La fin de Sora, l'IA vidéo d'OpenAI – « Spud » approche : quand la puissance de calcul prime sur la vision

L'accord d'un milliard de dollars avec Disney tombe à l'eau : pourquoi OpenAI abandonne son projet phare

Trop cher, trop gourmand : la vérité brutale sur la disparition de l'IA vidéo révolutionnaire Sora

Ce fut un véritable coup de tonnerre qui a pris de court les mondes de la technologie et du divertissement : quinze mois seulement après son lancement spectaculaire et peu après l’annonce d’un accord historique d’un milliard de dollars avec Disney, OpenAI a, à la surprise générale, mis de côté son modèle vidéo révolutionnaire, Sora. Ce qui, à première vue, apparaît comme un revers inexplicable dans le développement rapide de l’IA, se révèle, à y regarder de plus près, être un aveu brutal de la réalité économique. Des coûts d’exploitation exorbitants, estimés à 15 millions de dollars par jour, des revenus utilisateurs insuffisants et une pénurie mondiale massive de puces hautes performances ont contraint l’entreprise, sous la direction de Sam Altman, à revoir radicalement ses priorités. Peu avant une introduction en bourse (IPO) prévue comme un projet d’envergure, OpenAI se sépare désormais de son gouffre financier. Les ressources ainsi libérées seront investies dans un nouveau modèle de super-langage top secret baptisé « Spud », ainsi que dans la recherche de l’intelligence artificielle générale (IAG). Découvrez ici pourquoi la révolution vidéo a échoué pour l'instant en raison des calculs simples liés aux coûts des serveurs, ce que cette fin abrupte signifie pour l'ensemble du secteur de l'IA et comment OpenAI redéfinit complètement son avenir.

Comment OpenAI a enterré sa plus grosse erreur – et ce que cela révèle sur les limites de l’industrie de l’IA

Le 24 mars 2026 marque l'une des décisions stratégiques les plus insolites de l'histoire récente de l'industrie technologique : OpenAI, l'entreprise qui se présente comme engagée pour le bien-être de l'humanité, a définitivement mis fin aux activités de Sora, son générateur vidéo par IA tant vanté, à peine 15 mois après son lancement public et seulement trois mois après la signature d'un accord de licence de plusieurs milliards de dollars avec Walt Disney. Le bref communiqué publié sur le réseau social X se contente d'annoncer : « Nous disons adieu à Sora. » Ce qui ressemble à un communiqué de presse anodin est en réalité l'aveu de contradictions économiques fondamentales qui remettent en question tout le modèle économique de l'industrie de l'IA.

De la technologie de pointe à la réduction des coûts : bref historique de Sora

Lorsque OpenAI a publié les premières vidéos de démonstration de Sora en février 2024, le monde de la technologie a réagi avec une stupéfaction quasi incrédule. La capacité à générer des clips vidéo fluides et physiquement plausibles à partir de quelques mots de texte seulement était considérée comme un bond technologique majeur. Réalisateurs, agences de publicité et créateurs de contenu pressentaient une révolution. L'industrie du divertissement était en ébullition. Le modèle semblait non seulement simuler la production vidéo, mais aussi comprendre les lois fondamentales de la physique : les objets se comportaient de manière cohérente dans l'espace, les ombres étaient réalistes et l'eau coulait de façon naturelle.

Cette affirmation n'était pas un simple argument marketing. OpenAI elle-même décrivait l'architecture de Sora comme une étape vers un « simulateur de monde » : un système qui non seulement reproduit des motifs visuels, mais intègre également la logique physique du monde. Bill Peebles, responsable technique du groupe Sora et co-développeur du principe d'architecture sous-jacent du transformateur de diffusion, évoquait une technologie susceptible de remplacer à terme les expériences de laboratoire en biologie dans les environnements numériques.

Le lancement commercial de Sora en tant qu'application iOS indépendante en septembre 2025 semblait confirmer cet engouement : en une semaine, Sora franchissait le cap du million de téléchargements, surpassant même ChatGPT en termes de rapidité de distribution initiale. À Halloween 2025, 4,5 millions de téléchargements étaient enregistrés et la plateforme se hissait au sommet du classement de l'App Store américain. La signature d'un accord de licence de trois ans avec The Walt Disney Company en décembre 2025 – incluant un investissement en capital d'un milliard de dollars et les droits d'utilisation de plus de 200 personnages issus des franchises Disney, Marvel, Pixar et Star Wars – apparaissait comme la confirmation définitive que Sora contribuerait à façonner l'avenir de la narration audiovisuelle.

