Dossier OpenAI — page 4

Microsoft vend les modèles OpenAI en Chine, OpenAI et Anthropic refusent

Microsoft est devenu, discrètement mais significativement, le principal fournisseur de modèles OpenAI en Chine. Selon une enquête de Bloomberg publiée cette semaine, les plus grandes entreprises internet chinoises achètent les modèles GPT via Azure, la plateforme cloud de Microsoft, alors qu'OpenAI et Anthropic refusent de commercialiser leurs technologies directement dans le pays, invoquant des risques de détournement de propriété intellectuelle. ByteDance, la maison mère de TikTok, est le plus grand client IA de Microsoft dans le monde, et devrait dépenser plus d'un milliard de dollars par an en services cloud et IA Microsoft. Ant Group, Meituan et Tencent font également partie des acheteurs. En interne, la croissance est célébrée : les revenus IA d'Azure en Chine ont environ triplé sur l'exercice fiscal clos en juin 2025, après une hausse de 400 % l'année précédente. Judson Althoff, alors directeur commercial, a présenté Microsoft comme la seule entreprise capable de "relier les deux pôles" de l'IA mondiale, soit la côte ouest américaine et la Chine. Cette situation place Microsoft dans une position géopolitique et commerciale inédite : l'entreprise encaisse la marge des deux côtés d'une frontière technologique que ses propres partenaires refusent de franchir. Le contrat singulier liant Microsoft à OpenAI lui permet de fixer ses propres conditions pour revendre les modèles GPT à l'étranger, ce qu'OpenAI ne fait pas lui-même. Mais cette position soulève des questions concrètes sur le contrôle des usages : OpenAI a en privé demandé à Microsoft de mieux surveiller la pratique de "distillation", technique consistant à utiliser les sorties d'un modèle pour en entraîner un autre. Microsoft affirme se limiter aux entreprises établies et s'appuyer sur une surveillance automatisée, mais des sources proches du dossier indiquent qu'aucune vigilance particulière n'est exercée sur les clients chinois, et que les données synthétiques générées restent difficiles à tracer. Le paradoxe s'approfondit lorsqu'on examine la stratégie globale de Microsoft. D'un côté, la société vend des modèles américains en Chine. De l'autre, elle a ajouté DeepSeek R1 à Azure AI Foundry en janvier 2025 et teste actuellement une version affinée de DeepSeek-V4 pour alimenter son agent d'entreprise Copilot Cowork, aujourd'hui propulsé par OpenAI et Anthropic. Microsoft vend donc aussi un modèle chinois à ses clients occidentaux, captant la marge sur les deux jambes du commerce. Cette acrobatie s'inscrit dans un contexte politique tendu : à Washington, des élus considèrent la poussée IA chinoise comme une menace directe pour l'industrie américaine, et la part du marché chinois représentait environ 1,5 % du chiffre d'affaires de Microsoft en 2024 selon Brad Smith, son président. La pression pourrait s'intensifier si OpenAI décide de rendre publiques ses objections, jusqu'ici discrètes.

OpenAI a dépensé 3,7 milliards de dollars au premier trimestre 2026

Au premier trimestre 2026, OpenAI a consommé 3,7 milliards de dollars de trésorerie, soit plus de la moitié de ses 5,7 milliards de dollars de revenus sur la période, selon des documents partagés avec les actionnaires de la société. Ces deux chiffres ont triplé par rapport au premier trimestre 2025, illustrant la vitesse à laquelle l'entreprise croît, et dépense. OpenAI a clôturé le trimestre avec plus de 73 milliards de dollars en liquidités et titres négociables, contre 40 milliards fin décembre, grâce à la massive levée de fonds annoncée fin mars. Ce rythme de consommation révèle une réalité structurelle de l'industrie de l'IA : même face à une demande soutenue, la rentabilité reste hors de portée à court terme. Les coûts d'infrastructure, d'entraînement des modèles et de personnel continuent de dépasser les revenus générés. Paradoxalement, les réserves actuelles suffisent à couvrir plusieurs années de burn rate à ce niveau, ce qui réduit la pression immédiate sur OpenAI pour entrer en bourse ou lever des fonds supplémentaires. OpenAI se trouve à un tournant stratégique : l'entreprise vient de finaliser sa transformation en société à but lucratif et cherche à diversifier ses sources de revenus au-delà de ChatGPT et de son API. La question d'une introduction en bourse reste ouverte, mais le confort financier offert par la récente levée de fonds lui donne de la latitude pour choisir le bon moment plutôt que d'agir sous contrainte. Ses concurrents directs, Anthropic, Google DeepMind, xAI, font face aux mêmes défis économiques dans une course où les capitaux sont devenus l'arme principale.

OpenAI négocie la location d'un datacenter de 10 gigawatts en Ohio, avec le soutien de Nvidia

OpenAI est en négociations avancées pour louer un campus de centres de données colossal sur des terres fédérales en Ohio, avec le soutien financier potentiel de Nvidia. Le projet, dont les discussions impliquent deux sources ayant une connaissance directe des négociations, porterait sur une capacité totale de 10 gigawatts, ce qui en ferait l'un des plus grands complexes de ce type au monde. Le coût total du projet, s'il est entièrement réalisé, atteindrait au moins 500 milliards de dollars aux prix actuels des puces, de la main-d'oeuvre, de l'énergie et des matériaux. OpenAI contrôlerait les équipements via un bail à long terme et serait responsable des paiements dès le lancement des opérations, la première phase étant attendue pour 2028. L'ampleur de cet investissement reflète la course effrénée aux infrastructures de calcul que se livrent les grands acteurs de l'IA. Un campus de 10 gigawatts représente une puissance électrique équivalente à celle de plusieurs grandes villes, signalant que les besoins en calcul de l'IA générative dépassent largement ce que les centres de données classiques peuvent offrir. L'implication de Nvidia, dont les GPU alimentent la quasi-totalité des systèmes d'IA de pointe, suggère une intégration verticale inédite entre fournisseur de puces et opérateur d'infrastructure. Ce projet s'inscrit dans la stratégie Stargate annoncée début 2025, par laquelle OpenAI, SoftBank et Oracle s'étaient engagés à investir jusqu'à 500 milliards de dollars en infrastructures IA aux États-Unis. Le choix de terres fédérales en Ohio souligne aussi le rôle croissant du gouvernement américain dans la facilitation de ces méga-projets, dans un contexte de concurrence technologique avec la Chine. Si les négociations aboutissent, ce campus deviendrait un pilier central de la capacité de calcul mondiale d'OpenAI pour la prochaine décennie.

Ce qui se cache derrière le pari prudent d'OpenAI sur son IPO

OpenAI a déposé en confidence son dossier d'introduction en bourse (IPO) lundi, franchissant une étape formelle vers une potentielle cotation en bourse. Mais le groupe, créateur de ChatGPT, a accompagné cette annonce d'une formulation délibérément vague : la société pourrait retarder son entrée sur les marchés publics "parce qu'il y a des choses que nous voulons faire qui sont probablement plus faciles en tant qu'entreprise privée." Aucune précision supplémentaire n'a été apportée sur ces mystérieuses ambitions. La semaine précédente, son concurrent direct Anthropic avait adopté une posture bien plus conventionnelle, en conditionnant simplement une éventuelle IPO aux "conditions de marché", une formule standard dans le secteur. Cette prudence d'OpenAI intervient dans un contexte boursier agité : le Nasdaq a reculé de 5 % sur la semaine écoulée, dont 1 % le mardi de l'annonce. La volatilité des marchés pèse nécessairement dans les calculs de la direction et de ses conseillers financiers, même si l'entreprise choisit de ne pas l'avouer explicitement. Derrière la rhétorique floue se cache une réalité stratégique classique : les entreprises technologiques fuient souvent les marchés publics pour préserver leur liberté de manœuvre, investissements massifs à long terme, paris risqués, restructurations coûteuses, sans subir la pression trimestrielle des actionnaires. Une flexibilité que les marchés privés accordent sans contrepartie de transparence. Pour Sam Altman, PDG d'OpenAI, la question de la cotation est particulièrement complexe. OpenAI traverse une transformation structurelle profonde : l'entreprise est en train de basculer d'un statut d'organisation à but non lucratif vers une structure commerciale classique, un processus juridiquement et politiquement sensible. Elle a par ailleurs levé des montants considérables en capital privé, dont une mégaronde de 40 milliards de dollars début 2025, réduisant la pression immédiate sur une IPO. Si Altman craignait vraiment les contraintes des marchés publics, la logique voudrait qu'il ne s'y aventure jamais. Son ambiguïté calculée suggère plutôt qu'une cotation reste probable, mais à l'heure et dans les conditions qu'OpenAI choisira elle-même.

Qui achètera réellement l’action OpenAI ?

OpenAI a déposé confidentiellement son dossier d'introduction en Bourse auprès de la Securities and Exchange Commission américaine, tout en affirmant qu'aucune décision définitive n'a été arrêtée quant à la réalisation effective de cette IPO. L'entreprise, créatrice de ChatGPT et valorisée à 300 milliards de dollars lors de sa levée de fonds de 40 milliards de dollars en mars 2025, entend simplement préserver cette option sans s'y engager formellement. Le dépôt confidentiel, procédure courante aux États-Unis, permet à une société de préparer son entrée en Bourse loin des regards des concurrents et des marchés, avant de rendre le dossier public quelques semaines avant l'opération. La question centrale reste de savoir qui achètera réellement ces actions. OpenAI n'est pas encore rentable : ses coûts d'infrastructure et de calcul restent colossaux, et la concurrence s'intensifie avec Google, Anthropic, Mistral ou Meta. Les investisseurs institutionnels devront donc parier sur une rentabilité future dans un secteur où les marges sont incertaines et les modèles économiques en construction. L'appétit des marchés pour les valeurs IA reste fort, mais la valorisation actuelle implique des attentes de croissance extrêmement élevées. Cette annonce s'inscrit dans une période de transformation structurelle pour OpenAI, qui a amorcé début 2025 sa conversion en société à but lucratif classique, abandonnant son statut hybride original. Ce changement de gouvernance était précisément l'une des conditions préalables à une introduction en Bourse. Microsoft, son principal partenaire et investisseur avec plus de 13 milliards de dollars engagés, sera l'un des acteurs clés à surveiller dans ce processus, ses intérêts pouvant diverger de ceux des futurs actionnaires publics.

💬 300 milliards de valorisation pour une boîte pas rentable, sur un marché où Google et Meta jouent à domicile, c'est le genre de dossier qui va faire saliver les marchés six mois et flipper les analystes six mois plus tard. Le vrai sujet, c'est Microsoft : avec 13 milliards investis et une relation contractuelle profonde, leurs intérêts ne sont pas forcément alignés avec ceux d'un actionnaire lambda qui veut voir des bénéfices. Reste à voir si la conversion en société classique suffit à rendre le modèle lisible, parce que pour l'instant les chiffres ressemblent plus à un pari qu'à un business.

