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

Et le problème à 650 milliards de dollars : pourquoi OpenAI est voué à réussir

En novembre 2025, le paysage technologique a connu un bouleversement majeur. Longtemps considérée comme l'incontestable souveraine de la nouvelle ère de l'IA, OpenAI, tel un David donnant une leçon d'innovation aux Goliath de la Silicon Valley, a vu son aura d'invincibilité s'effriter. Avec la sortie de Google Gemini 3 et l'essor fulgurant des modèles Claude d'Anthropic, la situation s'est inversée. Ce qui avait débuté comme une marche triomphale vers la superintelligence artificielle s'est mué, pour OpenAI, en une lutte existentielle contre la stagnation technologique et les réalités économiques.

La situation est paradoxale : OpenAI n’a jamais été aussi valorisée en bourse, et pourtant son leadership technologique n’a jamais été aussi fragile. Alors que l’entreprise de Sam Altman, valorisée à 500 milliards de dollars, s’aventure sur un terrain habituellement réservé aux géants de la tech établis, un fossé dangereux existe entre sa valeur boursière et sa rentabilité réelle. Un chiffre d’affaires annuel de 13 milliards de dollars contraste fortement avec des pertes colossales et des investissements d’infrastructure se chiffrant en centaines de milliards. Ce modèle de croissance agressive a fonctionné tant qu’OpenAI proposait incontestablement le meilleur produit du marché. Mais ce postulat même s’est désormais effondré.

Avec Gemini 3, Google a non seulement rattrapé son retard technologique, mais a également dépassé OpenAI dans des domaines cruciaux. Grâce au retour en force du pré-entraînement et à son intégration massive dans son propre écosystème, le géant des moteurs de recherche démontre que des ressources financières considérables, un matériel propriétaire et des décennies d'expérience dans le traitement des données finissent par l'emporter sur l'avantage initial d'une start-up. Le réalignement stratégique précipité d'OpenAI – symbolisé par le projet interne « Shallotpeat » – est un aveu que son pari précédent sur les simples « modèles de raisonnement » n'a pas porté ses fruits.

Cet article analyse les mécanismes de ce bouleversement du pouvoir. Il met en lumière comment des erreurs techniques, des manœuvres financières hasardeuses et la résurgence de la concurrence créent un cocktail explosif susceptible de redéfinir non seulement l'avenir d'OpenAI, mais aussi la structure de l'ensemble du secteur de l'IA.

Convient à:

• Est-ce la révolution de l'IA ? Gemini 3.0 contre OpenAI : il ne s'agit pas d'avoir un meilleur modèle, mais une meilleure stratégie.

L'ancienne avant-garde de l'intelligence artificielle lutte pour son avenir, tandis que Google bouleverse l'équilibre des pouvoirs grâce à sa puissance technologique brute.

La course mondiale à la domination de l'intelligence artificielle a connu un tournant dramatique en novembre 2025. La position de leader incontestable d'OpenAI, acquise depuis des années, s'est transformée en quelques mois en une posture défensive précaire. La sortie de Gemini 3 de Google a non seulement marqué une étape technologique majeure, mais a également remis en question les fondements mêmes de l'architecture du marché de l'IA. Dans une note interne, le PDG d'OpenAI, Sam Altman, a averti ses employés des difficultés à venir et a admis que les récents progrès de Google pourraient engendrer des obstacles économiques temporaires pour l'entreprise. Cette évaluation d'une franchise inhabituelle révèle la fragilité d'une position qui, jusqu'à récemment, semblait inébranlable.

L'ampleur de ce changement n'apparaît clairement qu'à la lumière de la logique de valorisation du secteur. OpenAI est actuellement valorisée à environ 500 milliards de dollars, alors qu'elle ne génère que 13 milliards de dollars de revenus annuels. Cet écart considérable entre capitalisation boursière et chiffre d'affaires réel repose sur l'hypothèse d'une croissance exponentielle et d'une supériorité technologique durable. Le modèle Gemini 3 de Google remet en cause ces deux hypothèses simultanément. Il surpasse GPT-5.1 d'OpenAI dans la quasi-totalité des tests de performance standardisés, démontrant ainsi des capacités qu'OpenAI elle-même s'efforce encore de développer.

Les conséquences économiques vont bien au-delà des fluctuations conjoncturelles de parts de marché. OpenAI dépense environ huit milliards de dollars par an et a enregistré une perte de cinq milliards l'an dernier. Ce déficit ne peut être comblé que par des apports de capitaux continus, lesquels dépendent de la confiance des investisseurs dans son leadership technologique. Si ce leadership venait à s'éroder, tout le système de financement s'effondrerait. La situation est comparable à celle d'un TGV en panne de carburant alors qu'il roule encore à pleine vitesse.

La principale source de la note interne de Sam Altman est The Information, un média spécialisé dans le secteur technologique.

