Au cours de l'année écoulée, Anthropic a probablement été l'entreprise la plus digne d'être étudiée dans toute l'industrie de l'IA.
Au début de cette année, elle a créé la croissance explosive la plus rapide de l'histoire commerciale humaine : son ARR est passé de 9 milliards à 45 milliards. Si l'approvisionnement en puissance de calcul peut suivre, il est fort probable que l'ARR atteigne 100 milliards d'ici la fin de l'année, et 200 à 300 milliards l'année prochaine, rivalisant directement avec l'envergure de Meta.
Sur le marché secondaire, sa valorisation actuelle a déjà atteint 1 000 milliards de dollars, dépassant celle d'OpenAI.
Nous avons consacré beaucoup de temps à étudier comment Anthropic a pris l'avantage par la suite.
En fin de compte, pour comprendre cette entreprise, il faut comprendre deux points clés :
l'un est le jugement stratégique, l'autre est la culture organisationnelle.
Vous en avez probablement déjà une compréhension fragmentée, mais pas une vision complète. Cet article tente donc d'offrir une analyse et une restitution plus détaillées.
Nous espérons, à travers ces deux angles – stratégie et organisation –, expliquer certaines questions que se pose le public, comme :
• Pourquoi Anthropic a-t-elle pu réaliser dès 2021 que le codage serait peut-être la direction la plus importante ?
• Comment les différences de personnalité entre Dario et Sam ont-elles façonné des trajectoires stratégiques complètement différentes pour les deux entreprises ?
• Pourquoi le taux d'attrition des talents est-il si faible chez Anthropic ?
• Pourquoi presque chaque personne chez Anthropic fait-elle l'éloge de sa culture ? Et comment cette culture est-elle maintenue pendant la croissance rapide de l'entreprise ?
01. L'importance du Focus est sous-estimée
Tout d'abord, d'un point de vue stratégique, OpenAI a toujours ressemblé davantage à une entreprise qui veut tout avoir.
En termes de capacités des modèles, mathématiques, sciences, codage, raisonnement, multimodalité, innovations d'architecture, etc., OpenAI investit dans tous ces domaines.
Du côté produit, Codex, navigateur, robotique, plateforme entreprise, matériel intelligent, puces, centres de données, etc., tout avance simultanément. On dit que le nombre de projets internes chez OpenAI a même atteint environ 300 à un moment donné.
Anthropic est l'exact opposé. Ils sont le seul parmi les "trois grands" à avoir très tôt abandonné la multimodalité. Ils n'ont jamais mis en avant l'innovation d'architecture, ni souligné des concepts comme le modèle de raisonnement, le RL, l'apprentissage continu, etc. Ils se concentrent uniquement sur le scaling du modèle de langage, et ne travaillent sérieusement que sur une seule direction : le codage, pour percer d'abord dans la capacité la plus cruciale.
Aujourd'hui, le marché comprend pourquoi le codage est si important, essentiellement pour trois raisons :
1. Le codage est la voie vers tout. La grande majorité des tâches du monde numérique peuvent être exprimées par du code.
2. Le codage est la capacité la plus adaptée à l'apprentissage des modèles. La vérifiabilité des résultats est forte, la boucle de feedback est courte, et les données des utilisateurs peuvent, dans une large mesure, nourrir l'entraînement du modèle.
3. Le codage est le principal accélérateur du développement de l'AGI. Les laboratoires d'IA de pointe sont désormais entrés dans ce cycle d'accélération : les progrès des modèles sur un trimestre cette année sont plus rapides que ceux sur toute une année auparavant.
Le résultat final a confirmé que le codage était bien la direction la plus importante, écrasant toutes les autres.
OpenAI, quant à lui, ne s'est réveillé qu'en mars, coupant les activités secondaires comme Sora et plaçant le codage en priorité absolue pour l'entreprise.
Comment Anthropic a-t-elle ciblé le codage avec précision ?
Ce que nous nous sommes toujours demandé : comment Anthropic a-t-elle pu cibler le codage avec justesse dès le début ?
En remontant le fil, on découvre que c'est moitié vision, moitié chance.
Le financement d'Anthropic a été difficile au début. Sans beaucoup d'argent, il fallait avancer vers l'AGI de manière plus efficace.
Ils devaient d'abord raconter une histoire dans un scénario vertical, prouvant qu'ils pouvaient former une boucle commerciale fermée. Ils ont donc sérieusement étudié à l'époque que, s'ils ne pouvaient choisir qu'une seule direction, le codage était probablement le meilleur choix : entraîner d'abord un meilleur modèle de codage → le proposer aux clients → obtenir les données d'utilisation des clients dans des environnements d'ingénierie réels → nourrir l'entraînement du modèle. Cela pourrait former une boucle vertueuse.
Le responsable de la croissance d'Anthropic a mentionné avoir vu un document interne écrit par un cofondateur de l'entreprise, expliquant pourquoi ils devraient se concentrer sur la direction du codage. Le point clé : la date de ce document est 2021, bien avant que quiconque ne connaisse la véritable opportunité de marché de cette direction.
Mais par la suite, le financement est devenu plus facile, l'entreprise a eu plus de ressources, et la piste du codage n'a plus été mentionnée. Ils sont d'abord partis créer une base de modèle plus générale.