Les développeurs du data center Stargate d'OpenAI font face à des coûts plus élevés

À Abilene, au Texas, des ingénieurs de Crusoe, développeur de centres de données pour OpenAI et Oracle, travaillent d'arrache-pied pour faire fonctionner des turbines à gaz naturel en synergie avec l'un des supercalculateurs d'intelligence artificielle les plus coûteux jamais construits. Selon deux sources ayant connaissance directe du dossier, ainsi que des ingénieurs et experts du réseau électrique, l'opération s'avère bien plus complexe et onéreuse que prévu. Ce site fait partie du projet Stargate d'OpenAI, annoncé en janvier 2025 avec SoftBank et Oracle pour un investissement total de 500 milliards de dollars. Ces surcoûts imprévus font peser un risque budgétaire concret sur un programme dont les premières installations se concentrent au Texas. Si l'alimentation énergétique reste un défi non résolu, la montée en puissance des capacités de calcul qu'OpenAI juge indispensables pour entraîner ses prochains modèles pourrait être retardée, avec des conséquences directes pour les partenaires et investisseurs engagés dans ce pari industriel d'envergure inédite. La tension entre la demande électrique massive des centres de données IA et la capacité des infrastructures locales est un problème structurel qui dépasse largement ce seul projet. Le choix du gaz naturel visait à contourner les délais de raccordement au réseau électrique, mais cette stratégie se heurte à des contraintes d'ingénierie sous-estimées. Microsoft, Google, Amazon et Meta affrontent les mêmes obstacles et explorent des alternatives allant des petits réacteurs nucléaires aux accords directs avec des producteurs d'énergie, illustrant l'urgence de la course aux infrastructures IA.

💬 C'était le plan B pour éviter les délais de raccordement réseau, et maintenant le plan B a ses propres problèmes. Pas une surprise pour qui suit l'infra de près : l'énergie n'est pas un détail à régler en cours de route, c'est la contrainte structurelle que tout le monde a sous-estimée depuis le début. Ça va coûter cher, en argent et en mois.

OpenAI enrichit Codex avec des plugins spécialisés pour en faire une application grand public

OpenAI étend les capacités de Codex en y intégrant des plugins spécialisés selon les métiers, ciblant notamment l'analyse de données, les équipes commerciales et la banque d'investissement. L'outil, initialement conçu comme un assistant de programmation, compte désormais cinq millions d'utilisateurs hebdomadaires, dont un sur cinq n'est pas développeur. Ce segment non-technique connaît une croissance trois fois supérieure à celle de la base de développeurs traditionnelle. Ce basculement démographique révèle une ambition claire d'OpenAI : transformer Codex en application professionnelle généraliste, capable de s'intégrer dans des flux de travail très divers sans exiger de compétences techniques. Pour les entreprises, cela signifie que des équipes entières, des analystes financiers aux commerciaux, pourraient bientôt s'appuyer sur un outil de génération de code et d'automatisation sans passer par la case développement. L'enjeu est considérable : démocratiser l'automatisation au sein des organisations. Cette expansion s'inscrit dans une course plus large que se livrent les grandes plateformes d'IA pour capter le marché des outils de productivité professionnelle. Microsoft, Google et Salesforce investissent massivement dans des agents métiers similaires. OpenAI cherche à asseoir Codex comme une couche transversale dans les entreprises, bien au-delà de son positionnement initial d'IDE intelligent. L'ajout de plugins sectoriels est une réponse directe à la demande croissante d'automatisation sans code, un marché estimé à plusieurs dizaines de milliards de dollars dans les prochaines années.

OpenAI envisage de publier un outil interne qui affaiblirait l'avantage logiciel de Nvidia

OpenAI envisage de rendre public un outil logiciel développé en interne qui permettrait d'exécuter des charges de travail d'intelligence artificielle sur des puces de différents fabricants, sans se limiter à celles de Nvidia. C'est Sachin Katti, responsable des infrastructures et du calcul chez OpenAI, qui a évoqué cette possibilité lors d'une table ronde. OpenAI a récemment conclu des accords pour utiliser les puces d'Amazon, de Cerebras et d'AMD, tout en développant ses propres puces personnalisées. Katti a décrit cet outil comme une "capacité d'optimisation agentique" et affirmé vouloir "rendre cette capacité disponible pour le monde entier". Il a également indiqué qu'OpenAI disposait déjà d'échantillons précoces des prochaines puces Vera Rubin de Nvidia, dont le déploiement est attendu d'ici fin 2025, et prévoit de les intégrer à ses entraînements d'ici la fin de l'année. Si OpenAI publie effectivement cet outil, les conséquences pour Nvidia pourraient être significatives. L'avantage concurrentiel du géant des semi-conducteurs repose en grande partie sur CUDA, son écosystème propriétaire de compilateurs, de bibliothèques et d'outils d'optimisation que la quasi-totalité des grands développeurs d'IA utilisent pour faire tourner leurs logiciels sur ses puces. Un outil capable d'abstraire cette dépendance, c'est-à-dire de permettre aux équipes d'OpenAI de lancer des charges de travail sans se soucier du matériel sous-jacent, ouvrirait la voie à une concurrence matérielle que Nvidia a jusqu'ici réussi à étouffer grâce à son écosystème logiciel. Katti a également suggéré que l'IA elle-même pourrait générer du code optimisé pour différentes architectures de puces, réduisant encore davantage la valeur de l'exclusivité de CUDA. Cette annonce s'inscrit dans une tendance de fond que l'on observe chez tous les grands laboratoires d'IA : OpenAI, Anthropic et Meta cherchent tous à diversifier leurs fournisseurs de calcul pour ne pas dépendre d'un seul acteur. Katti a résumé cette évolution par une formule claire : "Nous allons nous retrouver dans un monde très hétérogène." PyTorch, le framework développé à l'origine par Meta, avait déjà commencé à éroder l'hégémonie de CUDA en facilitant l'écriture de code pour plusieurs types de puces. Des startups proposent désormais des outils de traduction automatique de ce code vers des instructions bas niveau adaptées directement au matériel. OpenAI, en s'inspirant du système Borg de Google qui permet de gérer des charges de calcul sur des infrastructures hétérogènes, ambitionne d'accélérer ce mouvement à l'échelle de l'ensemble de l'industrie.

Un modèle OpenAI résout un problème mathématique célèbre resté sans réponse pendant 80 ans

En mai 2026, OpenAI a annoncé qu'un de ses modèles d'IA internes avait réfuté la conjecture des distances unitaires d'Erdős, un problème de géométrie discrète resté sans solution depuis quatre-vingt ans. La conjecture, formulée par le mathématicien hongrois Paul Erdős, porte sur le nombre maximal de paires de points situés à distance exactement 1 dans un ensemble de points du plan. Avant de rendre le résultat public, OpenAI a accordé un accès anticipé à plusieurs mathématiciens reconnus, qui ont pu examiner et valider la démonstration. Les réactions de la communauté mathématique témoignent de l'importance du résultat. Tim Gowers, médaillé Fields, la plus haute distinction en mathématiques, a qualifié cette résolution de « jalon dans les mathématiques par l'IA ». Daniel Litt, professeur à l'Université de Toronto, a souligné qu'il s'agissait du « premier exemple d'un résultat produit de manière autonome par une IA qu'il trouve passionnant en lui-même, et non comme simple indicateur précoce ». Cette nuance est cruciale : les précédentes démonstrations assistées par IA étaient surtout perçues comme des signaux de progression future, pas comme des contributions mathématiques réelles. Ce résultat intervient dans un contexte où les grands laboratoires d'IA rivalisent pour démontrer des capacités de raisonnement formel avancé. Google DeepMind, OpenAI et d'autres investissent massivement dans des systèmes capables de produire des preuves mathématiques vérifiables. Résoudre un problème ouvert depuis 1946 franchit un seuil symbolique : l'IA ne se contente plus d'assister le mathématicien humain, elle produit des découvertes originales que la communauté scientifique reconnaît comme telles.

OpenAI a généré près de 6 milliards de dollars de revenus au premier trimestre, porté par Codex

OpenAI a généré environ 5,7 milliards de dollars de revenus au premier trimestre 2026, soit près d'un milliard de plus qu'Anthropic sur la même période, selon deux sources proches des chiffres. Cette performance a été portée par Codex, l'agent de codage de l'entreprise, ainsi que par une progression des ventes aux entreprises et les premiers tests publicitaires sur ChatGPT. Le chiffre représente une accélération significative pour la société fondée par Sam Altman, qui cherche à démontrer sa viabilité commerciale face à des investisseurs ayant engagé des dizaines de milliards de dollars. Ce résultat confirme qu'OpenAI reste le leader incontesté du secteur en termes de chiffre d'affaires, mais la situation évolue rapidement. Anthropic aurait depuis rattrapé puis dépassé son rival, et son taux de croissance actuel pourrait creuser l'écart en faveur de la startup cofondée par Dario Amodei d'ici la fin de l'année. Pour l'industrie, cette compétition directe entre les deux principaux laboratoires d'IA accélère l'innovation produit et tire les prix vers le bas pour les clients entreprises. Cette rivalité s'inscrit dans un contexte où les grandes entreprises technologiques investissent massivement pour capter le marché de l'IA générative professionnelle. OpenAI multiplie les paris stratégiques, agents autonomes, intégration publicitaire, partenariats comme celui avec Microsoft, tandis qu'Anthropic mise sur la fiabilité et la sécurité pour séduire les secteurs régulés. La course aux revenus entre ces deux acteurs structurera durablement l'ensemble du marché de l'IA en 2026.

💬 5,7 milliards en un trimestre, et c'est Codex qui tire les revenus, pas ChatGPT. Ça dit tout sur où est l'argent dans l'IA pro : les entreprises paient pour du code qui s'écrit, pas pour du chat poli. Et si Anthropic est vraiment passé devant depuis, bon, la course devient nettement plus intéressante à suivre.