Mais derrière cette façade brillante se cachait un problème connu depuis longtemps et qu'aucun nombre positif d'utilisateurs ne pouvait résoudre : la structure des coûts tout simplement excessive.

La dure réalité économique de la génération vidéo : pourquoi Sora était voué à l’échec financier

Le principal défi économique de la vidéo générée par l'IA réside dans la densité d'information du résultat. Alors qu'un modèle de langage produit un texte composé de jetons discrets, un modèle vidéo doit générer de manière cohérente des milliers de pixels d'image sur plusieurs images pour chaque seconde de film, tout en maintenant une continuité visuelle. Cela signifie que chaque clip généré requiert des opérations de calcul d'une ampleur bien supérieure à celles nécessaires à la génération de texte ou d'images.

Les analystes du cabinet financier Cantor Fitzgerald ont calculé que la production d'une seule vidéo Sora de dix secondes coûtait à OpenAI environ 1,30 $ en puissance de calcul – un montant que les experts de SemiAnalysis considéraient comme une estimation prudente. En extrapolant ces données à l'utilisation réelle, le constat a fait grand bruit, même dans la Silicon Valley : selon les estimations de Forbes, OpenAI dépensait environ 15 millions de dollars par jour rien que pour faire fonctionner son infrastructure Sora, soit plus de 5,4 milliards de dollars par an. Cette somme représente plus d'un quart du chiffre d'affaires annuel total de l'entreprise.

Bill Peebles, à la tête de l'équipe Sora, a résumé la situation avec une franchise remarquable le 30 octobre 2025 : « La situation économique est totalement intenable actuellement. » Cette déclaration d'un cadre supérieur concernant son propre produit est d'une honnêteté sans précédent dans l'histoire des entreprises de la Silicon Valley. OpenAI était prise au piège : la plateforme était sous-évaluée pour que les utilisateurs puissent couvrir les coûts, mais toute augmentation de prix significative aurait entraîné un effondrement immédiat de sa base d'utilisateurs.

Pour ne rien arranger, la croissance de l'utilisation avait déjà atteint son apogée à l'automne 2025. Les téléchargements mensuels ont chuté de 32 % en décembre 2025, un mois généralement dynamisé par les nouveaux smartphones et les fêtes de fin d'année pour les plateformes d'applications. En janvier 2026, les installations ont encore diminué de 45 % pour s'établir à 1,2 million, tandis que les revenus des consommateurs ont également baissé de 32 %. Le chiffre d'affaires total de la plateforme s'est élevé à seulement 1,4 million de dollars pour un total de 9,6 millions de téléchargements, soit un taux de couverture qui, même dans le scénario le plus optimiste, représentait moins de 1 % des coûts d'exploitation réels.

Ces chiffres mettent en lumière un problème structurel qui dépasse le cadre de Sora : les produits d’IA reposant sur des modalités particulièrement gourmandes en ressources de calcul ne peuvent, à leur stade de développement technologique actuel, soutenir des modèles commerciaux axés sur le consommateur. L’argument du coût, comme l’a formulé un analyste, est purement arithmétique.

La rareté des GPU comme ressource stratégique limitante : au cœur de la décision

La décision d'OpenAI de fermer Sora ne peut être pleinement comprise sans tenir compte de la grave crise des ressources à laquelle l'entreprise est confrontée. La puissance de calcul, notamment les processeurs graphiques (GPU), et plus particulièrement les processeurs hautes performances de NVIDIA comme le H100 et la nouvelle puce Blackwell, constitue le principal goulot d'étranglement dans la course à la domination de l'IA. Ce goulot d'étranglement est à la fois financier et matériel : même les entreprises les mieux financées ne peuvent pas acquérir des quantités illimitées de GPU, les délais de livraison étant fixés par des quotas contractuels.

En février 2025, Sam Altman avait déjà admis publiquement qu'OpenAI « était à court de GPU » et devait donc reporter le déploiement de GPT-4.5. Cette déclaration n'était pas un coup de pub, mais bien l'expression d'une pénurie réelle qui a depuis pris des proportions systémiques. Les kits de mémoire DDR5, qui coûtaient environ 90 $ en 2025, ont atteint 240 $ ou plus. Les centres de données font face à de longs délais de livraison pour les nouvelles commandes de GPU, et les nouvelles capacités de commande sont réservées exclusivement aux partenaires existants.