Le tournant s'est produit après l'explosion de ChatGPT. Anthropic a réalisé que le marché B2C était déjà pris par OpenAI. Ils ont donc, avec regret (mais rétrospectivement, une chance exceptionnelle), changé de champ de bataille, recentrant leurs efforts sur le B2B.
Ce virage stratégique était globalement prudent et empiriste, pas un pari audacieux et décisif.
Lors de l'entraînement de Claude 3, Anthropic a commencé à renforcer délibérément les capacités de codage, et a obtenu de très bons retours du marché avec Sonnet 3.5.
Ensuite, ce fut un mélange d'intensification et de validation. En interne, la conviction sur le potentiel du codage s'est progressivement renforcée, tant sur sa valeur commerciale que sur son accélération de la recherche. L'équipe a alors commencé à avancer résolument sur cette voie, abandonnant non seulement complètement le B2C, mais même sans se disperser sur la multimodalité.
Outre la concentration sur la direction du marché, il convient également de mentionner la détermination sur le plan technique.
Au cours des deux dernières années, des chercheurs de renom ont répété à l'extérieur que les lois du scaling atteignaient un mur, que les rendements marginaux du pré-entraînement avaient plafonné. Selon nos échanges avec des chercheurs de diverses entreprises, Anthropic est toujours resté le laboratoire le plus confiant dans les lois du scaling, et celui qui a fait le travail le plus solide sur le pré-entraînement et les données, sans se disperser sur de nouveaux paradigmes.
Rétrospectivement, cela s'est aussi avéré juste. Les bonds de capacité de Claude proviennent en grande partie des investissements rigoureux dans le pré-entraînement.
La personnalité du fondateur
Cela soulève une autre question : pourquoi Anthropic a-t-elle toujours pu faire des choix décisifs et maintenir sa détermination dans plusieurs directions clés ?
La première raison est évidemment la limitation des ressources. Le montant historique des financements d'Anthropic est environ le tiers de celui d'OpenAI. Mais en regardant plus profondément, les différences stratégiques entre les deux entreprises sont également étroitement liées à la personnalité et aux origines de leurs fondateurs.
Quatre des cofondateurs d'Anthropic sont des auteurs principaux du fameux article sur les lois du scaling. Dario lui-même était le principal responsable de la recherche sur GPT-3, et avait déjà une décennie d'expérience dans le domaine de l'IA avant cela. Il a une sensation directe des progrès techniques de l'IA et est plus audacieux dans ses jugements.
De plus, Dario est quelqu'un qui ne craint absolument pas de rater une opportunité ("fomo"). Il est même décrit comme un peu narcissique et têtu, se laissant rarement guider par le consensus du marché.
En 2024, alors qu'Anthropic était encore loin d'avoir une croissance explosive, il a dit quelque chose qui reste, à mon avis, très important pour comprendre l'entreprise. En gros :
"La leçon la plus profonde que j'ai apprise au cours des dix dernières années est qu'il existe toujours un soi-disant consensus sur le marché. Mais après avoir vu ce consensus être renversé du jour au lendemain à plusieurs reprises, j'ai commencé à me concentrer sur mes propres paris.
Je ne sais pas non plus si nous avons forcément raison, mais honnêtement, même si nous n'avons raison que 50% du temps, c'est déjà très précieux, car vous apportez quelque chose que les autres n'ont pas."
C'est très différent de Sam Altman. D'après nos échanges avec des personnes proches de Sam :
1. Sam est l'un des fondateurs reconnus comme les plus ambitieux de la Silicon Valley, voulant tout avoir dès le départ. Ajoutez à cela son passé d'investisseur chez YC, il est très familier avec la méthode du "semis multiple, paris parallèles", c'est pourquoi OpenAI a développé d'innombrables branches.
2. Sam n'a pas de formation technique, son jugement sur les orientations techniques est inférieur à celui d'Anthropic. Il s'appuie donc davantage sur une poussée ascendante (bottom-up) de l'équipe. Sam utilise ses compétences plus fortes pour mobiliser des ressources, fournissant des munitions à chaque équipe.
3. Son passé de VC fait que Sam a une préférence marquée pour les idées fantaisistes et révolutionnaires. La culture d'OpenAI valorise donc beaucoup l'innovation de paradigme de 0 à 1, mais n'accorde pas la même importance au travail de perfectionnement continu de 1 à 10. De nombreuses lignes de produits comme Sora, le navigateur Atlas, Voice Mode, etc., n'ont pas de continuité ; une fois lancées, plus personne ne s'en occupe.
4. Sam et Mark Chen (Chief Research Officer) ont une personnalité qui dit seulement "oui", jamais "non". Pour les missions secondaires, tant que l'équipe pousse, la direction continue à fournir des ressources.
Tandis que les effectifs d'OpenAI étaient constamment dilués par divers projets annexes, Anthropic pouvait, à travers une stratégie de "course de chars" (田忌赛马), obtenir un avantage sur le champ de bataille le plus crucial.
La beauté de la stratégie réside dans le "non"
La focalisation stratégique d'Anthropic nous donne un aperçu : l'importance du focus est sous-estimée.
Je me souviens d'un podcast écouté l'année dernière, dont l'invité était David Senra, animateur du podcast "Founders". Pendant huit ans, il n'a presque fait qu'une chose : étudier chaque semaine un grand entrepreneur.
On lui a demandé : s'il devait compresser toute l'expérience entrepreneuriale tirée de plus de 400 biographies de fondateurs qu'il a lues en une seule chose, quelle serait-elle ?
