Palantir est une entreprise technologique spécialisée dans l’analyse avancée de données massives. Née dans le giron du renseignement américain, elle est aujourd’hui utilisée aussi bien par les armées que par les industriels. Découvrez ses outils phares, sa place dans le nouvel âge de l’IA générative, mais aussi les controverses qu’elle suscite !
La data, tout le monde en parle. Mais très peu savent vraiment la manier à grande échelle, avec rigueur, vitesse et impact. Aujourd’hui, les entreprises veulent prédire les ruptures de stock, les États veulent anticiper les conflits, les hôpitaux veulent sauver des vies avant que les symptômes apparaissent. Et dans l’ombre, un acteur discret orchestre tout cela : Palantir.
Souvent évoquée avec un mélange de fascination et de crainte, cette entreprise née dans les années 2000 à la croisée du renseignement et de la Silicon Valley a su imposer sa vision d’une data « opérationnelle ». Ni une base de données, ni un simple outil d’analyse, Palantir se revendique comme un cerveau stratégique, capable de transformer le chaos informationnel en décisions lucides.
Mais que fait exactement cette entreprise ? Pourquoi ses outils sont-ils autant utilisés dans l’armée américaine que chez Airbus ou Sanofi ? On vous explique !
Une startup créée par la CIA
Palantir n’est pas une start-up comme les autres. Elle est née dans le giron de la CIA, via son fonds d’investissement technologique In-Q-Tel. Sa mission initiale était très claire : lutter contre le terrorisme en rendant la data intelligible pour les analystes. Son nom, inspiré des pierres de vision du Seigneur des Anneaux, donne le ton : il s’agit de « voir à travers les données ».
Contrairement aux GAFAM qui monétisent vos clics, Palantir vend des plateformes analytiques ultra-puissantes aux gouvernements et aux grandes entreprises. Elle repose sur trois produits phares. D’abord, Gotham est dédié aux agences de renseignement et aux forces armées. C’est l’outil utilisé pour croiser des milliards de données (radar, terrain, cyber, renseignement humain…) et identifier des menaces, planifier des missions ou repérer des réseaux.
De son côté, Foundry est pensé pour le monde industriel et civil. Il permet de connecter, nettoyer, visualiser et modéliser les données d’une organisation entière. Il s’adresse autant aux Data Engineers qu’aux utilisateurs métiers. Moins connu du grand public, Apollo est le moteur de déploiement logiciel de l’ensemble. Il permet à Palantir de mettre à jour ses plateformes en temps réel, même dans des environnements ultra-sensibles.
Le positionnement est clair : Palantir ne vend ni des lignes de code ni des dashboards. Elle vend une surcouche d’intelligence. Un cadre dans lequel les données, aussi complexes ou dispersées soient-elles, deviennent actionnables. Et ça change tout.
Un acteur discret, mais incontournable
Palantir n’est pas sur tous les podiums tech. Pas de keynote flashy, pas de pubs grand public, encore moins d’app pour smartphone. Et pourtant, l’empreinte de cette entreprise est massive. Défense, renseignement, énergie, santé, industrie… difficile aujourd’hui de trouver un secteur stratégique où Palantir n’est pas impliquée.
Côté États, elle équipe notamment l’armée américaine, les agences de renseignement, le ministère de la sécurité intérieure ou encore la police de New York. En Europe, elle a collaboré avec le NHS britannique pendant la crise Covid pour coordonner les hôpitaux et gérer les stocks de vaccins. En France, elle travaille avec Airbus, Sanofi, TotalEnergies et plusieurs entités publiques (même si peu osent le crier sur tous les toits).
Son modèle ? Une approche intégrée, ultra-proactive, où l’entreprise envoie ses propres ingénieurs dans les équipes clientes pour adapter les outils à chaque réalité terrain. Ceci débouche sur une implantation en profondeur, qui fait autant sa force que sa controverse. Car si Palantir brille par son efficacité, elle dérange aussi.
Ses liens avec la CIA, son rôle dans la surveillance des migrants aux États-Unis, ou sa proximité assumée avec des figures politiques conservatrices (comme Peter Thiel, son cofondateur) alimentent une image trouble, entre innovation brillante et pouvoir opaque…
Foundry, la plateforme préférée des data workers
Peu à peu, Foundry séduit les grandes entreprises. À première vue, c’est une simple plateforme de gestion et d’analyse de données. Mais en réalité, c’est un environnement complet qui permet de faire vivre la data, de bout en bout, sans la noyer dans la complexité technique.