Dans ce contexte, l'arrêt de Sora s'impose comme une décision stratégique. Chaque GPU dédié au rendu vidéo est désormais indisponible pour répondre aux requêtes des modèles vocaux, or ces derniers génèrent la quasi-totalité des revenus. ChatGPT, avec plus de 800 millions d'utilisateurs actifs hebdomadaires, son API d'entreprise, Codex pour le développement logiciel et la future « super application » qui regroupera ChatGPT, Codex et un navigateur IA, génèrent tous des revenus directs cent fois supérieurs à ceux de Sora.

Dans une entreprise qui prévoit des pertes d'environ 14 milliards de dollars pour l'exercice 2026 et qui, selon ses propres prévisions, n'atteindra pas la rentabilité avant 2029 ou 2030 au plus tôt, la question de l'allocation des ressources de calcul, déjà limitées, n'est pas stratégique, mais relève de la survie. Les analystes de HSBC estiment qu'OpenAI pourrait avoir besoin de plus de 207 milliards de dollars de financement supplémentaire d'ici 2030.

Le fiasco Disney : dommages collatéraux d’un changement stratégique

L'arrêt de Sora a non seulement laissé des traces techniques, mais a aussi mis fin à l'un des partenariats les plus retentissants de l'histoire récente de la technologie. L'accord signé avec Walt Disney en décembre 2025 était considéré comme une avancée majeure pour le secteur, censée propulser les contenus de divertissement générés par l'IA sur le devant de la scène. Sous la direction de Bob Iger, alors PDG de Disney, et de Sam Altman, un accord de licence de trois ans portant sur plus de 200 personnages et un investissement en capital d'un milliard de dollars avaient été conclus.

Cet accord a désormais volé en éclats. Selon le Hollywood Reporter, Disney se retire également de son partenariat plus large avec OpenAI, qui comprenait une prise de participation et un accord de licence API. L'investissement ayant été structuré sous forme d'options d'achat d'actions et non de versement en numéraire, aucun capital n'a été échangé. Le préjudice financier pour les deux parties est donc limité, mais le préjudice d'image pour OpenAI est considérable : un accord largement médiatisé a été complètement annulé en quelques mois.

Pour l'industrie du divertissement, cette évolution envoie un signal ambigu. D'une part, elle conforte les critiques qui mettent en garde contre une dépendance excessive à l'égard de fournisseurs d'IA individuels. D'autre part, le besoin industriel de solutions d'imagerie IA à long terme ne diminue pas ; il se déplace simplement vers d'autres fournisseurs. Des concurrents tels que Runway, Google avec Veo et des entreprises chinoises comme Kuaishou tireront profit du retrait stratégique d'OpenAI du secteur vidéo. Disney a déclaré respecter la décision d'OpenAI de se retirer de la génération vidéo et qu'elle continuera d'explorer les possibilités de collaboration avec d'autres plateformes d'IA.

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Nom de code Spud : Que cache le prochain modèle de langage ?

Les ressources informatiques ainsi libérées ne sont pas gaspillées, mais investies dans un projet concret : le modèle de langage développé sous le nom de code interne « Spud », dont le pré-entraînement, d’après « The Information », est déjà terminé. Les capacités exactes du modèle restent confidentielles, mais Sam Altman aurait déclaré aux employés qu’il pourrait « véritablement accélérer la croissance économique ». Cette déclaration est significative et s’inscrit dans une stratégie plus globale : passer d’une fascination pour les effets visuels de l’IA à des impacts concrets et mesurables.

La place de Spud dans la hiérarchie des modèles d'OpenAI reste floue. Les spéculations au sein de la communauté vont d'une classification comme GPT-6, représentant un changement générationnel complet, à une itération incrémentale comme GPT-5.5. On sait que les modèles d'OpenAI sont évalués selon une échelle de « parité avec les experts » : GPT-5 aurait atteint 38 % de parité avec les experts humains, GPT-5.2 70,9 % et GPT-5.4 83 %. Un modèle destiné à « accélérer » l'économie doit se situer nettement plus haut sur cette échelle.