Sa réponse : le Focus.
Les grands entrepreneurs ne sont souvent pas des premiers de classe complets, mais des extrémistes obsessionnels. Ils identifient la ou les deux variables les plus importantes pour eux, comme le prix pour Costco, l'expérience de design pour Apple, l'algorithme de recommandation et la boucle de données pour ByteDance, puis les poussent à l'extrême à tout prix, atteignant même un degré qui semble absurde à la concurrence.
Il faut clarifier ici : beaucoup de gens pensent être concentrés, mais ils ne comprennent pas vraiment le sens et le prix de la concentration.
Le focus, par essence, se décompose en deux niveaux :
Le premier est le jugement : savoir ce qui est le plus critique, et avoir le courage de sacrifier tout le reste.
Le second est la pression/intensité : être capable d'investir des ressources écrasantes pour percer dans l'élément clé.
Le premier est une question de cognition, le second de volonté. Les deux sont indispensables.
Par exemple, lors de la création de Google, le consensus de toute l'industrie internet était que l'avenir appartenait aux "portails". Les géants de la recherche comme Yahoo remplissaient de plus en plus leur page d'accueil : actualités, météo, shopping, jeux, horoscope... Chaque fonctionnalité était considérée comme un levier pour "augmenter la valeur publicitaire".
Mais Google pensait que l'information allait exploser, et que les utilisateurs n'avaient pas besoin d'un portail plus grand, mais de trouver immédiatement la réponse la plus pertinente.
Ainsi, alors que les autres voulaient que les utilisateurs restent plus longtemps, Google voulait qu'ils partent plus vite. À l'époque, la page d'accueil de Google était anormalement épurée, il n'y avait rien d'autre qu'une barre de recherche.
Sur le plan du modèle commercial aussi. Yahoo avait des dizaines de moyens de monétisation. Google, lui, a mis toute son énergie sur un seul mécanisme : les enchères sur mots-clés de recherche. Ils ont fait cela pendant près de dix ans avant de commencer sérieusement une deuxième ligne de métier.
Jusqu'à aujourd'hui, l'un des dix principes de Google est : "Il est préférable de faire une chose vraiment, vraiment bien."
Le cœur de la stratégie n'est pas de comprendre ce que vous choisissez, mais de comprendre ce que vous renoncez. Je pense que la plupart des gens ne disent pas assez souvent "non".
02. La culture est le plus grand Secret Sauce
Ce qu'il y a de plus spécial chez Anthropic, ce n'est peut-être pas la stratégie, mais la culture organisationnelle.
Au cours des six derniers mois, dans la bataille féroce pour les talents en IA, le taux d'attrition des talents d'Anthropic a été bien inférieur à celui des autres laboratoires d'IA.
Les deux graphiques ci-dessous résument les données de mobilité des talents de 2021 à 2023.
Le premier graphique montre la proportion de sauts entre les différents laboratoires d'IA. Nous pouvons voir :
• Pour 1 personne allant de DeepMind à Anthropic, il y a 10,6 personnes faisant le chemin inverse.
• Pour 1 personne allant d'OpenAI à Anthropic, il y a 8,2 personnes faisant le chemin inverse.
Le deuxième graphique montre la proportion d'employés encore présents dans l'entreprise deux ans après leur arrivée.
Le taux de rétention des talents d'Anthropic est de 80%, le plus élevé parmi les principaux laboratoires d'IA à l'époque, légèrement supérieur aux 78% de DeepMind.
Pour une entreprise plus jeune et en évolution rapide comme Anthropic, il n'est pas facile d'avoir une rétention plus élevée que celle du vénérable DeepMind.
En comparaison, OpenAI n'a que 67%.
Il convient de noter que ces données ont été collectées à une époque où OpenAI était à son apogée, tandis qu'Anthropic n'avait pas encore fait ses preuves.
Si l'on regarde les actualités des deux dernières années, l'attractivité et la stabilité des talents d'Anthropic sont encore plus évidentes.
Par exemple, un post Twitter récemment très populaire montrait que les CTO de plusieurs entreprises renommées étaient prêts à quitter leur poste pour rejoindre Anthropic en tant qu'employés techniques ordinaires (MTS, Member of Technical Staff) :
La raison principale est souvent attribuée à la culture organisationnelle d'Anthropic.
Si vous écoutez les podcasts des membres d'Anthropic, presque chacun mentionnera la culture de l'entreprise. Certains considèrent même cette culture quasi-sectaire comme le plus grand secret (secret sauce) d'Anthropic.
"Je pense vraiment que la culture est l'arme secrète d'Anthropic, notre atout le plus défensif, que les autres ne peuvent pas reproduire. Cela ne va pas de soi, la direction y a investi énormément."
—— Amol Avasare, responsable de la croissance chez Anthropic
Sans cette intention spécifique, on pourrait ne pas le remarquer, car entendre parler de culture ou de valeurs semble souvent abstrait, on suppose que c'est un slogan. Mais si l'on superpose toutes les informations de première main et les interviews publiques, cela nous frappe beaucoup.
Les trois caractéristiques d'Anthropic
Si l'on décompose plus précisément, les trois traits qui distinguent Anthropic des autres laboratoires d'IA sont :
1. Mission-oriented (Axé sur la mission)
La mission d'Anthropic est "de s'assurer que le monde peut traverser en toute sécurité la transformation de l'IA transformative", c'est-à-dire que la sécurité passe avant tout.
