La Prochaine Palantir Est Déjà En Cours de Construction, Vous Ne Pouvez Pas Encore l'Acheter : 3 Sociétés d'IA à Surveiller en 2026

Alors que Palantir Technologies (PLTR) se négocie près de ses sommets historiques à des multiples élevés, une nouvelle génération de plateformes d'IA d'entreprise se développe rapidement et pourrait offrir aux investisseurs un point d'entrée plus attrayant dans la même opportunité d'un billion de dollars.
Palantir vient de publier ce que de nombreux investisseurs ont considéré comme l'un des meilleurs rapports de résultats récents dans le secteur des logiciels d'entreprise. Au T4 2025, l'entreprise a affiché une croissance du chiffre d'affaires de 70 % en glissement annuel, avec une augmentation de 137 % du chiffre d'affaires commercial américain et une valeur totale des contrats atteignant environ 4,3 milliards de dollars. La direction a publié des prévisions de croissance du chiffre d'affaires pour l'ensemble de l'année 2026 d'environ 61 %, ce qui implique un chiffre d'affaires d'environ 7,2 milliards de dollars. Le PDG Alex Karp a décrit l'entreprise comme "un n de 1".
Il pourrait avoir raison. Mais le marché a intégré cette histoire de manière agressive.
Au prix actuel, près de 152 dollars par action, Palantir se négocie à environ 45x le chiffre d'affaires prévisionnel basé sur les prévisions de 2026, et à environ 73x le chiffre d'affaires des 2025, un multiple qui laisse peu de marge d'erreur et exige une exécution soutenue sur plusieurs années. Pour les investisseurs qui ont manqué l'occasion Palantir, ou qui souhaitent une exposition plus favorable à l'IA d'entreprise, la question devient : quelles entreprises construisent le prochain Palantir ?
Nous avons identifié trois entreprises privées combinant des ambitions similaires à celles de Palantir avec des évaluations qui pourraient ne pas encore refléter pleinement leur potentiel à long terme. Aucune de ces entreprises ne cotera en bourse aujourd'hui, mais chacune représente un pari distinct sur qui contrôlera l'infrastructure de l'IA d'entreprise au cours de la prochaine décennie.
QU'EST-CE QUI CARACTÉRISE UN "PROCHAIN PALANTIR" ?
Le rempart de Palantir repose sur trois piliers : des logiciels d'entreprise profondément intégrés qui sont difficiles à remplacer, une franchise gouvernementale et de défense présentant des barrières à l'entrée élevées, et une plateforme d'IA qui transforme les données en prise de décision opérationnelle. Les entreprises ci-dessous s'attaquent à différentes parties de cette équation. Aucune n'est une réplique directe de Palantir, mais chacune construit une position durable et à forte marge au sein du même écosystème d'IA d'entreprise.
"La question pour les investisseurs n'est pas de savoir si l'IA d'entreprise est réelle, car c'est le cas. La question est de savoir si Palantir, aux multiples actuels, est le moyen le plus efficace de profiter de cette tendance."
Fondée en 2013 par les créateurs originaux d'Apache Spark à l'UC Berkeley, Databricks a créé la catégorie data lakehouse à partir de zéro et fournit désormais une infrastructure de données et d'IA de base à une part importante des grandes entreprises, y compris une majorité des entreprises du Fortune 500.
Chiffre d'affaires annualisé : signalé à plus de 5 milliards de dollars | Croissance en glissement annuel : signalée à plus de 65 % | Marge brute des abonnements : signalée au-dessus de 80 %
Databricks est sans doute l'histoire la plus intéressante d'infrastructure d'IA en pré-IPO en 2026. L'entreprise a dépassé un chiffre d'affaires annualisé de 5 milliards de dollars tout en maintenant une forte croissance, des marges brutes d'abonnement élevées et une trésorerie disponible positive. En comparaison, Palantir a enregistré une croissance de 56 % en 2025 et prévoit une croissance d'environ 61 % en 2026. Databricks opère à des taux de croissance comparables ou plus rapides, à une échelle privée plus importante, et n'est pas encore entrée sur les marchés publics.
L'entreprise a récemment levé un tour de financement important avec la participation d'investisseurs institutionnels majeurs, notamment Microsoft, BlackRock, Blackstone, JPMorgan, Goldman Sachs et la Qatar Investment Authority. Les évaluations signalées dépassent 100 milliards de dollars, certaines estimations la plaçant au-dessus de 130 milliards de dollars. Le PDG Ali Ghodsi a déclaré qu'une introduction en bourse en 2026 n'était pas exclue, bien qu'aucun dépôt n'ait été effectué au mois de mars 2026.
