Comparez 15 logiciels de recherche d’entreprise selon leurs capacités d’IA, permissions, connecteurs, RAG, déploiement, gouvernance et cas d’usage.
Le meilleur logiciel de recherche d’entreprise en 2026 n’est pas nécessairement celui qui affiche la liste de fonctionnalités la plus longue. C’est celui qui permet de retrouver la bonne information, de respecter les permissions existantes, de conserver des réponses à jour et de s’intégrer au modèle opérationnel que votre entreprise est réellement capable de maintenir.
Choisir une plateforme d’enterprise search est donc autant une décision d’architecture qu’un choix logiciel.
Certaines solutions sont conçues comme des moteurs de recherche transverses capables d’interroger des dizaines d’applications métier. D’autres fournissent surtout une infrastructure de recherche aux équipes techniques. Certaines sont profondément intégrées à Microsoft, Google, Atlassian, Notion ou Slack. D’autres privilégient l’open source, l’auto-hébergement, la recherche fédérée ou les environnements fortement gouvernés.
Pour construire ce comparatif, nous avons étudié les principales plateformes du marché, leurs documentations officielles et les solutions actuellement positionnées sur les requêtes liées aux logiciels de recherche d’entreprise.
L’objectif n’est pas de reproduire leurs listes de fonctionnalités.
Nous comparons 15 plateformes selon un cadre commun, fondé sur la qualité de recherche, les permissions, les connecteurs, la fraîcheur des données, les réponses sourcées, le déploiement, l’administration et la capacité de la recherche à s’intégrer dans des workflows plus larges.
Si vous découvrez encore le sujet, commencez par notre guide consacré à la recherche d’entreprise. Si votre problématique est déjà plus opérationnelle, consultez également notre page dédiée aux solutions d’enterprise search.
Comparatif des 15 meilleurs logiciels de recherche d’entreprise en 2026
Solution | Idéal pour | Point fort | Point de vigilance |
|---|---|---|---|
Glean | Grandes entreprises utilisant de nombreuses applications | Recherche multi-applications avec permissions et contexte d’entreprise | Nécessite d’assumer une couche de recherche dédiée |
Microsoft 365 Copilot Search | Entreprises centrées sur Microsoft | Intégration Microsoft Graph et Microsoft 365 | Plus pertinent dans un environnement Microsoft dominant |
Gemini Enterprise | Environnements Google Workspace et Google Cloud | Recherche, assistant et agents dans un même environnement | Connecteurs et modes de récupération variables selon les sources |
Coveo | Entreprises ayant de fortes exigences de pertinence | Recherche sémantique, machine learning et réponses génératives | Mise en œuvre généralement plus structurée |
Sinequa | Grandes entreprises et secteurs réglementés | Connectivité étendue et gouvernance des connaissances | Plateforme plus lourde qu’un simple outil de recherche |
Elastic | Équipes techniques construisant leur propre recherche | Contrôle profond du keyword search, vector search et hybrid search | Davantage d’implémentation à la charge de l’équipe |
Moveworks | Recherche interne associée à l’automatisation | Recherche, réponses et workflows employés | À évaluer comme une plateforme employee AI plus globale |
Atlassian Rovo | Entreprises fortement équipées de Jira et Confluence | Recherche native dans l’écosystème Atlassian | Plus pertinent lorsque Atlassian est déjà central |
Notion Enterprise Search | Entreprises utilisant Notion comme knowledge hub | Recherche transverse, citations et recherche approfondie | Dépend fortement du rôle de Notion dans l’organisation |
Guru | Organisations privilégiant les connaissances vérifiées | Recherche et processus de vérification de la connaissance | Plus orienté knowledge management que recherche pure |
Lucidworks | Entreprises souhaitant une forte configurabilité | Recherche hybride et plusieurs modèles de déploiement | Demande une vraie gouvernance de plateforme |
Algolia | Équipes techniques créant une expérience de recherche sur mesure | API-first, semantic search et performances | Pas un assistant interne clé-en-main |
Onyx | Organisations privilégiant l’open source | Auto-hébergement, RAG et contrôle des modèles | Plus de responsabilités opérationnelles |
GoSearch | Environnements nécessitant plusieurs modèles de connexion | Recherche indexée, fédérée et intégrations agentiques | Architecture à documenter source par source |
Slack Enterprise Search | Entreprises travaillant principalement dans Slack | Recherche directement dans l’espace de collaboration | Très dépendant de l’adoption et du plan Slack |
Il n’existe pas de numéro un universel.