Amazon SageMaker AI prend en charge l'API compatible OpenAI

Amazon a annoncé ce mois-ci que SageMaker AI supporte désormais une API compatible avec celle d'OpenAI pour ses endpoints d'inférence en temps réel. Concrètement, les développeurs qui utilisent le SDK OpenAI, LangChain ou le framework Strands Agents peuvent désormais router leurs appels vers des modèles hébergés sur SageMaker AI en changeant uniquement l'URL de l'endpoint. Plus besoin de client personnalisé, de wrapper SigV4, ni de réécriture de code. Les endpoints SageMaker exposent un chemin /openai/v1 qui accepte les requêtes au format Chat Completions et renvoie les réponses du conteneur telles quelles, y compris en streaming. L'authentification repose sur des tokens bearer à durée limitée (jusqu'à 12 heures), générés à partir des credentials AWS existants via le SDK Python SageMaker, sans clé API supplémentaire. Ce changement simplifie radicalement l'intégration de SageMaker dans les stacks d'IA existantes. Pour les équipes qui orchestrent des agents multi-LLM via une gateway (comme Bifrost, mentionnée par Giorgio Piatti, ingénieur ML chez Caffeine.AI), SageMaker devient un fournisseur interchangeable sans adaptation technique. Les cas d'usage sont nombreux : workflows agentiques tournant entièrement sur de l'infrastructure dédiée en compte AWS, hébergement multi-modèles sur un seul endpoint via les inference components (par exemple Llama pour les tâches générales, un Mistral fine-tuné pour un domaine métier, et un petit modèle de classification), ou encore déploiement de modèles open source fine-tunés sans toucher au code applicatif existant. Pour les entreprises soumises à des contraintes de souveraineté des données ou de conformité, c'est un gain concret : elles peuvent utiliser les mêmes frameworks standardisés OpenAI tout en gardant les modèles dans leur propre compte AWS. Cette annonce s'inscrit dans une bataille plus large pour capter les workloads d'inférence IA en entreprise. Le standard OpenAI s'est imposé de facto comme protocole universel pour les LLMs, et les grands fournisseurs cloud (AWS, Google, Azure) cherchent à réduire les frictions pour attirer des équipes déjà investies dans cet écosystème. Amazon avait déjà investi massivement dans Bedrock et SageMaker, mais l'adoption restait freinée par les incompatibilités d'API qui forçaient les migrations de code. En adoptant la compatibilité OpenAI directement au niveau de SageMaker AI, AWS ferme cet écart et concurrence frontalement des solutions comme Azure OpenAI Service ou les endpoints Vertex AI de Google. Le notebook d'exemple avec Qwen3-4B (modèle d'Alibaba disponible sur Hugging Face) illustre aussi l'ouverture vers les modèles open source, un segment en forte croissance face aux modèles propriétaires.

💬 C'est le genre de truc qui semble anodin et qui change tout en pratique. Changer juste l'URL pour basculer d'OpenAI vers SageMaker, sans toucher au code, c'est exactement ce que les équipes enterprise attendaient pour switcher sans se battre avec leur DSI. Bon, ça reste AWS, donc la facture peut vite grimper, mais pour les boîtes avec des contraintes de souveraineté data, l'argument est solide.

☕️ Andrej Karpathy, un des pères fondateurs d’OpenAI et ancien de Tesla, rejoint Anthropic

Andrej Karpathy, l'un des co-fondateurs d'OpenAI en 2015 aux côtés de Sam Altman, Elon Musk, Ilya Sutskever et Greg Brockman, vient d'annoncer sur X son arrivée chez Anthropic. Chercheur parmi les plus respectés du domaine, il avait quitté OpenAI une première fois en 2017 pour diriger l'équipe IA de Tesla pendant cinq ans, avant d'y retourner en 2023 pour travailler sur l'entraînement intermédiaire et la génération de données synthétiques. Ce second départ le mène cette fois chez le principal rival de son ancienne maison, où il reprendra des activités de recherche et développement sur les grands modèles de langage. Il a précisé dans son annonce estimer que « les prochaines années à la pointe des LLMs seront particulièrement formatrices », tout en indiquant vouloir reprendre à terme son travail de vulgarisation, notamment via sa chaîne YouTube lancée en 2024. Ce mouvement est symboliquement fort : voir un fondateur historique d'OpenAI rejoindre Anthropic, entreprise créée en 2021 par des transfuges d'OpenAI, dont Dario et Daniela Amodei, envoie un signal clair sur l'attractivité croissante d'Anthropic dans la compétition pour les meilleurs chercheurs. Pour Anthropic, recruter un profil de cette stature renforce sa crédibilité en R&D à un moment crucial, alors que la course aux capacités des LLMs s'intensifie et que les deux entreprises se préparent toutes les deux à entrer en bourse. Le contexte autour de ce transfert est particulièrement agité. Anthropic vient de signer un partenariat avec SpaceX pour accéder au datacenter Colossus, ce qui lui permet d'augmenter significativement sa puissance de calcul et de lever des restrictions d'accès à Claude. OpenAI, de son côté, traverse une période plus turbulente : l'arrêt de Sora a brisé son partenariat avec Disney et provoqué plusieurs départs de hauts responsables. Ce repositionnement simultané des deux géants, combiné à leurs préparations respectives pour une introduction en bourse, dessine une nouvelle phase de consolidation dans l'industrie de l'IA générative.

OpenAI se sent lésé par l'intégration bâclée de ChatGPT chez Apple, selon des sources internes

OpenAI envisage des recours juridiques contre Apple après que l'intégration de ChatGPT dans les produits de la firme de Cupertino n'a pas tenu ses promesses, selon des sources internes citées par Bloomberg. Lors de l'annonce du partenariat, Apple avait comparé cette intégration à son célèbre accord avec Google pour le moteur de recherche par défaut de Safari, une analogie qui avait suscité un enthousiasme considérable côté OpenAI. La startup dirigée par Sam Altman anticipait que l'accord « pourrait générer plusieurs milliards de dollars par an en abonnements », selon un cadre d'OpenAI s'exprimant sous anonymat. La réalité s'est révélée bien différente. OpenAI soupçonne Apple d'avoir délibérément négligé la promotion de l'intégration, limitant ainsi la visibilité de ChatGPT auprès des centaines de millions d'utilisateurs iPhone et Mac. Pire encore, la startup craint que ce partenariat raté ait en réalité nui à l'image de marque de ChatGPT, les utilisateurs ayant potentiellement eu une expérience décevante sans comprendre que la mise en oeuvre incombait à Apple. Ce conflit s'inscrit dans un contexte de concurrence accrue entre les grandes plateformes technologiques pour le contrôle des interfaces IA. Apple développe en parallèle ses propres capacités avec Apple Intelligence, ce qui soulève des questions sur la sincérité de son engagement envers ChatGPT. Le partenariat ressemble désormais davantage à une stratégie d'occupation temporaire de terrain qu'à une alliance durable, et son dénouement judiciaire éventuel pourrait redéfinir la façon dont les géants tech négocient l'intégration d'IA tierces dans leurs écosystèmes fermés.

💬 Apple leur a vendu du rêve avec la comparaison Google/Safari, et OpenAI a mordu à l'hameçon comme des débutants. Le vrai problème c'est pas l'argent manqué, c'est que l'intégration foireuse a peut-être cramé la réputation de ChatGPT auprès de millions d'utilisateurs qui ne savaient même pas que c'était Apple qui gérait. Procès ou pas, ça confirme ce qu'on savait : intégrer ton produit dans un écosystème fermé, c'est jouer dans la cour de l'autre.

Le partenariat OpenAI-Apple se dégrade

OpenAI envisage des poursuites judiciaires contre Apple pour rupture de contrat, selon un employé de la startup au fait du dossier. Le litige porte sur l'accord d'intégration de ChatGPT conclu avec le fabricant de l'iPhone, annoncé il y a deux ans lors de la WWDC 2024. La source indique qu'OpenAI tente depuis plusieurs mois de renouer le dialogue avec Apple, mais se heurte à un manque manifeste d'engagement de la part du géant californien. La société préférerait éviter le tribunal, mais n'exclut pas cette option si Apple refuse de montrer une volonté réelle de coopérer. L'affaire est significative car elle fragilise l'un des partenariats les plus médiatisés de l'ère ChatGPT. L'intégration de ChatGPT dans Apple Intelligence devait permettre aux utilisateurs d'iPhone, d'iPad et de Mac d'accéder au modèle d'OpenAI directement via Siri pour les requêtes complexes, touchant potentiellement des centaines de millions d'appareils dans le monde. Un conflit juridique entre ces deux acteurs pourrait compromettre cette intégration et forcer Apple à trouver une alternative, tout en envoyant un signal d'alarme aux autres entreprises technologiques qui cherchent à s'allier avec Cupertino. Ce n'est pas la première fois qu'Apple se retrouve en position d'accusé dans un conflit avec un partenaire de haut rang, mais il est rare qu'une entreprise aussi visible rende publiques ses menaces juridiques avant même de déposer une plainte. Apple est historiquement connu pour ses pratiques commerciales strictes et ses conditions d'accès à l'écosystème iOS, ce qui a déjà alimenté des tensions avec des développeurs et des régulateurs. Pour OpenAI, dont le modèle économique repose en partie sur la distribution via des plateformes tierces, perdre ou dégrader ce canal d'accès à des milliards d'utilisateurs Apple représenterait un revers stratégique non négligeable, alors que la concurrence avec Google, Meta et Anthropic s'intensifie.

💬 Apple qui laisse mourir un accord signé en grande pompe il y a deux ans, c'est du classique Cupertino. Ce qui change, c'est qu'OpenAI joue la menace publique avant même de déposer plainte, signe qu'il ne reste plus grand-chose à négocier en coulisses. Perdre ce canal vers des milliards d'iPhones au moment où Google et Meta accélèrent, ça va laisser des traces.

L'AGI est au coeur du procès Musk contre OpenAI

Les avocats d'Elon Musk et d'OpenAI ont présenté leurs plaidoiries finales dans le cadre d'un procès où Musk accuse l'entreprise d'avoir trahi la mission caritative pour laquelle elle avait été fondée. L'affaire, instruite devant la juge fédérale Yvonne Gonzalez Rogers à San Francisco, tourne autour d'une question centrale : OpenAI a-t-elle trahi une promesse juridiquement contraignante en abandonnant son statut d'organisation à but non lucratif au profit d'une structure commerciale ? Au coeur de ces débats se trouve un concept aux contours flous : l'intelligence artificielle générale, l'AGI, définie comme une IA capable d'égaler les capacités cognitives humaines, qui figure explicitement dans la mission fondatrice d'OpenAI. L'AGI n'est pas un simple détail rhétorique dans ce procès : elle est inscrite dans les statuts originels de l'organisation, qui s'engage à "garantir que l'AGI bénéficie à l'humanité". C'est précisément sur cet engagement que Musk fonde ses accusations, estimant qu'OpenAI a dévié de sa vocation première au profit d'intérêts commerciaux, notamment sous l'influence de Microsoft. La juge Gonzalez Rogers a toutefois choisi de circonscrire les débats, interdisant aux deux parties d'entrer dans le détail des risques liés à l'AGI, et rappelant au jury que "la question ici est de savoir s'il y a eu violation d'une fiducie caritative", non un procès technique sur la sécurité de l'IA. Ce procès s'inscrit dans une rupture retentissante entre deux figures fondatrices de l'IA moderne. Elon Musk a cofondé OpenAI en 2015 aux côtés de Sam Altman, avant de quitter le conseil d'administration en 2018 et de lancer sa propre entreprise concurrente, xAI, en 2023. Sa plainte déposée l'an dernier accuse OpenAI d'avoir trahi les principes qui justifiaient son soutien financier initial. L'issue du procès pourrait avoir des implications majeures pour la gouvernance des organisations d'IA à but non lucratif, et plus largement pour la façon dont l'industrie devra rendre des comptes sur ses engagements publics en matière d'intérêt général.