La comparaison avec Palantir : Palantir se situe au niveau de la prise de décision, aidant les organisations à agir sur la base des données. Databricks se trouve en dessous, possédant la couche de données elle-même. Avec plus de 20 000 clients et une expansion rapide des revenus axée sur l'IA, l'entreprise se positionne comme une infrastructure fondamentale pour l'IA d'entreprise. Son expansion continue vers les bases de données et les outils natifs de l'IA la place en concurrence plus directe avec les plateformes héritées telles qu'Oracle et SAP.
Scénario haussier : Taux de croissance comparables ou supérieurs à ceux de Palantir, à un multiple implicite nettement inférieur. Une cotation en bourse pourrait redéfinir l'ensemble de la catégorie d'infrastructure d'IA d'entreprise.
Risques clés : L'accès en pré-IPO est limité aux investisseurs accrédités. La concurrence de Snowflake, Google BigQuery et AWS reste intense. Les changements de direction, y compris le départ de cadres supérieurs de l'IA, introduisent une certaine incertitude à l'approche d'une éventuelle introduction en bourse.
En résumé : Les investisseurs du marché public peuvent obtenir une exposition indirecte par le biais de Microsoft (MSFT), qui a participé au dernier tour de financement. Databricks est largement considéré comme l'un des candidats les plus attendus à une introduction en bourse dans le secteur des logiciels d'entreprise.
#2 GLEAN Private | Série F | Évaluation : Les estimations de l'industrie suggèrent environ 7 milliards de dollars +
Fondée en 2019 par Arvind Jain, un ingénieur principal chez Google et cofondateur de Rubrik, Glean s'attaque à un problème persistant de l'entreprise : les employés passent une quantité importante de temps à rechercher des informations qui existent déjà en interne. Glean connecte les données de toutes les applications d'entreprise dans une couche de connaissances unifiée et sensible aux autorisations, permettant aux employés de poser des requêtes sur les informations de l'entreprise en langage naturel.
ARR : Dépasserait reportedly 200 millions de dollars | Croissance : Environ doublée au cours de l'année précédente
Glean a déclaré avoir dépassé 200 millions de dollars de chiffre d'affaires récurrent annuel au début de 2026, soit environ neuf mois après avoir atteint 100 millions de dollars. Un récent tour de financement mené reportedly par Wellington Management à une évaluation estimée à plus de 7 milliards de dollars a attiré la participation de Sequoia, Kleiner Perkins et General Catalyst. L'entreprise a été reconnue par les analystes du secteur pour son innovation en matière d'IA agentique et a été citée par Bloomberg parmi les startups d'IA notables à surveiller en 2026.
La comparaison avec Palantir : Palantir se concentre sur la prise de décision opérationnelle de haut niveau, généralement au sein du gouvernement et des grandes entreprises. Glean cible une couche plus large, chaque travailleur du savoir au sein d'une organisation, en intégrant l'intelligence dans les flux de travail quotidiens dans tous les secteurs. Le marché adressable total pourrait être plus important et la friction de déploiement est considérablement plus faible.
La clientèle de Glean s'est étendue au-delà de la technologie pour inclure la finance, la vente au détail, la fabrication et les soins de santé, des secteurs qui correspondent étroitement à la démographie professionnelle de ce lectorat. Scénario haussier : Une croissance des revenus d'environ 2x en un an place Glean parmi les entreprises SaaS d'entreprise à la croissance la plus rapide à ce stade. Son architecture, construite autour des autorisations, de la conformité et de l'intégration des données d'entreprise, s'aligne bien sur le passage vers les systèmes d'IA agentique.
Risques clés : Microsoft 365 Copilot, Amazon Q et Google Agentspace ciblent les mêmes cas d'utilisation avec des prix groupés et l'avantage significatif des relations existantes avec les entreprises. Les entreprises de middleware ont historiquement été confrontées à des pressions sur les marges lorsque les hyperscalers s'aventurent sur des marchés adjacents.
En résumé : Avec une évaluation estimée à plus de 7 milliards de dollars sur reportedly plus de 200 millions de dollars d'ARR, Glean n'est pas bon marché, mais le multiple est probablement plus défendable compte tenu du rythme de croissance. Une offre publique future dépendrait probablement d'une expansion continue vers plusieurs centaines de millions de dollars d'ARR.
#3 SCALE AI Private | Soutenu par Meta | Évaluation : Reportedly environ 29 milliards de dollars
Fondée en 2016 par Alexandr Wang, qui a quitté MIT à 19 ans, Scale AI est devenue un acteur clé de l'écosystème de l'IA en fournissant des données d'entraînement de haute qualité utilisées pour développer des modèles d'apprentissage automatique, en recrutant et en gérant des entrepreneurs du monde entier pour étiqueter et contrôler la qualité des données qui enseignent aux systèmes d'IA à penser.
