Mégalomanie ? Hypercroissance à crédit : OpenAI (ChatGPT) mise 100 milliards de dollars contre l'histoire économique

La dissonance entre promesse technologique et réalité économique

OpenAI s'est donné pour mission de redéfinir les limites de l'intelligence artificielle. Si l'entreprise formule des prévisions ambitieuses quant aux performances de ses modèles, elle prévoit également une croissance de son chiffre d'affaires dépassant tous les records historiques. L'analyse actuelle d'Epoch AI dresse un tableau remarquable : OpenAI vise à faire passer son chiffre d'affaires de 13 milliards de dollars en 2025 à 100 milliards de dollars d'ici 2028. Cela correspond à un taux de croissance annuel requis de 97 % sur trois ans. À titre de comparaison, même les entreprises à la croissance la plus rapide de l'histoire technologique récente, comme Tesla et Meta, ont mis sept ans pour passer de 10 à 100 milliards de dollars de chiffre d'affaires annuel, et Google a même mis une décennie entière. OpenAI vise à atteindre ce cap en seulement trois ans, un rythme qui, selon Epoch AI, est sans précédent dans l'histoire.

Ces ambitions soulèvent des questions fondamentales. S'agit-il d'une extrapolation légitime d'une révolution technologique dont le potentiel transformateur bouleverse les règles de l'économie de marché ? Ou assistons-nous à une répétition de schémas historiques où des attentes de croissance exagérées et des investissements massifs en infrastructures conduisent inévitablement à des surcapacités et à des perturbations économiques ? La réponse se situe probablement entre les deux et nécessite une analyse nuancée des facteurs technologiques, économiques et structurels qui déterminent la trajectoire de croissance d'OpenAI.

Cet article analyse la stratégie de croissance d'OpenAI dans le contexte de l'histoire économique, examine les mécanismes sous-jacents du marché et évalue la probabilité que l'entreprise atteigne ses objectifs. Il met en évidence les forces d'innovation et les risques structurels associés à une stratégie d'expansion aussi agressive. L'analyse est divisée en huit sections : un aperçu historique, une identification des principaux facteurs à l'origine de l'essor actuel de l'IA, un état des lieux, des études de cas comparatives, une évaluation critique des risques, une perspective sur les voies de développement potentielles et des implications stratégiques conclusives.

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Du laboratoire de recherche à la startup la plus valorisée au monde

L'histoire d'OpenAI est inextricablement liée à l'essor des modèles linguistiques à grande échelle et à la commercialisation plus large de l'intelligence artificielle. Fondée en 2015 en tant qu'institution de recherche à but non lucratif, l'entreprise s'est d'abord positionnée comme un contrepoids aux grandes entreprises technologiques, poursuivant l'objectif de développer une intelligence artificielle générale au bénéfice de l'humanité entière. Ses fondateurs, dont Sam Altman et Elon Musk, ont très tôt compris que le développement de systèmes d'IA avancés nécessiterait d'énormes ressources financières.

Le tournant décisif a eu lieu en 2019 avec la transformation d'OpenAI en une structure hybride combinant des activités à but lucratif et non lucratif. Cette réorganisation a permis à OpenAI d'obtenir un investissement initial d'un milliard de dollars de Microsoft. Ce partenariat avec le géant du logiciel s'est avéré stratégiquement précieux : OpenAI a obtenu l'accès à l'infrastructure cloud Azure de Microsoft et aux ressources informatiques nécessaires, tandis que Microsoft, en retour, bénéficiait d'un accès exclusif à la technologie d'OpenAI.

Le chiffre d'affaires de l'entreprise a d'abord connu une croissance modérée au cours des années suivantes. En 2020, OpenAI n'a généré que 3,5 millions de dollars de chiffre d'affaires, mais un an plus tard, il a atteint 28 millions de dollars. La percée a eu lieu en novembre 2022 avec le lancement de ChatGPT, un chatbot basé sur GPT-3.5, qui a atteint un million d'utilisateurs en cinq jours et a dépassé le seuil des 100 millions en deux mois. Ce succès viral a instantanément transformé OpenAI, passant du statut de laboratoire de recherche à celui de géant commercial.