Des indices glanés dans les communications internes laissent entendre que Spud pourrait être nativement multimodal et particulièrement performant dans les tâches productives et orientées métier, telles que le codage, la planification, l'analyse et l'automatisation. L'orientation stratégique vers une future « super application » regroupant ChatGPT, Codex et un navigateur IA suggère que Spud constituera la pierre angulaire de cette plateforme intégrée. Il s'agirait donc moins d'un modèle de recherche que d'un outil directement orienté vers le commerce – une évolution symptomatique de la transformation globale d'OpenAI.

« Déploiement de l'AGI » : Le changement de nom en tant que programme

Parallèlement à la fermeture de Sora, OpenAI a connu un autre changement, moins spectaculaire mais tout aussi significatif : l’organisation produit, dirigée par Fidji Simo, a été rebaptisée « Déploiement de l’IA générale ». Ce changement de nom dépasse largement le simple cadre sémantique. Il marque une transformation profonde de la perception que l’entreprise a d’elle-même : d’une entreprise technologique développant des produits, elle devient une entreprise se considérant comme activement engagée dans le déploiement de l’IA générale.

Ce positionnement stratégique contraste avec des mesures prises simultanément qui témoignent d'une approche plus commerciale. En février 2026, OpenAI a dissous son équipe « Mission Alignment », chargée de la communication publique de la mission initiale de l'entreprise. Joshua Achiam, son ancien responsable, a été nommé « Chief Futurist », un poste nouvellement créé, axé sur la prospective mais sans autorité opérationnelle sur le cœur de métier. Auparavant, en 2024, OpenAI avait déjà supprimé son équipe « Superalignment », qui traitait des risques existentiels liés à l'intelligence artificielle superintelligente.

Le mot « en toute sécurité » a même été retiré de la déclaration de mission officielle qu'OpenAI a soumise au fisc américain (IRS). Cet abandon progressif du discours sur la sécurité et la mission au profit de l'efficacité commerciale n'est pas fortuit. Il témoigne de la pression croissante exercée sur une entreprise qui prétend simultanément sauver l'humanité et ambitionne d'entrer en bourse et de lever des milliards de dollars.

La question des infrastructures : Sam Altman et la course mondiale aux centres de données

L'un des principaux enseignements de l'épisode Sora est que le véritable goulot d'étranglement du secteur de l'IA ne réside ni dans les algorithmes ni dans les données, mais dans l'infrastructure informatique physique. Sam Altman a fait de cette constatation sa mission personnelle. Selon des communications internes, il se concentrera désormais principalement sur trois axes : lever des fonds, gérer les chaînes d'approvisionnement et construire des centres de données à une échelle sans précédent.

L'ampleur de ces ambitions en matière d'infrastructures est stupéfiante. Le projet Stargate, mené en collaboration avec Oracle et SoftBank, prévoit des investissements de 500 milliards de dollars sur quatre ans dans de nouvelles infrastructures d'IA, dont 100 milliards immédiatement alloués aux centres de données américains. Un partenariat stratégique avec NVIDIA vise à construire au moins dix gigawatts de centres de données dédiés à l'IA, grâce à un investissement de NVIDIA pouvant atteindre 100 milliards de dollars, débloqués pour chaque gigawatt déployé. La première phase, utilisant la plateforme Vera Rubin de NVIDIA, devrait être opérationnelle au second semestre 2026.

Ces investissements dans les infrastructures ne sont toutefois pas sans risques importants. Une analyse de Forbes datant de décembre 2025 a démontré qu'une entreprise réalisant 20 milliards de dollars de chiffre d'affaires annuel peut difficilement investir 1 400 milliards de dollars dans les infrastructures sans s'exposer à de graves difficultés financières – une situation comparable aux projets d'infrastructures télécoms démesurés qui ont précédé l'éclatement de la bulle Internet. De fait, OpenAI a déjà revu ses ambitions à la baisse : l'entreprise abandonne ses projets de construction ambitieux et se concentre désormais sur son rôle de grand consommateur de services cloud auprès de partenaires tels que Microsoft Azure, Oracle et Amazon Web Services, plutôt que d'exploiter ses propres centres de données à grande échelle. Selon CNBC, OpenAI ne possède actuellement aucun centre de données et n'envisage pas d'en acquérir dans un avenir proche.