Tout commence par un pipeline : ingestion, normalisation, qualité, transformation. Le tout s’opère dans une interface visuelle intuitive, qui réconcilie les métiers et les ingénieurs. Là où un projet data classique nécessite plusieurs outils, Foundry centralise tout : exploration, modélisation, gouvernance, scénarios, monitoring, automatisation.
Son véritable atout est ce qu’on appelle les « Ontologies » : une manière de modéliser la réalité métier, non plus comme des lignes de base de données, mais comme des objets vivants (camions, entrepôts, patients, machines…). Cette couche sémantique rend les cas d’usage opérationnels visibles et manipulables par tous, même sans background technique.
Chez Airbus, Foundry a été utilisé pour optimiser la chaîne d’approvisionnement des pièces d’avion. Chez Merck, il a permis d’anticiper des pénuries de médicaments en pleine pandémie. Et chez Ferrari, il sert à piloter la performance des véhicules F1.
Gotham, l’outil qui équipe les armées
Si Foundry est pensé pour les usines, Gotham, lui, est taillé pour le champ de bataille. Ce logiciel, conçu initialement pour la CIA et le FBI, permet de croiser, visualiser et analyser des masses de données opérationnelles en temps réel.
Dans Gotham, chaque événement, chaque individu, chaque point GPS devient un nœud dans une toile vivante. L’objectif est de fournir aux analystes, aux militaires ou aux policiers une vision complète et synthétique d’une situation complexe, souvent en conditions extrêmes. En Irak ou en Afghanistan, Gotham a été utilisé pour identifier des réseaux terroristes, prévoir leurs déplacements, ou déclencher des raids ciblés. En police criminelle, il sert à reconstituer des chaînes de contacts, analyser des enregistrements, et repérer des schémas invisibles à l’œil humain. Mais derrière cette puissance se cache une question cruciale : jusqu’où peut-on automatiser l’intuition humaine ? Palantir promet que l’humain reste « dans la boucle », mais en réalité, les algorithmes guident de plus en plus les choix tactiques.
Et l’on entre alors dans un débat explosif : peut-on déléguer une décision de vie ou de mort à une interface ? Où commence la surveillance légitime, et où s’arrête la dérive autoritaire ? C’est cette dualité qui fait toute la singularité de Palantir : un outil de protection aux capacités redoutables, mais qui exige une vigilance constante sur ses usages.
Palantir en entreprise : un pari gagnant ?
Loin du terrain militaire, Palantir séduit aussi de plus en plus les grands groupes industriels et logistiques, lassés des projets data qui s’enlisent. Ce que propose l’entreprise, c’est un gain de vitesse et de cohérence, en rendant les données immédiatement exploitables par les décideurs.
Grâce à son architecture modulaire, Foundry permet par exemple de connecter un ERP, des capteurs IoT, des feuilles Excel et des API externes en un seul environnement. Les équipes peuvent ensuite bâtir des tableaux de bord, des alertes automatisées, voire des simulations d’impact. Par exemple : « Que se passe-t-il si un fournisseur tombe en panne ? ».
Mais ce qui fait vraiment la différence, c’est la dimension opérationnelle. Là où d’autres outils s’arrêtent à la data visualisation, Palantir pousse jusqu’à la recommandation, l’exécution, et le suivi d’impact. En clair : un entrepôt peut adapter ses commandes automatiquement, une usine peut reconfigurer sa production en temps réel.
Est-ce que ça fonctionne ? Les retours sont spectaculaires. Stellantis a réduit ses coûts logistiques, BP a optimisé ses opérations offshore, et des hôpitaux américains ont diminué les temps d’attente aux urgences. C’est de la data activée, industrialisée, incarnée. Mais cela pose aussi une autre question : faut-il confier une part croissante de ses processus à une entreprise aussi fermée que Palantir ?
Polémiques et critiques : le revers du miroir
Difficile de parler de Palantir sans évoquer la zone grise qui entoure son activité. Car derrière l’efficacité redoutée de ses outils se cache une série de controverses qui lui collent à la peau.
Première source d’inquiétude : les liens historiques avec le renseignement américain. Certes, l’entreprise se targue de défendre les valeurs occidentales. Mais elle a aussi été impliquée dans des programmes de surveillance massive, de tracking migratoire (avec l’agence ICE aux États-Unis), et d’assistance militaire dans des zones sensibles. Une partie de la communauté tech la considère comme l’anti-Google, non pas sur le plan technologique, mais idéologique.