La croissance du chiffre d'affaires s'est accélérée de manière spectaculaire. En 2023, OpenAI a franchi pour la première fois la barre du milliard de dollars de chiffre d'affaires annuel, atteignant 1,6 milliard de dollars. En 2024, le chiffre d'affaires a plus que doublé pour atteindre 3,7 milliards de dollars. Pour 2025, l'entreprise prévoit un chiffre d'affaires annualisé de 13 milliards de dollars, soit une hausse de 251 % par rapport à l'année précédente. Cette dynamique est soutenue par un taux de croissance d'environ 3,2 fois par an depuis fin 2023.

Parallèlement à la croissance de son chiffre d'affaires, la valorisation de l'entreprise a atteint des sommets vertigineux. Un tour de financement en mars 2025 a valorisé OpenAI à 300 milliards de dollars. Quelques mois plus tard, en octobre 2025, la valorisation a atteint les 500 milliards de dollars grâce à une cession d'actions secondaires à des investisseurs tels que SoftBank, Thrive Capital et T. Rowe Price. OpenAI est ainsi devenue la startup la plus valorisée au monde, surpassant même SpaceX d'Elon Musk.

Cette évolution historique souligne la rapidité extraordinaire avec laquelle OpenAI est passé du statut de projet de recherche à celui d'acteur majeur du secteur mondial de l'IA. Parallèlement, elle soulève la question de savoir si ces valorisations reposent sur des hypothèses réalistes de croissance et de rentabilité futures ou s'il s'agit d'une surévaluation rappelant les bulles technologiques précédentes.

Pilotes, joueurs et mécanismes du marché de l'IA

L'essor actuel de l'IA résulte d'une interaction complexe entre divers facteurs. Au cœur de ce processus se trouve l'innovation technologique elle-même : les modèles linguistiques à grande échelle ont permis des progrès remarquables dans le traitement du langage naturel, le raisonnement logique et la résolution de tâches complexes ces dernières années. Ces capacités ouvrent des perspectives d'application dans la quasi-totalité des secteurs économiques, de l'automatisation du service client au développement logiciel et à la recherche scientifique.

Les principaux acteurs peuvent être divisés en plusieurs catégories. Au premier rang se trouvent les développeurs de modèles linguistiques à grande échelle, tels qu'OpenAI, Google avec Gemini et Anthropic avec Claude. Ces entreprises se disputent le leadership technologique et les parts de marché, OpenAI occupant actuellement une position dominante avec ChatGPT. La part de marché de ChatGPT dans le secteur des assistants IA est estimée à 62,5 %.

Un deuxième groupe clé est celui des fournisseurs d'infrastructures. Nvidia domine le marché des accélérateurs d'IA avec une part de marché d'environ 95 %. Ses processeurs graphiques, notamment les séries H100 et A100, sont devenus indispensables pour l'entraînement et l'exécution de modèles de langage volumineux. Nvidia profite massivement de l'essor de l'IA et a multiplié sa valorisation ces dernières années. Cependant, d'autres acteurs, comme AMD et Broadcom, ont récemment fait leur entrée sur le marché, tentant de contester la domination de Nvidia.

Les fournisseurs de cloud tels que Microsoft Azure, Amazon Web Services et Oracle constituent une troisième catégorie d'acteurs importants. Ils fournissent la capacité de calcul nécessaire à l'entraînement et à l'exécution des modèles d'IA. Le partenariat étroit d'OpenAI avec Microsoft et Oracle est particulièrement important à cet égard.

Les structures d'incitation économique qui motivent ces acteurs sont complexes. Pour OpenAI et ses concurrents, il s'agit d'établir une position dominante sur un segment technologique susceptible de transformer une grande partie du travail intellectuel. McKinsey estime que l'IA générative pourrait contribuer entre 2 600 et 4 400 milliards de dollars par an à la production économique mondiale. Compte tenu de ces prévisions, même des investissements de plusieurs centaines de milliards semblent justifiés.

Pour les fournisseurs d'infrastructures comme Nvidia, cela crée une demande directe pour leurs produits. Les mécanismes du marché suivent une logique d'auto-renforcement : plus les capitaux investis dans le développement de modèles plus grands et plus puissants augmentent, plus la demande de puissance de calcul, et donc de puces, augmente. Cette dynamique a donné lieu à une véritable course aux armements, des entreprises comme OpenAI signant des contrats d'approvisionnement à long terme valant des centaines de milliards de dollars.