Le meilleur choix dépend de votre architecture existante, du niveau de contrôle que vous souhaitez conserver, de vos contraintes de sécurité et de la place que la recherche occupe dans les workflows de vos équipes.
Comment avons-nous évalué ces logiciels de recherche d’entreprise ?
Les résultats de recherche sur cette catégorie mélangent actuellement pages éditeurs, comparatifs, annuaires, définitions et contenus éducatifs.
Cela montre que les utilisateurs ne cherchent pas uniquement à comprendre ce qu’est l’enterprise search.
Ils essaient surtout de déterminer quelle architecture et quelle solution correspondent à leur environnement.
Nous avons donc retenu huit critères principaux : la qualité de récupération de l’information, la gestion des permissions, la couverture des sources, la fraîcheur des données, la qualité des réponses sourcées, le modèle de déploiement, les outils d’administration et la capacité de la plateforme à prolonger la recherche vers des actions ou des workflows.
Nous n’attribuons volontairement pas de notes arbitraires du type 9,4 contre 9,3.
Une note unique peut masquer le fait qu’une solution soit excellente pour une architecture donnée et totalement inadaptée à une autre.
Nous préférons comparer adéquation, forces et compromis.
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Et si la recherche n’était que la première étape ?
Une plateforme de recherche permet de retrouver la bonne connaissance. Dans thaink², cette connaissance peut également devenir le contexte utilisé par des agents spécialisés pour analyser des données, produire des résultats BI ou exécuter des missions métier récurrentes.
Bouton : Découvrir le Knowledge Agent
1. Glean : le meilleur choix global pour la recherche transverse en entreprise
Glean est aujourd’hui l’un des exemples les plus représentatifs d’une plateforme dédiée à l’enterprise search.
Son architecture de connecteurs permet d’indexer des contenus issus de nombreuses applications professionnelles tout en récupérant les permissions provenant des systèmes sources.
Ces permissions sont ensuite utilisées pour déterminer ce que chaque utilisateur peut retrouver.
La force de Glean ne vient donc pas uniquement du nombre de connecteurs disponibles.
Elle repose sur la combinaison de recherche transverse, permissions, personnalisation, contexte d’entreprise et expérience utilisateur pensée pour la recherche interne.
Glean étend également cette infrastructure vers des expériences de Chat, Assistant et Agents.
Idéal pour : les grandes entreprises dont les connaissances sont réparties entre outils collaboratifs, CRM, support, documentation et environnements techniques.
À surveiller : la fréquence d’indexation et de synchronisation des permissions sur vos sources les plus sensibles. Tous les connecteurs ne doivent pas être considérés comme identiques sans test réel.
2. Microsoft 365 Copilot Search : le meilleur choix pour les entreprises Microsoft
Microsoft 365 Copilot Search devient naturellement pertinent lorsque Outlook, Teams, SharePoint, OneDrive et Microsoft Graph constituent déjà le cœur du système d’information collaboratif.
Microsoft présente Copilot Search comme une couche de recherche capable d’interroger les contenus Microsoft 365 ainsi que des systèmes externes connectés.
Son principal avantage est donc la proximité avec l’écosystème existant.
Les contenus, identités et signaux organisationnels peuvent être exploités à travers Microsoft Graph, tandis que les Copilot connectors permettent d’étendre la recherche à des sources externes.
Idéal pour : les entreprises où Microsoft 365 représente déjà le principal environnement de collaboration, de documents et d’identité.
À surveiller : la qualité de couverture lorsque l’organisation repose fortement sur des outils extérieurs à Microsoft comme Google Workspace, Notion ou certaines applications spécialisées.
3. Gemini Enterprise : le meilleur choix pour les environnements Google
Google positionne Gemini Enterprise comme une combinaison de moteur de recherche interne, assistant IA et plateforme d’agents.
Cette approche dépasse donc le modèle traditionnel d’une simple barre de recherche.
Gemini Enterprise peut rechercher des informations, répondre à des questions et servir de base à des workflows agentiques sur des données connectées.
Les connecteurs permettent d’accéder à Google Workspace mais également à certaines sources externes et structurées.