💬 Un tribunal fédéral doit maintenant définir juridiquement ce qu'est l'AGI, alors que l'industrie entière n'y arrive pas depuis dix ans. Musk a ses motivations (xAI existe depuis 2023, ça se voit dans la plainte), mais la question de fond est sérieuse : est-ce qu'une mission caritative sur "l'intérêt de l'humanité" crée une vraie obligation légale, ou c'était du storytelling ? Si la juge dit oui, tous les labos qui ont fait des promesses similaires vont avoir chaud.

Les grands gagnants de l'introduction en bourse de Cerebras : Foundation, Benchmark et OpenAI

Cerebras Systems a fixé mercredi soir le prix de son introduction en bourse à 185 dollars par action, valorisant l'entreprise à 56 milliards de dollars en tenant compte de l'ensemble des options, attributions et bons de souscription en circulation. Cette cotation récompense des investisseurs comme les fonds Foundation et Benchmark, ainsi qu'OpenAI, qui ont maintenu leurs positions malgré une décennie marquée par les turbulences. La société a déposé une nouvelle demande d'introduction en bourse en avril 2026, après avoir retiré son prospectus initial l'année précédente. L'introduction en bourse de Cerebras représente un test majeur pour le marché des semi-conducteurs spécialisés dans l'intelligence artificielle. L'entreprise développe des puces conçues comme alternative aux GPU de Nvidia, qui dominent aujourd'hui l'entraînement et l'inférence des grands modèles de langage. Une valorisation de 56 milliards de dollars signalerait que les investisseurs croient à l'existence d'un marché viable pour des architectures concurrentes, ce qui aurait des répercussions sur l'ensemble de l'écosystème matériel de l'IA. Le parcours de Cerebras illustre les difficultés colossales du secteur des semi-conducteurs : la société n'a livré ses premières puces que cinq ans après sa fondation. Son premier dossier d'IPO en 2024 avait été bloqué par le gouvernement américain, inquiet de ses liens avec G42, conglomérat technologique des Émirats arabes unis et client stratégique. La résolution de ce différend réglementaire a ouvert la voie à cette deuxième tentative, dans un contexte où la demande mondiale en puces pour l'IA atteint des niveaux historiques.

OpenAI va économiser 97 milliards de dollars d'ici 2030 grâce à son nouvel accord avec Microsoft

OpenAI a conclu un nouvel accord avec Microsoft qui lui permettra d'économiser jusqu'à 97 milliards de dollars d'ici 2030. C'est la directrice financière Sarah Friar qui supervise cette renégociation majeure, dont les détails n'avaient jusqu'ici pas été rendus publics. Selon les termes initiaux du partenariat, OpenAI devait reverser 20 % de ses revenus à Microsoft, une clause qui aurait pu représenter 135 milliards de dollars si la société atteignait ses objectifs de croissance à long terme. Le nouvel accord réduit drastiquement cette obligation, limitant la part due à Microsoft à une fraction de ce montant. Cet allègement financier est considérable pour OpenAI, dont les ambitions d'expansion nécessitent des capitaux massifs. La société, valorisée à plus de 300 milliards de dollars après sa dernière levée de fonds, doit financer le développement de ses modèles, l'infrastructure de calcul et l'internationalisation de ChatGPT. Réduire la charge liée au partage de revenus libère des marges de manœuvre significatives pour investir dans la recherche et rester compétitif face à Google, Anthropic et Meta. Le partenariat entre OpenAI et Microsoft remonte à 2019, quand le géant de Redmond a injecté un premier milliard de dollars dans la startup. Depuis, Microsoft a engagé plus de 13 milliards de dollars et intégré les technologies d'OpenAI dans ses produits phares, de Copilot à Azure. La renégociation de cet accord de partage de revenus reflète le rapport de force qui a évolué entre les deux entités, OpenAI cherchant à préserver son autonomie financière à mesure qu'elle se transforme en une entreprise à but lucratif.

💬 Le rapport de force a changé de camp. Quand Microsoft a posé son premier milliard en 2019, les termes du deal reflétaient exactement ça, OpenAI avait besoin d'eux. À 300 milliards de valorisation, continuer à reverser 20% des revenus à Redmond, c'était une anomalie qui ne pouvait pas tenir.

Codex : l'extension Chrome de l'agent OpenAI

OpenAI a lancé une extension Chrome pour Codex, son agent de codage, disponible sur Mac et Windows. Baptisée Codex by OpenAI (version 1.1.4), elle comble une lacune importante dans l'arsenal de l'agent : accéder à des services web qui exigent une session utilisateur authentifiée. Jusqu'ici, Codex disposait d'un navigateur intégré isolé dans l'application desktop, ainsi que d'une bibliothèque de plugins dédiés pour GitHub, Slack, Figma ou Notion. Mais ces deux approches ne suffisaient pas pour opérer sur LinkedIn, Salesforce, Gmail ou des outils internes d'entreprise, qui nécessitent que l'utilisateur soit connecté avec son profil Chrome réel. L'extension n'est pas encore disponible dans l'Union européenne ni au Royaume-Uni, et fonctionne exclusivement avec Chrome, sans support des navigateurs Chromium alternatifs comme Brave, Edge ou Arc. Cette extension redéfinit concrètement ce qu'un agent IA peut faire dans le quotidien d'un professionnel. Codex peut désormais ouvrir Salesforce et mettre à jour un compte à partir de notes d'appel, consulter des fils LinkedIn, trier des emails Gmail, ou interagir avec des outils internes sans que l'utilisateur ait à exporter ou copier-coller manuellement des données. L'agent sélectionne automatiquement le bon niveau d'outil selon la tâche : les plugins dédiés quand ils existent, l'extension Chrome quand un contexte connecté est nécessaire, le navigateur intégré pour les serveurs locaux et pages publiques. L'utilisateur peut aussi invoquer Chrome directement via la syntaxe @Chrome dans ses prompts. Pour ne pas perturber la session active, Codex opère dans des groupes d'onglets séparés, ce qui lui permet de collecter du contexte et d'agir en parallèle sans interrompre le travail en cours. Cette évolution s'inscrit dans une tendance plus large que OpenAI a observée depuis le lancement de "Computer Use" : la majorité des utilisateurs préfèrent travailler dans un navigateur plutôt que via des API ou des plugins. Les agents IA se heurtaient jusqu'ici à une frontière nette, celle de l'authentification, qui réservait de facto certaines tâches à l'humain. En franchissant cette frontière via le profil Chrome de l'utilisateur, OpenAI déplace la question vers la confiance et les permissions : l'extension demande un accès en lecture et modification sur tous les sites web, l'historique de navigation sur tous les appareils connectés, ainsi que la gestion des téléchargements et des groupes d'onglets. OpenAI précise que Codex applique ses propres mécanismes de confirmation par site et une liste d'autorisation/blocage par-dessus ces permissions Chrome. La prochaine étape logique sera l'extension de cette capacité aux marchés européen et britannique, probablement après un examen de conformité réglementaire.

💬 C'est la barrière qui bloquait vraiment les agents depuis le début. Jusqu'ici, Codex pouvait générer du code, ouvrir des PR, mais dès qu'il fallait toucher Salesforce ou trier des mails, l'humain reprenait la main faute de session authentifiée. Maintenant si, et ça ouvre des automatisations utiles, même si les permissions demandées (lecture-écriture sur tous les sites, historique de navigation complet) méritent qu'on y réfléchisse avant de cliquer Autoriser.

OpenAI ouvre l'accès à GPT-5.5-Cyber aux chercheurs en sécurité accrédités

OpenAI lance GPT-5.5-Cyber, une variante spécialisée de son modèle phare conçue pour les professionnels de la cybersécurité. Contrairement aux modèles grand public, GPT-5.5-Cyber accepte une proportion bien plus large de requêtes liées à la sécurité offensive et peut exécuter activement des exploits contre des serveurs de test. L'accès est pour l'instant restreint à un cercle limité de chercheurs et d'entreprises vérifiées, parmi lesquelles Cisco, CrowdStrike et Cloudflare, toutes positionnées comme défenseurs d'infrastructures critiques. Ce modèle représente un tournant dans la façon dont les grands laboratoires d'IA abordent la sécurité informatique. En donnant aux équipes défensives un outil capable de simuler des attaques réelles, OpenAI cherche à accélérer la détection de vulnérabilités dans des systèmes sensibles avant que des acteurs malveillants ne les exploitent. L'impact potentiel est considérable pour les secteurs bancaire, énergétique et des télécommunications, dont les infrastructures sont des cibles prioritaires. Ce lancement s'inscrit dans une compétition directe avec Anthropic, dont le modèle Mythos Preview cible le même segment de la cybersécurité professionnelle. Les deux laboratoires cherchent à s'imposer auprès des grandes entreprises et des agences gouvernementales en proposant des modèles capables d'assister les équipes red team et blue team. La question de la gouvernance reste centrale : comment garantir que ces outils ne tombent pas entre de mauvaises mains, même avec un processus de vérification strict à l'entrée.

💬 Un LLM qui exécute des exploits contre des serveurs de test, c'est exactement ce que les équipes red team demandaient depuis des années. L'accès reste ultra-restreint, et la liste Cisco/CrowdStrike/Cloudflare ressemble plus à une vitrine qu'à un déploiement réel pour l'instant. Reste à voir comment OpenAI va tenir ce périmètre quand la pression commerciale va monter.