La note a été initialement publiée par The Information le 20 novembre 2025. L'article original est intitulé « Altman Memo Forecasts 'Rough Vibes' Due to Resurgent Google » ou « OpenAI CEO Braces Possible Economic Headwinds Catching Resurgent Google ».

La publication de la note par The Information a ensuite été reprise par de nombreux autres médias, notamment :

• Times of India
• Economic Times
• Perspectives commerciales
• Futurisme

La note en question était une communication interne de Sam Altman aux employés d'OpenAI et aurait fuité vers The Information grâce à une source interne. Dans cette note, Altman mettait en garde contre des « difficultés économiques temporaires » liées à la progression de Google et indiquait s'attendre à une période difficile.

Anatomie d'une percée technologique

Le succès de Google avec Gemini 3 repose sur une réévaluation fondamentale d'une méthodologie de développement que l'on croyait épuisée. Le pré-entraînement, phase essentielle durant laquelle les modèles d'IA apprennent à partir d'ensembles de données massifs, était considéré par certains membres de la communauté de recherche comme ayant atteint ses limites. Les principes de mise à l'échelle, qui avaient promis pendant des années des améliorations prévisibles des performances grâce à des modèles plus grands et à davantage de données, semblaient avoir atteint leurs limites physiques et économiques. OpenAI a réagi en réorientant sa stratégie vers des modèles de raisonnement comme o1, dont les performances s'améliorent grâce à des temps de réflexion plus longs lors de l'inférence.

Cependant, Google a démontré que ce processeur, pourtant considéré comme voué à disparaître, recèle encore un potentiel considérable. Demis Hassabis, directeur de Google DeepMind, a résumé cette observation avec concision : si les gains de performance ne sont plus exponentiels d’une génération à l’autre, le retour sur investissement du pré-entraînement reste exceptionnellement bon. Gemini 3 Pro atteint 91,9 % au test GPQA Diamond, évaluant le raisonnement scientifique de niveau doctoral, surpassant ainsi GPT-5.1 de près de quatre points de pourcentage. Plus impressionnante encore est sa performance en raisonnement visuel abstrait : avec 31,1 % au test ARC-AGI-2, Gemini 3 double presque les performances de GPT-5.1 et surpasse son prédécesseur de plus de six fois.

L'importance économique de cette supériorité technologique se manifeste concrètement dans des domaines d'application précis. En résolution algorithmique de problèmes, Gemini 3 Pro atteint un score Elo de 2439 sur LiveCodeBench Pro, soit près de 200 points de plus que GPT-5.1. Il ne s'agit pas d'une mesure théorique, mais d'un indicateur direct de la productivité des développeurs utilisant ces modèles. Sur un marché où OpenAI tire 70 % de ses revenus de l'accès à ses API et de ses clients entreprises, une infériorité technologique se traduit par des pertes de revenus immédiates.

Les problèmes de pré-entraînement d'OpenAI sont apparus clairement lors du développement de GPT-5, où les optimisations de mise à l'échelle classiques se sont avérées inefficaces. L'entreprise a alors constaté que les méthodes traditionnelles d'amélioration des performances avaient perdu de leur efficacité. En conséquence, OpenAI a développé GPT-5 avec un budget de pré-entraînement nettement inférieur à celui de GPT-4.5, compensé par une optimisation post-entraînement intensive grâce à l'apprentissage par renforcement. Cette stratégie s'est révélée payante à court terme, mais a engendré une vulnérabilité structurelle : OpenAI s'était spécialisée dans une méthodologie qui, tout en générant des capacités innovantes, négligeait les fondements mêmes du modèle.

Le repositionnement stratégique et le projet Shallotpeat

La note d'Altman ne se contente pas de diagnostiquer le problème, elle expose également la contre-stratégie d'OpenAI. Celle-ci repose sur le développement d'un nouveau modèle, baptisé Shallotpeat, conçu spécifiquement pour pallier les lacunes identifiées lors du pré-entraînement. Son nom est explicite : les échalotes poussent mal dans la tourbe, ce substrat étant loin d'être idéal. OpenAI reconnaît ainsi que les fondements de ses modèles existants présentent des faiblesses qui ne peuvent être éliminées par une simple optimisation superficielle.

Le développement de Shallotpeat s'inscrit dans un recentrage stratégique plus vaste. Dans sa note, Altman souligne la nécessité de miser sur des projets ambitieux, même si cela désavantage temporairement OpenAI. L'un de ces projets est l'automatisation de la recherche en IA elle-même, une méta-approche visant à raccourcir considérablement les cycles de développement des nouveaux modèles. Il ne s'agit pas d'une simple optimisation de l'efficacité, mais d'une tentative de bouleverser en profondeur la donne : si les systèmes d'IA peuvent accélérer leur propre évolution, cela pourrait réduire les avantages structurels des acteurs établis disposant de ressources considérables.