Idéal pour : les organisations déjà fortement investies dans Google Workspace ou Google Cloud.
À surveiller : les différences de fonctionnement selon les connecteurs. Certaines sources peuvent être indexées, d’autres interrogées différemment.
4. Coveo : le meilleur pour l’ingénierie de la pertinence
Coveo est particulièrement intéressant lorsque la pertinence de la recherche constitue une problématique stratégique.
La plateforme combine indexation unifiée, machine learning, recherche sémantique et génération de réponses.
Son système de Relevance Generative Answering utilise le contenu récupéré pour produire des réponses en langage naturel accompagnées de leurs sources.
Coveo est donc adapté aux entreprises qui souhaitent piloter finement ranking, pertinence et qualité des réponses générées.
Idéal pour : support client, employee search et expériences digitales à fort volume.
À surveiller : la charge d’implémentation. Une plateforme flexible demande généralement davantage de conception et d’administration qu’un assistant clé-en-main.
5. Sinequa : le meilleur pour les environnements complexes et réglementés
Sinequa se positionne comme une plateforme d’enterprise AI search capable de connecter un grand nombre de systèmes et de construire une couche de connaissance transverse.
La plateforme met particulièrement l’accent sur la connectivité, la gestion des permissions et la recherche dans des environnements documentaires complexes.
Elle devient donc pertinente lorsque l’entreprise doit gérer des sources historiques, des données sensibles ou des repositories très hétérogènes.
Idéal pour : grandes organisations, secteurs réglementés et environnements comportant de nombreuses sources de connaissance.
À surveiller : la complexité opérationnelle. Une plateforme large nécessite des responsables clairement identifiés pour les connecteurs, permissions et règles de pertinence.
6. Elastic : le meilleur pour les équipes techniques souhaitant garder le contrôle
Elastic se distingue nettement des logiciels d’enterprise search clé-en-main.
Elasticsearch fournit une infrastructure de recherche permettant de combiner recherche par mots-clés, vector search et hybrid search.
Les équipes techniques peuvent l’utiliser pour construire leurs propres moteurs de recherche, systèmes RAG ou expériences agentiques.
Un point important en 2026 concerne l’ancien produit Enterprise Search d’Elastic.
Les anciennes briques App Search et Workplace Search sont désormais en maintenance. Elastic recommande aujourd’hui d’utiliser les capacités natives d’Elasticsearch pour les nouvelles implémentations.
Idéal pour : les équipes disposant de compétences d’ingénierie et souhaitant contrôler finement indexation, retrieval, ranking et déploiement.
À surveiller : le coût opérationnel indirect. Le contrôle implique de construire davantage de composants soi-même.
7. Moveworks : le meilleur pour combiner recherche et automatisation
Moveworks associe enterprise search, employee AI et automatisation de workflows.
La plateforme propose recherche, réponses générées, citations et mécanismes de permission pouvant s’appuyer sur les systèmes sources.
La différence devient particulièrement intéressante lorsqu’une recherche n’est que le début du workflow.
L’utilisateur peut obtenir une information puis poursuivre vers une action ou une procédure automatisée.
Idéal pour : les entreprises souhaitant combiner recherche interne, support employé et automatisation.
À surveiller : le fonctionnement exact des permissions pour chaque connecteur critique.
8. Atlassian Rovo : le meilleur pour Jira et Confluence
Rovo Search permet de rechercher des informations dans l’écosystème Atlassian ainsi que dans différentes applications connectées.
Pour les équipes produit, développement et opérations dont le travail est déjà fortement centralisé dans Jira et Confluence, cette proximité est un réel avantage.
L’utilisateur n’a pas besoin d’adopter une nouvelle destination indépendante pour rechercher ses connaissances.
Idéal pour : entreprises standardisées sur Atlassian Cloud.
À surveiller : la profondeur des connecteurs externes importants pour votre organisation.
9. Notion Enterprise Search : le meilleur pour les entreprises centrées sur Notion
Notion Enterprise Search étend la recherche au-delà du workspace Notion grâce à des connecteurs vers différentes applications comme Slack, Google Drive, Jira ou Microsoft Teams.
Les réponses sont accompagnées de citations permettant de revenir à la source.
Research Mode peut également synthétiser des informations provenant de plusieurs sources.
Idéal pour : les équipes utilisant déjà Notion comme centre de documentation et de connaissance.