OpenAI publie trois nouveaux modèles audio en temps réel dans son API : GPT-Realtime-2, GPT-Realtime-Translate et GPT-Realtime-Whisper

OpenAI a lancé le 7 mai 2026 trois nouveaux modèles audio via son API Realtime, désormais disponible en version stable après plusieurs mois de bêta. Le premier, GPT-Realtime-2, est le modèle phare : OpenAI le décrit comme son premier modèle vocal doté d'un raisonnement de niveau GPT-5. Sa fenêtre de contexte passe de 32 000 à 128 000 tokens, ce qui lui permet de maintenir le fil de conversations longues et complexes. Le modèle gère les interruptions naturelles, peut appeler plusieurs outils simultanément et narrer ses actions en temps réel, évitant les silences gênants qui faisaient paraître les agents vocaux précédents défaillants. Les développeurs peuvent également ajuster l'intensité du raisonnement sur cinq niveaux -- de "minimal" à "xhigh" -- selon la complexité de la tâche. Sur les benchmarks, GPT-Realtime-2 atteint 96,6 % sur Big Bench Audio contre 81,4 % pour GPT-Realtime-1.5, soit un gain de 15,2 points. Il est facturé 32 dollars par million de tokens audio en entrée et 64 dollars par million en sortie. Les deux autres modèles sont plus spécialisés : GPT-Realtime-Translate assure la traduction en direct depuis plus de 70 langues vers 13 langues de sortie, tandis que GPT-Realtime-Whisper prend en charge la transcription en streaming. Ces lancements marquent un virage concret pour les équipes qui construisent des applications vocales en production. Jusqu'ici, les agents vocaux se heurtaient à plusieurs limites structurelles : perte de contexte sur les longues sessions, mauvaise gestion des requêtes multi-étapes, silences awkward pendant le traitement. GPT-Realtime-2 répond directement à ces points avec des phrases tampons ("laissez-moi vérifier cela"), un contrôle du ton selon le contexte émotionnel de l'utilisateur, et une meilleure reconnaissance du vocabulaire sectoriel, notamment médical. La sortie de bêta de l'API est elle-même un signal fort : OpenAI indique que l'infrastructure est assez stable pour des déploiements critiques, ce qui devrait lever les réticences des équipes qui attendaient cette garantie pour construire. Cette évolution s'inscrit dans une course technologique accélérée autour de la voix. Depuis le lancement de l'API Realtime en octobre 2024, OpenAI a dû répondre à la pression de concurrents comme Google avec Gemini Live ou ElevenLabs sur le segment de la synthèse et de la traduction vocales. Le modèle de traduction GPT-Realtime-Translate vise directement les cas d'usage professionnels -- support client multilingue, réunions internationales, services de santé -- où la latence et la fidélité de traduction sont critiques. La capacité à moduler l'effort de raisonnement en fonction du cas d'usage ouvre par ailleurs la voie à des architectures hybrides, où un même agent peut traiter une question simple en quelques centaines de millisecondes et une demande complexe avec davantage de calcul, sans changer de modèle.

💬 Les silences dans les agents vocaux, c'était LE problème qu'on ne savait pas contourner proprement. GPT-Realtime-2 gère ça avec des phrases tampons, un contexte à 128k tokens et des appels d'outils en parallèle, c'est pas sexy mais c'est ce qui manquait. Le vrai signal c'est la sortie de bêta de l'API : OpenAI garantit maintenant une infra stable pour des déploiements critiques, et ça va débloquer pas mal d'équipes qui attendaient juste ce feu vert.

OpenAI sort (enfin) l’extension Codex pour Chrome (mais il y a un hic)

OpenAI a lancé le 7 mai 2026 une extension Chrome pour son agent de développement Codex, compatible avec macOS et Windows. L'outil permet à Codex d'opérer directement depuis le navigateur : effectuer des recherches, remplir des formulaires, consulter des tableaux de bord, ou gérer plusieurs tâches en parallèle sur différents onglets, sans mobiliser l'interface principale. L'extension s'intègre notamment avec des plateformes comme LinkedIn, Salesforce ou Gmail, ainsi qu'avec des outils internes d'entreprise qui nécessitent une session déjà authentifiée. Les premiers retours des développeurs sont enthousiastes : l'un d'eux rapporte que Codex a automatiquement détecté et fermé des doublons pour faire passer son nombre d'onglets ouverts de 77 à 42. L'équipe d'OpenAI elle-même a qualifié l'intégration de "miracle". Un bémol notable : l'extension n'est pas encore disponible pour les utilisateurs européens et britanniques, et la version Firefox n'a pas encore été annoncée. Cette extension représente un saut qualitatif dans la manière dont les agents IA s'intègrent au travail quotidien des développeurs et des professionnels. Jusqu'ici, les agents devaient souvent contourner les limitations liées à l'authentification, incapables d'accéder aux plateformes protégées sans sessions actives. En opérant directement dans Chrome, Codex peut désormais agir là où se trouve réellement le travail, c'est-à-dire dans les interfaces web des outils métier. L'agent sélectionne automatiquement le bon mode d'action selon la tâche : il utilise un plugin dédié quand une intégration existe, bascule sur Chrome quand un accès authentifié est requis, et recourt à son navigateur interne pour les environnements locaux. Ce niveau d'autonomie contextuelle réduit considérablement la friction entre l'intention de l'utilisateur et l'exécution réelle, ce qui change la proposition de valeur des agents IA pour les usages professionnels intensifs. Codex est le pari d'OpenAI sur les agents de développement autonomes, un segment en forte compétition avec GitHub Copilot Workspace, Cursor ou encore Devin de Cognition. L'extension Chrome s'inscrit dans une stratégie plus large visant à ancrer Codex dans les workflows réels plutôt que dans des environnements sandbox isolés. Sur le plan de la confidentialité, OpenAI précise ne pas conserver l'historique complet des actions dans Chrome : seuls les éléments utilisés dans le contexte de la conversation sont enregistrés, captures d'écran, textes consultés, appels d'outils. L'entreprise recommande d'éviter de transmettre des informations très sensibles, sauf nécessité vérifiée. Le comportement de l'agent est également conditionné par le paramètre "Mémoires Codex" : activé, il peut s'appuyer sur ses souvenirs enregistrés ; désactivé, il opère sans cet historique. L'absence de disponibilité en Europe reste la principale contrainte à court terme, dans un contexte réglementaire où le RGPD complique le déploiement rapide de ce type d'outil.

💬 L'anecdote des 77 onglets ramenés à 42 fait sourire, mais elle dit quelque chose de vrai : pour la première fois, un agent peut opérer dans les interfaces web avec session active, sans contourner les logins. C'est le verrou qui bloquait tous les agents depuis deux ans. On attendra la disponibilité en Europe, donc.

La physique au feeling : Alex Lupsasca, OpenAI

Alex Lupsasca est physicien théoricien à Harvard, lauréat du Prix Breakthrough 2024 New Horizons in Fundamental Physics, surnommé "l'Oscar de la physique", et l'un des premiers chercheurs à tester sérieusement les grands modèles de langage sur des problèmes scientifiques de pointe. Depuis un an et demi, il cartographie les limites des modèles d'OpenAI. Quand GPT-5 est sorti, il lui a soumis l'un de ses meilleurs articles, un travail qui lui avait demandé des années de recherche : le modèle l'a reproduit en 30 minutes. Plus récemment, son directeur de thèse, le professeur Andrew Strominger de Harvard, avait une intuition sur des quantités mathématiques appelées "amplitudes arbre à gluon simple-moins", supposées nulles dans certains cas mais que l'équipe soupçonnait d'être non-nulles. L'équation centrale du papier s'étend sur un quart de page, une somme de 32 termes impliquant chacun quatre formules complexes. Après plus d'un an sans avancée réelle, ChatGPT a résolu le problème en une semaine, avant même que Strominger n'atterrisse à San Francisco pour venir travailler sur le sujet en personne chez OpenAI. Ce qui frappe Lupsasca n'est pas seulement la rapidité, mais la méthode : le modèle a spontanément identifié un cas limite (le "régime semi-collinéaire") qui simplifie l'expression de façon élégante. Ce n'est pas de la mémorisation ou de la compression statistique, c'est du raisonnement mathématique autonome. Il y a un an, les LLMs commençaient tout juste à produire des maths correctes ; aujourd'hui, ChatGPT peut reproduire les travaux les plus difficiles d'un lauréat du Breakthrough Prize le temps d'un café. Pour la physique théorique, dont les cycles de recherche peuvent s'étaler sur des années, cette compression du temps de découverte ouvre une perspective radicalement nouvelle. Ce bond illustre ce que certains appellent la "jagged frontier" de l'IA : les modèles progressent de façon asymétrique selon les tâches, avec des gains quasi-invisibles pour rédiger un email et spectaculaires aux extrêmes de la recherche. Lupsasca avait pressenti cette dynamique bien avant ses collègues, en testant o3 sur un calcul qui lui aurait pris plusieurs jours, résolu en onze minutes. Resté sceptique face à l'accueil tiède réservé à GPT-5 sur Twitter, il a rejoint OpenAI depuis Vanderbilt pour pousser ces limites systématiquement. Mark Chen, directeur de la recherche d'OpenAI, a contribué à affiner la méthode en suggérant de "préparer" le modèle avec un exercice de manuel avant de lui soumettre le vrai problème, une technique de prompting qui a débloqué des capacités autrement inaccessibles. La question qui s'ouvre est celle de la généralisation : si l'IA peut s'attaquer aux problèmes les plus ardus de la physique théorique, d'autres disciplines scientifiques sont certainement les prochaines sur la liste.

Les téléchargements de ChatGPT ralentissent et pourraient poser problème pour l'introduction en bourse d'OpenAI

La croissance de ChatGPT marque le pas. Selon les données de la société d'analyse Sensor Tower, le taux de désinstallation de l'application a bondi de 132 % en glissement annuel en avril, après un pic encore plus brutal en mars, où les désinstallations avaient augmenté de 413 % sur un an. Ce pic de mars coïncide avec la signature d'un contrat entre OpenAI et le Pentagone en février, qui avait suscité des critiques dans une partie de la base d'utilisateurs. Si ChatGPT continue de recruter de nouveaux utilisateurs, la dynamique ralentit nettement : la croissance des utilisateurs actifs mensuels est passée de 168 % en janvier à seulement 78 % en avril. Ce ralentissement intervient à un moment particulièrement délicat pour OpenAI. L'entreprise prépare son introduction en bourse, pour laquelle elle a besoin de démontrer une trajectoire de croissance solide et durable. Un tassement de l'engagement utilisateur, combiné à une hausse des désinstallations, pourrait compliquer le récit que la société cherche à vendre aux investisseurs. Les concurrents, dont Google Gemini, Anthropic Claude ou des acteurs plus récents, grignotent progressivement des parts d'audience. OpenAI reste néanmoins largement dominant, avec une base d'utilisateurs « substantiellement plus large » que ses rivaux selon Sensor Tower. Mais la période de croissance quasi-automatique portée par l'effet nouveauté semble révolue. L'entreprise doit désormais fidéliser dans un marché de plus en plus concurrentiel, tout en gérant les tensions politiques liées à ses choix de partenariats institutionnels.

