« Alerte rouge » d’OpenAI : le projet Shallotpeat serait-il une réponse à Gemini 3 de Google ? Il semblerait que ce soit pour la semaine prochaine…

OpenAI contre Google dans la course à l'IA : une analyse économique approfondie de la bataille du marché

L'équilibre des pouvoirs dans la Silicon Valley a radicalement changé. Il y a trois ans, c'était Google, le géant des moteurs de recherche, qui avait été pris au dépourvu par le succès fulgurant de ChatGPT ; aujourd'hui, OpenAI, l'ancien pionnier, se retrouve sur la défensive. Des rapports internes dressent le portrait d'une entreprise soumise à une pression immense : le PDG, Sam Altman, a lancé un recentrage stratégique sous le nom de code interne « Alerte rouge ». L'élément déclencheur ? Le rattrapage technologique massif de son concurrent Alphabet, dont le dernier modèle, Gemini 3, domine les benchmarks et dont le nouveau modèle d'imagerie, Nano Banana Pro, redéfinit les standards.

Pour conserver sa suprématie technologique, OpenAI se prépare au lancement accéléré sur le marché d'un nouveau modèle de raisonnement, dont le nom serait le mystérieux Shallotpeat. Cette décision décisive met même en suspens des projets générateurs de revenus comme les assistants d'achat et les intégrations publicitaires. Mais la course n'est plus seulement technologique ; c'est une question de résistance économique. Tandis qu'Alphabet affiche des profits records de plusieurs centaines de milliards grâce à son infrastructure cloud, OpenAI, malgré sa croissance rapide, est confrontée à une explosion de ses coûts et à des pertes considérables. L'analyse qui suit met en lumière le gouffre financier, les sacrifices stratégiques de l'opération « Code Rouge » et la question de savoir si OpenAI peut résister à la pression de la machine Google.

Le nom officiel du nouveau modèle de raisonnement d'OpenAI n'est pas encore confirmé publiquement. En interne, le modèle est développé sous le nom de code « Shallotpeat », d'après plusieurs sources fiables. Ce nom apparaît dans des documents internes et des notes de service du PDG Sam Altman, qui décrit le modèle comme une réponse ciblée aux performances supérieures de Gemini 3 de Google. Le choix du nom « Shallotpeat » est délibéré et indique qu'OpenAI a identifié les faiblesses de ses modèles existants lors du pré-entraînement et entend les corriger spécifiquement.

Outre le nom de code principal Shallotpeat, d'autres noms circulent parmi les développeurs et sur les plateformes de test. Par exemple, un modèle nommé Robin a été repéré sur LM Arena ; il pourrait s'agir d'une version de test ou d'une variante. De plus, certaines analyses techniques mentionnent un modèle apparenté appelé Garlic, décrit comme un développement indépendant de Shallotpeat, qui implémenterait des améliorations spécifiques en matière de programmation et de raisonnement logique.

Les spéculations vont bon train quant au nom final du produit qui sera lancé la semaine prochaine, allant jusqu'à évoquer « Red GPT », une référence à l'initiative interne Code Red. Le nom officiel devrait être annoncé peu avant la sortie, OpenAI faisant traditionnellement la distinction entre les noms de code internes et les noms de produits publics.

Comment un ancien monopole est devenu un challenger et met le leader du marché sur la défensive.

OpenAI s'apprête à lancer un nouveau modèle de raisonnement. Des tests internes indiquent qu'il surpasse le futur Gemini 3 de Google. Ce lancement s'inscrit dans le cadre d'un recentrage stratégique qui implique la mise en suspens d'autres projets. OpenAI prévoit de lancer ce nouveau modèle dès la semaine prochaine, selon une note interne du PDG Sam Altman, rapportée par The Information. Altman a déclaré que, d'après les évaluations internes, le nouveau modèle surpasse actuellement Gemini 3, le produit concurrent de Google. On ignore s'il s'agit du modèle Shallotpeat. Ce lancement accéléré est le fer de lance d'une initiative baptisée en interne « Code Rouge ». OpenAI réagit ainsi à la pression croissante de Google. Le géant des moteurs de recherche a vu le nombre d'utilisateurs actifs mensuels de son chatbot Gemini passer de 450 millions en juillet à 650 millions en octobre, et Gemini 3 a surpassé la concurrence dans de nombreux tests comparatifs. Altman a mis en garde en interne contre d'éventuelles difficultés économiques temporaires dues à la résurgence de ce concurrent.