À surveiller : la synchronisation des permissions et la couverture des sources sensibles.
10. Guru : le meilleur pour les connaissances vérifiées
Guru combine recherche d’entreprise et gestion de la connaissance.
La plateforme permet d’interroger différentes sources tout en conservant les permissions, mais sa véritable différenciation réside dans les processus permettant de vérifier, maintenir et actualiser les connaissances.
Cette distinction est importante.
La qualité d’un moteur de recherche dépend de son algorithme, mais aussi de la qualité des contenus qu’il interroge.
Idéal pour : support, enablement, opérations et entreprises ayant besoin de connaissances fiables et régulièrement vérifiées.
À surveiller : déterminer si votre problématique principale est la recherche transverse ou la qualité du knowledge management.
11. Lucidworks : le meilleur pour les entreprises ayant besoin de flexibilité
Lucidworks combine enterprise search, hybrid retrieval, outils IA et capacités de pertinence dans une plateforme configurable.
La solution propose également plusieurs modèles de déploiement, notamment SaaS, self-hosted et hybride.
Cette flexibilité est particulièrement utile pour les entreprises qui ne peuvent pas adopter une architecture cloud unique.
Idéal pour : organisations ayant des contraintes de déploiement et de personnalisation importantes.
À surveiller : la capacité de l’entreprise à réellement administrer et gouverner une plateforme configurable.
12. Algolia : le meilleur pour construire une expérience de recherche sur mesure
Algolia doit surtout être considéré comme une infrastructure de recherche destinée aux développeurs.
La plateforme combine recherche par mots-clés, techniques sémantiques, vector search et APIs permettant de développer des expériences entièrement personnalisées.
Elle peut être utilisée pour des expériences internes comme externes.
Idéal pour : équipes produit et engineering souhaitant intégrer directement la recherche dans leurs propres applications.
À surveiller : Algolia n’est pas un assistant de recherche d’entreprise clé-en-main.
13. Onyx : le meilleur choix open source
Onyx est une plateforme open source d’enterprise search et d’assistant IA.
Elle prend en charge la recherche avec permissions, le RAG avancé, différentes sources de connaissances ainsi que l’auto-hébergement.
Pour les équipes souhaitant conserver davantage de contrôle sur leur infrastructure, leurs modèles et leur code, cette approche peut être particulièrement intéressante.
Idéal pour : organisations techniques privilégiant open source, self-hosting et flexibilité des modèles.
À surveiller : l’auto-hébergement transfère davantage de responsabilités vers vos propres équipes en matière de sécurité, mises à jour et montée en charge.
14. GoSearch : le meilleur pour combiner plusieurs modèles de récupération
GoSearch associe enterprise search, réponses IA et agents à plusieurs types de connecteurs.
La plateforme propose notamment des connecteurs indexés, fédérés, MCP et personnalisés.
Cette architecture est intéressante lorsque certaines données peuvent être indexées tandis que d’autres doivent être interrogées directement à la source.
Idéal pour : environnements nécessitant plusieurs stratégies de récupération selon les systèmes.
À surveiller : documenter précisément le comportement de chaque source en termes de fraîcheur, latence et permissions.
15. Slack Enterprise Search : le meilleur lorsque Slack est déjà l’interface de travail
Slack Enterprise Search permet d’intégrer des contenus issus d’applications connectées directement dans les résultats de recherche, les réponses IA et certaines expériences Slackbot.
L’intérêt principal est l’adoption.
Les utilisateurs peuvent rechercher des informations sans quitter l’environnement dans lequel ils travaillent déjà.
Idéal pour : entreprises où Slack constitue la principale couche collaborative.
À surveiller : disponibilité selon le plan Slack et couverture réelle des sources nécessaires.
Comment le marché de l’enterprise search évolue en 2026
Trois transformations structurent actuellement le marché.
La première concerne le passage de la recherche à la réponse.
Les logiciels modernes ne se contentent plus de retourner une liste de documents. Ils combinent retrieval, RAG et génération afin de produire directement une réponse.
Cela renforce considérablement l’importance des citations, des permissions et de la qualité des sources.
La deuxième transformation concerne les agents IA.
La connaissance utilisée pour répondre aux collaborateurs devient progressivement la même couche de contexte utilisée par des agents capables d’accomplir des missions plus larges.