Le décalage entre OpenAI et Wall Street

Les marchés financiers ont sanctionné le secteur technologique mardi, après un article du Wall Street Journal révélant qu'OpenAI avait manqué certains de ses objectifs de revenus internes. Les entreprises les plus touchées sont celles qui dépendent étroitement d'OpenAI pour leur activité : Oracle a perdu 4 % en bourse, tandis que CoreWeave, fournisseur d'infrastructure cloud spécialisé dans les GPU, a chuté de 5,8 %. La réaction des investisseurs illustre à quel point la santé financière d'OpenAI est devenue un baromètre pour tout un pan de l'écosystème IA. Ce que cette correction révèle est plus préoccupant que les chiffres eux-mêmes : les signes de difficultés chez OpenAI s'accumulent depuis plusieurs mois, mais Wall Street semblait jusqu'ici les ignorer. La société avait fixé un objectif ambitieux d'un milliard d'utilisateurs actifs par semaine d'ici fin 2025, selon plusieurs rapports de The Information. Elle n'a atteint que 920 millions, soit un écart non négligeable qui rend le manque à gagner sur les revenus parfaitement prévisible. Quand la croissance des utilisateurs ralentit, les revenus suivent mécaniquement, surtout pour un modèle économique encore largement fondé sur les abonnements grand public et les accès API. OpenAI occupe une position paradoxale : entreprise la plus médiatisée de l'IA, valorisée à plusieurs centaines de milliards de dollars lors de sa dernière levée de fonds en 2024, mais dont les fondamentaux opérationnels restent opaques et dont la trajectoire vers la rentabilité n'est pas clairement tracée. La dépendance d'acteurs comme Oracle et CoreWeave à un seul client stratégique les expose à une volatilité inhabituelle. À mesure que le marché de l'IA générative mûrit et que la concurrence s'intensifie, avec des rivaux comme Google Gemini, Anthropic ou les modèles open source, la pression sur OpenAI pour convertir sa notoriété en revenus solides ne fera que croître.

OpenAI prévoit 122 millions d'abonnés cette année grâce à l'offre ChatGPT à 8 dollars

OpenAI prévoit de transformer en profondeur son modèle économique en 2026, en misant sur un abonnement bas de gamme et financé par la publicité. Selon des projections internes non publiées, la société anticipe que les abonnés à ChatGPT Go, son nouveau forfait à 8 dollars par mois aux États-Unis (environ 5 dollars dans des pays comme l'Inde), atteindront 112 millions d'utilisateurs d'ici la fin de l'année, soit une multiplication par 36. Dans le même temps, les abonnés à ChatGPT Plus, le forfait phare à 20 dollars mensuels qui constitue depuis trois ans la principale source de revenus de l'entreprise, devraient chuter de 80 % pour tomber à environ 9 millions. L'abonnement Pro, le plus coûteux, devrait lui doubler d'utilisateurs, mais représenter moins de 1 % du total. Le nombre global d'abonnés consommateurs atteindrait ainsi 122 millions. Ce pari stratégique repose sur une logique contre-intuitive : OpenAI espère gagner davantage en touchant une base d'utilisateurs beaucoup plus large via la publicité qu'en préservant une base d'abonnés premium plus restreinte. La descente en gamme massive qu'elle anticipe, avec des dizaines de millions d'anciens abonnés Plus qui passeraient à ChatGPT Go, représente un risque réel sur ses revenus par abonnement. Mais si les revenus publicitaires compensent largement cette perte, le modèle pourrait s'avérer plus rentable à grande échelle. Ce virage intervient alors qu'OpenAI cherche à accélérer sa croissance pour justifier une valorisation désormais supérieure à 300 milliards de dollars, obtenue lors de sa dernière levée de fonds. La société subit aussi une pression concurrentielle croissante de la part de Gemini de Google, de Grok de xAI et d'alternatives gratuites comme DeepSeek. Adopter un modèle publicitaire rapprocherait OpenAI des pratiques de Google ou Meta, tout en élargissant son audience dans des marchés émergents où 20 dollars par mois restent prohibitifs. La question qui reste ouverte est celle de la compatibilité entre la confidentialité des données des utilisateurs et un modèle fondé sur la monétisation de leur attention.

GPT-5.5 : OpenAI offre 25 000 $ à ceux qui réussiront à le pirater

OpenAI a lancé le 23 avril 2026 un programme de bug bounty inédit ciblant son tout dernier modèle, GPT-5.5. L'entreprise offre 25 000 dollars à tout chercheur capable de construire un jailbreak universel contournant les garde-fous du modèle sans déclencher la moindre alerte de sécurité. Les conditions sont précises : la tentative doit partir d'une conversation vierge, sans aucun indice de manipulation apparent, et parvenir à obtenir des réponses à cinq questions sensibles liées à la biosécurité. Le test est limité à la version de GPT-5.5 intégrée à Codex Desktop. Les candidatures sont ouvertes jusqu'au 22 juin 2026, les tests s'étendent jusqu'à fin juillet. Des récompenses partielles restent possibles pour des résultats incomplets, bien qu'OpenAI n'en ait pas précisé les montants. Ce programme intervient dans un contexte particulier : GPT-5.5 atteint le niveau "High" dans le Preparedness Framework interne d'OpenAI, une classification réservée aux modèles jugés suffisamment puissants pour représenter un risque sérieux dans des domaines sensibles comme la cybersécurité et la biologie. En exposant volontairement son modèle à des attaquants qualifiés dans un cadre contrôlé, OpenAI cherche à identifier des failles réelles avant qu'elles ne soient exploitées à des fins malveillantes. Pour les entreprises qui envisagent de déployer des modèles génératifs dans des environnements critiques, les résultats de ce programme auront une valeur directe : ils détermineront la robustesse effective des barrières de sécurité et orienteront les prochaines mises à jour du système. Cette stratégie de "défense par l'attaque" s'inscrit dans une tendance plus large de l'industrie de l'IA, où les grands laboratoires multiplient les red teams, audits indépendants et programmes de divulgation responsable pour légitimer leurs déploiements. OpenAI fait face à une pression croissante de la part des régulateurs, des gouvernements et des acteurs de la biosécurité, inquiets de voir des modèles très capables abaisser la barrière d'accès à des connaissances dangereuses. En institutionnalisant la recherche offensive via un bounty public, l'entreprise tente de construire une forme de résilience collective tout en démontrant une transparence de façade. La question qui reste ouverte est celle de la publication des résultats : si une faille est trouvée, jusqu'où OpenAI acceptera-t-elle de dévoiler sa nature exacte, et dans quels délais corrigera-t-elle son modèle avant que d'autres ne découvrent la même vulnérabilité de leur côté ?

OpenAI transforme ChatGPT en plateforme d'automatisation d'équipe avec des agents de travail

OpenAI déploie une nouvelle fonctionnalité dans ChatGPT baptisée "workspace agents", qui représente une évolution majeure des GPTs personnalisés lancés en 2023. Ces agents, propulsés par Codex, le moteur de programmation d'OpenAI, sont conçus pour automatiser des flux de travail complexes au sein des équipes professionnelles. Contrairement aux interactions classiques avec un chatbot, ces agents peuvent s'exécuter en arrière-plan, sans surveillance humaine active, et enchaîner des tâches sur la durée. L'enjeu est considérable pour les entreprises : il ne s'agit plus de demander une réponse ponctuelle à un assistant IA, mais de déléguer des processus entiers, comme la gestion de rapports, la coordination entre outils ou le traitement de données récurrentes. Ce basculement transforme ChatGPT d'un simple outil conversationnel en véritable plateforme d'automatisation d'équipe, positionnant OpenAI en concurrence directe avec des solutions comme Microsoft Copilot, Notion AI ou encore les agents proposés par Google Workspace. Cette annonce s'inscrit dans une course effrénée à l'agentique, où les grands acteurs de l'IA cherchent à s'ancrer durablement dans les outils de productivité professionnelle. OpenAI a précisé que les GPTs personnalisés existants resteraient disponibles dans l'immédiat, une transition progressive devant être proposée ultérieurement. Le choix de Codex comme moteur sous-jacent suggère une orientation forte vers les tâches techniques et développeur, même si les usages visés dépassent largement ce seul périmètre.

OpenAI lance GPT-Rosalind, son premier modèle d'IA pour les sciences du vivant, conçu pour accélérer la découverte de médicaments et la génomique

OpenAI a lancé GPT-Rosalind, son premier modèle d'intelligence artificielle spécialisé dans les sciences du vivant, conçu pour accélérer la recherche en biologie, en génomique et en découverte de médicaments. Contrairement aux modèles généralistes comme GPT-5, GPT-Rosalind est fine-tuné sur les exigences analytiques propres à la recherche biologique : synthèse de littérature scientifique, conception de protocoles expérimentaux, prédiction de comportements de séquences ARN, et planification d'hypothèses. Le modèle est accessible via ChatGPT, Codex et l'API d'OpenAI, mais uniquement dans le cadre d'un programme d'accès contrôlé réservé aux entreprises qualifiées aux États-Unis. OpenAI lance simultanément un plugin Life Sciences pour Codex, connectant les modèles à plus de 50 outils scientifiques et bases de données biologiques. Sur le benchmark BixBench, conçu pour évaluer des tâches réelles de bioinformatique, GPT-Rosalind atteint un taux de réussite de 0,751. Sur LABBench2, il surpasse GPT-5.4 sur six des onze tâches testées, avec des gains particulièrement nets sur CloningQA, qui évalue la conception de réactifs pour des protocoles de clonage moléculaire. Le potentiel concret de ce modèle est illustré par une évaluation menée en partenariat avec Dyno Therapeutics sur des séquences ARN inédites, jamais intégrées à aucun corpus d'entraînement public. Dans cet environnement Codex, les meilleures soumissions du modèle se sont classées au-dessus du 95e percentile des experts humains pour les tâches de prédiction, et au 84e percentile pour la génération de séquences. Ce résultat est particulièrement significatif car il exclut tout effet de mémorisation et démontre une capacité de raisonnement réelle sur des données biologiques nouvelles. Pour l'industrie pharmaceutique, où le développement d'un médicament prend en moyenne dix à quinze ans et coûte des milliards de dollars, des outils capables de compresser les phases analytiques les plus lourdes représentent un levier économique et scientifique considérable. Ce lancement s'inscrit dans une course que se livrent les grands laboratoires d'IA pour s'imposer dans les sciences de la vie, un secteur qui attire des investissements massifs et où les enjeux réglementaires sont élevés. Google DeepMind a déjà marqué ce terrain avec AlphaFold pour la prédiction de structures protéiques, tandis que des startups comme Insilico Medicine ou Recursion Pharmaceuticals misent sur l'IA pour repenser entièrement le pipeline de découverte de médicaments. OpenAI positionne GPT-Rosalind non pas comme un remplaçant des chercheurs, mais comme un assistant capable de prendre en charge les étapes les plus chronophages du processus scientifique. L'accès restreint au lancement, avec des garde-fous techniques pour signaler les activités potentiellement dangereuses, reflète la prudence qu'impose ce domaine sensible, où une erreur de modèle pourrait avoir des conséquences directes sur des protocoles de laboratoire ou des décisions cliniques.