Pour se concentrer pleinement sur l'amélioration de ChatGPT et de son nouveau modèle, OpenAI suspend ses autres projets commerciaux, selon The Information. L'introduction de la publicité et le développement d'agents d'IA autonomes pour les achats et la santé sont reportés. Le développement de Pulse, un service de briefings personnalisés, n'est plus prioritaire. Les ressources seront désormais allouées à l'amélioration du comportement du modèle ChatGPT, et notamment à la génération d'images. La solution d'OpenAI est soumise à une pression croissante depuis la sortie par Google du nouveau modèle d'image Nano Banana Pro, extrêmement performant, en même temps que Gemini 3. Il y a trois ans, la situation était inverse : Google avait déclenché une alerte rouge face à la menace soudaine que représentait ChatGPT pour son moteur de recherche. Le géant de la recherche avait alors restructuré de nombreuses équipes pour accélérer le développement de ses propres modèles d'IA, ce qui avait abouti à la sortie de la série Gemini.

Convient à:

• Projets « Shallotpeat » et « Rough Times » : une note interne de Sam Altman révèle la plus grande crise d’OpenAI

Comparaison des géants financiers : turbulences des ventes et défis en matière de rentabilité

Les performances financières des deux concurrents révèlent des différences fondamentales dans leur situation économique initiale. OpenAI a enregistré un chiffre d'affaires de 4,3 milliards de dollars au premier semestre 2025, soit une hausse de 16 % par rapport à l'ensemble de l'année 2024. Son chiffre d'affaires annualisé atteignait déjà 10 milliards de dollars en juin 2025, et l'entreprise vise au moins 12,7 milliards de dollars pour l'année 2025. Malgré cette croissance impressionnante, OpenAI reste fortement déficitaire. Les dépenses de recherche et développement se sont élevées à 6,7 milliards de dollars au premier semestre 2025, tandis que les frais d'exploitation liés à l'inférence étaient estimés à 3,8 milliards de dollars en 2024 et atteignaient déjà 8,65 milliards de dollars au premier semestre 2025. Les pertes en 2024 ont totalisé environ 5 milliards de dollars, et le rythme de consommation de trésorerie pour 2025 est estimé à 8,5 milliards de dollars. OpenAI a consacré environ 3,8 milliards de dollars à l'inférence en 2024, tandis que la majeure partie de ses 5 milliards de dollars de dépenses en recherche et développement a été allouée à des expérimentations, des tests et des modèles non publiés. Les coûts de R&D sont passés de 2,5 milliards de dollars en 2024 à 6,7 milliards de dollars au premier semestre 2025, témoignant des investissements considérables dans le développement de modèles et l'extension de l'infrastructure.

Alphabet, de son côté, se présente comme un géant financièrement solide. Au troisième trimestre 2025, l'entreprise a franchi pour la première fois la barre des 100 milliards de dollars de chiffre d'affaires, atteignant 102,3 milliards de dollars, soit une hausse de 16 % sur un an. Son bénéfice net a progressé de 33 % pour s'établir à 35 milliards de dollars. Google Cloud a enregistré une croissance de son chiffre d'affaires de 34 %, à 15,2 milliards de dollars, tandis que YouTube Advertising a généré 10,3 milliards de dollars. Les dépenses d'investissement dans l'infrastructure technique ont totalisé 24 milliards de dollars au cours du trimestre, soulignant l'investissement massif dans l'infrastructure d'IA. Cette solidité financière permet à Google d'investir à long terme dans la recherche et l'infrastructure d'IA sans subir de pressions immédiates sur sa rentabilité. Le carnet de commandes cumulé pour le cloud a atteint 155 milliards de dollars, témoignant d'une croissance soutenue et de contrats clients à long terme. Le contraste financier entre les deux entreprises est frappant : tandis qu'Alphabet a déjà généré des milliards de dollars de bénéfices et bénéficie d'un flux de trésorerie positif à l'échelle du groupe, OpenAI doit rechercher des financements externes et est confrontée à d'importantes pertes d'exploitation.