Chiffre d'affaires 2024 : Reportedly approche 1 milliard de dollars | Contrats gouvernementaux : Reportedly dépassant 300 millions de dollars d'engagements DoD actifs
Au milieu de 2025, Meta Platforms a fait un investissement stratégique majeur dans Scale AI, reportedly acquérant une participation non majoritaire et valorisant l'entreprise à environ 29 milliards de dollars. À la suite de la transaction, Wang est passé à un rôle chez Meta axé sur la stratégie de l'IA. Des rapports ont ensuite fait surface suggérant que plusieurs clients commerciaux majeurs ont réévalué leurs relations avec Scale, citant des préoccupations qui pourraient inclure la gouvernance des données et les considérations concurrentielles, bien que les motivations derrière les décisions individuelles n'aient pas été uniformément confirmées. L'entreprise a également procédé à une réduction de la main-d'œuvre au cours de cette période, selon des rapports publiés.
La comparaison avec Palantir est stratégique plutôt qu'opérationnelle. Palantir opère au niveau de la prise de décision. Scale AI opère au niveau des données d'entraînement, l'entrée fondamentale qui alimente les systèmes d'IA. À mesure que la demande de données de haute qualité annotées par l'homme augmente, cette couche pourrait devenir stratégiquement essentielle. L'implication de Scale dans les programmes d'IA liés à la défense américaine, y compris reportedly des engagements DoD d'une valeur supérieure à 300 millions de dollars au total, la place sur un territoire concurrentiel adjacent à la franchise gouvernementale de Palantir.
Les représentants de l'entreprise ont déclaré à CNBC fin 2025 que son activité de données avait augmenté mensuellement à la suite de la transaction avec Meta, et que son activité d'applications avait connu une accélération significative au cours du deuxième semestre 2025 par rapport au premier semestre. Au début de 2026, Scale a lancé une nouvelle division de recherche axée sur les systèmes d'IA agentique et la robotique.
Scénario haussier : Une position structurellement importante dans la chaîne d'approvisionnement des données d'entraînement de l'IA qui est difficile à reproduire. La demande gouvernementale est en augmentation. La rareté à long terme des données annotées par des experts pourrait renforcer les avantages concurrentiels au fil du temps.
Risques clés : Les rapports de désengagement de plusieurs clients commerciaux majeurs représentent un risque de concentration des revenus significatif. La transition de leadership à la suite du passage de Wang à Meta soulève des questions de continuité. Les organismes de réglementation de certaines juridictions ont reportedly initié des examens liés à la transaction avec Meta, bien que les résultats restent incertains. Aucun calendrier d'introduction en bourse n'a été annoncé.
En résumé : Scale AI représente une position à haut risque et à fort potentiel sur l'importance à long terme des données d'entraînement propriétaires en IA. Les événements de 2025 ont introduit une réelle incertitude dans une entreprise qui avait auparavant affiché un élan commercial exceptionnel. Les investisseurs du marché public peuvent envisager Meta (NASDAQ: META) comme un moyen d'exposition indirecte.
EN RÉSUMÉ
Palantir est une entreprise véritablement exceptionnelle. Mais à des multiples élevés du chiffre d'affaires, elle intègre un degré élevé d'exécution soutenue au cours de la prochaine décennie. Databricks offre l'histoire la plus intéressante en pré-IPO d'infrastructure à grande échelle. Glean représente un pari à croissance rapide sur l'adoption de l'IA d'entreprise au niveau du flux de travail. Et Scale AI est un acteur plus complexe mais potentiellement essentiel dans la chaîne d'approvisionnement des données d'entraînement de l'IA.
Aucune n'est un substitut direct de Palantir, mais ensemble, elles reflètent la question plus large que se posent les investisseurs après la performance spectaculaire de Palantir : existe-t-il un moyen plus efficace de profiter de l'opportunité de l'IA d'entreprise ?
Divulgation : Cet article est fourni à titre informatif uniquement et ne constitue pas un conseil en investissement. Effectuez toujours vos propres recherches avant de prendre des décisions d'investissement. Les performances passées ne sont pas indicatives des résultats futurs. ________________________________________________________________________________________
Kirsten Co, MS, MBA, est la PDG de K&Company, où elle travaille avec des startups d'IA pour acquérir et fidéliser des clients d'entreprise. Avec 15 ans d'expérience dans les ventes d'entreprise, le développement commercial et les opérations en Amérique du Nord, en Asie-Pacifique et en Europe, et un master en sécurité mondiale et cybercriminalité de NYU, elle contribue à Insider Monkey en couvrant l'adoption de l'IA d'entreprise, la stratégie de mise sur le marché et les entreprises privées d'IA qui valent la peine d'être surveillées par les investisseurs.