amaiko vs Langdock : IA proactive et native de Teams vs le workspace multi-modèles (2026)

Ce que Langdock fait vraiment bien

Soyons clairs d’emblée : de toutes les plateformes que nous comparons sur ce site, Langdock est celle qui mérite le plus de respect. Ce n’est pas un produit américain avec une landing page allemande — c’est une plateforme d’IA d’entreprise construite à Berlin, avec des clients de référence dont la plupart des éditeurs rêvent. Prétendre le contraire serait malhonnête, et vous le remarqueriez.

Une traction enterprise réelle. Plus de 7 000 entreprises utilisent Langdock, dont Merck avec 33 000 utilisateurs actifs mensuels, Der Spiegel et Dr. Wolff. Des noms pareils ne se gagnent pas avec du marketing — ils se gagnent avec un produit qui survit aux achats, aux comités d’entreprise et aux revues de sécurité.

Un agnosticisme de modèles authentique. Langdock donne à votre équipe accès à plus de 40 modèles — GPT-5.x, Claude Opus et Sonnet, Gemini et d’autres — derrière une seule interface, avec en plus un proxy API hébergé dans l’UE. Pas de dépendance à un fournisseur, pas d’attente sur la feuille de route d’un seul éditeur. C’est un véritable engagement d’architecture, pas une case cochée.

Une automatisation de workflows mature. Le constructeur de workflows en glisser-déposer, qui passe de 2 500 à 100 000 exécutions par mois selon le forfait, est plus mature que ce que proposent la plupart des concurrents à ce niveau de prix. Ajoutez SSO, SCIM, SAML, gouvernance d’administration, analyses d’usage — et un déploiement on-premise au niveau enterprise — et Langdock coche proprement la liste enterprise.

Et Langdock héberge en Allemagne et est conforme au RGPD, nous y reviendrons plus bas — car pour une fois, la différence n’est pas là.

Alors pourquoi cette page existe-t-elle ? Parce qu’être un excellent workspace d’IA et être la bonne architecture d’IA pour une entreprise centrée sur Teams sont deux choses différentes.

Trois différences structurelles

La question amaiko vs Langdock se résume à trois décisions d’architecture — pas des écarts de fonctionnalités que la prochaine version comblera, mais des choix sur le type de produit que chacun est.

Langdock attend. amaiko, non.

Langdock est une couche de chat et d’agents : chaque interaction commence par une personne qui ouvre Langdock et tape. Les agents sont capables, mais ils sont réactifs — pas de surveillance proactive, pas d’intelligence push, pas de système qui agit pour vous avant que vous ne demandiez. amaiko inverse cela. Elle surveille les signaux de votre entreprise et agit en premier : votre briefing matinal est prêt avant que vous n’ouvriez votre ordinateur, votre boîte de réception est triée avant que vous ne la lisiez, les suivis de réunion apparaissent sans que personne ne les demande. Une plateforme réactive vous fait gagner des minutes quand vous pensez à l’utiliser ; une plateforme proactive vous fait gagner les minutes que vous ne saviez pas perdre.

Une application séparée est un changement de contexte

Langdock n’a aucune présence native dans Teams. Pour une entreprise qui tourne sur Microsoft 365 — et c’est l’entreprise pour laquelle nous construisons —, chaque interaction avec l’IA signifie quitter Teams, ouvrir Langdock, se remettre dans le contexte et recopier le résultat. C’est une petite taxe payée des dizaines de fois par jour, et c’est exactement le genre de taxe qui érode l’adoption en pratique. amaiko vit dans Teams : l’IA est dans la conversation où le travail se fait déjà — même fenêtre, même fil, zéro bascule. Voyez comment cela fonctionne en pratique.