OpenAI met à jour Codex pour concurrencer directement Claude Code d'Anthropic

OpenAI a annoncé une mise à jour majeure de Codex, son système de développement agentique, en lui ajoutant plusieurs nouvelles capacités : contrôle d'applications de bureau, génération d'images et mémoire des expériences passées. Concrètement, Codex peut désormais prendre le contrôle d'apps installées sur l'ordinateur de l'utilisateur, opérer en arrière-plan sans perturber les autres tâches en cours, et faire tourner plusieurs agents en parallèle. Le déploiement a débuté pour les utilisateurs de l'application desktop Codex. Pour les développeurs, ces ajouts changent la donne : il devient possible de tester et itérer sur des interfaces graphiques, de valider des applications, ou d'interagir avec des logiciels qui n'exposent pas d'API. La mémoire persistante permet à Codex de capitaliser sur les sessions précédentes, rendant l'outil progressivement plus adapté aux flux de travail individuels. La parallélisation des agents accélère les cycles de développement sur des projets complexes. Cette mise à jour s'inscrit dans une bataille directe avec Anthropic et son outil Claude Code, qui s'est imposé ces derniers mois comme la référence chez les développeurs professionnels. OpenAI cherche à reconquérir ce terrain en élargissant les capacités de Codex au-delà du simple éditeur de code vers un assistant de développement complet, capable d'agir sur l'ensemble de l'environnement de travail. La course à l'agent de développement autonome s'intensifie, avec des enjeux considérables pour l'adoption en entreprise.

OpenAI s’attaque à la Fintech : quel impact pour le secteur financier ?

OpenAI a annoncé le 13 avril 2026 l'acquisition de Hiro Finance, une startup spécialisée dans la gestion financière personnalisée par intelligence artificielle. Fondée il y a seulement cinq mois par Ethan Bloch, Hiro avait développé une application capable de gérer plus d'un milliard de dollars d'actifs pour ses utilisateurs, en se positionnant comme un "CFO personnel" alimenté par l'IA. Le calendrier de fermeture est serré : l'application cesse d'accepter de nouveaux inscrits immédiatement, s'arrête définitivement le 20 avril, et les données utilisateurs seront supprimées le 13 mai 2026. Le fondateur, Ethan Bloch, n'est pas un inconnu du secteur : il avait déjà cédé Digit, une application d'épargne automatisée, pour environ 230 millions de dollars. OpenAI a confirmé que l'équipe de Hiro rejoindra ses rangs pour poursuivre sa vision à plus grande échelle, en s'appuyant sur l'infrastructure et la distribution de ChatGPT. Cette acquisition signale une offensive sérieuse d'OpenAI sur le marché de la finance personnelle, un secteur à haute valeur et haute sensibilité. En intégrant l'expertise de Hiro, notamment sa technologie de vérification mathématique des recommandations financières, OpenAI s'attaque directement à l'un des talons d'Achille des modèles génératifs : leur tendance aux erreurs chiffrées. Pour des millions d'utilisateurs de ChatGPT, cela pourrait se traduire concrètement par des fonctionnalités d'analyse de dépenses, d'optimisation d'épargne ou de conseil en investissement directement intégrées à l'interface. Pour les entreprises, les perspectives incluent des outils d'aide à la décision financière automatisés et personnalisés. C'est un mouvement qui menace directement les fintechs établies, les robo-advisors et même certaines banques traditionnelles qui investissent massivement dans leurs propres assistants IA. Cette opération s'inscrit dans une stratégie d'acquisitions ciblées qu'OpenAI déploie depuis plusieurs mois, préférant absorber des équipes expertes plutôt que de développer des compétences sensibles en interne. Le rachat récent de Promptfoo, outil open source utilisé par plus de 125 000 développeurs pour tester des agents IA, illustre la même logique : renforcer la fiabilité sur des cas d'usage critiques. La finance coche toutes ces cases. En Europe cependant, la trajectoire pourrait être plus complexe : depuis février 2025, l'AI Act classe les systèmes d'IA utilisés pour évaluer la solvabilité ou orienter des décisions financières comme "à haut risque", imposant audits de conformité, transparence algorithmique et supervision humaine obligatoire. ChatGPT Health reste toujours indisponible en France ; un "ChatGPT Finance" pourrait connaître le même sort. Pour les fintechs européennes, la question n'est plus de savoir si OpenAI entrera sur leur marché, mais à quelle vitesse et avec quelles contraintes réglementaires.

Un dirigeant d'OpenAI dans une note interne : le marché est plus compétitif que jamais

Denise Dresser, directrice des revenus d'OpenAI, a envoyé dimanche un mémo interne de quatre pages aux employés de l'entreprise. Le document, consulté par The Verge, détaille la direction stratégique de la société et insiste sur deux priorités : fidéliser les utilisateurs existants et accélérer le développement de l'activité auprès des clients entreprise. Dresser a récemment repris une grande partie des responsabilités de l'ancien directeur des opérations Brad Lightcap, qui se réoriente vers un nouveau poste centré sur des projets spéciaux. Son constat est sans détour : "Le marché est aussi compétitif que je ne l'ai jamais vu." Le mémo revient à plusieurs reprises sur la nécessité de construire un "fossé" autour des produits d'OpenAI, c'est-à-dire des raisons suffisamment fortes pour qu'utilisateurs et entreprises ne migrent pas vers un concurrent. C'est précisément le talon d'Achille du secteur : les modèles d'IA se valent souvent d'une semaine à l'autre selon les benchmarks, et le coût de changement reste quasi nul pour la plupart des utilisateurs. La rétention devient donc un enjeu stratégique aussi important que l'acquisition. Ce signal interne reflète une tension croissante chez OpenAI, qui doit défendre sa position de leader face à une concurrence qui s'est radicalement accélérée ces derniers mois. Google, Anthropic, Meta et des acteurs comme DeepSeek ou Mistral réduisent l'écart technique, tandis que Microsoft, principal partenaire et investisseur d'OpenAI, diversifie ses propres intégrations IA. Le tournant vers l'entreprise, segment plus stable et moins volatil que le grand public, traduit une maturité commerciale mais aussi une forme de pression sur la croissance organique de ChatGPT.

Peur et dégoût chez OpenAI

Le New Yorker a publié cette semaine un long portrait de Sam Altman, PDG d'OpenAI, revenant sur son parcours tumultueux à la tête de l'entreprise la plus influente dans le domaine de l'intelligence artificielle. Le texte rappelle l'épisode le plus marquant de cette saga : en novembre 2023, Altman avait été brusquement licencié par le conseil d'administration d'OpenAI, avant d'être réintégré quelques jours seulement après sous la pression des employés et des investisseurs. Depuis, il a profondément reconfiguré la gouvernance de l'organisation à son avantage. L'enquête soulève une question centrale : Sam Altman est-il la bonne personne pour piloter une technologie aussi puissante et structurante que l'IA générative ? Le profil dressé par le New Yorker interroge la capacité d'un dirigeant au style controversé à assumer la responsabilité d'outils qui transforment en profondeur l'économie, le travail et la société. Pour des millions d'utilisateurs et des milliers d'entreprises qui dépendent de ChatGPT et des API d'OpenAI, la question du leadership n'est pas anodine. OpenAI a connu depuis sa fondation des tensions internes récurrentes entre sa mission originelle à but non lucratif et ses ambitions commerciales croissantes, alimentées par des milliards de dollars d'investissement de Microsoft notamment. La crise de gouvernance de 2023 a mis en lumière ces contradictions structurelles, sans les résoudre. Le débat sur l'identité et les valeurs d'OpenAI reste ouvert, d'autant qu'Altman pousse désormais l'entreprise vers une transformation en société à but lucratif à part entière.

💬 Le vrai sujet du New Yorker, c'est pas Altman, c'est la question qu'on esquive tous depuis 2023 : est-ce qu'on a vraiment envie que l'IA générative soit pilotée par quelqu'un qui a retourné son propre conseil d'administration en 5 jours ? La transition vers le tout-lucratif, je l'attendais, elle était écrite dès les premiers milliards de Microsoft. Mais là, pour les boîtes européennes qui ont tout misé sur les API OpenAI, ça va se traduire en dollars, bientôt.

OpenAI prévoit que le marché publicitaire atteindra 102 milliards de dollars d'ici 2030

OpenAI mise désormais sur la publicité comme principal moteur de revenus d'ici 2030, avec des projections atteignant 102 milliards de dollars. Selon des prévisions financières internes du premier trimestre 2026, qui n'avaient pas encore été rendues publiques, la société s'attend à générer environ 2,4 milliards de dollars de revenus publicitaires cette année, puis à quadrupler ce chiffre dès 2025 pour approcher les 11 milliards. Ces estimations dépassent largement les projections établies il y a un an, qui tablaient sur 1,6 milliard cette année et 5,9 milliards l'année suivante pour les utilisateurs non abonnés. Ce repositionnement stratégique signale un tournant majeur dans le modèle économique d'OpenAI. Jusqu'ici fortement dépendante des abonnements ChatGPT et des contrats API avec les entreprises, la société cherche à diversifier ses sources de revenus à grande échelle. Faire de la publicité le premier poste de revenus d'ici 2030 implique de transformer ses plateformes en espaces publicitaires capables de rivaliser avec les géants du secteur, ce qui pourrait profondément modifier l'expérience utilisateur de ses produits grand public. OpenAI entre ainsi en concurrence directe avec Google, Meta et Microsoft sur un marché publicitaire dominé par quelques acteurs. La société, valorisée à 157 milliards de dollars après sa dernière levée de fonds, fait face à des dépenses colossales en infrastructure et doit trouver des relais de croissance au-delà des abonnements. L'intégration de la publicité dans ses produits reste toutefois à préciser techniquement et éthiquement, notamment sur la question de la personnalisation des données dans un contexte d'IA générative.

