Glean vs Dust vs Copilot vs NotebookLM : comparatif 2026

TL;DR : Glean, Dust, Microsoft 365 Copilot et NotebookLM répondent tous à la même question, interroger vos données internes avec l'IA, mais depuis quatre angles différents. Glean est un moteur de recherche d'entreprise, Dust une plateforme d'agents française hébergée en UE, Copilot un assistant natif de Microsoft 365, NotebookLM un outil de synthèse documentaire Google. Le bon choix dépend de votre écosystème, de vos contraintes de souveraineté et de ce que vous voulez faire des réponses.

À retenir

• Glean indexe tout votre système d'information via plus de 275 connecteurs et respecte les droits d'accès de chaque source, mais coûte cher (sur devis, minimum d'environ 100 sièges) et n'exécute pas d'actions de bout en bout.
• Dust est la plateforme française d'agents IA, multi-LLM (GPT, Claude, Mistral, Gemini), hébergement au choix en UE, certifiée SOC 2 et conforme RGPD, à partir d'environ 29 $ par utilisateur et par mois sans minimum de sièges.
• Microsoft 365 Copilot est le meilleur choix si vous vivez déjà dans M365 : 30 $ par utilisateur et par mois en plus de la licence de base, recherche via plus de 100 connecteurs Microsoft Graph.
• NotebookLM n'est pas un moteur connecté à tout le SI : vous assemblez un corpus de sources par notebook (50 à 600 selon le forfait) pour la synthèse et l'Audio Overview.
• Sur la souveraineté, seul Dust propose un hébergement européen natif ; aucun des quatre n'est qualifié SecNumCloud à ce jour.
• La version gratuite de NotebookLM n'est pas faite pour vos données confidentielles : réservez l'usage pro à Plus ou Enterprise.

Posez la même question à un dirigeant, un DSI et un directeur métier, « quel outil IA pour fouiller nos données internes ? », et vous obtiendrez trois réponses. Les trois auront raison. Ces quatre outils ne se battent pas dans la même catégorie, même si les commerciaux les vendent comme interchangeables. Comparer Glean, Dust, Microsoft Copilot et NotebookLM sur une seule grille revient à comparer un moteur de recherche, un atelier d'agents, un assistant bureautique et une table de travail documentaire.

Ces quatre outils ne font pas la même chose

Avant de comparer, il faut cadrer. Les quatre solutions partagent une promesse, exploiter vos données internes avec l'IA, mais elles occupent des postes distincts. Les confondre est la première cause de déception en déploiement.

Qu'est-ce qu'un assistant IA connecté aux données de l'entreprise ?

C'est un outil fondé sur un grand modèle de langage (LLM) qui accède à vos documents, messages et applications pour répondre, rédiger ou agir dans votre contexte. Sa valeur ne vient pas du modèle seul, mais de sa capacité à retrouver la bonne information dans vos données, en respectant les droits d'accès de chacun.

Sur cette base, chacun se spécialise. Glean est un moteur de recherche d'entreprise qui indexe tout votre système d'information. Dust est une plateforme d'agents qui agit sur vos données. Microsoft 365 Copilot est un assistant intégré à la suite Microsoft. NotebookLM est un outil de synthèse sur un corpus de documents que vous choisissez. Nous les comparons donc sur leur terrain commun : interroger et exploiter vos données internes.

Glean : le moteur de recherche d'entreprise

Glean se présente comme une « Work AI that understands your company », un moteur de recherche d'entreprise doublé d'assistants et d'agents, selon le site de l'éditeur. Il indexe l'ensemble de votre système d'information via plus de 275 connecteurs natifs et MCP, puis construit un Enterprise Knowledge Graph reliant personnes, documents et projets. Point décisif pour la sécurité, Glean reprend les permissions de chaque source : d'après sa documentation, les résultats suivent les droits d'accès définis dans l'application connectée, donc un salarié ne voit que ce à quoi il a droit.

Côté modèles, Glean n'enferme pas dans un fournisseur. Son Model Hub donne accès à plus de quinze modèles (GPT, Claude, Gemini, Llama) via OpenAI, Azure OpenAI, Vertex AI et Amazon Bedrock, avec un engagement de non-rétention côté fournisseurs. Le déploiement se fait en SaaS sécurisé ou en single-tenant dans votre propre VPC, l'outil de référence des grands comptes.

Points forts

• La recherche d'entreprise la plus aboutie. Plus de 275 connecteurs et un knowledge graph qui indexent tout le SI, pour retrouver l'information en quelques secondes dans une organisation de plusieurs milliers de personnes.
• Le respect natif des droits d'accès. Les permissions de chaque source sont répliquées, ce qui limite le risque de fuite interne.
• Le choix du modèle. Le Model Hub évite le lock-in et laisse choisir le LLM le plus adapté à chaque usage.
• Un déploiement souple. SaaS ou single-tenant dans votre VPC (AWS, GCP, Azure) pour les environnements sensibles.