Beaucoup d'entreprises disent être guidées par une mission, mais le sérieux avec lequel Anthropic l'aborde atteint un niveau presque religieux.
C'est un laboratoire frontière avec une forte imagination morale : il croit sincèrement que l'AGI peut sauver le monde, et croit aussi sincèrement que l'AGI peut détruire le monde. Et il tente de nous guider pour traverser ce fil étroit entre les deux.
Boris Cherny, responsable de Claude Code, a dit un jour : "Chez Anthropic, si vous demandez à n'importe qui dans un couloir 'Pourquoi êtes-vous ici ?', la réponse sera 'la sécurité'."
Lui et la product manager Cat Wu avaient tous deux quitté Anthropic l'année dernière pour rejoindre Cursor, mais sont revenus en moins de deux semaines parce qu'ils avaient profondément regretté l'atmosphère culturelle interne d'Anthropic. Ce sentiment que tout le monde travaille purement pour une mission plus grande.
Certains, avant de rejoindre Anthropic, étaient semi-sceptiques, mais après être entrés, ils ont découvert : "Putain, l'ambiance à l'intérieur est encore plus sérieuse que ce qu'on dit à l'extérieur."
Il y a même eu des employés précoces qui ont dit en réunion plénière : si Anthropic accomplissait finalement sa mission, mais que l'entreprise elle-même échouait, ce serait quand même un bon résultat.
Cette phrase explique beaucoup de choses sur Anthropic.
Dans la logique de la plupart des entreprises, le succès commercial est toujours la priorité, la mission ne sert qu'à embellir la façade. Mais ce qu'il y a de plus spécial chez Anthropic, c'est qu'il existe réellement en interne un groupe de personnes qui place la mission avant la survie même de l'entreprise.
Si l'on examine ce qu'Anthropic fait réellement, c'est aussi cohérent avec ses paroles. Par exemple, la conception de sa structure de gouvernance avec un conseil de fiducie à but non lucratif détenant le pouvoir, la recherche sur l'explicabilité, les divers investissements en sécurité, y compris le sacrifice récent d'une commande de 200 millions de dollars du département de la Défense américaine en raison d'un conflit de valeurs, etc. Nous ne détaillerons pas tout cela ici.
2. High trust, low ego (Haute confiance, faible ego)
Lorsque nous échangeons avec d'autres laboratoires frontières, nous entendons souvent parler de politiques internes et de problèmes de cliques. Seul Anthropic n'en a pas. Au contraire, les gens sont très unis, prêts à travailler pour le succès des autres.
Le plus magique ici, c'est que l'IA frontière est un domaine où il est trop facile de développer une culture de star et des luttes pour les ressources. Les chercheurs en IA sont parmi les personnes les plus intelligentes et au plus grand ego de la planète. Leur quête naturelle est de proposer une solution différente, d'établir leur propre faction, de se faire un nom. Mais les ressources sont très limitées, donc des conflits entre départements surviennent toujours.
Daniel Freeman, passé de Google à Anthropic, dit que les autres entreprises de modèles internes ressemblent à des principautés indépendantes, en compétition secrète, mais il "n'a jamais ressenti cela chez Anthropic".
Rahul Patil, ancien CTO de Stripe, après avoir rejoint Anthropic à l'automne dernier, a également mentionné que ce qui l'avait le plus frappé était la culture ici. Il est difficile d'imaginer qu'un groupe de personnes aussi intelligentes puisse être en même temps si humble.
Il donne un critère : si l'entreprise vous disait demain que le poste le plus adapté pour vous n'est pas de rester cadre, mais de devenir un IC (contributeur individuel), car c'est là votre plus grande contribution à la mission, seriez-vous prêt ? Il pense que 100% des personnes chez Anthropic le feraient, sans ego.
3. Une forte teinte humaniste
Un auteur du New Yorker a passé plusieurs mois en immersion profonde chez Anthropic et a laissé deux descriptions intéressantes des gens ici :
• Bookish misfits (Des marginaux livresques)
• Un nombre disproportionné d'employés d'Anthropic semblent être les enfants de romanciers ou de poètes.
En d'autres termes, les gens ici ne ressemblent pas aux élites typiques de la Silicon Valley, ni aux techniciens/ingénieurs stéréotypés. Ils sont plutôt intellectuels, un peu nerds, un peu idéalistes. Beaucoup donnent l'impression d'avoir grandi dans des familles d'écrivains ou de poètes.
Cela se voit en partie dans les noms des modèles Claude : Haiku, Sonnet, Opus, correspondant respectivement au haïku concis, au sonnet de Shakespeare et aux œuvres majeures dans un contexte classique.
En comparaison, les noms GPT-4 / 4o / o1 d'OpenAI sont des désignations techniques/ingénierie, et les noms Gemini Ultra / Pro / Flash de Google sont des désignations classiques de gamme de produits. Cela en dit long.
Boris, responsable de Claude Code, a aussi raconté un détail intéressant dans un podcast :
Lors de son premier déjeuner chez Anthropic, il a mentionné un livre très obscur de l'auteur de hard science-fiction Greg Egan.
Le livre était si obscur qu'il n'avait jamais rencontré personne l'ayant lu auparavant.
Il a mentionné une référence du livre à table, et tout le monde à table l'a reconnue.