Un autre facteur clé est la disponibilité des capitaux. La faiblesse des taux d'intérêt de ces dernières années et l'euphorie générale autour de l'intelligence artificielle ont incité les investisseurs à investir des sommes colossales dans les startups spécialisées dans l'IA. OpenAI a clôturé un tour de financement de 40 milliards de dollars au cours du seul premier semestre 2025 et a également obtenu une facilité de crédit renouvelable de 4 milliards de dollars. Cet apport de capitaux permet à l'entreprise de poursuivre ses ambitieux projets d'expansion malgré d'importantes pertes d'exploitation.

Le cadre réglementaire joue également un rôle, quoique ambivalent. D'un côté, des efforts sont déployés sur des marchés importants comme l'Union européenne pour réglementer plus strictement les systèmes d'IA, ce qui pourrait accroître les coûts de développement. De l'autre, les gouvernements, notamment américains, soutiennent activement le développement de l'IA. Le projet Stargate, qui, avec un volume total de 500 milliards de dollars sur quatre ans, représente la plus grande initiative d'infrastructure d'IA de l'histoire, a été lancé avec le soutien massif de l'administration Trump.

Les mécanismes sous-jacents du marché présentent des caractéristiques typiques des marchés technologiques. Il s'agit d'un marché caractérisé par des coûts fixes élevés et des coûts marginaux faibles : le développement d'un modèle linguistique de grande envergure coûte des centaines de millions, voire des milliards de dollars, tandis que le coût de réponse à une seule requête utilisateur est relativement faible. Cela génère d'importantes économies d'échelle et favorise l'émergence d'oligopoles, voire de monopoles.

Parallèlement, il s'agit d'un marché à effets de réseau : plus les utilisateurs utilisent une plateforme comme ChatGPT, plus elle gagne en valeur grâce aux données générées et aux retours utilisateurs, qui peuvent contribuer à l'amélioration des modèles. Cependant, ces effets de réseau sont moins prononcés dans le cas de modèles linguistiques volumineux que, par exemple, dans les réseaux sociaux, car les utilisateurs peuvent changer relativement facilement de fournisseur si un concurrent propose un meilleur modèle.

Indicateurs d'une expansion sans précédent et ses limites

La situation actuelle d'OpenAI se caractérise par un décalage entre une croissance impressionnante et des pertes financières massives. Au premier semestre 2025, l'entreprise a généré un chiffre d'affaires de 4,3 milliards de dollars, soit déjà 16 % de plus que sur l'ensemble de l'année précédente. Cependant, dans le même temps, OpenAI a enregistré une perte d'exploitation de 7,8 milliards de dollars. La marge bénéficiaire s'élève ainsi à 181 % du chiffre d'affaires, ce qui montre clairement que l'entreprise dépense près de deux dollars de plus pour chaque dollar gagné.

Les principaux facteurs de coût sont clairement identifiables. La recherche et le développement ont consommé environ 6,7 milliards de dollars au cours du seul premier semestre 2025. Une part importante de ce montant est imputable aux coûts de calcul liés à la formation des nouveaux modèles et à l'exploitation de ChatGPT. Les estimations des coûts de formation de la prochaine génération de modèles varient considérablement : alors que GPT-4 coûterait entre 100 et 200 millions de dollars, ceux de GPT-5 pourraient se situer entre 500 millions et 2 milliards de dollars, selon les sources. Ces coûts de développement en hausse exponentielle représentent un défi majeur.

À cela s'ajoutent les coûts de personnel, qui augmentent également rapidement. OpenAI a octroyé à ses employés des options d'achat d'actions d'une valeur de 2,5 milliards de dollars au premier semestre 2025, soit près du double de l'année précédente. La concurrence acharnée pour attirer les talents en IA entraîne une hausse des salaires et contraint les entreprises à proposer des rémunérations généreuses.

La base d'utilisateurs de ChatGPT continue de croître de manière dynamique. En octobre 2025, la plateforme comptait entre 700 et 800 millions d'utilisateurs actifs hebdomadaires. Cela représente le double du nombre enregistré en février 2025, où elle atteignait 400 millions. La plateforme traite 2,5 milliards de requêtes par jour et se classe au cinquième rang des sites web les plus visités au monde.

