Elle n'a pas encore la célébrité de Mistral AI. Pourtant, la start-up française H Company est devenue un leader mondial dans une branche stratégique de l'IA. Cette percée n'a pas échappé au géant américain Nvidia qui fait la pluie et le beau temps dans le secteur et réunit dans sa coalition Nemotron les pointures de l’intelligence artificielle. H Company y figure désormais au titre de son expertise en computer use. Cette approche permet de "relier des systèmes informatiques existants avec des solutions nouvelles, sans investissement lourd ni configuration technique complexe. C'est clé dans le retour sur investissement de l’IA", précise Gautier Cloix, ancien de Palantir qui a pris les manettes de H Company l'an dernier. Depuis, la start-up s’est fait une place dans le classement Next40, qui rassemble les entreprises technologiques françaises les plus prometteuses du pays, le CAC 40 de demain. Entretien avec son PDG.
L’Express : Vous avez rejoint H Company en juin 2025, sans avoir participé à sa création. Pourquoi ce choix ?
Gautier Cloix : A la naissance de l'entreprise, en 2024, l’équipe originelle a étudié plusieurs pistes de recherche. Mais les efforts se sont assez vite concentrés sur la voie que H Company suit aujourd'hui, appelée computer use. C’est-à-dire une IA capable d’utiliser l’ordinateur comme un humain, de gérer des actions avec le clavier et la souris, afin d’utiliser divers programmes. Selon le patron de Nvidia, Jensen Huang, c’est la branche la plus complexe de l’IA. H Company en est le leader mondial. Nvidia, qui a sélectionné dix entreprises spécialisées dans autant de domaines différents de l’IA pour former sa coalition Nemotron, nous a retenus pour notre expertise en la matière. Je suivais H Company depuis le début. À mon arrivée, il a fallu déterminer quels clients cibler. Nous avons choisi les entreprises, les gouvernements et les ONG. Handicap International a fait l'objet de notre premier déploiement.
Quel est l’intérêt du computer use ?
C’est utile dans toute activité où l’humain perd du temps à cliquer, au lieu de faire son cœur de métier. Par exemple, des infirmiers qui veulent s’occuper de leurs patients, ou des commerciaux, qui aimeraient se concentrer sur l’échange avec le client. Le computer use, c’est une IA entraînée sur des millions d’heures d'humains utilisant un ordinateur et sur des millions d’heures d’environnements virtuels. Elle est capable ensuite de se débrouiller avec des logiciels qu’elle n’a encore jamais utilisés et relier des systèmes informatiques existants avec des solutions nouvelles, sans lourd investissement ni configuration technique complexe. C'est clé dans le retour sur investissement de l’IA. Pas besoin, avec le computer use, qu’un système ait été intégré en amont.
Pouvez-vous nous donner des exemples concrets ?
Un commercial, par exemple, passe du temps à lire et trier ses mails, consulter LinkedIn, vérifier son stock sur SAP, regarder des documents internes pour vérifier le pricing d’un produit ou ses caractéristiques. Les deux tiers de son temps sont dédiés à des tâches répétitives de ce type. Nous, on s’assoit à côté des commerciaux, on enregistre ce qu’ils font. Ils donnent à voix haute des explications, comme s’ils formaient un junior. À la fin, nous leur livrons un agent IA qui a compris l’esprit de leurs actions et leur fait gagner beaucoup de temps. Un infirmier, dans un service d’urgence, a lui aussi beaucoup de tâches répétitives à effectuer. Il doit consulter le logiciel qui gère les lits dans les différents services.
Et d’autres programmes, relatifs aux prescriptions et à la facturation. Basculer les informations d’un patient d’un logiciel à l’autre est chronophage. Notre technologie libère du temps pour échanger avec le malade. Dans les hôpitaux où nous sommes déployés, nous avons réduit la contrainte administrative des infirmiers de 60 % à 10 % de leurs heures. C’est bien accueilli car personne n’a envie de passer sa journée à faire des centaines de clics.
Certaines entreprises ont essuyé de grosses déconvenues avec des IA qui ont, par exemple, effacé des parties précieuses de leurs développements informatiques. Comment prévenez-vous ces risques ?
Nos agents n’ont pas le droit d’effectuer des tâches irréversibles, comme envoyer un mail ou passer une commande. Ils peuvent uniquement envoyer des briefs, des brouillons, des rapports, qui font gagner du temps aux gens. Nous veillons à ce que les agents respectent les règles de l’entreprise et qu’un humain valide.
D’autres entreprises travaillent sur le computer use. Comment vous distinguez-vous de la concurrence ?