Cela l'a profondément choqué et lui a fait sentir qu'il était au bon endroit.
Les nerds amateurs de science-fiction ont souvent un sens des responsabilités humaniste et historique grandiose, et une meilleure capacité de raisonnement sur les effets papillon.
Ce consensus basé sur des goûts de lecture le rassurait encore plus : c'était peut-être le meilleur endroit pour repousser les frontières de l'IA.
Comment la culture est institutionnalisée
La question suivante est : comment cette culture pure, quasi-sectaire, est-elle maintenue ?
Après tout, Anthropic n'est plus un petit laboratoire d'IA. C'est une grande entreprise de 3000 personnes, qui se développe à la vitesse la plus rapide de l'histoire tout en préservant autant que possible la densité de sa culture.
À ce sujet, Dario a directement dit qu'il passait probablement 1/3 à 40% de son temps à s'assurer que la culture d'Anthropic soit bonne.
Même s'il y a d'innombrables choses à faire sur le plan technique, produit, financement, relations politiques et commerciales. Mais il pense que son travail à plus fort levier est de faire d'Anthropic un endroit où les meilleurs talents aiment travailler, avec une grande cohésion.
Concrètement, cela se traduit par les points suivants :
1. Critères de recrutement spéciaux
Le recrutement chez Anthropic ne suit pas la même logique que beaucoup d'autres laboratoires d'IA.
D'une part, en termes de préférence pour les talents, contrairement à la plupart des entreprises qui se battent pour les "grands noms", Anthropic préfère recruter des "underdogs". Plutôt que des étiquettes externes, ils attachent plus d'importance aux preuves directes de capacité, par exemple : "Avez-vous fait de la recherche indépendante, écrit un blog vraiment perspicace, apporté une contribution substantielle à la communauté open source, etc."
D'autre part, Anthropic applique un filtrage culturel très strict. Ils ont un tour d'entretien spécifique appelé "Cultural interview", une heure avec 15-20 questions de scénario.
D'après les questions d'entretien qui circulent en ligne, ils évaluent principalement trois points :
(1) Si vous placez réellement la mission de sécurité en priorité.
La question de filtrage la plus typique est : si Anthropic décidait finalement de ne pas publier un modèle parce qu'il ne peut garantir sa sécurité, seriez-vous prêt à accepter que vos actions valent zéro ?
(2) Si vous êtes une personne agréable, avec un petit ego.
Cela inclut la gentillesse, l'empathie, les compétences relationnelles, la capacité à reconnaître son ignorance et ses erreurs.
(3) Si vous pouvez gérer la complexité.
De nombreux problèmes traités en interne chez Anthropic sont très complexes et changeants. Ils attachent beaucoup d'importance à la pensée systémique, à la capacité de raisonner en profondeur sur les effets de second ordre, à réfléchir à la façon dont une décision affecte d'autres maillons.
Ils passent beaucoup de temps en recrutement à faire un "filtrage inversé", et ont effectivement abandonné pour cela de nombreux développeurs "10x" les plus brillants. Rahul Patil, ancien CTO de Stripe, mentionne qu'avant de rejoindre Anthropic, il a longuement discuté avec le CTO d'Anthropic de l'époque.
Non seulement celui-ci n'a pas essayé de le convaincre de venir, mais il a passé deux ou trois semaines à discuter avec lui de la raison pour laquelle il ne devrait pas rejoindre Anthropic, le dissuadant aimablement à moins d'être vraiment aligné sur la culture et la mission.
Donc la logique de recrutement d'Anthropic n'est jamais d'embaucher le plus possible de personnes fortes, mais de filtrer le plus tôt possible les personnes inadaptées. "Nous sommes très bons pour éliminer ceux qui viennent pour l'argent et la renommée."
En comparaison, OpenAI, après avoir grandi, ne fait plus d'entretien culturel spécifique, ce qui aurait causé certains problèmes de gestion.
Cela s'est bien manifesté lors de la vague de recrutement de Meta l'année dernière. Face aux offres pharaoniques de Meta, la réaction d'OpenAI ressemblait plus à une pratique de marché courante : contre-offres, primes de fidélisation, suppression de la période d'acquisition (vesting cliff) pour les nouveaux employés pour accélérer l'acquisition des actions.
La réaction d'Anthropic était très Anthropic. Ils ont dit aux employés : vous êtes ici d'abord pour la mission, pas pour augmenter constamment votre prix dans des enchères externes.
Nous ne vous offrirons pas un salaire dix fois plus élevé que celui de vos collègues tout aussi talentueux simplement parce que Mark Zuckerberg vous a pointé du doigt par hasard. Ce n'est pas juste. Si vous voulez partir, partez.
Le résultat final est très révélateur. OpenAI a perdu des dizaines de personnes, tandis qu'Anthropic n'en a perdu que 2, et ces deux personnes étaient d'anciens employés de Meta avec 6 et 11 ans d'ancienneté.
2. Une culture de partage de contexte (Context sharing)
Anthropic a une transparence informationnelle interne très élevée.
Tout d'abord, Dario lui-même fournit activement, fréquemment et à plusieurs reprises du sens. Il organise souvent des réunions plénières pour partager avec toute l'entreprise, jusqu'à deux fois par semaine, appelées "Dario Vision Quest" (même Dario a dit que ce nom avait une connotation de prédication trop évidente, comme s'il avait inhalé quelque chose en montagne et avait eu une révélation).