La question n’est donc plus seulement :
« Un collaborateur peut-il retrouver ce document ? »
Elle devient :
« Les utilisateurs et les agents peuvent-ils accéder au bon contexte, à jour et autorisé ? »
Enfin, le modèle de récupération lui-même devient un critère d’achat.
Certaines plateformes indexent les données.
D’autres interrogent les systèmes en temps réel.
Certaines combinent les deux.
Le choix dépend alors de la fraîcheur attendue, de la sécurité, de la souveraineté, de la latence et de la complexité que l’entreprise souhaite réellement gérer.
Quel modèle de recherche d’entreprise choisir ?
Votre situation | Solutions à évaluer en priorité | Pourquoi |
|---|---|---|
Vos connaissances sont réparties sur de nombreuses applications SaaS | Glean, Sinequa, GoSearch, Moveworks | Recherche transverse au cœur du produit |
Microsoft 365 est votre principal environnement | Microsoft 365 Copilot Search | Intégration native au contexte Microsoft |
Google Workspace et Google Cloud sont centraux | Gemini Enterprise | Recherche et agents dans le même environnement |
Jira et Confluence structurent votre organisation | Atlassian Rovo | Recherche proche des outils de travail existants |
Notion ou Slack est déjà l’interface principale | Notion Enterprise Search, Slack Enterprise Search | Adoption facilitée |
Vous souhaitez construire votre propre moteur | Elastic, Algolia, Lucidworks, Coveo | Plus grand contrôle technique |
L’open source ou l’auto-hébergement est prioritaire | Onyx, Elastic, Lucidworks | Davantage de maîtrise du déploiement |
La qualité et la vérification des connaissances sont prioritaires | Guru | Knowledge management intégré |
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Avez-vous besoin de rechercher une information ou d’un agent capable de l’utiliser ?
Un moteur de recherche retrouve une information. Un agent d’entreprise peut utiliser cette information comme contexte pour accomplir une mission plus large.
Si votre cas d’usage combine connaissances internes, analyse de données, reporting ou workflows récurrents, votre architecture peut devoir aller au-delà de la recherche.
Bouton : Découvrir le fonctionnement de thaink²
Les questions à poser avant de choisir un logiciel de recherche d’entreprise
Une démonstration commerciale est rarement suffisante pour évaluer sérieusement une plateforme d’enterprise search.
Les scénarios les plus importants sont souvent ceux que les démonstrations évitent.
Commencez par tester les permissions.
Créez plusieurs utilisateurs ayant des droits différents puis posez exactement la même question.
Les résultats doivent respecter les permissions des systèmes sources.
Testez ensuite la fraîcheur des informations.
Modifiez ou supprimez un document puis mesurez combien de temps l’ancienne information reste accessible.
Testez également l’ambiguïté.
Utilisez les acronymes internes de votre entreprise, des documents contradictoires ou une question nécessitant plusieurs sources.
Enfin, testez la traçabilité.
Une réponse générée doit permettre de comprendre quelle information a été utilisée et de vérifier que la source soutient réellement l’affirmation produite.
Un bon moteur de recherche d’entreprise doit aussi savoir répondre :
« Je ne dispose pas de suffisamment d’informations »
plutôt que produire une réponse artificiellement certaine.
Enterprise search, RAG et knowledge management : quelles différences ?
Ces trois concepts se recoupent mais ne sont pas synonymes.
L’enterprise search désigne la capacité générale à rechercher et retrouver des informations à travers différents systèmes de l’entreprise tout en respectant les permissions et le contexte utilisateur.
Le RAG est une architecture permettant de récupérer des informations pertinentes puis de les transmettre à un modèle génératif.
Le RAG peut donc alimenter une réponse dans un moteur de recherche, mais l’enterprise search comprend également connecteurs, permissions, ranking, indexation, filtres, administration et analytics.
Le knowledge management concerne quant à lui la manière dont la connaissance est créée, organisée, vérifiée, gouvernée et maintenue.
Une excellente technologie de recherche ne peut pas complètement compenser une base de connaissances obsolète ou contradictoire.
Où se positionne thaink² ?
thaink² ne doit pas être présenté comme un remplacement direct de toutes les plateformes d’enterprise search présentées dans ce comparatif.