Nous ne sommes pas seuls, mais nous sommes peu nombreux sur ce créneau. Et H Company est numéro un au classement technique OSWorld-Verified. Nous sommes meilleurs qu’Anthropic et OpenAI. C’est peut-être la première fois qu’une entreprise en Europe est leader dans l’IA, même s’il y a des entreprises formidables, telles que Gradium sur la voix, Mistral sur le modèle souverain, et Ami Labs sur les world models. Notre plus grande force, selon moi, reste le caractère compact de nos modèles. Faire du computer use avec Claude d’Anthropic est assez gourmand en tokens et coûteux. Chez Claude, le million de tokens coûte 125 dollars. Chez nous, 3 dollars. Quarante fois moins cher.
Comment arrivez-vous à ce différentiel de prix ?
D’abord, nous n’avons pas les mêmes contraintes financières. Lorsqu’on a des moyens illimités, on s’autorise à construire un moteur d’avion, qui peut tout transporter mais coûte cher en kérosène. Nous, nous avons fait dans l’IA l’équivalent d’un moteur de drone, compact et spécialisé. Nous sommes par ailleurs très attachés à ce que nos clients puissent utiliser nos modèles où ils le souhaitent : à distance ou sur place. Nous avons par exemple un modèle très léger, de 800 millions de paramètres, qui peut tourner sur un téléphone portable, là où Mythos d’Anthropic en compte 1 000 milliards et requiert des data centers. Nous avons aussi des modèles de taille intermédiaire, qui peuvent tourner sur des ordinateurs. Beaucoup de tâches qu’on automatise ne requièrent pas de grosses capacités intellectuelles, ni de calcul. Les Américains font une course à l’échalote. OpenAI et Anthropic veulent être meilleurs dans tous les domaines. Ce n’est pas du tout notre approche.
Quels défis techniques se posent dans votre branche ?
Nous fabriquons des modèles d’action qui se rapprochent de ce que font les robots. Les données d’entraînement sont donc différentes de celles des modèles de langage. Nous entraînons nos modèles sur des millions d’heures d’enregistrements d’humains. Ils cliquent partout, essayent des choses, ratent souvent. Nous échangeons avec beaucoup d’entreprises robotiques, comme Boston Dynamics, car nous formons un continuum. On n’imagine pas un robot s’asseoir devant un ordinateur. Le relais de la robotisation à ce stade, ce sont nos agents, qui sont des sortes d’humanoïdes virtuels.
Sur quel socle technique les avez-vous créés ?
Nos outils sont plutôt des modèles visuels, mais ils s’appuient sur la même technologie dite Transformer que les modèles de langage. Il y a ensuite une couche technique, qui est une sorte de harnais, et qui permet de faire une action puis de vérifier qu’elle s’est déroulée comme souhaité. Ce sont des modèles maison, même si on utilise parfois une base open source qui a déjà la compréhension des langues et des formes.
Est-il possible d’auditer un modèle d'IA open source aussi facilement qu’un logiciel open source, pour s’assurer de son innocuité ?
Les biais politiques et culturels qui existent dans certains modèles open source chinois ne sont pas un problème dans notre activité : nos outils n’utilisent pas cette partie informationnelle. Nous ne sommes pas davantage exposés au risque de backdoor, d’exécution de code frauduleux à distance, car nos modèles n’exécutent pas eux-mêmes des actions. Mais nous avons racheté une entreprise de cybersécurité afin de contrôler cela plus étroitement. Si un modèle me suggère de cliquer à telles coordonnées de l’écran, nos outils ne vont pas le faire bêtement : ils vont vérifier que c’est autorisé.
Depuis son premier tour de table de 220 millions d'euros et le départ de certains fondateurs quelques mois plus tard, H Company n’a plus levé de fonds. C’est inhabituel dans un secteur très gourmand en capitaux...
Nous avons une visibilité financière confortable et sommes pour l’heure concentrés sur le déploiement, mais H Company suscite l’intérêt des investisseurs. Notre objectif est de créer un champion mondial. Cela passera sans doute par d’autres levées de fonds. Nous avons annoncé à VivaTech deux nouveaux contrats avec Orange et BNP Paribas, ainsi que des clients américains, et un partenariat avec Nvidia. Le bureau américain va significativement grossir cette année, d’une quinzaine à une centaine de salariés.
Le rapport Draghi, la récente coupure de Fable 5 d'Anthropic... De nombreux épisodes ont donné envie à l’Europe de s’autonomiser sur le plan numérique vis-à-vis des Américains. Où placez-vous le curseur dans ce débat ?