L'urgence de cette stratégie est d'autant plus criante que la situation financière d'OpenAI est préoccupante. L'entreprise doit impérativement atteindre la rentabilité d'ici 2029 afin d'honorer ses engagements d'infrastructure envers Microsoft et ses autres partenaires. Ces engagements s'élèvent à environ 60 milliards de dollars par an, contre plus de 650 milliards de dollars d'engagements actuels dans le domaine du cloud pour les prochaines années. L'écart considérable entre ces engagements et le chiffre d'affaires actuel de 13 milliards de dollars souligne l'ampleur du problème.

Dans le même temps, OpenAI poursuit une stratégie de diversification afin de réduire sa dépendance à l'égard de Microsoft. L'ajustement du partenariat annoncé en janvier 2025 permet à OpenAI, pour la première fois, d'utiliser également les ressources de calcul de concurrents tels qu'Oracle. Si Microsoft conserve un droit de premier refus sur les nouvelles capacités, l'exclusivité est levée. Pour OpenAI, cela signifie potentiellement un accès plus rapide aux puissants clusters de GPU nécessaires à l'entraînement de nouveaux modèles. L'initiative Stargate, une collaboration entre OpenAI, Oracle, SoftBank et Microsoft, prévoit d'investir 500 milliards de dollars dans des centres de données sur quatre ans. Le premier centre, situé à Abilene, au Texas, est déjà opérationnel avec des clusters de GPU Nvidia GB200.

La fragilité économique du modèle d'entreprise

Les modèles économiques des entreprises leaders en IA reposent sur un pari implicite sur les effets de réseau et la dépendance technologique. OpenAI a appliqué cette stratégie avec un succès considérable : ChatGPT a atteint environ 700 à 800 millions d’utilisateurs actifs hebdomadaires en novembre 2025, soit le double du nombre enregistré en février. La plateforme traite 2,5 milliards de requêtes par jour et se classe cinquième parmi les sites web les plus visités au monde. Cette base d’utilisateurs semble de prime abord constituer un avantage concurrentiel inébranlable, mais les taux de conversion révèlent une faiblesse fondamentale : seulement 4 à 10 % des utilisateurs souscrivent un abonnement payant.

La viabilité économique repose donc sur deux hypothèses essentielles : premièrement, que la base d’utilisateurs continue de croître de façon exponentielle, de sorte que même de faibles taux de conversion permettent une augmentation du chiffre d’affaires ; deuxièmement, que la supériorité technologique fidélise les utilisateurs à la plateforme et que les coûts de passage à la concurrence restent élevés. Le Gemini 3 de Google remet en cause ces deux hypothèses. La parité technique, voire l’infériorité, fait d’OpenAI un fournisseur interchangeable sur un marché de plus en plus standardisé.

La structure des coûts aggrave ce problème. L'entraînement de grands modèles de langage et leur déploiement opérationnel nécessitent des ressources informatiques considérables. Les projets d'OpenAI prévoient des budgets dépassant 450 milliards de dollars entre 2024 et 2030, pour un total d'engagements d'environ 650 milliards de dollars, dont certains s'étendent au-delà de 2030. Ces investissements doivent être justifiés par des revenus, lesquels dépendent de la part de marché. Un cercle vicieux s'installe : si OpenAI perd des parts de marché, ses revenus diminuent, limitant sa capacité d'investissement et érodant ainsi sa compétitivité technologique.

Des analyses comparatives illustrent l'ampleur du problème. Anthropic, un concurrent direct utilisant le modèle de Claude, est actuellement valorisé à 170 milliards de dollars, avec un chiffre d'affaires annuel prévisionnel de 4 milliards de dollars. OpenAI et Anthropic devraient réaliser un chiffre d'affaires combiné de plus de 300 milliards de dollars d'ici 2030 pour justifier leur valorisation actuelle, en supposant une marge de flux de trésorerie disponible de 27 %, comparable à celle d'Alphabet ou de Microsoft. À titre de comparaison, Nvidia, le principal fournisseur de puces d'IA, devrait générer seulement 350 milliards de dollars de chiffre d'affaires d'ici 2030.

Google en tant que détenteur d'avantages structurels

La position de Google dans la course à l'IA diffère fondamentalement de celle d'OpenAI en raison de son intégration dans un écosystème établi aux sources de revenus diversifiées. L'entreprise génère plus de 300 milliards de dollars de revenus annuels, principalement grâce à la publicité et aux services cloud, ce qui permet de considérer le développement de l'IA comme un investissement stratégique qui n'a pas besoin d'être rentable à court terme. Cette solidité financière permet à Google d'expérimenter et d'investir dans des domaines où les acteurs de l'IA pure, comme OpenAI, subissent une pression immédiate pour générer des revenus.