Il se tient devant toute l'entreprise pour parler pendant une heure, généralement avec un document de trois ou quatre pages, couvrant tout : orientation de l'entreprise, stratégie produit, changements du secteur, puis répond directement aux questions sur place.
De nombreux employés internes disent qu'il parle de manière très directe et transparente. "Dario est la personne la plus directe que j'aie jamais rencontrée. Il ne parle pas de manière calculée, il dit vraiment ce qu'il pense."
En plus des réunions plénières, il écrit fréquemment beaucoup de choses sur son canal Slack, enregistrant sans aucune retouche ses pensées : ce qui se passe récemment dans l'entreprise, ce qui l'inquiète, et son avis sur les questions qui préoccupent tout le monde.
Une telle culture permet à chacun dans l'entreprise de savoir comment les décisions sont prises, quelles choses doivent être prioritaires. Ainsi, dans une situation complexe et changeante, chaque individu peut prendre des décisions distribuées relativement cohérentes.
En même temps, cette transparence n'est pas une transmission à sens unique, elle peut être remise en question. Certains, après avoir écouté Dario en réunion plénière, n'étant pas d'accord, sont allés directement sur le canal notebook de Dario pour dire publiquement "Je ne suis pas d'accord avec ce jugement", puis ont engagé un débat sur place. Remettre en question publiquement la direction est encouragé.
De plus, cette culture de l'écriture n'appartient pas seulement à Dario, c'est un mécanisme de réflexion auquel participe tout le personnel.
Beaucoup chez Anthropic ont leur propre canal notebook, un peu comme un flux Twitter personnel, où ils enregistrent à tout moment ce à quoi ils pensent, ce qu'ils font, leurs progrès. D'autres peuvent s'abonner, observer, ou participer aux discussions.
De nombreux employés ont évoqué leur appréciation de la culture de l'écriture dans l'entreprise. Slack est un immense trésor, beaucoup de choses s'y déroulent.
Ainsi, Anthropic semble cultiver un bon terrain d'alignement en interne. Les projets, points de vue et idées de chacun sont suffisamment transparents et fluides. On a même entendu des gens dire que les données financières étaient transparentes.
(En revanche, la confidentialité technique est très stricte. On dit que certains groupes sont même délibérément isolés, ne pouvant pas déjeuner ensemble.
Le résultat est que des chercheurs d'autres entreprises regrettent : tous les savoir-faire clés sont dispersés dans la tête de différentes personnes. Il est impossible d'en recruter quelques-unes pour reconstituer l'ensemble.)
3. 7 fondateurs avec des actions égales, la structure fondatrice est elle-même un mécanisme culturel
La structure fondatrice d'Anthropic a une conception très anti-conventionnelle en affaires : elle a 7 fondateurs, et Dario a à l'époque insisté pour donner à chacun les mêmes actions, plutôt que d'en prendre plus pour lui.
À l'époque, tout le monde lui a dit que ce serait un désastre, que l'ambiguïté du leadership et les incitations mal alignées feraient que l'entreprise se disloquerait facilement à cause des luttes internes.
Mais Dario pensait que l'entreprise ne tournait pas autour d'un fondateur, mais autour de la mission, et que l'égalité des actions était la preuve la plus irréfutable de cette philosophie.
Ils travaillaient ensemble depuis des années, se faisaient une confiance totale. L'égalité des actions n'était pas essentiellement une conception du pouvoir de gouvernance, mais une preuve d'engagement, un mécanisme de diffusion culturelle.
Les 7 cofondateurs, comme 7 nœuds de réplication culturelle, pouvaient projeter les valeurs à des populations plus larges sur différentes lignes. Ainsi, même si l'entreprise s'étend, la culture initiale ne se dilue pas facilement.
En comparaison, la direction d'OpenAI a toujours été très turbulente. Sur les 11 membres fondateurs initiaux, ils sont partis l'un après l'autre, il ne reste plus que Sam Altman, Greg Brockman et Wojciech Zaremba.
Et la nouvelle direction est encore plus instable : depuis le début de 2026, la responsable produit numéro 1 Fidji est en congé, le responsable marketing numéro 1 est parti pour raisons de santé, le responsable communication numéro 1 a été évincé, le responsable opérations numéro 1 a été muté, le responsable financier numéro 1 a été marginalisé...
4. Un accent extrême sur l'esprit d'équipe unique (one team), éviter l'émergence de clans
Le CTO d'Anthropic a déclaré dans un podcast que les laboratoires d'IA sont globalement très ascendants (bottom-up) par rapport aux entreprises traditionnelles. C'est une forme organisationnelle en pyramide inversée, où le pouvoir et la créativité circulent de bas en haut.
Le travail le plus important se fait en première ligne. Parce que les personnes en première ligne sont les plus proches des comportements émergents de l'IA. Ils exécutent des expériences quotidiennement et ont une compréhension intuitive de ce que le modèle peut faire. La grande majorité des idées de produit sont poussées par les personnes en première ligne, et non pas par une feuille de route imposée par la direction.
Mais cela pose aussi un problème : lorsque le pouvoir de jugement est décentralisé, chaque équipe peut facilement défendre sa propre vision des problèmes et sa fonction de valeur, se transformant en clans qui se tirent dans des directions différentes.