Autre critique récurrente : le manque de transparence. Palantir fournit des plateformes puissantes, mais ne dévoile que très peu ses modèles, ses pipelines ou ses règles d’attribution de score. Pour certains chercheurs en éthique de l’IA, cela crée un « effet boîte noire » particulièrement dangereux. On peut prendre des décisions importantes sur la base d’algorithmes dont personne ne connaît les biais…
D’autres pointent également un risque de dépendance technologique. Une fois qu’une organisation structure ses données et ses flux autour de Foundry ou Gotham, difficile de revenir en arrière. D’autant plus que les interfaces sont propriétaires, et que le support technique passe presque exclusivement par les équipes Palantir. Mais c’est peut-être là que réside la stratégie : créer des outils si utiles, si profondément intégrés aux processus, qu’ils deviennent indispensables… même pour leurs détracteurs.
Palantir et l’intelligence artificielle générative
Depuis 2023, Palantir a accéléré son virage vers l’intelligence artificielle générative, en intégrant des LLMs (Large Language Models) dans ses plateformes Gotham et Foundry. Mais ici, pas question de jouer avec des chatbots. L’ambition est claire de faire collaborer les IA et les humains.
Le concept ? Un utilisateur peut formuler une requête en langage naturel, du type « Simule-moi l’impact d’un blocage sur la chaîne d’approvisionnement en Asie du Sud-Est ». L’IA génère alors des scénarios, des visualisations, et même des actions recommandées, basées sur les données internes de l’entreprise et sur des flux externes (actualité, météo, mouvements logistiques…).
Désormais, Palantir parle d’AI Agents : des entités capables d’agir dans le système, de dialoguer avec d’autres agents, et d’orchestrer des plans complexes sous supervision humaine. Dans Gotham, ces agents peuvent par exemple anticiper les mouvements ennemis à partir de capteurs sur le terrain, et recommander une manœuvre. Dans Foundry, ils peuvent réallouer automatiquement les stocks ou prédire les défaillances machines. Une vraie révolution !
Mais là encore, comment garantir que l’IA ne prend pas seule des décisions irréversibles ? Qui contrôle l’agent, et selon quelles règles ?
Quel futur pour Palantir ?
Palantir n’a jamais été aussi visible… tout en restant insaisissable. Alors que ses contrats gouvernementaux explosent aux États-Unis, l’entreprise mise de plus en plus sur le secteur privé européen pour consolider sa croissance. Santé, énergie, transport, climat : tous les grands défis du XXIe siècle deviennent autant de terrains de jeu pour sa plateforme Foundry.
Son discours évolue également : là où elle parlait autrefois de « guerre contre le terrorisme », la firme se présente aujourd’hui comme un partenaire de souveraineté technologique. Une sorte de rempart occidental face aux géants chinois ou aux dérives des GAFAM. Son PDG, Alex Karp, n’hésite plus à revendiquer un rôle politique : celui d’une entreprise qui « prend position » dans un monde instable.
Mais la concurrence s’organise. Des alternatives plus transparentes émergent, open source et cloud-native, et les grands groupes veulent garder la main sur leurs données stratégiques. Dans ce jeu d’équilibre entre performance et confiance, Palantir devra prouver qu’elle peut être un partenaire… sans chercher à devenir un maître.
Conclusion : Palantir, l’analyse de données comme arme d’influence
À la croisée de la tech, de la géopolitique et de l’éthique, Palantir incarne autant les promesses que les dangers de l’ère algorithmique.
Afin d’apprendre à manier les outils d’analyse avancée, à modéliser des systèmes complexes et à collaborer avec des IA génératives comme celles intégrées dans Palantir, vous pouvez choisir DataScientest. Nos différentes formations vous permettront d’apprendre à manier les meilleures solutions d’analyses de données et d’intelligence artificielle générative.
Vous apprendrez à construire des pipelines de données, entraîner des modèles IA performants, et mettre en production des solutions capables de transformer l’information en impact réel. Grâce à notre approche tournée vers la pratique, vous sortirez avec des compétences immédiatement activables et une certification professionnelle reconnue. Nos formations sont accessibles en BootCamp intensif, en alternance ou à votre rythme, et éligibles aux financements CPF ou France Travail. Rejoignez DataScientest, et passez de l’analyse à l’action.
Vous savez tout sur Palantir. Pour plus d’informations sur le même sujet, découvrez notre dossier complet sur les agents IA et notre dossier sur les LLM !