Points faibles

• Un prix opaque et élevé. Aucun tarif public : le marché rapporte de l'ordre de 40 à 50 $ par utilisateur et par mois, avec un minimum d'environ 100 sièges (soit près de 60 000 $ par an) et des contrats qui dépassent 200 000 $ pour les gros déploiements, selon les places de marché logicielles comme Vendr et plusieurs analyses de coûts.
• Il trouve mais n'agit pas. Plusieurs avis, dont celui de Cybernews, notent que Glean excelle pour retrouver l'information mais ne réalise pas d'actions de bout en bout : il ne crée pas un ticket, ne met pas à jour un système.
• La fraîcheur des données. Comme Glean indexe tout sans curation, une recherche peut remonter une version 2021 à côté de la version 2026 d'un même document.
• Réservé aux grandes structures. Le minimum de sièges et la complexité de mise en place le rendent peu pertinent en dessous de 1 000 salariés.

Dust : la plateforme d'agents IA française

Dust est une startup parisienne fondée en 2022 par Stanislas Polu, ancien d'OpenAI, et Gabriel Hubert. Elle a levé 21,5 M$, dont une Series A de 16 M$ menée par Sequoia Capital en juin 2024 selon L'Usine Digitale, et revendique plus d'un millier d'organisations clientes, parmi lesquelles Alan, Doctolib, Malt, Mirakl, Pennylane et Qonto. Là où Glean part de la recherche, Dust part de l'agent : l'idée est d'agir sur la connaissance de l'entreprise, pas seulement de la retrouver.

La proposition tient en trois points, détaillés sur sa page sécurité : multi-LLM (GPT, Claude, Mistral, Gemini, sans lock-in), plus de 50 connecteurs SaaS natifs (Notion, Slack, Google Drive, Microsoft 365, GitHub, Salesforce, Zendesk) et un hébergement au choix en Europe ou aux États-Unis. Dust est certifié SOC 2 Type II, conforme au RGPD, chiffre les données au repos en AES-256 et n'utilise jamais vos données pour entraîner les modèles. Nous détaillons son approche agents dans notre comparatif de Dust, Copilot Studio et n8n.

Points forts

• Une souveraineté crédible. Hébergement européen au choix, éditeur français, et possibilité de router les tâches vers Mistral pour rester dans un cadre UE.
• Le multi-LLM sans lock-in. On affecte le bon modèle à chaque agent : Claude pour le juridique, GPT pour le commercial, Mistral pour les tâches à fort volume.
• Une tarification transparente. Un plan gratuit pour tester, puis une offre Pro à partir d'environ 29 $ par utilisateur et par mois (tarif public affiché sur dust.tt, à vérifier au devis) sans minimum de sièges, là où Glean impose une centaine de licences.
• L'orientation agents. Dust ne se limite pas à répondre : il construit des agents qui exécutent des tâches multi-étapes sur vos données.

Points faibles

• Moins puissant en recherche pure à très grande échelle. Sur l'indexation exhaustive d'un SI de dizaines de milliers de salariés, Glean reste au-dessus.
• Un catalogue de connecteurs plus restreint. Une cinquantaine d'intégrations, contre plus de 275 chez Glean et plus de 100 connecteurs Graph chez Microsoft.
• La conduite du changement. Construire de bons agents demande de la méthode, sans quoi le résultat déçoit vite.
• Pas de qualification SecNumCloud. L'hébergement UE ne vaut pas label souverain officiel, à vérifier si vos données sont très sensibles.

Microsoft 365 Copilot : l'assistant natif de la suite Microsoft

Microsoft 365 Copilot est l'assistant IA branché sur Word, Excel, PowerPoint, Outlook et Teams via Microsoft Graph. Pour la recherche dans vos données, il s'appuie sur plus de 100 connecteurs Microsoft Graph préconstruits (Salesforce, ServiceNow, Confluence, Jira, Google Drive, Box, Workday), qui indexent des sources externes aux côtés du contenu M365, d'après la documentation Microsoft. Comme Glean, il respecte les droits : un utilisateur ne voit que le contenu auquel il est autorisé.

Le tarif est connu : 30 $ par utilisateur et par mois selon Microsoft, à revérifier au devis, en supplément d'une licence Microsoft 365 de base, avec une version gratuite Copilot Chat pour les abonnements éligibles. Copilot tourne sur la famille OpenAI GPT, avec Claude d'Anthropic en option, et s'inscrit dans l'EU Data Boundary sans entraînement sur vos données. Nous détaillons son déploiement dans notre guide de l'écosystème Microsoft.

Points forts

• Une intégration inégalée dans M365. Si vos fichiers, e-mails et identités vivent déjà chez Microsoft, la profondeur d'intégration est difficile à battre.
• Un tarif lisible. 30 $ par utilisateur et par mois, plus un palier gratuit Copilot Chat pour amorcer sans surcoût.
• Une gouvernance mature. RGPD, EU Data Boundary, ISO/IEC 27018 et engagement de non-entraînement sur vos données.
• Des agents avec Copilot Studio. Pour aller au-delà du chat, on construit des agents sur mesure, un terrain qu'un intégrateur Copilot Studio comme Koïno outille régulièrement.