La particularité d'Anthropic est d'avoir très tôt réalisé : puisque le jugement doit être dispersé, il faut encore plus activement créer de la cohésion. Dario ne veut pas que l'équipe sécurité dise seulement que la sécurité est primordiale, l'équipe produit que le produit est primordial, puis que tous les conflits soient remontés à la direction pour décision.
Un principe clé de sa gestion est de disperser les arbitrages (trade-offs) à chaque individu, de donner à chacun une perspective un peu semblable à celle d'un fondateur. Nous participons tous simplement, à notre poste, au même gigantesque processus d'arbitrage.
C'est pourquoi ils insistent énormément sur l'esprit d'équipe unique (one team), et utilisent également diverses conceptions institutionnelles pour atténuer les frontières entre les responsabilités. Par exemple, en dessous du niveau de la direction, il n'y a pas de distinction de titre, tous sont appelés "Member of Technical Staff" (MTS), affaiblissant délibérément les définitions d'identité comme "chercheur vs ingénieur", "senior vs junior", "architecte vs implémenteur".
La comparaison avec OpenAI est très frappante. OpenAI a toujours eu une culture de recherche plus forte, avec une "hiérarchie implicite" évidente en interne : Researcher > Research Engineer > software engineer.
Donc, le produit est souvent dominé par la recherche, n'obtenant pas beaucoup de pouvoir de décision. Lorsqu'il y a des conflits, la recherche n'est pas non plus prête à coopérer avec le produit.
En matière d'innovation produit, OpenAI a une caractéristique forte : elle est pilotée par la recherche (researcher-driven). Souvent, l'équipe de recherche produit un nouveau résultat, et l'équipe produit reçoit alors un e-mail et commence à chercher un clou pour son marteau.
Chez Anthropic, le produit et l'équipe modèle s'imbriquent plus étroitement. Le produit peut davantage influencer et définir les capacités du modèle.
C'est aussi une raison pour laquelle la force produit d'OpenAI est inférieure à celle d'Anthropic.
Les deux origines de la culture
La question suivante est : pourquoi cette culture organisationnelle unique s'est-elle formée chez Anthropic ?
On peut peut-être regarder sous deux aspects :
Premièrement, les exigences de l'activité elle-même
Je me souviens d'une présentation il y a deux ans d'un responsable RH d'un grand groupe de tête, qui m'a profondément marqué et m'a fait réfléchir pour la première fois à ce que signifie réellement la culture organisationnelle.
L'essence de la culture organisationnelle est : un facteur clé permettant aux modèles de comportement des employés d'aider l'entreprise à réussir.
Donc, le premier principe de la culture organisationnelle est en fait que la nature de l'activité détermine la culture organisationnelle.
Par exemple, ByteDance et Huawei sont deux entreprises avec de fortes capacités organisationnelles. Mais si l'on échangeait leurs systèmes organisationnels, les deux feraient faillite rapidement. Parce qu'elles sont aux deux extrémités d'un même spectre : ByteDance prône l'"audace d'être pionnier", Huawei prône l'"audace d'être suiveur". L'une valorise davantage l'innovation, l'autre davantage l'efficacité.
Cela n'a rien à voir avec un jugement de valeur, mais est déterminé par la nature de l'activité. Pour développer un nouveau produit, Huawei fait des choses comme des stations de base, des puces, où un problème peut entraîner des coûts de rappel pouvant engloutir les bénéfices d'une année entière. ByteDance est différent, c'est une activité typique à cycle court, chaîne courte, avec des dizaines de versions par semaine, on corrige si c'est faux, on relance après correction.
Donc ByteDance peut encourager l'innovation, choisir le "Contexte, pas le Contrôle". Huawei ne le peut pas. Pour Huawei, une innovation prématurée pourrait même être un fardeau. Ce que Huawei maîtrise vraiment, c'est, une fois qu'un produit atteint le PMF sur le marché, de dépasser progressivement l'adversaire grâce à ses capacités organisationnelles et ses ressources, jusqu'à l'écraser.
Revenons à Anthropic.
Dans la compétition en IA, un avantage concurrentiel (moat) central est de permettre aux "personnes intelligentes de faire un travail ingrat (dirty work)". Surtout dans la direction du Codage et de l'Agentivité (Agentic), en surface c'est une compétition de capacités de modèles, mais en profondeur, c'est une compétition de capacités d'ingénierie. Ce n'est pas le genre de problème résolu par l'inspiration soudaine de quelques génies, mais un travail d'ingénierie système massif, sale, fragmenté et détaillé.
La barrière la plus centrale est celle des données.
Les données passées de Chat étaient de simples données textuelles. Mais les données de Codage et d'Agentivité sont plus complexes. Ce ne sont pas seulement des enregistrements de conversations, mais aussi la tâche elle-même, la configuration de l'environnement, la trajectoire d'exécution, et tout le système d'évaluation et de vérification final.
Tout cela est un travail ingrat et fastidieux, crucial s'il est bien fait, mais il ne ressemble pas à la publication d'un article ou d'un nouveau produit qui peut devenir un moment de gloire personnel.
D'après les retours obtenus lors de nos échanges avec certains chercheurs, le problème central d'OpenAI aujourd'hui est qu'il a du mal à organiser des centaines de personnes très brillantes pour s'attaquer sérieusement aux données et faire le travail ingrat.