Maquettes du monde et robotique : le véritable héritage de Sora

Ceux qui réduisent l'arrêt de Sora à l'échec d'un produit passent à côté de sa logique stratégique sous-jacente. Dans sa déclaration au New York Times, OpenAI a clairement indiqué que les technologies de génération vidéo continueraient d'être utilisées en interne pour l'entraînement des robots. L'équipe Sora n'a pas été dissoute, mais réorientée vers une nouvelle mission : la recherche sur les modèles du monde et les environnements de simulation physique, principalement destinés à faire progresser la robotique.

Cette étape obéit à sa propre logique technologique. L'apport fondamental de Sora n'était pas que l'IA puisse produire de bonnes vidéos, mais qu'une intelligence physique émergente se développe grâce à l'entraînement sur des données vidéo. OpenAI a constaté que les modèles Sora, lorsqu'ils sont suffisamment mis à l'échelle, développent des « capacités émergentes » : cohérence tridimensionnelle, permanence des objets, physique réaliste – des propriétés qui sont uniquement un « phénomène de mise à l'échelle » et qui n'ont pas été explicitement programmées. Un modèle qui comprend comment un ballon de basket rebondit sur le panneau comprend la causalité physique de base.

C’est précisément cette caractéristique qui rend les modèles du monde si précieux pour la robotique. Un robot d’entrepôt ayant testé des millions de scénarios de manutention de colis en simulation – y compris des cas limites rares, quasiment inexistants dans les entrepôts physiques – développe une adaptabilité que les systèmes purement basés sur des règles ne peuvent atteindre. Le champ des applications potentielles dépasse largement le cadre de la logistique : simulations de structures moléculaires en chimie, modélisation des lois physiques, prévisions climatiques et formation aux procédures médicales ne sont que quelques exemples.

Parallèlement, les concurrents travaillent activement sur les mêmes sujets. NVIDIA a publié des outils de simulation pour l'IA robotique avec le framework Cosmos et le moteur physique Newton, et a rendu les modèles de base Isaac GR00T disponibles en open source. Google DeepMind a introduit sa propre architecture de modélisation du monde, Genie 3. Yann LeCun, chercheur renommé en IA, a quitté Meta fin 2025 pour lancer sa propre startup spécialisée dans la modélisation du monde, avec une valorisation cible de 3,5 milliards de dollars. La compétition pour la domination de la simulation d'IA basée sur la physique a ainsi atteint un nouveau niveau d'intensité.

Préparation à l'introduction en bourse et logique de rationalisation du portefeuille

Il est difficile de dissocier l'arrêt de Sora de l'introduction en bourse imminente d'OpenAI. L'entreprise vise une cotation au quatrième trimestre 2026, avec une valorisation comprise entre 830 milliards et 1 000 milliards de dollars. Pour les actionnaires potentiels, la cohérence du modèle économique est cruciale : une entreprise qui dépense 15 millions de dollars par jour pour un service aux revenus minimes est difficile à évaluer pour les investisseurs institutionnels.

L'arrêt de Sora, selon cette interprétation, envoie un signal clair aux marchés financiers : OpenAI privilégie l'efficacité et la concentration de son capital. Ce constat est d'autant plus remarquable que l'entreprise continue d'accumuler des pertes colossales – estimées à 14 milliards de dollars pour la seule année 2026. La différence réside dans la nature de ces pertes : les investissements dans des modèles de langage générant des revenus directs sont considérés comme des « pertes de croissance » stratégiquement acceptables, tandis que le subventionnement d'une plateforme vidéo déficitaire est qualifié d'inefficacité opérationnelle.

La situation est comparable au scénario classique de la startup « se concentrer et éliminer » : l’entreprise rationalise son portefeuille avant son introduction en bourse afin de présenter une stratégie d’investissement claire. ChatGPT, avec 800 millions d’utilisateurs hebdomadaires et un chiffre d’affaires annuel dépassant les 20 milliards de dollars d’ici fin 2025, constitue une telle stratégie. Une application vidéo déficitaire, avec seulement 9,6 millions de téléchargements et un chiffre d’affaires total de 1,4 million de dollars, ne l’est pas.

La dissolution du partenariat avec Disney prend une tournure ironique dans ce contexte : Disney n’avait effectué aucun versement en numéraire, mais avait structuré sa participation exclusivement par le biais d’options d’achat d’actions. À proprement parler, la rupture de l’accord n’a donc rien coûté à OpenAI, si ce n’est la perte de prestige médiatique inévitable liée au retrait d’un accord aussi important.

