OpenAI et Anthropic devront bientôt expliquer à leurs investisseurs pourquoi chacune de ces entreprises serait évaluée entre 2 000 et 3 000 milliards de dollars. Elles s’inspireront probablement du même modèle qu’Elon Musk a utilisé pour l’introduction en bourse de SpaceX en juin. En présentant une activité de lancement de satellites et de télécommunications modérément rentable, rattachée à une start-up d’IA extrêmement déficitaire, comme un moyen de « rendre l’humanité multiplanétaire », Musk a obtenu une valorisation bien supérieure à ce que justifient les résultats financiers de l’entreprise.
Alors que les marchés privés montrent des signes d’essoufflement, les introductions en bourse attendues d’OpenAI et d’Anthropic promettent l’accès à un réservoir de capitaux bien plus vaste. L’entrée en bourse ouvre non seulement les marchés des actions, mais aussi le marché de la dette « investment grade », nettement plus profond, et les banquiers d’OpenAI et d’Anthropic font déjà pression sur les agences de notation pour qu’elles leur attribuent des notations « investment grade » après leur cotation. Mais cela signifie que leur argumentaire auprès des investisseurs doit remplir une double fonction : offrir aux actionnaires un marché suffisamment vaste pour justifier la valorisation actuelle, tout en convainquant les créanciers que la consommation de trésorerie actuelle peut être maîtrisée.
Compte tenu de ces impératifs, ces laboratoires d’avant-garde s’appuient sur deux discours qui promettent une voie vers la rentabilité. Ils affirment que l’IA ne se contentera pas de remplacer les travailleurs et d’élargir le marché potentiel, passant des budgets logiciels aux applications permettant d’économiser de la main-d’œuvre, mais aussi que le risque existentiel associé à cette technologie justifie la réduction des dépenses d’investissement supplémentaires.
Le premier argument, avancé dans un article récent rédigé par les économistes internes d’Anthropic, soutient que l’IA captera une part significative de la masse salariale des entreprises en remplaçant les travailleurs humains. Ce message contient implicitement un avertissement à l’intention des dirigeants d’entreprise de tous les secteurs : les entreprises qui déploient l’IA de manière agressive devanceront celles qui ne le font pas.
Le discours sur l’emploi présente utilement un produit logiciel comme de la main-d’œuvre. Un simple logiciel aidant les employés à rédiger des e-mails, à préparer des présentations et à résumer des documents serait en concurrence pour une part des budgets informatiques des entreprises, mais un système qui remplace entièrement les travailleurs est en concurrence pour leur part de la masse salariale. C’est là l’enjeu que les laboratoires mettent en avant pour justifier leurs valorisations et leurs dépenses d’investissement. Contrairement aux chatbots, qui répondent à des demandes individuelles, les « agents » utilisent des outils logiciels supplémentaires pour effectuer des tâches en plusieurs étapes en vue d’atteindre un objectif spécifique. Si les agents peuvent accomplir leur travail avec une supervision humaine limitée, une réduction spectaculaire de la masse salariale des entreprises devient plus plausible.
Le deuxième discours — selon lequel l’IA représente un « risque existentiel » pour l’humanité — s’est désormais généralisé après avoir circulé pendant des décennies dans les cercles spécialisés. Alan Turing, l’informaticien britannique qui a déchiffré le code nazi Enigma, avait averti dès 1951 que les machines pensantes pourraient « dépasser nos faibles capacités » et finir par « prendre le contrôle ».» Plus récemment, Stuart Russell de l’université de Californie à Berkeley, Yoshua Bengio de l’université de Montréal et d’autres ont averti que des systèmes d’IA de plus en plus autonomes pourraient échapper au contrôle humain à moins que des mesures de protection plus strictes et un contrôle public ne soient mis en place ; et des lanceurs d’alerte au sein des laboratoires de pointe continuent d’attirer l’attention sur cette question.