Des solutions comme Glean, Microsoft 365 Copilot Search ou Sinequa sont spécifiquement conçues pour rechercher des connaissances à travers de très nombreux systèmes d’entreprise.
Le Knowledge Agent de thaink² devient particulièrement pertinent lorsque cette recherche de connaissance constitue une étape d’un workflow agentique plus large.
Une même organisation peut avoir besoin de retrouver des informations internes, d’analyser des données structurées, de générer des résultats BI ou de lancer des missions récurrentes avec différents agents spécialisés.
La question devient alors moins :
« Quel moteur de recherche remplace les autres ? »
et davantage :
« De quelle couche avons-nous besoin ? »
Si votre problématique principale est de rechercher des connaissances à travers des centaines d’applications, une plateforme spécialisée d’enterprise search mérite d’être évaluée.
Si votre problématique consiste à utiliser des connaissances gouvernées dans des workflows analytiques ou agentiques plus larges, thaink² devient beaucoup plus pertinent.
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Vous comparez recherche d’entreprise et analytics agentiques ?
Glean et thaink² se recoupent autour de la connaissance d’entreprise, mais partent de problématiques différentes.
Découvrez comment une plateforme spécialisée dans la recherche se compare à une plateforme construite autour d’agents analytiques spécialisés.
Bouton : Comparer thaink² et Glean
Notre shortlist par cas d’usage
Besoin | Solutions à considérer |
|---|---|
Recherche transverse multi-applications | Glean, Sinequa |
Environnement Microsoft | Microsoft 365 Copilot Search |
Environnement Google | Gemini Enterprise |
Ingénierie de la pertinence | Coveo, Lucidworks |
Infrastructure de recherche personnalisée | Elastic, Algolia |
Open source | Onyx |
Recherche associée à l’automatisation | Moveworks, GoSearch |
Équipes Atlassian | Rovo |
Connaissances vérifiées | Guru |
Recherche directement dans l’outil de travail | Notion Enterprise Search, Slack Enterprise Search |
Quel logiciel de recherche d’entreprise choisir en 2026 ?
Le marché de la recherche d’entreprise n’est plus homogène.
Les entreprises choisissent aujourd’hui entre logiciels de workplace search, solutions natives d’un écosystème, infrastructures de recherche, plateformes open source et moteurs de recherche utilisés comme couche de contexte pour des agents IA.
Le meilleur moyen de réduire rapidement votre shortlist consiste à répondre à trois questions :
Où se trouve réellement la connaissance de référence de votre entreprise ?
Comment les permissions doivent-elles être appliquées ?
Quelle partie de l’infrastructure de recherche souhaitez-vous réellement exploiter vous-même ?
Une fois ces trois réponses définies, une grande partie des 15 plateformes de ce comparatif peut être éliminée naturellement.
Faq
What is the best enterprise search software in 2026?
There is no universal winner. Glean is a strong dedicated cross application workplace search choice, Microsoft 365 Copilot Search fits Microsoft centered organizations, Gemini Enterprise fits Google centered environments, and platforms such as Elastic or Algolia are better when engineering teams need to build and control the search experience.
What should enterprise search software include?
A production enterprise search platform should be evaluated on retrieval quality, permission handling, connector coverage, freshness, grounded answers, deployment controls, administration and the operational effort required to keep search reliable.
What is the difference between enterprise search and AI search?
Enterprise search describes the organizational problem of finding information across company systems. AI search describes techniques such as semantic retrieval, vector search, machine learning ranking and generative answers that can improve that experience.
Is enterprise search the same as RAG?
No. RAG retrieves context for a generative model. Enterprise search is broader and also includes source connectivity, indexing or federation, permissions, ranking, filters, administration and user facing retrieval.
How should a company test enterprise search software?
Use real business questions, representative repositories and users with different access rights. Test permission behavior, freshness after content changes, ambiguous questions, citation quality, connector failures and the administrative workflow required to diagnose poor results.
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Quelle différence entre le mode Proactif et le mode Exploratoire ?
En mode Exploratoire, l’utilisateur pose une question et thaink² mène l’analyse à la demande. En mode Proactif, une mission est définie à l’avance : les agents surveillent les données selon la fréquence ou les conditions prévues et livrent automatiquement les résultats utiles.
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Quels types de résultats les agents peuvent-ils produire ?
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Quelle partie de l’écosystème thaink² est open source ?
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