Ce que xAI et OpenAI devraient acquérir ensuite

Le directeur financier d'Anthropic exerce son influence dans l'ombre

Krishna Rao, directeur financier d'Anthropic, s'est imposé comme l'une des figures les plus influentes de la startup en coulisses depuis son arrivée en 2024. Alors qu'Anthropic disposait déjà d'un accord exclusif avec Google pour ses besoins en cloud computing, Rao a rapidement plaidé pour une diversification des partenariats, ciblant plusieurs fournisseurs de puces et de cloud simultanément. Cette stratégie a été discutée notamment avec Byron Deeter, associé chez Bessemer Venture Partners, l'un des investisseurs d'Anthropic. Cette décision de multiplier les partenaires d'infrastructure représente un virage stratégique majeur pour Anthropic. Selon Deeter, c'est Rao qui a compris qu'Anthropic pouvait accélérer sa croissance bien plus vite en ne dépendant pas d'un seul fournisseur. Dans un secteur où l'accès aux GPU et à la puissance de calcul conditionne directement la vitesse de développement des modèles d'IA, diversifier ses sources d'approvisionnement est un avantage compétitif concret face à OpenAI ou Google DeepMind. Anthropic est une entreprise atypique, peuplée de chercheurs en sécurité de l'IA, d'un philosophe maison et d'une direction prête à affronter les plus grandes institutions. Dans ce contexte idéologique fort, Rao incarne le contrepoids pragmatique et financier, celui qui transforme les ambitions en infrastructure durable. Sa discrétion tranche avec le profil public de Dario Amodei, le PDG, mais son influence sur l'architecture commerciale et les alliances industrielles de l'entreprise semble déterminante pour sa trajectoire à long terme.

💬 Un CFO qui diversifie les fournisseurs GPU au lieu de rester sous perfusion Google exclusive, c'est exactement le genre de décision structurelle qui fait la différence à l'échelle. Bon, ça ne fait pas les grands discours sur la sécurité de l'IA, mais sans infrastructure solide, les ambitions de Dario Amodei restent du vent. Ce sont souvent les profils discrets comme Rao qui évitent les catastrophes opérationnelles.

Le responsable de Sora chez OpenAI quitte l'entreprise

Bill Peebles, le responsable de l'équipe Sora chez OpenAI, a annoncé vendredi 11 avril 2026 son départ de l'entreprise. Cette décision intervient quelques semaines seulement après qu'OpenAI a mis en retrait son outil de génération vidéo Sora, relégué au second plan dans la feuille de route de la société. Dans un message publié sur X, Peebles a remercié Sam Altman, Mark Chen, Aditya Ramesh et Jakub Pachocki pour avoir soutenu un environnement de recherche permettant d'explorer des idées éloignées du cœur de métier de l'entreprise. Ce départ illustre un tournant stratégique majeur chez OpenAI, qui cherche désormais à éliminer les "side quests", c'est-à-dire les projets jugés périphériques. La société concentre ses ressources sur le développement d'outils de coding et sur les usages enterprise, considérés comme plus rentables et plus directement alignés avec ses objectifs commerciaux à court terme. Pour les équipes dédiées à la recherche fondamentale ou aux formats créatifs comme la vidéo, ce recentrage signifie moins de budget, moins de visibilité et, pour certains, une raison de partir. OpenAI avait lancé Sora début 2024 avec un impact médiatique considérable, promettant une révolution dans la génération vidéo par IA. Mais face à la concurrence de Runway, Kling ou Veo de Google, et sous la pression des investisseurs exigeant une rentabilité accélérée, la priorité a glissé vers des produits à retour sur investissement plus immédiat. Le départ de Peebles s'inscrit dans une série de changements internes qui signalent qu'OpenAI, valorisé à plus de 300 milliards de dollars, entre dans une phase d'industrialisation au détriment de l'exploration.