Le problème principal réside toutefois dans le taux de conversion. Seuls 5 % des utilisateurs souscrivent un abonnement, que ce soit ChatGPT Plus à 20 $ par mois ou ChatGPT Pro à 200 $ par mois. Cela représente environ 40 millions d'utilisateurs payants. Même ce taux de conversion relativement faible est supérieur à la moyenne du secteur de l'IA générative, où seulement 3 % des utilisateurs sont prêts à payer. Il n'en demeure pas moins que 95 % des utilisateurs ne génèrent actuellement aucun revenu direct.

Environ 75 % du chiffre d'affaires total provient des produits grand public, principalement des abonnements ChatGPT. Le segment des entreprises, bien que en croissance, reste relativement modeste. En juin 2025, OpenAI annonçait trois millions de clients professionnels payants pour ses produits ChatGPT Enterprise, ChatGPT Team et ChatGPT Edu. En septembre, ce chiffre était passé à cinq millions. Bien que cela représente une croissance soutenue, le segment B2B accuse un retard important par rapport au segment grand public.

La valorisation de 500 milliards de dollars implique un ratio cours/chiffre d'affaires d'environ 38,5 fois le chiffre d'affaires prévu de 13 milliards de dollars pour 2025. À titre de comparaison, les entreprises de logiciels sont généralement valorisées entre deux et quatre fois leur chiffre d'affaires annuel. Même les entreprises SaaS de qualité affichant une forte croissance atteignent rarement des multiples supérieurs à dix. La valorisation d'OpenAI est donc plusieurs fois supérieure aux moyennes historiques et reflète les anticipations de croissance extrêmes des investisseurs.

Ces prévisions reposent sur l'hypothèse qu'OpenAI puisse atteindre son objectif de chiffre d'affaires de 100 milliards de dollars d'ici 2028. Pour y parvenir, l'entreprise devra relever plusieurs défis : augmenter considérablement le nombre d'utilisateurs payants, potentiellement entre 200 et 300 millions. Parallèlement, elle devra développer de nouvelles sources de revenus, telles que la publicité, les intégrations e-commerce ou les outils de productivité onéreux destinés aux entreprises.

Les engagements d'infrastructure pris par OpenAI accentuent la pression de réussite. Les contrats avec Nvidia, AMD et Broadcom totalisent environ 1 300 milliards de dollars sur dix ans. Le projet Stargate prévoit des investissements de 500 milliards de dollars sur quatre ans. Ces engagements dépassent largement les revenus actuels, voire projetés, et nécessitent des injections continues de capitaux de la part des investisseurs ou une amélioration significativement plus rapide de la rentabilité.

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Les leçons de l'essor des géants du numérique et de leurs limites

Un examen des entreprises comparables et de leurs trajectoires de croissance offre des indications précieuses sur la faisabilité des ambitions d'OpenAI. Google, aujourd'hui Alphabet, a atteint les 100 milliards de dollars de chiffre d'affaires annuel dans les dix ans suivant son introduction en bourse en 2004. L'entreprise bénéficiait d'un accès quasi monopolistique au lucratif marché des moteurs de recherche et était en mesure de générer des marges élevées grâce aux revenus publicitaires. Le modèle économique de Google reposait sur de faibles coûts marginaux et de forts effets de réseau, garantissant une rentabilité continue.

Meta, anciennement Facebook, a également mis sept ans à passer de 10 à 100 milliards de dollars. Meta a également bénéficié d'effets de réseau importants et d'un modèle économique à forte marge, basé sur la publicité. La clé du succès de Meta a résidé dans sa capacité à monétiser une base d'utilisateurs massive, d'abord sur ordinateur, puis sur mobile. L'acquisition d'Instagram et de WhatsApp a encore élargi son portefeuille d'utilisateurs.

Tesla présente un cas de comparaison intéressant, car elle évolue dans un secteur à forte intensité capitalistique et aux marges plus faibles. Tesla a également atteint son objectif de 100 milliards de dollars de chiffre d'affaires en environ sept ans, mais a bénéficié d'une période de valorisations exceptionnellement élevées pour les constructeurs de véhicules électriques et d'un PDG charismatique qui incarnait la marque. Tesla a dû faire face à des problèmes de rentabilité et à des flux de trésorerie négatifs pendant des années avant d'atteindre ce seuil.

