Universités inquiètes : Anthropic, OpenAI, Meta et DeepMind débauchent leurs professeurs
Les grands laboratoires d'intelligence artificielle vident les universités américaines de leurs meilleurs cerveaux. Depuis le début de l'année 2026, au moins 22 professeurs et chercheurs ont pris un congé ou quitté leur poste à Stanford, Berkeley, Harvard, en Virginie et à l'University of Southern California pour rejoindre OpenAI, Anthropic, Google ou Meta, selon un recensement de sites universitaires, de publications sur X et de profils LinkedIn. Ce chiffre serait en réalité bien plus élevé selon des entretiens menés auprès de professeurs de ces établissements. La majorité sont informaticiens, mais on trouve aussi des physiciens, économistes, statisticiens, mathématiciens, et même deux professeurs de philosophie. La semaine dernière encore, Jelani Nelson, président du département d'ingénierie électrique et d'informatique de Berkeley, et Harvey Lederman, professeur de philosophie à UT Austin, ont annoncé prendre congé pour rejoindre Anthropic comme membres du personnel technique, Lederman conservant un poste d'enseignant à New York University.
Cette fuite des cerveaux inquiète particulièrement les universitaires restés en poste, qui y voient une menace directe pour le développement de modèles d'IA open source en Occident. Si les grandes entreprises technologiques débauchent des chercheurs en IA depuis une quinzaine d'années, portées d'abord par l'essor du deep learning et des voitures autonomes, puis par le boom de l'IA générative, le phénomène s'est nettement accéléré cette année, selon Joey Gonzalez, professeur d'informatique et chercheur en IA à Berkeley.
La raison invoquée reste la même depuis le début: mener une recherche de pointe en IA nécessite des quantités massives de serveurs coûteux, des infrastructures que les universités ne peuvent tout simplement pas s'offrir face aux moyens colossaux des laboratoires privés. Cette asymétrie de ressources pousse les chercheurs les plus en vue à choisir des postes en entreprise, où ils disposent de la puissance de calcul nécessaire pour continuer leurs travaux, au détriment de la formation académique et de la recherche indépendante en IA.
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