Amazon serait en pourparlers pour acquérir Decart, une jeune pousse spécialisée dans les couches logicielles d'optimisation pour architectures matérielles d'intelligence artificielle, pour une valorisation de l'ordre de 7 milliards de dollars, rapporte le Wall Street Journal. Les négociations, si elles aboutissent, interviendraient dans un contexte où les fournisseurs de cloud cherchent à réduire leur dépendance aux mêmes fournisseurs de puces et à offrir des infrastructures d'IA plus compétitives.
Une startup née en 2023 au cœur des enjeux hardware–software
Fondée en 2023 par les frères Dean et Orian Leitersdorf et Moshe Shalev, Decart a développé une couche logicielle, baptisée DOS, destinée à faciliter la portabilité et l'exécution de modèles d'IA sur des architectures matérielles variées. La startup ne se limite pas à l'adaptation logicielle : elle présente aussi des modèles propriétaires, dont Lucy — orienté vers la modification vidéo en temps réel — et Oasis, qui génère des environnements interactifs pour la robotique et l'IA physique.
Un rapprochement naturel avec AWS
L'intérêt d'Amazon s'inscrit dans une relation technologique déjà établie. AWS avait offert à Decart un accès anticipé à ses puces Trainium, conçues pour rivaliser avec les accélérateurs de Nvidia. En décembre 2025, lors de la conférence AWS re:Invent, Decart a montré un modèle vidéo en temps réel fonctionnant sur Trainium3. Selon la démonstration relayée par Amazon, la génération d'images était jusqu'à 4 fois plus rapide et coûtait la moitié par rapport à des GPU, selon les conditions de la démo.
- Valorisation évoquée : environ 7 milliards de dollars.
- Année de création : 2023.
- Fondateurs : Dean et Orian Leitersdorf, Moshe Shalev.
- Produits : couche logicielle DOS, modèles Lucy et Oasis.
- Partenariat technique : accès anticipé aux puces Trainium d'AWS, démonstration sur Trainium3 en décembre 2025.
Pourquoi cette acquisition serait stratégique
Pour Amazon, intégrer Decart ce serait :
- renforcer la pile logicielle autour de ses accélérateurs, afin d'optimiser performance et coûts pour les clients AWS ;
- limiter le passage obligé par des tiers spécialisés pour porter et accélérer des modèles sur différentes architectures ;
- valoriser des cas d'usage en temps réel (vidéo, robotique) qui représentent des niches à haute valeur ajoutée pour le cloud.
Du côté de Decart, un rachat par Amazon offrirait une mise à l'échelle immédiate via l'accès au vaste écosystème AWS, mais poserait aussi la question de l'indépendance commerciale vis‑à‑vis d'autres clients et partenaires potentiels.
Risques et interrogations
Plusieurs points restent à clarifier et soulèvent des enjeux concurrentiels :
- la transaction n'a pas été confirmée par les parties — des discussions peuvent échouer ou être réorientées ;
- une intégration verticale pourrait inquiéter des clients AWS soucieux d'un traitement non discriminatoire des technologies sur la marketplace cloud ;
- la valorisation avancée (~7 Md$) traduit l'importance stratégique perçue de la capacité à gérer des architectures multiples — mais la rentabilité à long terme dépendra de la monétisation de DOS et des modèles propriétaires.
| Élément | Valeur / information |
|---|---|
| Valorisation évoquée | ~7 milliards $ |
| Année de création | 2023 |
| Produits clés | DOS, Lucy, Oasis |
| Partenaire technique notable | AWS — accès anticipé à Trainium |
Sur le fond, cette opération s'inscrit dans une dynamique plus large : les hyperscalers cherchent à maîtriser à la fois le matériel et le logiciel pour l'IA afin de réduire les coûts, d'améliorer les performances et d'enfermer les clients dans leurs architectures. Pour les acteurs du cloud et pour les startups, cela signale que les couches d'abstraction logicielle autour des puces deviennent des actifs stratégiques susceptibles de provoquer des consolidations significatives.
À ce stade, la prudence s'impose : l'annonce reste de nature confidentielle et non confirmée par Amazon ou Decart. Si la transaction devait se concrétiser, elle constituerait néanmoins un jalon important dans la course à l'optimisation matérielle et logicielle de l'IA.