La comparaison de ces entreprises révèle à la fois des parallèles et des différences importantes avec OpenAI. Ces trois entreprises ont bénéficié d'innovations technologiques qui ont transformé les marchés existants. Elles possédaient toutes trois des marques fortes et des dirigeants charismatiques. Cependant, Google et Meta ont atteint la rentabilité bien plus tôt qu'OpenAI au cours de leur développement. Tesla, en revanche, a enregistré des pertes sur de longues périodes, mais a réussi à les compenser grâce à des levées de capitaux continues.

Une différence essentielle réside dans la nature des économies d'échelle. Chez Google et Meta, le coût par utilisateur diminue significativement à mesure que la base d'utilisateurs augmente, les coûts d'infrastructure restant relativement constants. Chez OpenAI, en revanche, les coûts de calcul augmentent presque proportionnellement à l'utilisation, car chaque requête vers ChatGPT consomme des ressources de calcul. Le PDG Sam Altman a admis qu'OpenAI perd de l'argent sur l'abonnement ChatGPT Pro à 200 $, car les utilisateurs utilisent le service plus intensément que prévu. Cela met en évidence un problème fondamental : sans réductions de coûts drastiques, la croissance n'entraîne pas automatiquement une amélioration de la rentabilité.

Une autre comparaison pertinente concerne les entreprises qui ont échoué dans leur tentative de maintenir une croissance extrêmement rapide. Lors de la bulle Internet de la fin des années 1990, des centaines d'entreprises Internet ont émergé avec des prévisions de croissance tout aussi ambitieuses. La plupart ont échoué car leurs revenus n'ont pas suivi les attentes, et les investisseurs ont fini par perdre patience. Le secteur des télécommunications a également connu des investissements massifs, les entreprises construisant des réseaux de fibre optique dont les capacités dépassaient largement la demande réelle.

Le développement de l'IA chinoise offre un autre point de comparaison intéressant. DeepSeek, une start-up chinoise relativement peu connue, a fait sensation début 2025 en lançant un modèle de langage capable de concurrencer les principaux modèles occidentaux, mais dont le coût de développement serait bien inférieur. Le modèle R1 de DeepSeek n'aurait coûté que 5,6 millions de dollars à développer, contre plus de 100 millions de dollars pour GPT-4. S'il est confirmé que des performances comparables peuvent être obtenues avec des ressources nettement moindres, cela remettra en question l'hypothèse selon laquelle des investissements massifs en puissance de calcul constituent la seule voie vers des systèmes d'IA avancés.

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Dislocations, incertitudes et anatomie des évolutions indésirables possibles

Les risques associés à la stratégie de croissance d'OpenAI peuvent être classés en plusieurs catégories. Premièrement, d'importantes incertitudes technologiques persistent. Les lois d'échelle, selon lesquelles les modèles plus grands, dotés de données d'entraînement et d'une puissance de calcul plus importantes, s'améliorent automatiquement, pourraient atteindre leurs limites. Certains éléments indiquent que les modèles plus récents ne présentent plus les mêmes gains de performance que les générations précédentes. Par exemple, GPT-5 d'OpenAI consommerait moins de puissance de calcul pendant l'entraînement que GPT-4.5 sans produire de résultats significativement supérieurs. Cela pourrait indiquer que les lois d'échelle simples ne sont plus valables et que de nouvelles approches sont nécessaires.

La concurrence devient de plus en plus féroce. Google avec Gemini, Anthropic avec Claude et Meta avec ses modèles Llama investissent massivement dans le développement de systèmes concurrents. Chacun de ces acteurs dispose de ressources importantes et de canaux de distribution bien établis. Google peut intégrer Gemini à ses outils de recherche et de productivité, tandis que Meta peut intégrer ses modèles à Facebook, Instagram et WhatsApp. OpenAI ne dispose pas d'un écosystème comparable, ce qui accroît sa dépendance à ChatGPT comme principal canal de distribution.