Les avantages liés à la distribution sont tout aussi importants. Google intègre Gemini à son moteur de recherche, qui traite des milliards de requêtes par jour, à Gmail (utilisé par plus de 1,5 milliard de personnes), à Google Docs, Sheets et à l'ensemble de la suite Workspace. Cette omniprésence crée une exposition passive : les utilisateurs rencontrent Gemini dans leurs flux de travail numériques quotidiens sans avoir à rechercher activement des outils d'IA. Même si GPT-5.1 ou Claude Sonnet 4.5 obtiennent des résultats légèrement supérieurs dans certains tests de performance, Google expose son modèle à des milliards d'utilisateurs.

L'intégration verticale technologique amplifie ces avantages. Google développe ses propres puces d'IA à l'aide de TPU (Tensor Processing Units), contrôle l'intégralité de son infrastructure cloud et dispose de ressources d'entraînement uniques, fruits de plusieurs décennies de collecte de données. Cette maîtrise de l'ensemble de la chaîne de valeur permet de réduire les coûts et d'optimiser les processus, contrairement aux fournisseurs tiers. Comme l'a résumé un utilisateur de Reddit : Google contrôle le matériel, les centres de données, les canaux de distribution et l'information elle-même.

L'histoire nous incite à la prudence face à la surestimation du leadership initial sur le marché. Internet Explorer dominait le marché des navigateurs à la fin des années 1990 avec plus de 90 % de parts de marché et était considéré comme insurmontable, avant d'être marginalisé en moins de dix ans par des alternatives techniquement supérieures. Yahoo et AOL, jadis synonymes d'accès à Internet, ont été supplantés par Google et d'autres concurrents. Les avantages liés au premier entrant sur les marchés technologiques s'avèrent souvent éphémères si des désavantages structurels, tels qu'un manque d'intégration verticale ou une fragilité financière, ne peuvent être surmontés.

Perspective de l'investisseur et risques d'évaluation

La valorisation d'OpenAI à 500 milliards de dollars représente l'un des écarts les plus importants entre les bénéfices actuels et la capitalisation boursière jamais observés dans le secteur technologique. Cette valorisation implique un multiple de chiffre d'affaires d'environ 38, alors que les géants technologiques établis se négocient à des multiples compris entre 5 et 15. Cette prime se justifie par l'hypothèse qu'OpenAI captera une part disproportionnée du marché émergent de l'IA.

Cette hypothèse est de plus en plus remise en question par les données empiriques. La dernière levée de fonds, en mars 2025, qui valorisait OpenAI à 300 milliards de dollars, a été sursouscrite cinq fois. La levée de fonds suivante, en novembre, qui a porté la valorisation à 500 milliards de dollars, a été principalement réalisée par le biais de ventes secondaires d'actions existantes, et non par des apports de capitaux frais. Cela témoigne d'un changement de tendance : les investisseurs historiques profitent des opportunités de valorisation partielle, tandis que les nouveaux investisseurs sont moins enclins à fournir des capitaux primaires supplémentaires.

La comparaison avec la bulle Internet est inévitable. Sam Altman lui-même a publiquement déclaré s'attendre à une bulle de l'IA, comparant la situation du marché à celle de l'époque et mettant en garde contre une euphorie excessive des investisseurs. Parallèlement, il prévoit des dépenses de plusieurs milliers de milliards de dollars pour l'expansion des centres de données et, face aux inquiétudes des économistes, exhorte chacun à laisser OpenAI faire son travail. Cette rhétorique rappelle l'arrogance de la fin des années 1990, où les questions fondamentales d'évaluation étaient balayées d'un revers de main au profit d'un nouveau paradigme.

Les analystes de Reuters et d'autres institutions ont calculé qu'OpenAI et Anthropic devraient réaliser un chiffre d'affaires annuel cumulé supérieur à 300 milliards de dollars d'ici 2030 pour justifier leur valorisation combinée. Cela signifierait que les deux entreprises devraient générer ensemble un chiffre d'affaires presque équivalent à celui de Nvidia, leader incontesté du marché des puces d'IA. Compte tenu de la concurrence accrue de Google, Microsoft, Meta et de nombreux autres acteurs, ce scénario paraît de plus en plus improbable.

La situation est aggravée par l'évolution du marché de l'IA au sens large. Une étude du MIT suggère que 95 % des entreprises ne constatent aucun retour sur investissement mesurable dans l'IA générative. Cette découverte a provoqué une importante vague de ventes d'actions technologiques en novembre, avec une chute de 3,5 % pour Nvidia et de près de 10 % pour Palantir. Les marchés réagissent avec une nervosité croissante au moindre signe indiquant que les retours promis par l'IA ne se concrétisent pas.

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La renaissance de l'ère pré-formation et les percées algorithmiques

Le succès de Google avec Gemini 3 marque la réhabilitation du pré-entraînement comme source majeure d'amélioration des performances. Cette évolution contredit les discours qui annonçaient la fin de la mise à l'échelle. La réalité est plus nuancée : si le pré-entraînement ne permet plus de progrès exponentiels, des améliorations systématiques et substantielles restent possibles grâce à l'utilisation de méthodes appropriées.