OpenAI, Anthropic et Google s’allient contre le siphonnage de leurs modèles par la Chine

OpenAI, Anthropic et Google ont annoncé une collaboration inédite pour contrer ce que les trois entreprises qualifient de "distillation" de leurs modèles d'intelligence artificielle par des entités liées à la Chine. Ce phénomène consiste à utiliser les sorties des grands modèles américains pour entraîner des systèmes concurrents à moindre coût, contournant ainsi les investissements colossaux, plusieurs dizaines de milliards de dollars, réalisés par ces laboratoires. Les rivaux habituels ont décidé de partager leurs données de sécurité pour identifier et bloquer ces pratiques plus efficacement. Cette alliance soulève des enjeux considérables pour la compétitivité technologique américaine. La distillation permet théoriquement à des acteurs étrangers d'obtenir des capacités comparables à celles des modèles de pointe sans en supporter les coûts de recherche et développement, rééquilibrant ainsi le rapport de force dans la course mondiale à l'IA. Pour les trois entreprises, la menace est à la fois commerciale et stratégique : perdre cet avantage compétitif reviendrait à fragiliser une position que Washington considère désormais comme un élément de sécurité nationale à part entière. La démarche s'inscrit dans un contexte de tensions croissantes entre les États-Unis et la Chine sur le terrain technologique, après les restrictions à l'export de puces Nvidia et les débats autour de DeepSeek, le modèle chinois dont l'efficacité avait provoqué une onde de choc sur les marchés début 2025. En mutualisant leur veille, OpenAI, Anthropic et Google cherchent à établir un front commun que chaque entreprise isolément n'aurait pas les moyens de tenir face à des techniques d'extraction en constante évolution.

OpenAI esquisse une économie de l'IA : fonds souverains, taxes sur les robots et semaine de quatre jours

OpenAI a publié un document de politique économique dans lequel l'entreprise propose une série de mesures pour atténuer les effets de l'intelligence artificielle sur l'emploi et les inégalités. Parmi les pistes évoquées figurent une taxation des profits générés par l'IA, la création de fonds souverains publics alimentés par ces revenus, des filets de sécurité sociale élargis, une semaine de travail de quatre jours et une forme de dividende universel lié aux gains de productivité de l'IA. Ces propositions interviennent alors que les décideurs politiques cherchent des réponses concrètes à une question de plus en plus pressante : comment redistribuer équitablement les richesses produites par l'automatisation ? Pour des millions de travailleurs exposés aux déplacements d'emploi, ces mécanismes représenteraient une transformation profonde du contrat social, en faisant de l'IA un moteur de prospérité partagée plutôt qu'une source de concentration des richesses. OpenAI occupe une position paradoxale en formulant ces recommandations : c'est l'une des entreprises qui accélère le plus la disruption qu'elle propose de corriger. Le document s'inscrit dans un débat croissant entre Silicon Valley, gouvernements et économistes sur la gouvernance de l'IA, alors que des propositions similaires circulent en Europe et que le G7 commence à intégrer la question fiscale liée à l'automatisation dans ses agendas.

OpenAI adopte une tarification à l'usage pour Codex dans ses offres professionnelles ChatGPT

OpenAI abandonne les licences fixes pour Codex dans ses offres ChatGPT Team et Enterprise, au profit d'une tarification à l'usage : les entreprises ne paient désormais que pour ce qu'elles consomment réellement. Ce changement de modèle économique s'applique à Codex, l'assistant de génération de code intégré à ChatGPT, et marque un virage stratégique dans la façon dont OpenAI facture ses outils de développement aux clients professionnels. Ce repositionnement vise directement GitHub Copilot, propriété de Microsoft, et Cursor, deux concurrents dominants sur le marché des assistants de code pour développeurs. En supprimant le coût fixe par siège, OpenAI abaisse la barrière à l'entrée pour les équipes techniques qui utilisent Codex de façon irrégulière, tout en alignant sa proposition de valeur sur celle des cloud providers qui ont popularisé le modèle pay-as-you-go. Ce mouvement s'inscrit dans une bataille féroce pour capter les budgets tech des entreprises, un segment en forte croissance depuis l'explosion des outils de développement assistés par IA en 2023-2024. GitHub Copilot reste le leader du marché grâce à son intégration native dans VS Code, mais OpenAI cherche à convertir sa base d'utilisateurs ChatGPT existante en clients Codex, en réduisant le risque financier perçu par les directions informatiques.

OpenAI vient de lever 122 milliards de dollars, mais la rentabilité n’est toujours pas là

Le 1er avril 2026, OpenAI a officialisé la clôture de son dernier tour de table à 122 milliards de dollars, dépassant les 110 milliards initialement annoncés fin février. Le tour réunit un parterre d'investisseurs sans précédent dans l'histoire de la tech : Amazon, Nvidia, Microsoft, SoftBank, Andreessen Horowitz et D.E. Shaw Ventures figurent parmi les participants. Cette levée de fonds porte la valorisation implicite de la société à un niveau stratosphérique, consolidant sa position de laboratoire d'IA le mieux financé au monde. Malgré cette avalanche de capitaux, OpenAI n'est toujours pas rentable. La société brûle des milliards chaque année pour entraîner ses modèles, entretenir ses infrastructures et recruter des chercheurs de haut niveau — des coûts qui progressent aussi vite que ses ambitions. Cette réalité soulève une question centrale pour l'ensemble du secteur : combien de temps les investisseurs sont-ils prêts à financer une croissance massive sans retour sur investissement clair ? La réponse, pour l'instant, semble être : encore beaucoup. Ce financement intervient dans un contexte de concurrence acharnée entre OpenAI, Google DeepMind, Anthropic et une poignée de challengers bien financés comme xAI ou Mistral. La course aux capacités exige des investissements toujours plus lourds en calcul, ce qui pousse les acteurs à lever des fonds à intervalles de plus en plus rapprochés. Pour OpenAI, dont la transition vers un statut commercial à but lucratif est en cours, ce tour marque aussi une étape dans sa recomposition juridique et gouvernance — avec des implications durables sur qui contrôle réellement la direction de l'IA.

💬 122 milliards, et toujours pas rentable. C'est le paradoxe le plus assumé de la tech en ce moment, et franchement personne ne semble s'en inquiéter vraiment, pas même les investisseurs. Ce qui me frappe, c'est la liste des participants : Amazon, Nvidia, Microsoft dans le même tour, c'est moins un pari sur OpenAI qu'une assurance tous risques sur l'IA en général. Mistral, pendant ce temps, joue dans une autre catégorie de budget — et ça va se voir.

OpenAI abandonne la génération de vidéos (Sora) et perd son deal avec Disney : comment expliquer un tel échec ?

OpenAI a annoncé renoncer à Sora, son modèle de génération de vidéos par intelligence artificielle, un peu plus d'un an après son lancement officiel. La technologie, qui avait été présentée avec beaucoup d'ambition début 2024 et intégrée dans une application dédiée, va non seulement être abandonnée mais perdre également son accès API, coupant court à toute intégration tierce. Dans la foulée, l'entreprise a aussi perdu son partenariat avec Disney, un accord qui symbolisait les ambitions d'OpenAI dans l'industrie du divertissement. Ce retrait marque un revers significatif pour OpenAI, qui avait présenté Sora comme une rupture technologique majeure dans la création de contenu vidéo. L'abandon de l'API prive notamment les développeurs et studios qui avaient commencé à intégrer la technologie dans leurs workflows. Sur le plan stratégique, la décision reflète une volonté claire de l'entreprise de recentrer ses ressources sur ChatGPT, son produit phare et principal générateur de revenus, tout en réduisant ses coûts d'exploitation — un enjeu crucial pour une société qui brûle des milliards chaque année. La perte du contrat Disney aggrave le tableau : ce partenariat aurait pu ouvrir des débouchés commerciaux concrets dans un secteur à fort potentiel. La génération vidéo par IA est un marché extrêmement compétitif, avec des acteurs comme Runway, Kling ou encore Google Veo qui ont continué à progresser pendant qu'OpenAI peaufinait Sora. Dans ce contexte de pression financière et concurrentielle intense, OpenAI semble choisir la concentration plutôt que la diversification — un pari risqué qui pourrait lui coûter des parts de marché dans un segment en pleine explosion.

OpenAI prévoit de fermer Sora seulement 15 mois après son lancement

OpenAI s'apprête à fermer Sora, son application de génération vidéo lancée fin 2024, seulement 15 mois après son lancement. L'annonce a été faite sur les réseaux sociaux, après une révélation du Wall Street Journal. La société a promis de partager prochainement les détails sur les délais et la préservation des contenus créés par les utilisateurs.

Mistral va vous laisser « forger » votre propre IA : la stratégie du Franças face à OpenAI

Mistral a lancé Forge lors de la conférence Nvidia GTC, une plateforme permettant aux entreprises d'entraîner leurs propres modèles d'IA directement sur leurs données propriétaires, plutôt que de dépendre de modèles génériques. Contrairement aux approches classiques (RAG, fine-tuning), Forge propose un pipeline complet incluant pre-training, post-training et reinforcement learning sur des datasets internes, s'appuyant sur les modèles ouverts de Mistral comme Small 4. La startup française positionne ainsi cette offre B2B comme une alternative souveraine à OpenAI, ciblant les secteurs aux données très spécialisées (banque, industrie, administration).

ChatGPT 5.4 Mini : les utilisateurs ont enfin accès à la nouvelle IA OpenAI

OpenAI a lancé le 17 mars 2026 GPT-5.4 Mini, une version accessible au grand public (y compris aux utilisateurs gratuits) de son modèle GPT-5.4. Plus de deux fois plus rapide que GPT-5.0 Mini, il offre des capacités améliorées en codage, raisonnement multimodal et utilisation d'outils, avec une fenêtre de contexte de 400 000 tokens. Il est accessible via l'option « Thinking » dans l'interface ChatGPT, et prend le relais pour les abonnés une fois leur quota GPT-5.4 épuisé.

Mistral mise sur l'IA sur mesure pour concurrencer OpenAI et Anthropic dans l'entreprise

Mistral lance Mistral Forge, une plateforme permettant aux entreprises d'entraîner des modèles d'IA personnalisés à partir de zéro sur leurs propres données. Cette approche se distingue de celle d'OpenAI et Anthropic, qui misent davantage sur le fine-tuning et les méthodes basées sur la récupération d'information. Mistral positionne ainsi cette offre comme une alternative plus flexible et souveraine pour le marché enterprise.

L’IA, bientôt une ressource payante comme l’eau et l’électricité ? Le plan d’OpenAI

Lors du BlackRock Infrastructure Summit à Washington, Sam Altman (OpenAI) a déclaré vouloir transformer l'IA en service public facturé à l'usage, comme l'électricité ou l'eau — les utilisateurs paieraient par tokens consommés plutôt qu'un abonnement global. Face à l'explosion de la demande en puissance de calcul, ce modèle soulève des enjeux d'équité : seuls les plus aisés pourraient accéder massivement à la ressource. Les gouvernements pourraient être contraints d'intervenir pour prioriser certains secteurs (santé, défense, éducation) en cas de pénurie d'infrastructure.