La structure des coûts représente un problème structurel. Les coûts de calcul liés à l'exécution de modèles linguistiques volumineux sont énormes et augmentent avec l'utilisation. OpenAI consacre environ 60 à 80 % de son chiffre d'affaires aux seuls coûts de calcul. Cela laisse peu de marge de manœuvre pour la rentabilité, notamment compte tenu des coûts supplémentaires liés au personnel, à la recherche et aux opérations. Une réduction significative des coûts d'inférence serait nécessaire, mais la question de savoir si et quand cela sera possible reste incertaine.

La dépendance à un petit nombre de fournisseurs d'infrastructures présente des risques supplémentaires. Nvidia contrôle la quasi-totalité du marché des accélérateurs d'IA, ce qui lui confère un pouvoir de fixation des prix considérable. Bien qu'OpenAI tente de réduire cette dépendance grâce à des contrats avec AMD et Broadcom, ces alternatives nécessitent du temps pour développer leurs capacités de production. Des goulots d'étranglement dans l'approvisionnement en puces ou des hausses de prix drastiques pourraient impacter significativement les projets d'expansion d'OpenAI.

Les risques réglementaires augmentent. Les questions relatives au droit d'auteur sur les données d'entraînement, à la protection des données et à la responsabilité des contenus générés par l'IA restent largement sans réponse. Si les tribunaux ou les législateurs décidaient que les entreprises d'IA doivent payer pour l'utilisation de données d'entraînement protégées par le droit d'auteur, cela pourrait modifier radicalement la structure des coûts. Un durcissement des réglementations en matière de protection des données ou des restrictions sur certains cas d'utilisation pourrait également freiner la croissance.

Le risque d'une bulle des infrastructures est réel. Les parallèles historiques avec la bulle des télécommunications de la fin des années 1990 sont frappants. À l'époque, des afflux massifs de capitaux ont permis le développement de capacités réseau bien supérieures à la demande réelle. Lorsque la bulle a éclaté, 85 à 95 % des câbles à fibre optique posés sont restés inutilisés et des dizaines d'entreprises ont fait faillite. Aujourd'hui, les observateurs observent des schémas similaires dans l'essor des centres de données : des capacités massives sont construites, mais leur pleine utilisation est incertaine. Si la demande de services d'IA est inférieure aux attentes, nombre de ces investissements pourraient devenir inutiles.

La valorisation de 500 milliards de dollars repose sur des hypothèses extrêmement optimistes. Les investisseurs qui achètent à cette valorisation anticipent apparemment une introduction en bourse à plus de 1 000 milliards de dollars d'ici deux à trois ans. OpenAI figurerait alors parmi les dix entreprises cotées en bourse les plus valorisées au monde. À titre de comparaison, Apple a mis des décennies à atteindre une telle valorisation, bénéficiant de flux de trésorerie importants et d'une gamme de produits bien établie. OpenAI, quant à elle, subit de lourdes pertes et dépend d'un seul produit.

Les coûts sociaux et environnementaux du développement de l'IA sont de plus en plus débattus. La consommation énergétique des grands modèles de langage est considérable. Le projet Stargate prévoit de nécessiter 10 gigawatts d'électricité, soit l'équivalent des besoins énergétiques d'environ 7,5 millions de foyers. En période de crise climatique, cela soulève des questions quant à la durabilité de tels investissements. De plus, les impacts sociaux négatifs, tels que ceux résultant de l'automatisation des emplois, pourraient entraîner des réactions négatives politiques.

Scénarios entre percée, stagnation et correction

Le développement futur d'OpenAI et du secteur de l'IA au sens large peut être envisagé selon plusieurs scénarios. Dans le scénario optimiste, OpenAI parviendrait à atteindre ses ambitieux objectifs de croissance. Cela nécessiterait plusieurs conditions : la poursuite du développement technologique et l'arrivée de nouvelles générations de modèles offrant des améliorations substantielles. Le taux de conversion des utilisateurs payants augmenterait significativement, atteignant potentiellement 15 à 20 %, ce qui représenterait 120 à 160 millions d'abonnés payants. De nouvelles sources de revenus, telles que la publicité, le commerce électronique et les produits d'entreprise onéreux, seraient développées avec succès et contribueraient significativement au chiffre d'affaires global. Les coûts d'inférence diminueraient significativement grâce aux avancées technologiques et à la concurrence accrue sur le marché des puces. Dans ce scénario, OpenAI deviendrait rentable et pourrait entrer en bourse à une valorisation dépassant les mille milliards de dollars.