L'architecture de Gemini 3 intègre plusieurs innovations algorithmiques. Le modèle utilise une structure de type « mix-of-experts » développée par Jeff Dean, directeur scientifique de Google DeepMind. Cette architecture n'active qu'une fraction des paramètres pour chaque requête, ce qui permet d'optimiser l'efficacité tout en maintenant une capacité élevée. Gemini 3 démontre également des capacités d'intégration multimodale qui vont au-delà de la simple conversion texte-image et incluent des tâches complexes de raisonnement visuel.

Le mode Deep Think de Gemini 3 représente la réponse de Google aux modèles de raisonnement d'OpenAI. Au lieu de considérer le pré-entraînement et le raisonnement comme des paradigmes concurrents, Google les intègre tous deux. Deep Think atteint 41 % sur le benchmark Humanity's Last Exam sans assistance et 45,1 % sur ARC-AGI-2 avec exécution de code. Ces résultats démontrent que la dichotomie entre pré-entraînement et calcul lors des tests est une fausse dichotomie : les systèmes optimaux combinent les deux approches.

L'importance de cette découverte pour la dynamique concurrentielle est capitale. OpenAI s'était spécialisé dans le calcul en phase de test, car la mise à l'échelle du pré-entraînement ne fonctionnait plus. Google démontre désormais que le pré-entraînement recèle encore un potentiel certain s'il est correctement mis en œuvre. Cela signifie qu'OpenAI a non seulement pris du retard sur le plan technologique, mais s'est aussi appuyé stratégiquement sur une méthodologie qui s'avère incomplète.

Demis Hassabis a exposé cette vision intégrée dans plusieurs interviews. Il souligne que la voie vers une intelligence artificielle générale exige de multiples innovations, et non une simple augmentation de la puissance de calcul. Parmi ces innovations figurent les systèmes d'agents capables de suivre des tâches complexes sur de longues périodes, les modèles du monde qui développent des représentations internes de la réalité physique, et les capacités de méta-apprentissage qui permettent aux systèmes de généraliser à partir d'un nombre limité d'exemples. Google investit systématiquement dans tous ces domaines, tandis qu'OpenAI s'est principalement concentré sur le raisonnement.

Convient à:

• Stratégies d'IA dans une comparaison mondiale : une comparaison (États-Unis vs UE vs Allemagne vs Asie vs Chine)

Le rôle des modèles de raisonnement et leurs limites

Le modèle o1 d'OpenAI et ses successeurs représentent un changement de paradigme fondamental dans le développement de l'IA. Au lieu de privilégier la mise à l'échelle par des modèles plus grands et davantage de données d'entraînement, ces systèmes investissent du temps de calcul lors de l'inférence pour développer des chaînes de raisonnement plus longues. Cette approche a obtenu des résultats impressionnants dans des domaines spécifiques, notamment les mathématiques, la programmation et la logique formelle, où des résultats vérifiables servent de retour d'information.

Cependant, les limites de cette approche apparaissent de plus en plus clairement. Une étude menée par des chercheurs d'Apple a démontré que les performances des modèles de raisonnement se dégradent considérablement lorsque les problèmes sont même légèrement modifiés. Le simple fait de changer des nombres ou des noms dans des problèmes mathématiques entraîne des pertes de performance notables. Pire encore : l'ajout d'informations logiquement non pertinentes, mais superficiellement plausibles, a provoqué des baisses de performance de 17,5 % pour o1-preview, de 29,1 % pour o1-mini et jusqu'à 65,7 % pour les modèles les moins performants.

Ces résultats suggèrent que les modèles de raisonnement ne développent pas de stratégies générales de résolution de problèmes, mais reproduisent principalement des schémas appris. Ils se comportent comme des élèves ayant mémorisé des types de problèmes spécifiques, mais qui échouent face à des formulations légèrement différentes. Il ne s'agit pas d'une simple critique théorique, mais d'une analyse aux implications pratiques immédiates : dans des applications concrètes impliquant des problèmes complexes et multiformes sans formulations standardisées, ces systèmes demeurent peu fiables.

La structure de coûts des modèles de raisonnement accentue leurs limitations. Contrairement aux modèles traditionnels, où le pré-entraînement est la phase la plus gourmande en ressources de calcul, cette relation est inversée pour les modèles de raisonnement. Le post-entraînement et l'inférence deviennent le principal facteur de coût, rendant la mise à l'échelle économiquement difficile. OpenAI doit consacrer beaucoup plus de ressources de calcul à chaque requête o1 qu'à des requêtes GPT-4 comparables, sans que les utilisateurs soient disposés à payer proportionnellement plus cher.