Pourtant, en préparant leurs introductions en bourse, ces laboratoires ont trouvé un argument financier pour justifier ces avertissements de longue date concernant l’IA. Les craintes d’un chômage de masse ou de l’extinction de l’humanité leur offrent une bonne raison de limiter leurs dépenses sans pour autant admettre que de nouvelles améliorations pourraient s’avérer non rentables. Le moment choisi par Dario Amodei, PDG d’Anthropic, pour lancer un appel à «modérer la course à l’avant-garde », immédiatement soutenu par Sam Altman d’OpenAI et Musk, est révélateur. Après tout, ces mêmes entreprises ont longtemps rejeté les demandes de « pause » dans l’entraînement des modèles d’avant-garde.
Pour les principaux laboratoires, l’équilibre idéal consisterait à disposer de modèles suffisamment puissants pour automatiser une part substantielle du travail des cols blancs, mais suffisamment dangereux pour rendre imprudente la poursuite de dépenses effrénées dans l’entraînement de modèles de pointe. Le discours sur l’emploi promet des revenus, tandis que celui sur la sécurité fournit une justification pour mettre un terme à la course aux investissements. Ralentir peut être présenté comme une preuve de responsabilité d’entreprise, plutôt que comme un aveu selon lequel de nouvelles améliorations pourraient ne pas être rentables.
Bien sûr, la concurrence chinoise menace cet équilibre. Les données d’OpenRouter montrent que les modèles chinois ont gagné du terrain au cours de l’année écoulée, DeepSeek, Tencent, Z.ai et Qwen représentant désormais environ 42 % des requêtes sur la plateforme. Si des modèles open-weight moins chers suffisent à répondre aux besoins des clients, les laboratoires américains se retrouvent face à un choix peu enviable : baisser leurs prix et sacrifier leurs marges, ou continuer à investir pour conserver une avance technique pour laquelle les clients ne sont peut-être pas prêts à payer.
Des restrictions visant les modèles chinois pourraient offrir une issue. En attirant l’attention sur les allégations de risques existentiels, les laboratoires espèrent peut-être relancer les restrictions de l’administration Trump, actuellement mises en veilleuse, concernant les modèles chinois, et se protéger ainsi d’une concurrence moins chère. Mais si une entreprise invoque des dangers suffisamment graves pour justifier de ralentir le développement ou d’exclure des concurrents, elle devrait au moins être tenue de soumettre ses systèmes à un examen réglementaire indépendant. Sinon, elle conserve toute latitude tant sur les allégations de danger que sur la réponse à y apporter, ce qui permet à la politique de sécurité de servir ses propres intérêts financiers.
La faille de sécurité survenue en juillet chez Hugging Face, perpétrée par des « agents » d’OpenAI qui s’étaient échappés de leur environnement de test, rend ce contrôle indépendant urgent. Nul besoin de maximalisme digne de la science-fiction pour prendre la mesure des dangers que représentent les systèmes actuels en tant qu’outils de piratage par force brute.
Les leaders du secteur promettent depuis longtemps de coopérer avec les régulateurs. Dans son e-mail de 2015 proposant la création de ce qui allait devenir OpenAI, Altman assurait à Musk : « Évidemment, nous nous conformerions à toute réglementation et la soutiendrions activement. » Mais ce soutien de principe laisse en suspens les modalités de cet examen. Le refus d’Anthropic d’accorder un accès préalable au lancement de Mythos 5.1 à l’AI Security Institute, basé au Royaume-Uni, montre à quel point l’entreprise conserve une grande marge de manœuvre. Cette stratégie rappelle le soutien d’ExxonMobil aux taxes sur le carbone. Tout en affichant son soutien à la réglementation en principe, l’entreprise pariait que les décideurs politiques refuseraient d’imposer des contraintes significatives.
Ces mises en garde n’ont pas besoin d’être hypocrites pour servir les intérêts financiers des entreprises. Le remplacement des travailleurs promet des revenus suffisants pour justifier leurs valorisations, et le risque existentiel fournit une justification pour contenir leurs coûts et restreindre la concurrence. L’apocalypse de l’IA à venir est la meilleure raison d’acheter leurs actions.
By Brian Judge
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