IA produisent des résultats visibles : L’augmentation de 70 % des dépenses d’investissement d’Alphabet d’une année sur l’autre se traduit par un solide retour sur investissement, en particulier dans l’infrastructure du cloud et de l’IA. Les dirigeants devraient évaluer les modèles de dépenses d’investissement à haut rendement qui répondent aux besoins immédiats des entreprises en matière de calcul et d’évolutivité de l’IA.
• La recherche va au-delà des résultats et s’oriente vers l’automatisation des tâches : L’utilisation par Google de l’IA agentique dans le domaine de la recherche, par le biais de Gemini et du projet Mariner, modifie l’interaction avec l’utilisateur en automatisant des tâches complexes à plusieurs étapes. Les dirigeants devraient réfléchir à la manière dont l’intégration d’outils agentiques dans les expériences des utilisateurs peut éliminer les frictions et améliorer la productivité.
• La recherche approfondie est le signe d’une évolution vers la recherche à grande échelle alimentée par l’IA : En générant des résultats entièrement cités à partir de centaines de recherches, la recherche approfondie de Google permet de réduire le temps et d’améliorer la qualité des flux de travail à forte intensité de recherche. Les dirigeants devraient explorer les moteurs de connaissance pilotés par l’IA pour améliorer l’efficacité de la prise de décision.
• La pression concurrentielle dans le domaine de l’IA agentique augmente rapidement : Google rattrape OpenAI et Perplexity, qui ont lancé des outils similaires plus tôt et gagnent du terrain. Pour ne pas se laisser distancer, les dirigeants doivent accélérer le déploiement de l’IA tout en veillant à ce que les produits résolvent les problèmes critiques des utilisateurs avec clarté et rapidité.