L'intégration par Google de capacités de raisonnement dans des modèles pré-entraînés optimisés pourrait s'avérer une approche supérieure. Gemini 3 avec Deep Think atteint des performances de raisonnement comparables, voire supérieures, à celles de o1, tout en reposant sur des bases plus robustes. Cela suggère que l'architecture optimale n'utilise pas le raisonnement comme un substitut au pré-entraînement, mais plutôt comme un complément à un modèle de base performant.

Dynamiques concurrentielles et rattrapage d'Anthropic

La famille Claude d'Anthropic, et plus particulièrement Sonnet 4.5, s'impose comme un acteur majeur de la compétition en intelligence artificielle. Claude Sonnet 4.5 a obtenu un score de 77,2 % au test SWE-bench Verified Benchmark pour les problèmes concrets d'ingénierie logicielle, ce qui en fait le modèle de référence dans ce domaine d'application crucial. Grâce au calcul parallèle lors des tests, cette performance atteint 82 %, un niveau que ni GPT-5.1 ni Gemini 3 ne peuvent égaler.

L'approche stratégique d'Anthropic, axée sur la sécurité et l'alignement, crée un créneau porteur, avec une clientèle prête à investir. Les entreprises des secteurs fortement réglementés, tels que la finance, la santé et la cybersécurité, privilégient de plus en plus les modèles intégrant des mécanismes de sécurité robustes et éprouvés. Claude Sonnet 4.5 atteint 98,7 % aux tests de sécurité et se distingue par une moindre propension à la flagornerie, à la tromperie, à la recherche du pouvoir et aux raisonnements fallacieux. Ces caractéristiques ne sont pas de simples arguments marketing, mais répondent aux préoccupations réelles des entreprises clientes.

La capacité de Claude Sonnet 4.5 à assurer des tâches complexes de raisonnement et d'exécution de code en plusieurs étapes pendant plus de 30 heures en fait un modèle idéal pour les agents autonomes. Ce marché, en pleine expansion, est celui des systèmes d'IA gérant de manière indépendante des flux de travail étendus. OpenAI et Google sont tous deux présents sur ce segment, mais Anthropic a pris l'avantage grâce à une spécialisation précoce.

La tarification de Claude reflète ce positionnement. À 3 dollars par million de jetons d'entrée et 15 dollars par million de jetons de sortie, Claude se situe dans le segment moyen de gamme : moins cher que GPT-5.1 pour de nombreux cas d'utilisation, mais plus cher que certaines alternatives open source. Cette structure tarifaire illustre la stratégie d'Anthropic : viser le segment haut de gamme grâce à une qualité et une sécurité supérieures plutôt que le marché de masse par des prix bas.

La valorisation d'Anthropic à 170 milliards de dollars, avec un chiffre d'affaires annuel prévisionnel de 4 milliards de dollars, semble moins excessive que la valorisation d'OpenAI, mais demeure ambitieuse. La logique des investisseurs diffère : Anthropic se positionne comme une cible d'acquisition ou un acteur de long terme sur un marché oligopolistique, et non comme un leader incontesté. Paradoxalement, cette ambition plus modeste pourrait s'avérer plus viable que la stratégie du « tout ou rien » d'OpenAI.

Pénurie de données et solutions synthétiques

Un défi majeur pour tous les développeurs d'IA réside dans la raréfaction croissante des données d'entraînement de haute qualité. Epoch AI estime que les modèles sont actuellement entraînés avec 4,6 à 17,2 billions de jetons. La majeure partie des textes librement accessibles sur Internet a déjà été exploitée. Les futures améliorations de performance ne pourront plus être obtenues uniquement par l'augmentation de la taille des ensembles de données d'entraînement, mais nécessiteront des données de meilleure qualité ou plus diversifiées.

Les données synthétiques, c'est-à-dire les contenus d'entraînement générés par des systèmes d'IA, sont envisagées comme une solution potentielle. Cette approche est intrinsèquement paradoxale : les modèles seraient entraînés sur des données générées par des modèles précédents. Cela comporte un risque d'effondrement du modèle, où les erreurs et les biais s'amplifient au fil des générations. Cependant, des ensembles de données synthétiques soigneusement sélectionnés, diversifiés et soumis à des contrôles de qualité, peuvent générer des cas limites rares qui n'apparaissent pas dans les données naturelles.

Google bénéficie d'avantages structurels en matière d'acquisition de données grâce à son moteur de recherche, Gmail, YouTube, Google Maps et de nombreux autres services qui produisent en continu des données fraîches, diversifiées et générées par l'humain. Ces flux de données sont non seulement volumineux, mais aussi structurés longitudinalement, ce qui permet d'identifier des tendances et des évolutions temporelles. OpenAI, quant à elle, ne dispose pas de sources de données comparables et s'appuie de plus en plus sur des partenariats avec des éditeurs, des accords de licence avec des entreprises de médias et la génération de données synthétiques.

