Un nouveau défi pour les centres de recherche en IA : essayez-vous réellement de générer des revenus ?

Le paysage actuel des startups d’IA développant des modèles fondamentaux

Nous assistons à une époque charnière pour les startups d’IA qui développent leurs propres modèles de base.

D’un côté, des professionnels chevronnés issus de grands groupes technologiques lancent leurs propres entreprises. À leurs côtés se trouvent des chercheurs de renom dotés d’une expertise approfondie, bien que leurs intentions en matière de réussite commerciale restent incertaines. Certains de ces nouveaux laboratoires pourraient bien devenir des géants du secteur comme OpenAI, tandis que d’autres préféreront se concentrer sur la recherche innovante sans donner la priorité au profit.

Ce contexte rend de plus en plus difficile de discerner quelles organisations poursuivent réellement un succès commercial.

Présentation d’un spectre d’ambition commerciale

Pour clarifier les choses, je propose un cadre à cinq niveaux afin de catégoriser toute entreprise développant un modèle fondamental. Cette échelle ne mesure pas la rentabilité actuelle, mais plutôt l’intention de générer des revenus. L’objectif est d’évaluer l’ambition, non la réussite.

Voici comment se décline ce spectre :

• Niveau 5 : Nous générons déjà des millions de revenus chaque jour.
• Niveau 4 : Nous avons une stratégie globale et en plusieurs phases pour devenir les personnes les plus riches au monde.
• Niveau 3 : Nous avons plusieurs concepts de produits prometteurs, qui seront présentés en temps voulu.
• Niveau 2 : Nous avons les prémices d’un plan.
• Niveau 1 : La véritable prospérité vient de l’accomplissement personnel.

Les acteurs majeurs comme OpenAI, Anthropic et Gemini se situent clairement au niveau 5. Cependant, la nouvelle vague de laboratoires affiche souvent de grandes ambitions, moins transparentes.

Fait intéressant, les fondateurs et équipes peuvent essentiellement choisir leur position sur ce spectre. L’abondance d’investissements dans l’IA fait que peu d’entre eux sont poussés à présenter des business plans détaillés. Même les laboratoires axés sur la recherche attirent des investisseurs enthousiastes. Pour certains, un niveau d’ambition inférieur peut même apporter plus de satisfaction que la poursuite des plus hauts sommets de la richesse.

Ambiguïté et tensions dans l’industrie

La difficulté réside dans le fait qu’il n’est pas toujours évident de situer un laboratoire sur cette échelle—ce qui alimente une grande partie des débats et de l’incertitude actuels dans le secteur de l’IA. Par exemple, le passage rapide d’OpenAI d’une organisation à but non lucratif (niveau 1) à une puissance commerciale (niveau 5) a suscité de grandes préoccupations. À l’inverse, les premiers efforts de Meta en IA étaient peut-être au niveau 2, malgré des aspirations de niveau 4.

Dans ce contexte, examinons quatre laboratoires d’IA de premier plan et évaluons leur position sur ce spectre.

Humans&

Grande vedette de la semaine, Humans& a contribué à inspirer ce cadre d’analyse. Les fondateurs présentent une vision convaincante pour l’IA de nouvelle génération, déplaçant l’accent du passage à l’échelle vers l’amélioration des outils de communication et de collaboration.

Malgré une couverture médiatique positive, Humans& reste vague sur la manière dont ses idées deviendront des produits rentables. S’ils expriment leur intention de développer des solutions—suggérant une plateforme de travail propulsée par l’IA qui pourrait remplacer et réinventer des outils comme Slack, Jira et Google Docs—ils restent non-engagés sur les détails. Leur orientation est juste assez claire pour les situer au niveau 3 sur l’échelle de l’ambition.

Thinking Machines Lab

Évaluer Thinking Machines Lab est particulièrement délicat. Avec l’ancien CTO de ChatGPT à la tête et un tour de table de 2 milliards de dollars, on pouvait s’attendre à une feuille de route bien définie. Mira Murati, la fondatrice, est reconnue pour son approche stratégique, donc le niveau 4 semblait approprié pour l’entrée en 2026.

Cependant, des événements récents—notamment le départ du CTO et cofondateur Barret Zoph, ainsi que de plusieurs autres membres de l’équipe—ont jeté le doute sur la direction de l’entreprise. Ces départs suggèrent que le plan initial n’était peut-être pas aussi solide qu’on le pensait. S’il n’y a pas encore assez d’éléments pour abaisser leur position, il est clair que leur place sur l’échelle devient moins certaine, glissant possiblement vers le niveau 2 ou 3.

World Labs

Fei-Fei Li, figure majeure de l’IA et créatrice du défi ImageNet, détient actuellement une chaire prestigieuse à Stanford et codirige deux laboratoires d’IA. Sa réputation seule pourrait lui garantir une vie d’accolades. Son livre est également très apprécié.

Lorsque Li a annoncé en 2024 avoir levé 230 millions de dollars pour World Labs, une startup spécialisée dans l’IA spatiale, il semblait que l’entreprise opérait au niveau 2 ou en dessous. Cependant, depuis lors, World Labs a sorti à la fois un modèle d’IA générant des mondes et un produit commercial basé dessus. La demande du secteur du jeu vidéo et des effets visuels a été forte, sans concurrents majeurs à la hauteur de leurs offres. World Labs semble désormais être une entreprise de niveau 4 solide, potentiellement sur le point d’atteindre le niveau 5.

Safe Superintelligence (SSI)

Safe Superintelligence, fondée par l’ancien chef scientifique d’OpenAI Ilya Sutskever, incarne la startup de niveau 1. Sutskever a délibérément protégé SSI des pressions commerciales—refusant même une proposition d’acquisition de la part de Meta. Sans cycles de produits et avec seulement un modèle superintelligent en développement, SSI se concentre avant tout sur l’exploration scientifique plutôt que sur les affaires. Fait remarquable, cette approche a permis de lever 3 milliards de dollars de financements. La passion de Sutskever réside dans l’avancement de la science de l’IA, et tout indique que SSI est à sa base une entreprise axée sur la recherche.

Cela dit, le paysage de l’IA évolue rapidement. Sutskever a récemment reconnu que SSI pourrait changer de cap si les circonstances l’exigeaient—soit si les délais s’allongeaient, soit s’il y avait une valeur significative à déployer une IA avancée. Dans de tels cas, SSI pourrait rapidement gravir l’échelle de l’ambition.