Dans un scénario modéré, OpenAI poursuit sa croissance, mais reste en deçà de ses objectifs les plus ambitieux. Le chiffre d'affaires pourrait atteindre 40 à 60 milliards de dollars d'ici 2028, au lieu de 100 milliards de dollars, ce qui représenterait néanmoins une croissance exceptionnelle. Cependant, la rentabilité reste fragile, les coûts suivant la croissance. OpenAI devrait repenser ses plans d'infrastructure et éventuellement renégocier certains contrats. Sa valorisation serait ajustée, peut-être à 200 ou 300 milliards de dollars. Une introduction en bourse serait toujours possible, mais à des valorisations plus modestes. Dans ce scénario, le marché de l'IA se présente comme un oligopole, avec plusieurs grands acteurs se disputant des parts de marché.

Dans le scénario pessimiste, OpenAI se heurte à d'importants obstacles à sa croissance. Le développement technologique ralentit et les nouveaux modèles n'offrent pas une valeur ajoutée suffisante par rapport aux solutions existantes. Des concurrents comme Google et Anthropic gagnent des parts de marché. Le taux de conversion stagne à des pourcentages inférieurs à 10 %. Parallèlement, les coûts restent élevés, voire continuent d'augmenter. Dans ce scénario, OpenAI pourrait avoir du mal à conclure de nouveaux tours de table à des valorisations attractives. L'entreprise devrait réduire drastiquement ses dépenses et potentiellement céder des actifs. Les importants engagements en matière d'infrastructure deviendraient un fardeau existentiel. Ce scénario pourrait entraîner une correction plus large dans l'ensemble du secteur de l'IA, comparable à l'éclatement de la bulle Internet.

Un scénario disruptif serait la commercialisation d'architectures d'IA fondamentalement plus performantes. Si des approches comme celles présentées par DeepSeek étaient adoptées à plus grande échelle, cela pourrait modifier fondamentalement la structure de coûts du secteur. Dans ce cas, les investissements massifs dans la mise à l'échelle traditionnelle perdraient de leur valeur. OpenAI devrait adapter sa stratégie et pourrait ainsi perdre son avance. Parallèlement, cela accélérerait la démocratisation de l'IA et permettrait à davantage de concurrents d'entrer sur le marché.

Un autre élément clé est le développement d'agents d'IA capables d'effectuer des tâches complexes de manière autonome. Si des agents fiables, agissant comme des employés virtuels et permettant aux entreprises de réaliser des gains de productivité significatifs, pouvaient être développés, cela pourrait ouvrir une nouvelle phase de croissance. OpenAI se positionne sur ce marché, mais les défis technologiques sont considérables. Les systèmes d'IA actuels sont sujets aux hallucinations et aux erreurs, ce qui limite leur fiabilité pour les processus métier critiques.

L'évolution réglementaire jouera également un rôle clé. Aux États-Unis, en Europe et en Chine, les gouvernements développent différentes approches en matière de réglementation de l'IA. Un durcissement réglementaire pourrait freiner l'innovation, mais aussi favoriser une plus grande confiance et une plus large acceptation. À l'inverse, un vide réglementaire pourrait engendrer des abus et des bouleversements sociétaux, conduisant in fine à des interventions plus strictes.

La dimension géopolitique prend de l'importance. La compétition en matière d'IA entre les États-Unis et la Chine est de plus en plus perçue comme un conflit stratégique. Les contrôles à l'exportation, les restrictions à l'investissement et les programmes de soutien gouvernementaux pourraient influencer considérablement la dynamique concurrentielle. Le projet Stargate est explicitement conçu comme une contribution au leadership technologique américain.

Entre ambition visionnaire et désillusion économique

Le plan d'OpenAI visant à faire passer son chiffre d'affaires de 13 à 100 milliards de dollars en trois ans représente l'un des plans de croissance les plus ambitieux de l'histoire du secteur technologique. L'analyse montre que, si ce plan n'est pas impossible, il nécessiterait un certain nombre de conditions favorables, dont la concrétisation simultanée est improbable.