Code rouge comme ajustement stratégique : implications économiques d'une focalisation

L'initiative Code Red d'OpenAI n'est pas une simple réaction à l'adversité, mais bien un ajustement stratégique de l'allocation des ressources sous la pression concurrentielle. Sam Altman a lancé cette initiative interne pour améliorer ChatGPT et reporter d'autres projets tels que la publicité, les assistants d'achat et les agents d'IA pour la santé. Ce changement de priorités reflète un ajustement économique classique face à l'évolution du contexte concurrentiel. Les coûts d'opportunité implicites des projets reportés doivent être mis en balance avec les avantages escomptés du lancement accéléré du modèle. OpenAI se concentre sur l'amélioration de l'expérience utilisateur, la personnalisation, la rapidité et la fiabilité. L'accent mis sur la génération d'images en réponse à Nano Banana Pro de Google témoigne d'un positionnement défensif sur un segment de marché stratégique. La décision de suspendre les intégrations publicitaires, malgré des indices dans le code de l'application Android suggérant déjà de tels projets, indique une priorisation interne qui privilégie le positionnement à long terme au détriment de la monétisation à court terme. La stratégie Code Red envoie ainsi un signal économique clair au marché : OpenAI accepte des difficultés économiques temporaires pour préserver son leadership technologique. Les projets Pulse, relatifs aux briefings personnalisés et aux assistants d'achat autonomes, sont reportés, malgré leur potentiel de revenus. Cette allocation des ressources s'inscrit dans le principe économique de maximisation des rendements en situation d'incertitude : le risque de perdre du terrain dans le cœur de métier est jugé supérieur à celui de passer à côté de projets annexes.

Indicateurs d'utilisation et dynamique des parts de marché : le paysage concurrentiel quantitatif

Les indicateurs d'utilisation révèlent une dynamique concurrentielle complexe entre l'avantage du pionnier et l'intégration à l'écosystème. ChatGPT a enregistré entre 700 et 800 millions d'utilisateurs actifs hebdomadaires en octobre 2025, tandis que Gemini atteignait 650 millions d'utilisateurs actifs mensuels sur la même période. Les taux de croissance sont remarquables : Gemini est passé de 450 millions d'utilisateurs en juillet à 650 millions en octobre 2025, soit une croissance de plus de 44 % en seulement trois mois. La croissance de ChatGPT, en revanche, a ralenti : de décembre 2024 à février 2025, le nombre d'utilisateurs hebdomadaires est passé de 300 millions à 400 millions, soit une hausse de 33 %, mais le taux de croissance a diminué tout au long de l'année 2025. Selon certaines sources, ChatGPT détenait 60,4 % du marché de l'IA générative en février 2025, tandis que Gemini atteignait 13,5 %. Microsoft Copilot, qui utilise les modèles d'OpenAI, a réalisé une part de marché de 14,1 %. La répartition géographique présente des similitudes : les États-Unis constituent le principal marché d’utilisateurs pour les deux plateformes, avec 15,1 % pour ChatGPT et 14,6 % pour Gemini. L’Inde arrive en deuxième position. La tranche d’âge des 25-34 ans est la plus pertinente pour les deux plateformes. Cependant, l’intensité d’utilisation diffère : les utilisateurs de ChatGPT passent en moyenne 12 minutes et 9 secondes par visite, contre 7 minutes et 8 secondes pour ceux de Gemini en octobre 2025. Le nombre de pages vues par visite est de 4,5 pour ChatGPT et de 4,52 pour Gemini. Le taux de rebond de ChatGPT est de 40,01 %. Le nombre de requêtes quotidiennes pour ChatGPT a atteint 2,5 milliards en juillet 2025. Le traitement mensuel des jetons chez Google a atteint 7 000 milliards de jetons par minute. Le nombre de clients entreprises de Gemini sur Google Cloud a été multiplié par 35 en un an. 92 % des entreprises du classement Fortune 500 utilisent ChatGPT d’une manière ou d’une autre. L'intégration du moteur de recherche Google via AI Overviews touche 2 milliards d'utilisateurs mensuels. L'intégration Android de Gemini concerne plus de 3 milliards d'appareils dans le monde.