La situation juridique accentue cette asymétrie. Plusieurs poursuites intentées par des éditeurs et des auteurs contre OpenAI pour violation de droits d'auteur pourraient restreindre l'accès aux données historiques et rendre les futures activités d'extraction de données juridiquement risquées. Google peut faire valoir que l'exploration des sites web à des fins d'indexation est une pratique établie et juridiquement valable qui contribue au développement de l'IA. Cette incertitude juridique fait peser sur OpenAI des risques supplémentaires que les géants technologiques établis ne supportent pas dans la même mesure.

La superintelligence comme pari à long terme

La note d'Altman insiste à plusieurs reprises sur la nécessité de maintenir le cap sur la réalisation de la superintelligence, malgré les pressions concurrentielles à court terme. Cette rhétorique est stratégique : elle justifie les investissements et les pertes actuels en mettant en avant les gains transformateurs à venir. La superintelligence désigne des systèmes d'IA hypothétiques qui surpassent l'intelligence humaine dans tous les domaines pertinents et sont potentiellement capables d'accélérer leur propre développement.

Les estimations des experts quant au calendrier de cette évolution varient considérablement. L'analyse de plus de 8 500 prédictions suggère une échéance médiane entre 2040 et 2045 pour l'avènement de l'intelligence artificielle générale, précurseur de la superintelligence. Certaines personnalités influentes, comme Dario Amodei d'Anthropic et Elon Musk, envisagent des dates nettement plus précoces, parfois dès 2026-2029. Sam Altman lui-même a cité 2029 comme date cible.

L'intérêt économique de ce débat réside dans la logique d'évaluation : si la superintelligence est atteignable d'ici cinq ans et qu'OpenAI demeure un chef de file dans son développement, cela justifie quasiment toutes les valorisations actuelles. En revanche, si la superintelligence n'est pas envisageable avant vingt ans ou si OpenAI perd son leadership, le fondement de l'évaluation s'effondre. Les investisseurs parient donc non seulement sur la technologie, mais aussi sur des échéances et des positions de marché spécifiques dans des scénarios futurs hypothétiques.

L'automatisation de la recherche en IA, qu'Altman considère comme un axe prioritaire, pourrait raccourcir ces délais. Des systèmes capables de générer des hypothèses, de concevoir des expériences, d'entraîner des modèles et d'interpréter les résultats de manière autonome accéléreraient considérablement le développement. Google DeepMind travaille sur des approches similaires, notamment en intégrant des algorithmes de planification de type AlphaGo dans les modèles de langage. La question n'est plus de savoir si de tels systèmes de méta-IA seront développés, mais qui les mettra en œuvre en premier.

Structure du marché et formation d'oligopoles

Le marché de l'IA évolue rapidement vers un oligopole dominé par trois à cinq acteurs. OpenAI, Google, Anthropic, Microsoft et Meta disposent des ressources financières, des talents techniques et des infrastructures nécessaires pour rester à la pointe de la compétition. Les barrières à l'entrée sont désormais prohibitives : l'entraînement d'un modèle de pointe coûte plusieurs centaines de millions de dollars, requiert l'accès à des milliers de GPU de dernière génération et exige des équipes de chercheurs de haut niveau.

Les modèles open source comme Llama et Mistral de Meta, ou Olmo d'Allen AI, offrent des alternatives pour des cas d'utilisation spécifiques, mais leurs performances absolues restent inférieures à celles des modèles propriétaires de pointe. Leur intérêt réside principalement dans la démocratisation des capacités de l'IA pour les développeurs disposant de budgets limités et dans la création d'une concurrence qui modère les prix d'accès aux API.

La Chine développe simultanément son propre écosystème d'IA indépendant, avec des entreprises comme Alibaba Qwen, Baidu Ernie, ByteDance et d'autres acteurs. Ces modèles se rapprochent de plus en plus des systèmes occidentaux, mais restent partiellement isolés du marché mondial par des cadres réglementaires différents, un accès limité aux puces de pointe en raison des contrôles à l'exportation et des barrières linguistiques. La dimension géopolitique du développement de l'IA pourrait donner naissance à des écosystèmes parallèles, dominants régionalement, à l'image de la fragmentation d'Internet.

Pour OpenAI, cet oligopole signifie que les positions marginales sont instables. Soit l'entreprise s'impose durablement comme l'un des rares systèmes leaders, soit elle est reléguée au second plan, d'où toute promotion est quasiment impossible en raison des investissements colossaux nécessaires. Les investisseurs comprennent cette dynamique, qui explique l'extrême volatilité des valorisations : avec des résultats binaires, les probabilités sont constamment réévaluées, et de faibles variations dans cette évaluation entraînent d'importantes fluctuations de valorisation.