Nous sommes une entreprise française et nous avons plusieurs grands actionnaires français au capital tels que Bernard Arnault et Xavier Niel. Il y a bien sûr aussi des investisseurs étrangers - Samsung, AWS - qui sont des facteurs d’accélération. Je suis rentré en France après dix ans passés aux États-Unis. Ma vision est la suivante : je ne veux pas que H Company devienne un champion européen, mais un champion mondial du computer use. Les grands groupes ont besoin de la meilleure technologie. Il faut donc que nous soyons rapidement plus rentables que les autres modèles. Le retard de l'Europe est souvent lié à une internationalisation trop lente. C’est ce qui explique par exemple pourquoi nous n’avons pas créé de grand réseau social. Mais des succès comme Airbus montre la voie.
Que retirez-vous de votre expérience chez Palantir ?
J’ai vu à quel point un logiciel pouvait avoir un impact sur un Etat et son économie. Palantir m’a montré l’importance d’avoir des ambitions fortes. Dès le début, l’entreprise voulait devenir un géant mondial. Cela semblait presque ridicule, au démarrage. Mais c'est un cap structurant. J’ai beaucoup appris là-bas sur les ambitions à se fixer, la manière de les exécuter, la culture à mettre en place pour y parvenir, les partenariats à bâtir.
Les États-Unis et la Chine avancent très vite dans l’IA. Quelles leçons l’Europe doit-elle en tirer ?
La course aux modèles puissants des Américains est ruineuse. Ce n’est pas la voie à suivre en Europe. Le secteur de l’IA n’est cependant pas homogène. Chez OpenAI, on trouve les accélérationnistes. Chez Anthropic, ceux qui privilégient la sûreté. Les équipes ne se parlent pas et se détestent parfois cordialement. Google, qui est un acteur clé de l’IA générative, a une position différente. L’entreprise existe depuis longtemps, a des moyens considérables, une quantité de données gigantesque. Nvidia essaye quant à lui de créer une troisième voie plus internationale : sa coalition Nemotron compte deux Français et un Allemand. La Chine a l’obsession de rattraper les États-Unis. Avec un handicap - elle n’a pas accès aux meilleures puces Nvidia - et une force - son dirigisme économique.
L’Europe suit une voie différente, qui reflète ses valeurs. Il est plus facile de créer des IA en Europe, car les salaires des chercheurs américains sont dignes des footballeurs stars aux Etats-Unis. Avant, ils devaient rester au moins un an dans l'entreprise pour bénéficier de stock-options. Mais la compétition est si rude que les chercheurs imposent désormais leurs conditions. Certains changent tous les trois mois afin de se constituer un portefeuille d’actions bien diversifié (rires). Ce turnover fait qu’il est complexe, aux États-Unis, de construire un projet de long terme. En Europe, les chercheurs sont bien plus loyaux, et un peu moins chers. On peut construire ici avec une vision de long terme et se concentrer sur des technologies qui étaient encore des niches il y a deux ans.
Faut-il nouer une relation différente avec la Big Tech américaine ?
L’IA, c’est comme l’énergie : on en a besoin pour faire beaucoup de choses. La menace d’une coupure de services numériques américains restera au-dessus de nos têtes. Elle peut advenir pour des raisons légitimes, ou non. Nous avons vécu la crise pétrolière, où tous les prix augmentent. Dans l’IA, il se produit la même chose. Si les entreprises européennes s’appuient sur des modèles étrangers, elles seront soumises aux fluctuations tarifaires de ces modèles. Certains deviennent très, très chers. Un modèle d’IA qui fonctionne bien, c’est comme une drogue : il est dur de s’en séparer.
Des acteurs comme SoftBank ont annoncé des investissements massifs en France pour construire des data centers. Pour quel bénéfice ? La plupart des puces utilisées sont américaines, tout comme les modèles qui tournent dessus. Et le contrôle de l’infrastructure revient à son propriétaire...
C’est un vrai sujet, en effet. Peu de pays ont autant de capacité électrique supplémentaire que la France. Nous avons près de 10 gigawatts d’électricité décarbonée grâce aux investissements que les Français ont faits il y a 50 ans dans le nucléaire : ce sont les bijoux de famille du pays. Il est un peu dommage de l’exporter. Cela me rassure tout de même de savoir qu’on a des GPU dans les provinces françaises. Mais il faut s’assurer que ces data centers fourniront en priorité la capacité adéquate aux Français et aux Européens, avant les Américains. Les Européens n’ont pas de gros besoins pour le moment. Mais lorsque ce sera le cas, il ne faudra pas qu’ils en soient privés.
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