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Les investissements en recherche et développement comme facteur de compétitivité : l’économie d’échelle de la formation en IA

Les dépenses de recherche et développement révèlent des différences fondamentales dans les économies d'échelle des deux entreprises. OpenAI a investi 2,5 milliards de dollars en R&D en 2024, la majeure partie étant consacrée à des expérimentations et à des modèles non publiés. Au cours du premier semestre 2025, les dépenses de R&D ont atteint 6,7 milliards de dollars, ce qui laisse présager un rythme annuel supérieur à 13 milliards de dollars. Les coûts d'inférence ont explosé, passant de 3,8 milliards de dollars en 2024 à 8,65 milliards de dollars au premier semestre 2025. Cette explosion des coûts reflète la réalité économique de l'entraînement des modèles d'IA : plus les modèles sont performants, plus les coûts de calcul sont élevés. La majeure partie des 5 milliards de dollars de dépenses de R&D en 2024 a été consacrée à des recherches, à l'entraînement expérimental ou à la réduction des risques, tandis que seulement 480 millions de dollars ont servi à l'entraînement de modèles déjà publiés tels que GPT-4.5, GPT-4o et o3. Les coûts marginaux implicites de l'amélioration des modèles augmentent de façon exponentielle. OpenAI a consacré environ 1,8 milliard de dollars à l'inférence en 2024, ce qui représente une marge d'environ 50 % et un retour sur investissement d'environ 3,7 milliards de dollars. Les coûts de calcul totaux pour 2024 étaient estimés à 6 milliards de dollars. Les dépenses de R&D pour 2024 s'élevaient à 5 milliards de dollars, avec un amortissement sur plusieurs années. Les dépenses de vente et de marketing ont atteint 2 milliards de dollars au premier semestre 2025. Les salaires des employés se chiffrent également en milliards. La planification des capacités totales prévoit la construction de 250 gigawatts de capacité de calcul d'ici 2033, pour un coût de 10 000 milliards de dollars. Un centre de données d'un gigawatt coûte entre 32,5 et 60 milliards de dollars et sa construction prend deux ans et demi. Les besoins de financement totaux pour les douze prochains mois sont estimés à 400 milliards de dollars.

Google dispose d'un budget de R&D global de plus de 40 milliards de dollars par an, dont une part importante est allouée à la recherche en IA. Les dépenses d'investissement dans les infrastructures techniques ont atteint 24 milliards de dollars au troisième trimestre 2025. Les investissements totaux dans les infrastructures d'IA pour 2025 sont estimés à 85 milliards de dollars. Google traite 980 billions de jetons par mois, soit près du double des 480 billions de jetons traités en mai 2025. L'efficacité énergétique a été multipliée par 33 et l'empreinte carbone par requête a été réduite d'un facteur 44. Google peut amortir les coûts d'entraînement et d'inférence des modèles grâce à son activité cloud existante et tirer parti des synergies issues de son développement de semi-conducteurs. Le développement interne de puces utilisant des TPU réduit la dépendance à NVIDIA et diminue le coût marginal de l'inférence. Les avantages de Google en matière d'évolutivité sont considérables : l'intégration de Gemini au moteur de recherche, à Android et à Workspace permet une distribution immédiate sur des milliards d'appareils sans coûts d'acquisition de clients supplémentaires. Les coûts d'infrastructure peuvent être amortis sur l'ensemble du portefeuille d'Alphabet, tandis qu'OpenAI doit supporter tous les coûts en interne.