L'intégration verticale comme impératif stratégique

L'acquisition par Microsoft, en novembre 2025, de la propriété intellectuelle (PI) de conception de puces et de systèmes d'OpenAI marque un tournant stratégique. Cet accord confère à Microsoft un accès complet au portefeuille de conceptions de puces propriétaires d'OpenAI et pourrait considérablement raccourcir ses cycles de développement pour les processeurs d'IA de nouvelle génération. Cette initiative s'inscrit dans une tendance plus large à l'intégration verticale, où les principaux fournisseurs de services cloud cherchent à renforcer leur contrôle sur leurs infrastructures matérielles.

Google développe des TPU depuis des années, maîtrisant ainsi l'ensemble de la chaîne de production, du silicium au logiciel. Amazon développe ses propres puces Trainium et Inferentia. Microsoft investit massivement dans ses propres accélérateurs d'IA. Cette tendance vers des puces sur mesure témoigne de la prise de conscience que les GPU généralistes sont sous-optimaux pour certaines charges de travail d'IA. Les puces spécialisées permettent d'atteindre une efficacité nettement supérieure pour des opérations spécifiques, réduisant ainsi les coûts et améliorant les performances.

OpenAI souffre d'un manque d'intégration verticale. L'entreprise dépend de fournisseurs de puces externes, principalement Nvidia, et utilise l'infrastructure cloud de Microsoft, Oracle et d'autres. Ces dépendances engendrent des désavantages en termes de coûts et des vulnérabilités stratégiques. Le partenariat avec Microsoft pour les licences de propriété intellectuelle pourrait constituer un premier pas vers la résolution de ce problème, mais le développement de son propre matériel prend des années et requiert une expertise qu'OpenAI doit encore acquérir.

Les implications économiques sont considérables. Les opérateurs de modèles disposant de leur propre matériel peuvent réduire leurs coûts de façon significative, ce qui leur permet d'adopter des stratégies tarifaires plus agressives ou, à l'inverse, d'obtenir des marges plus importantes. Google pourrait potentiellement proposer Gemini à des prix où OpenAI enregistre des pertes, car l'utilisation de TPU lui permet de réduire drastiquement ses coûts. Il ne s'agit pas d'une simple hypothèse, mais d'une réalité concrète qui influence déjà la dynamique du marché.

De Netscape et Yahoo à OpenAI : l'histoire se répète-t-elle ?

Les événements de 2025 marquent la fin d'une ère de leadership incontesté exercé par des pionniers du secteur de l'IA. La position d'OpenAI en tant qu'acteur majeur de la révolution de l'IA générative est profondément remise en question par la parité technologique, les faiblesses structurelles des géants de la tech établis et sa fragilité financière. L'entreprise doit relever le défi de gérer simultanément plusieurs crises : rattraper son retard technologique sur Google, assurer sa viabilité financière malgré des pertes considérables, se repositionner stratégiquement sur un marché en consolidation et maîtriser la complexité opérationnelle d'une croissance rapide.

Le succès de Google avec Gemini 3 démontre que, sur les marchés à forte intensité technologique, la profondeur des ressources, l'intégration verticale et la patience des investisseurs offrent souvent des avantages structurels par rapport à l'innovation agile. La capacité d'absorber des pertes pendant des années, le temps que les produits arrivent à maturité et que les économies d'échelle se concrétisent, constitue un atout inestimable. OpenAI et les entreprises similaires spécialisées dans l'IA doivent atteindre la rentabilité dans des délais dictés par les attentes des investisseurs, tandis que Google peut expérimenter jusqu'à ce que ses solutions soient véritablement prêtes pour le marché.

L'avenir du marché de l'IA sera probablement caractérisé par un oligopole de trois à cinq fournisseurs dominants, chacun occupant un créneau stratégique différent. Google, en tant que généraliste verticalement intégré et bénéficiant d'une distribution supérieure ; Microsoft, en tant qu'intégrateur axé sur les entreprises ; Anthropic, en tant que spécialiste de la sécurité et de l'alignement ; et Meta, en tant que champion de l'open source pour les écosystèmes de développeurs. La position future d'OpenAI dans cette constellation demeure incertaine et dépend crucialement de la capacité du projet Shallotpeat à remédier aux lacunes identifiées en matière de pré-entraînement et à établir un avantage concurrentiel durable au-delà de son leadership historique.

Pour les investisseurs, les entreprises clientes et les acteurs du secteur technologique, ce réalignement implique une réévaluation des risques et des opportunités. L'idée que les leaders historiques du marché défendront leurs positions est de plus en plus remise en question. La rapidité des évolutions technologiques, l'importance des investissements dans la recherche de pointe et la puissance des circuits de distribution établis créent une dynamique où les avantages structurels priment souvent sur le leadership historique en matière d'innovation. Les années à venir diront si les pionniers agiles possèdent les ressources et la vision stratégique nécessaires pour résister à la puissance écrasante des géants de la tech, ou si l'histoire de Netscape, Yahoo et autres pionniers d'Internet se répétera à l'ère de l'IA.

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