Points faibles

• Le sur-permissionnement. Copilot expose tout ce à quoi l'utilisateur a techniquement accès, y compris des données mal cloisonnées : un nettoyage des droits est indispensable avant déploiement.
• Un coût réel double. Les 30 $ s'ajoutent à une licence de base E3 ou E5, ce qui fait grimper la facture par siège.
• Faible hors de l'écosystème Microsoft. La valeur chute si vos données ne sont pas dans M365.
• Un écart entre pilote et échelle. Beaucoup d'organisations peinent à passer du test au déploiement généralisé.

NotebookLM : la table de travail documentaire de Google

NotebookLM est l'outil de recherche et de synthèse documentaire de Google, motorisé par Gemini. Sa particularité : il répond uniquement à partir des sources que vous chargez, pas du web général, ce qui limite fortement les hallucinations et ancre chaque réponse dans vos documents, avec citations vers les passages d'origine. On y dépose des PDF, des Google Docs, des URL, des vidéos YouTube ou des fichiers audio, et sa fonction Audio Overview transforme le corpus en podcast.

La nuance est structurante : vous assemblez manuellement un corpus par notebook. La version standard gratuite plafonne à 50 sources par notebook, NotebookLM Plus monte à 100, Pro à 300 et Ultra à 600, d'après la documentation Google et plusieurs guides de prix 2026. Pour l'entreprise, NotebookLM Enterprise passe par Google Cloud, autour de 9 $ par licence et par mois avec un minimum de 15 licences, et s'inscrit dans Gemini Enterprise, décrit par Google comme un moteur de recherche interne, un assistant et une plateforme d'agents.

Points forts

• Des réponses ancrées, peu d'hallucinations. En ne s'appuyant que sur vos sources, NotebookLM cite ses passages et reste vérifiable, idéal pour l'analyse de rapports ou de dossiers.
• La prise en main immédiate. Aucun projet d'intégration : on charge des documents et on interroge, en quelques minutes.
• L'Audio Overview. Transformer un corpus dense en résumé audio est un vrai gain pour la veille et l'onboarding.
• Un coût très bas. Gratuit pour tester, et la version Plus est incluse dès Google Workspace Business Standard.

Points faibles

• Ce n'est pas une recherche d'entreprise. Pas de crawl du SI ni de connecteurs : vous alimentez chaque notebook à la main, dans la limite de 50 à 600 sources.
• La version gratuite n'est pas pour vos données confidentielles. Seules les éditions Plus et Enterprise offrent la protection entreprise et l'absence d'entraînement, rappelle l'analyse de Devoteam.
• Un usage individuel ou en petite équipe. L'outil vise la synthèse personnelle plus que le déploiement à l'échelle.
• Pas d'actions. NotebookLM lit et résume, il n'exécute rien dans vos systèmes.

Glean, Dust, Copilot et NotebookLM : le face-à-face

Le tableau ci-dessous résume les critères qui pèsent dans une décision. Les tarifs sont ceux constatés en août 2026 et évoluent vite : vérifiez-les au devis.

La nature de l'outil prime sur le modèle : les quatre donnent accès à des LLM comparables, et aucun ne se choisit sur ce seul critère. Le prix affiché cache surtout le coût réel d'intégration et de gouvernance des accès. Sur le choix des modèles, voir notre comparatif de Claude, ChatGPT et Copilot en entreprise.

Le prix dans le détail

Comparer les tarifs demande de la prudence : les périmètres diffèrent, et seuls Copilot et NotebookLM affichent des prix publics. Le tableau suivant remet chaque offre à sa place.

NotebookLM et Dust permettent de tester la valeur sans engagement lourd, quand Glean impose d'emblée un budget à six chiffres. Le prix affiché ne dit pas tout : le coût total inclut l'intégration et le nettoyage des droits d'accès, comme le rappelle notre analyse de ce que coûte réellement un projet IA.

Le verdict par profil

Il n'y a pas de gagnant absolu, il y a un gagnant par situation. La règle : partez de votre écosystème et de ce que vous voulez faire des réponses.

Ces profils ne s'excluent pas : beaucoup d'organisations combinent Copilot pour la bureautique et Dust pour des agents souverains, ou NotebookLM pour la veille et Glean pour la recherche transverse.

Et la souveraineté ?

C'est le point qui départage le plus nettement les quatre outils. Dust est le seul à proposer un hébergement européen natif et un éditeur français, avec un routage possible vers Mistral pour rester dans un cadre UE. Glean héberge aux États-Unis (SaaS ou votre VPC), Copilot s'appuie sur l'EU Data Boundary de Microsoft tout en restant un service américain, et NotebookLM Enterprise vit sur Google Cloud avec des options de résidence des données.

Une nuance juridique s'impose : aucun des quatre n'est qualifié SecNumCloud à ce jour. L'hébergement UE de Dust est un vrai atout de conformité RGPD, mais il ne vaut pas label souverain officiel. Pour des données très sensibles, il faut une relecture juridique et, souvent, une brique française comme Mistral, que nous comparons dans notre analyse de Mistral, OpenAI et Anthropic pour les entreprises françaises. La bonne architecture n'est pas toujours l'outil unique : c'est souvent un assemblage, appuyé sur une base de RAG d'entreprise bien construite.