Convient à:

• Pourquoi l'IA gérée pourrait combler le fossé mondial en matière d'adoption de l'IA

Stratégies de monétisation et rentabilité à long terme : voies vers la durabilité économique

Les stratégies de monétisation des deux entreprises diffèrent fondamentalement et ont des conséquences importantes sur leur rentabilité à long terme. OpenAI génère ses revenus principalement grâce aux abonnements ChatGPT, à l'utilisation de son API et aux ventes aux entreprises. Le nombre d'abonnés payants a atteint dix millions (Plus, Team et Pro), auxquels s'ajoutent un million d'utilisateurs commerciaux. Le chiffre d'affaires annuel des abonnements s'élève à 2,7 milliards de dollars et devrait atteindre 4 milliards de dollars d'ici fin 2025. L'utilisation de l'API et les ventes aux entreprises contribuent également à la diversification des revenus. OpenAI propose des fonctionnalités de productivité, telles que l'édition de feuilles de calcul et de présentations, pour une intégration plus poussée dans les flux de travail des entreprises. La tarification suit un modèle freemium classique, avec 20 dollars par mois pour les fonctionnalités premium. Le retour sur investissement des ventes issues de l'inférence est d'environ 50 %, ce qui devrait permettre d'améliorer la rentabilité à mesure que le nombre d'utilisateurs augmente. Cependant, les coûts augmentent plus rapidement que les revenus : les dépenses de R&D sont passées de 2,5 milliards de dollars en 2024 à 6,7 milliards de dollars au premier semestre 2025. Les coûts d’inférence ont quant à eux bondi de 3,8 milliards de dollars en 2024 à 8,65 milliards de dollars au premier semestre 2025. Cette structure de coûts exige des levées de fonds continues. OpenAI a annoncé une levée de fonds de 40 milliards de dollars en mars 2025, menée par SoftBank, pour une valorisation de 300 milliards de dollars. Les besoins de financement pour les douze prochains mois sont estimés à 400 milliards de dollars. La rentabilité à long terme dépend de la capacité à réduire les coûts d’inférence et à développer de nouveaux canaux de monétisation. Bien que les intégrations publicitaires prévues aient été suspendues, elles demeurent une source de revenus potentielle. Le développement d’agents d’achat autonomes et d’IA pour la santé a également été retardé, malgré le potentiel de revenus considérable de ces marchés. L’intensité de la concurrence contraint OpenAI à privilégier le positionnement sur le marché au détriment de la monétisation à court terme.

Google adopte une stratégie de monétisation différente. Les revenus de Gemini ne sont pas comptabilisés séparément, mais intégrés au chiffre d'affaires global de Google Search, Google Cloud et Workspace. Les aperçus d'IA du moteur de recherche touchent deux milliards d'utilisateurs mensuels et contribuent indirectement aux revenus publicitaires. Le chiffre d'affaires de Google Cloud a progressé de 34 % pour atteindre 15,2 milliards de dollars, Gemini jouant un rôle prépondérant auprès des entreprises clientes. Les 85 000 entreprises clientes de Gemini sur Google Cloud ont vu leur utilisation multipliée par 35 en un an. La tarification de Gemini est similaire à celle d'OpenAI, avec 20 dollars par mois pour les fonctionnalités premium, mais la monétisation est gérée par le système de facturation et de distribution existant de Google. Les revenus publicitaires d'Alphabet ont atteint 74,18 milliards de dollars au troisième trimestre 2025, soit une hausse de 12,7 % sur un an. La publicité sur YouTube a généré 10,26 milliards de dollars. Les revenus d'abonnement ont progressé de 21 % pour atteindre 12,9 milliards de dollars. Google peut amortir les coûts de son infrastructure d'IA grâce à de multiples sources de revenus et tirer parti des synergies de sa plateforme publicitaire existante. La rentabilité à long terme de Gemini dépend donc moins des abonnements directs que du renforcement de l'écosystème global d'Alphabet. Le carnet de commandes de 155 milliards de dollars pour le cloud offre une visibilité sur les revenus futurs. La marge opérationnelle d'Alphabet s'élève à 30,5 %, tandis qu'OpenAI continue d'enregistrer des pertes importantes.