Les atouts d'OpenAI sont indéniables. L'entreprise bénéficie d'un leadership technologique dans les modèles linguistiques à grande échelle, d'une marque forte et d'une base d'utilisateurs importante. ChatGPT s'est imposé comme synonyme d'IA générative, à l'instar de Google pour la recherche sur Internet. Des partenariats avec Microsoft et Oracle garantissent l'accès à des ressources d'infrastructure essentielles. Les fonds propres de l'entreprise ont été renforcés grâce à plusieurs levées de fonds.

Parallèlement, les défis sont immenses. Le faible taux de conversion des utilisateurs payants, les coûts de développement élevés et en constante augmentation, l'intensification de la concurrence et les problèmes de rentabilité structurelle constituent des obstacles majeurs. Les engagements en matière d'infrastructures dépassent largement les revenus prévisibles, créant une pression énorme pour réussir.

Les implications pour les décideurs politiques sont multiples. Premièrement, le soutien massif des gouvernements aux infrastructures d'IA doit être examiné de manière critique. Le projet Stargate a peut-être une valeur symbolique, mais sa viabilité économique est discutable lorsque des investisseurs privés risquent des centaines de milliards sans justification économique solide. Deuxièmement, il est nécessaire de développer des cadres réglementaires qui favorisent l'innovation tout en maîtrisant les risques. Troisièmement, la question énergétique doit être résolue : la demande énergétique massive des centres de données d'IA est incompatible avec les objectifs climatiques et exige des réponses coordonnées.

Pour les dirigeants d'entreprise, cette évolution implique d'aborder les investissements dans l'IA de manière stratégique, sans attentes excessives. Les gains de productivité liés à l'IA sont réels, mais ils se produiront progressivement et nécessiteront d'importants ajustements organisationnels. Les entreprises doivent expérimenter, sans s'appuyer sur des technologies immatures pour construire leurs modèles économiques.

Pour les investisseurs, la question de la valorisation appropriée se pose. La valorisation actuelle de 500 milliards de dollars ne semble justifiée que si OpenAI atteint, voire dépasse, ses objectifs de croissance et trouve simultanément une voie vers la rentabilité. Le rapport risque/rendement est extrêmement défavorable aux investisseurs tardifs. En revanche, les premiers investisseurs, entrés à des valorisations nettement inférieures, peuvent réaliser des gains significatifs, même avec un succès modéré.

L'importance à long terme d'OpenAI et du développement de l'IA au sens large pour l'économie mondiale ne doit pas être sous-estimée, que l'entreprise atteigne ou non ses objectifs de chiffre d'affaires. Les grands modèles linguistiques transformeront certains aspects du travail intellectuel et permettront des gains de productivité significatifs. La question n'est pas de savoir si cette transformation aura lieu, mais à quelle vitesse et quelles entreprises en bénéficieront.

L'histoire nous enseigne que les révolutions technologiques s'accompagnent souvent d'excès financiers. Les révolutions ferroviaire, électrique, automobile et Internet ont toutes connu des phases de surinvestissement massif suivies de corrections douloureuses. Pourtant, ces technologies se sont finalement révélées transformatrices. Les investisseurs qui en ont le plus profité n'étaient souvent pas ceux qui ont construit les infrastructures, mais ceux qui les ont utilisées pour développer des modèles économiques innovants.

OpenAI est à un tournant. L'entreprise doit prouver qu'elle est capable non seulement de développer une technologie performante, mais aussi de la transformer en un modèle économique rentable. Les deux à trois prochaines années seront cruciales. Si OpenAI échoue à atteindre ses objectifs, les répercussions dépasseront largement les frontières de l'entreprise et bouleverseront l'ensemble du secteur de l'IA. En revanche, si elle y parvient, elle bouleversera les règles de la croissance des entreprises et pourrait marquer le début d'une nouvelle ère dans l'histoire des affaires.

La principale conclusion de cette analyse est qu'OpenAI a besoin de nouvelles lois d'échelle, non seulement pour la performance de ses modèles d'IA, mais surtout pour son propre modèle économique. Les lois de la physique et des mathématiques qui régissent l'entraînement des réseaux neuronaux constituent un défi. Les lois de l'économie et du marché, qui déterminent la croissance durable et la rentabilité d'une entreprise, sont au moins aussi importantes. OpenAI doit maîtriser ces deux lois pour concrétiser sa vision.

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Konrad Wolfenstein

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