L'IA tient-elle ses promesses ? Transformer l'élan vers l'IA en valeur mesurable

Les grandes entreprises traversent aujourd'hui ce que Brian Gracely, directeur de la stratégie de portefeuille chez Red Hat, appelle le moment "Day 2" de l'intelligence artificielle : la phase où les pilotes cèdent la place à la production, et où les questions de coût, de gouvernance et de rentabilité deviennent plus complexes que la construction des systèmes eux-mêmes. Lors d'une session de l'AI Impact Tour de VentureBeat, Gracely a illustré cette réalité avec un exemple frappant : des clients qui détiennent 50 000 licences de Microsoft Copilot sans savoir précisément ce que leurs employés en tirent, tout en payant pour ce qu'il décrit comme "le calcul informatique le plus cher du monde, parce que ce sont des GPU". Après deux ou trois cycles budgétaires consacrés à l'IA générative, les directions d'entreprise ne demandent plus "peut-on construire quelque chose ?" mais "obtenons-nous ce pour quoi nous payons ?" Le problème central n'est pas seulement le coût brut de l'infrastructure GPU : c'est l'absence d'instrumentation permettant de relier les dépenses aux résultats concrets, rendant quasi impossible la justification des renouvellements de contrats à grande échelle. Cette prise de conscience provoque un changement stratégique profond dans la manière dont les entreprises envisagent leur rapport à l'IA. Le modèle dominant des deux dernières années, payer un fournisseur au token, au siège ou à l'appel API en lui déléguant toute l'infrastructure, est de plus en plus remis en question. Gracely résume cette évolution : plutôt que d'être purement "consommateur de tokens", certaines organisations cherchent à devenir "productrices de tokens", en évaluant quels usages justifient de posséder ou louer directement des GPU, et si les cas d'usage nécessitent vraiment les modèles les plus avancés ou si des modèles ouverts plus légers suffisent. Cette décision n'est pas binaire : elle dépend de la tolérance au risque, de la nature des charges de travail et de la maturité de chaque organisation. Le paradoxe auquel font face les responsables financiers est bien réel. Le PDG d'Anthropic, Dario Amodei, a estimé que les coûts d'inférence chutent d'environ 60 % par an, et l'émergence de modèles open source comme DeepSeek a considérablement élargi les alternatives stratégiques disponibles. Pourtant, la baisse du coût unitaire ne se traduit pas par une réduction des factures totales : l'usage s'accélère à un rythme qui compense largement les gains d'efficacité. C'est une manifestation du paradoxe de Jevons, principe économique selon lequel l'amélioration de l'efficacité d'une ressource tend à augmenter sa consommation globale plutôt qu'à la réduire. Une entreprise qui triple son utilisation de l'IA pendant que les coûts diminuent de moitié dépense encore davantage qu'avant. Pour les décideurs, cela signifie que la maturité de l'IA en entreprise passe désormais par une discipline opérationnelle rigoureuse, et non plus par l'enthousiasme des premières expérimentations.

Les utilisateurs quittent-ils ChatGPT ? Ce que révèlent les chiffres

Selon un rapport annuel de Similarweb publié en avril 2026, ChatGPT a perdu 20 points de part de marché en douze mois, passant de 77,43 % à 57 % du trafic généré par les outils d'intelligence artificielle générative. Dans le même temps, Gemini de Google a franchi la barre des 25 % d'audience, quadruplant quasiment son score en un an grâce à une intégration agressive dans l'écosystème Google, Gmail, Android, Chrome. Claude, le modèle d'Anthropic, a lui presque triplé sa part, atteignant 6,02 % contre 1,40 % un an plus tôt, avec une accélération particulièrement marquée sur les derniers mois. Des acteurs plus spécialisés comme DeepSeek et Perplexity restent sous la barre des 4 %, mais contribuent eux aussi à l'érosion du leadership d'OpenAI. Grok de xAI recule, et Microsoft Copilot peine à maintenir sa position. Ce rééquilibrage du marché signale la fin du monopole de fait qu'OpenAI exerçait depuis le lancement grand public de ChatGPT fin 2022. Les utilisateurs, plus matures et mieux informés, multiplient désormais les outils selon leurs besoins : Claude pour la qualité rédactionnelle et la nuance, Gemini pour son intégration native dans les services Google, Perplexity pour la recherche documentée. Cette diversification des usages complique la fidélisation pour OpenAI, dont la croissance en volume reste réelle mais dont la dynamique ralentit sensiblement. Pour les entreprises qui ont misé sur un seul fournisseur d'IA, le signal est clair : le marché devient multi-modèles, et les stratégies d'intégration pèsent autant que la performance brute des systèmes. Ce glissement s'inscrit dans une compétition qui s'est considérablement intensifiée depuis 2025. Google, longtemps critiqué pour une réponse tardive à l'essor de ChatGPT, a su transformer son avantage structurel en arme concurrentielle : des milliards d'utilisateurs déjà captifs de son écosystème représentent un levier de distribution qu'OpenAI ne peut pas répliquer. Anthropic, soutenu par des investissements massifs d'Amazon et Google, a quant à lui réussi à imposer Claude comme une référence sérieuse, notamment auprès des professionnels et des développeurs. La prochaine bataille se jouera sur les agents autonomes et l'intégration dans les outils de productivité du quotidien, un terrain où Google et Microsoft partent avec une longueur d'avance structurelle. OpenAI, de son côté, multiplie les annonces produit et tente d'élargir son offre au-delà du chatbot pour rester incontournable dans un marché qu'il a lui-même créé.