Scénarios économiques futurs et prévisions concurrentielles : Voies vers la maturité du marché

Les perspectives économiques à long terme des deux entreprises révèlent des trajectoires différentes vers la maturité du marché et la rentabilité. OpenAI doit impérativement réaliser d'importantes économies d'échelle pour réduire ses coûts d'inférence et amortir ses dépenses de R&D. Avec 800 millions d'utilisateurs actifs hebdomadaires et 10 millions d'abonnés payants, OpenAI dispose d'une base solide pour sa croissance. Son objectif d'atteindre un milliard d'utilisateurs d'ici fin 2025 améliorerait considérablement ses économies d'échelle. Cependant, les coûts augmentent plus rapidement que les revenus. Les dépenses de R&D sont passées de 2,5 milliards de dollars en 2024 à 6,7 milliards de dollars au premier semestre 2025. Les coûts d'inférence, quant à eux, ont bondi de 3,8 milliards de dollars en 2024 à 8,65 milliards de dollars au premier semestre 2025. Pour atteindre la rentabilité, OpenAI doit réduire les coûts d'inférence par utilisateur et développer de nouveaux canaux de monétisation. Les intégrations publicitaires prévues pourraient générer des revenus substantiels, mais leur adoption par les utilisateurs reste incertaine. Le développement de solutions d'entreprise spécialisées pour les secteurs de la santé, de la finance et du e-commerce pourrait générer des marges supérieures à celles des abonnements classiques. La plateforme API pour développeurs propose une approche écosystémique, mais la concurrence des solutions open source comme Llama de Meta et Mistral s'intensifie. La vision à long terme d'Altman prévoit une capacité de calcul de 250 gigawatts d'ici 2033, pour un coût de dix mille milliards de dollars. Cette ambition nécessite un financement soutenu de plus de 400 milliards de dollars au cours des douze prochains mois. La valorisation d'OpenAI pourrait atteindre 300 milliards de dollars, mais la rentabilité reste difficile à atteindre. La dynamique concurrentielle oblige OpenAI à trouver un équilibre entre monétisation à court terme et positionnement sur le marché à long terme. La stratégie Code Red témoigne d'un engagement face à la pression concurrentielle et d'une volonté de sacrifier les gains immédiats. La question est de savoir si les marchés financiers financeront ce modèle de croissance sur le long terme.

Google privilégie une approche différente pour atteindre la maturité du marché. L'intégration de Gemini à son moteur de recherche, à Android et à Workspace permet une monétisation progressive mais constante, sans facturation directe. AI Overviews touche deux milliards d'utilisateurs et améliore la qualité de la recherche, stimulant indirectement les revenus publicitaires. L'adoption par les entreprises est en pleine croissance, avec 85 000 clients et une utilisation multipliée par 35. Le carnet de commandes cloud de 155 milliards de dollars offre une visibilité sur les revenus futurs. Les 85 milliards de dollars d'investissements dans l'infrastructure d'IA en 2025 seront amortis par l'ensemble du portefeuille d'Alphabet. Le développement interne de puces utilisant des TPU réduit la dépendance à NVIDIA et les coûts d'inférence. L'efficacité énergétique a été multipliée par 33 et l'empreinte carbone par 44. Google peut répartir les coûts fixes d'infrastructure sur de multiples sources de revenus, tandis qu'OpenAI supporte l'intégralité des coûts en interne. La stratégie à long terme de Google semble viser à faire de l'IA un service standard et à la monétiser via son écosystème. Les marges cloud s'améliorent grâce à l'automatisation et à l'évolutivité croissantes. La position dominante de Google sur le marché des moteurs de recherche demeure intacte, avec une part de marché de 90 %. Les risques réglementaires liés aux procédures antitrust, notamment l'amende de 3,45 milliards de dollars infligée par l'UE, pourraient impacter les modèles économiques. À long terme, Google pourrait proposer des services d'IA au sein de sa plateforme cloud et publicitaire, tandis qu'OpenAI devrait se concentrer sur les modèles d'IA pure. La question est de savoir si ce modèle économique axé sur l'IA pure est viable ou s'il sera finalement absorbé par les principaux fournisseurs de cloud. La dynamique concurrentielle montre que Google peut défendre sa position sur le marché grâce à l'intégration de son écosystème et à sa solidité financière, tandis qu'OpenAI mise sur l'innovation technologique et une croissance rapide. La viabilité économique de ces deux approches sera déterminée dans les trois à cinq prochaines années.

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