Palantir

Les déploiements Gotham sur mesure destinés au renseignement américain ont été convertis en primitives de plateforme : ontologie, modèles d'objets, permissions, moteurs de workflow, traçabilité de provenance. Ces primitives sont devenues Foundry, puis Apollo et AIP. Une fois les déploiements standardisés autour de Foundry, la marge brute est montée dans la fourchette des 80 pour cent, et Palantir a délaissé la dynamique d'ingénierie déployée sur le terrain au profit d'une vente par compte.

Cette séquence explique pourquoi l'entreprise sert d'ancrage à presque tout argument sur le Forward Deployed Engineering. Jesse Zhang, PDG de Decagon, écrivant sur X le 11 août 2026, la traite comme le cas de référence : la formule de Shyam Sankar, "FDEs eat pain and excrete product", mise en regard de l'aveu de Joe Lonsdale selon lequel la réputation de "cabinet de conseil déguisé" reposait sur une observation exacte. Palantir a porté cette réputation pendant près de vingt ans avant que la marge n'arrive.

La lecture que fait Zhang de ce précédent tient en une affirmation : "the pain was the input to the product, not a cost of sale." Le mouvement difficile est la sortie, retirer les ingénieurs une fois les parcours clients connus. Anthropic et OpenAI ont bâti des structures de déploiement entreprise explicitement calquées sur Palantir, qui reprend l'entrée tout en laissant la sortie non éprouvée.

La provocation d'Ethan Mollick de mai 2026 aborde la même faille sous un autre angle : tant que des humains sont nécessaires pour faire entrer l'IA dans les organisations clientes, le goulot d'étranglement de l'adoption se situe dans l'organisation plutôt que dans le modèle. Reste ouverte la question de savoir si quiconque copie l'entrée peut reproduire la sortie.