Les limites d'échelle et leurs conséquences stratégiques : une perspective globale

L'histoire de l'ascension et de la chute de Sora est symptomatique d'une crise plus profonde du paradigme actuel de l'IA : les limites de l'augmentation de la puissance matérielle. Jusqu'à récemment, la thèse dominante en recherche en IA était qu'une puissance de calcul accrue conduisait presque automatiquement à de meilleurs modèles. Cette hypothèse d'échelle a dominé le développement depuis GPT-2 et semble avoir été confirmée de manière impressionnante.

Cependant, Sora démontre que la simple mise à l'échelle ne suffit pas à créer un modèle économique viable si les coûts associés ne sont pas couverts par des revenus suffisants. Le problème structurel n'est pas technique, mais économique : l'IA vidéo est actuellement tout simplement trop coûteuse pour être proposée de manière rentable au grand public. Les analystes estimaient que le coût de la génération vidéo diminuerait d'environ cinq fois d'ici fin 2026, mais cette fenêtre d'opportunité n'était plus économiquement viable pour OpenAI.

Cela a des conséquences bien au-delà d'OpenAI. D'autres acteurs du secteur de l'IA générative vidéo — Runway, Pika, Stability AI et Google DeepMind avec Veo — sont confrontés aux mêmes défis fondamentaux en matière de coûts. Ceux qui ne peuvent pas compenser leur déficit par les revenus d'autres produits rentables subiront une pression similaire. Contrairement aux startups spécialisées uniquement dans la vidéo, OpenAI a eu le luxe de diversifier ses activités. Les entreprises plus spécialisées, sans cette diversification, courent un risque d'échec bien plus élevé.

Dans le même temps, le retrait d'OpenAI du secteur vidéo ouvre des perspectives de marché à ses concurrents. En particulier, des fournisseurs chinois comme Kuaishou (avec son modèle Kling) et des plateformes internationales comme Runway pourraient combler le vide ainsi créé sur le segment de la vidéo professionnelle. Ironie du sort, OpenAI, grâce à son travail de pionnier, a validé l'ensemble du marché de la génération vidéo par IA – et le quitte aujourd'hui juste avant que cette technologie n'atteigne sa pleine maturité commerciale.

Du produit phare au bouc émissaire stratégique

L'arrêt de Sora n'est pas un échec technologique. Le produit fonctionnait. Il a ravi les utilisateurs. Il était révolutionnaire sur le plan technique. Son échec est dû à une incompatibilité fondamentale entre les coûts de calcul et la disposition à payer – un écart qui ne pouvait être comblé à court terme. En ce sens, la décision d'OpenAI est rationnelle et logique.

Cet épisode révèle toutefois les tensions structurelles d'une entreprise qui, tout en proclamant son engagement envers le bien-être de l'humanité, enregistre des pertes colossales, prépare une introduction en bourse d'un milliard de dollars, dissout ses équipes de sécurité et de mission, et poursuit un projet de centre de données à mille milliards de dollars. Rebaptiser l'organisation produit « Déploiement de l'IA générale » peut paraître prétentieux aux yeux des observateurs extérieurs, mais en interne, il s'agit d'une stratégie délibérée : toutes les ressources sont concentrées sur l'objectif principal, quelle que soit la prochaine étape vers l'IA générale.

Le nom de code « Spud » — ironiquement le mot anglais pour pomme de terre, le plus terre-à-terre des légumes — symbolise ce pragmatisme. Point de machines hollywoodiennes ni de Mickey Mouse dansant, mais un modèle linguistique conçu pour dynamiser l'économie. C'est un engagement envers l'utilité concrète plutôt que les démonstrations spectaculaires, envers la rentabilité à long terme plutôt que le buzz éphémère.

Seul l'avenir dira si Sam Altman a raison. Ce qui est certain, c'est qu'avec l'arrêt de Sora, OpenAI a fait preuve d'une discipline stratégique rare dans le secteur de l'IA, si prompt à surfer sur la vague du buzz : la volonté d'abandonner un produit phare lorsque cela s'avère stratégiquement nécessaire. Il s'agit soit d'un pragmatisme visionnaire, soit de l'aveu d'avoir mené de front trop de projets. Probablement les deux.

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