Des agents configurés ne sont pas une mémoire

Les agents personnalisés de Langdock sont vraiment utiles : spécifiques à une tâche, partageables dans l’équipe. Mais chaque agent sait exactement ce qu’on lui a explicitement configuré — la plateforme n’accumule pas de connaissance sur votre entreprise d’elle-même. amaiko construit une mémoire d’entreprise persistante et auto-apprenante qui grandit à chaque interaction : décisions, contexte, qui sait quoi, pourquoi les choses ont été faites ainsi. Quand un collaborateur part, son contexte reste. L’effet mesurable pour les équipes amaiko : 35% de temps de recherche en moins et un onboarding jusqu’à 57% plus rapide, parce que les nouveaux héritent d’une mémoire plutôt que d’un workspace vide.

La carte RGPD ne décide pas cette comparaison

Sur la plupart des pages de cette section, la résidence des données est un facteur différenciant. Ici, non — et nous préférons vous le dire plutôt que d’en fabriquer un. Langdock héberge dans des centres de données allemands et européens, est conforme au RGPD, a un audit SOC 2 en cours et propose un déploiement on-premise au niveau enterprise. C’est une posture européenne propre, point. amaiko héberge 100% en Allemagne et est certifiée ISO 42001, la norme de management des systèmes d’IA — une couche de certification sur le même socle allemand, pas un socle différent. Si la conformité RGPD est votre seul critère, les deux fournisseurs passent. Prenez la décision sur les trois différences ci-dessus, pas sur un écart de conformité qui n’existe pas.

La réalité des prix

Le prix par poste de Langdock démarre raisonnablement et s’empile vite. Le plan Business coûte 25 € par utilisateur et par mois ; Business Max, avec cinq fois le quota d’utilisation, coûte 99 € par utilisateur et par mois. L’automatisation de workflows inclut 2 500 exécutions par mois avec Chat & Agents — passer à 100 000 exécutions est un add-on à 539 € par mois. Le produit API répercute les prix des modèles avec une majoration de 10% sur les tokens. Faites le calcul pour une organisation de 100 personnes sur le plan standard : 2 500 € par mois avant les coûts de workflows, et la facture grimpe nettement dès que les utilisateurs intensifs passent à Business Max. Il y a un essai gratuit de 7 jours ; le tarif enterprise — plus de 1 000 utilisateurs, déploiement dédié — est sur devis.

amaiko démarre à 19,92 € par utilisateur et par mois, facturation annuelle — avec l’intelligence proactive, le réseau multi-agents et la mémoire d’entreprise inclus, pas empilés par-dessus.

Qui devrait choisir quoi

Segmentation honnête — et Langdock mérite une vraie liste « choisissez-les ».

Choisissez Langdock si vous voulez un workspace d’IA agnostique où les équipes choisissent librement parmi plus de 40 modèles, si votre priorité aujourd’hui est l’automatisation de workflows en glisser-déposer, si votre entreprise ne vit pas dans Microsoft Teams, ou si vous êtes une enterprise de plus de 1 000 postes qui a besoin d’un déploiement on-premise. Pour ce cahier des charges, c’est l’une des meilleures options construites en Europe.

Choisissez amaiko si votre entreprise tourne sur Microsoft Teams et que vous voulez une IA native là-bas plutôt qu’une application de plus à ouvrir ; si vous voulez une intelligence qui agit avant que vous ne demandiez ; et si vous voulez une mémoire d’entreprise qui se construit toute seule plutôt que des agents à configurer. Le déploiement tient dans un seul chat Teams — pas de migration de workspace, pas de programme de formation.

Utiliser les deux est techniquement sans friction — Langdock est une application séparée, amaiko vit dans Teams — mais ils occupent la même ligne budgétaire, donc en pratique la plupart des entreprises en choisissent un selon l’endroit où leur travail se fait réellement. S’il se fait dans Teams, la question est réglée.

Si vous explorez l’ensemble du paysage, notre panorama des alternatives à Langdock couvre les autres candidats. Et si vous préférez voir l’IA proactive plutôt que d’en lire la description : réservez une démo — un seul chat Teams suffit pour vous la montrer.