OpenAI recrute les talents du haut de la chaîne de prestige, avec un bon pedigree et des prétentions élevées. Ils veulent naturellement faire leur propre pari, partir de zéro pour arriver à un. Quant à nettoyer le désordre, compléter les données, peu sont prêts à le faire.
C'est ainsi qu'OpenAI a réussi par le passé. Il a effectivement acquis un avantage énorme grâce à certaines percées de paradigme clés. Mais comme l'a dit Yao Shunyu dans une interview récente : "L'ère de l'héroïsme individuel est révolue", "L'IA est une affaire qui ne nécessite pas beaucoup de cerveau... La qualité la plus importante est la fiabilité, être minutieux dans le travail."
C'est alors qu'on se rend compte que l'atmosphère d'Anthropic, à faible ego, forte cohésion et axée sur la mission, voit son avantage grandir considérablement.
On dit que le cofondateur d'Anthropic, Jared Kaplan, passe également chaque jour en revue les données avec son équipe, le nettoyage des données étant fait avec une extrême minutie, ce qu'aucune autre entreprise ne fait.
(Cela explique aussi un phénomène : les modèles d'OpenAI sont les plus forts sur les problèmes de codage de type compétition, car ces tâches sont davantage un problème de recherche, mais sur les tâches agentiques du travail quotidien, ils sont souvent inférieurs à Anthropic, car ces dernières sont davantage un problème d'ingénierie, testant les données, le système et les détails d'exécution.)
Deuxièmement, les origines de l'équipe fondatrice
Les valeurs d'une entreprise peuvent être considérées comme faisant partie des valeurs du fondateur, comme le style martial de Jack Ma, la douceur et l'ouverture de Pony Ma, l'orientation esthétique de Steve Jobs, la discipline militaire de Ren Zhengfei.
Pour être plus précis, les valeurs d'un fondateur viennent souvent de deux choses : une partie est ce que le fondateur croit déjà, l'autre partie est ce qu'il a profondément détesté par le passé.
La première détermine ce que vous voulez devenir, la seconde détermine ce que vous ne voulez absolument plus devenir.
Anthropic a clairement les deux, et la force de modelage de la seconde est peut-être plus grande que la première. Regardons brièvement le parcours de Dario :
Dario a d'abord été exposé à l'IA dans le laboratoire d'IA de Baidu. C'est là qu'il a observé pour la première fois les lois du scaling et est progressivement devenu un adepte ferme de ces lois. Mais après avoir réalisé une percée chez Baidu, des luttes internes autour du contrôle et des ressources ont rapidement éclaté, et l'équipe a finalement été dissoute.
Dario a ensuite rejoint OpenAI, où il a participé activement au développement de la série GPT. OpenAI lui a confié 50 à 60 % de la puissance de calcul totale de l'entreprise pour qu'il dirige le projet GPT-3.
Mais comme Dario est une personne aux valeurs marquées et aux opinions personnelles fortes, ses divergences avec d'autres chez OpenAI sur la philosophie organisationnelle ont commencé à apparaître.
Par exemple, Greg Brockman a un jour proposé une idée assez choquante : à l'avenir, on pourrait vendre l'AGI aux grandes puissances nucléaires du Conseil de sécurité de l'ONU. Dario a failli démissionner sur-le-champ après l'avoir entendu. Pour lui, ce n'était plus une divergence commerciale, mais un problème de valeurs fondamentales.
Greg et Dario ne s'entendaient pas depuis des années, et Sam Altman servait d'intermédiaire. Sam utilisait alors sa compétence la plus forte : faire croire aux différents camps qu'il était de leur côté. À court terme, c'est de l'équilibre politique ; à long terme, c'est épuiser la confiance. Plus tard, en comparant leurs comptes, les gens ont réalisé que ce que Sam avait promis à Dario et ce qu'il avait promis à Greg n'étaient pas du tout la même chose.
Peu à peu, Dario a formé en interne un cercle étroit d'alliés. Certains, parce qu'il aimait les pandas, ont appelé ce petit groupe "the pandas". Leurs divergences avec la direction d'OpenAI sur les choix de voie, la gouvernance organisationnelle, etc., sont devenues de plus en plus grandes, évoluant finalement vers une lutte politique grave.
Il y a même eu une confrontation directe grave entre les hauts dirigeants. Sam a accusé Dario et Daniela (la sœur de Dario, cofondatrice future d'Anthropic) d'organiser en coulisse des retours négatifs sur lui ; les deux ont nié et ont immédiatement appelé la source supposée de Sam pour confronter. Cette personne a dit qu'elle ne savait rien de cette histoire. Sam a ensuite nié avoir fait cette accusation.
Cela a fait perdre toute confiance à Dario et sa sœur. Ils se sont disputés sur place.
Il y a eu beaucoup d'autres drames internes similaires. En bref, Dario a élevé le conflit des deux côtés à une crise de confiance morale. Il pensait que les dirigeants d'une entreprise détenant une technologie si puissante devaient être sincères et dignes de confiance. Si les personnes aux commandes n'étaient pas honnêtes, elles contribuaient à une direction dangereuse.
Ainsi, Dario a finalement quitté OpenAI avec certains des collègues clés de GPT-3 pour fonder Anthropic.
Donc, la culture actuelle d'Anthropic n'est pas seulement due à la personnalité naturelle de Dario. Plus important encore, il a vécu personnellement deux luttes politiques, chez Baidu et chez OpenAI. Il sait à quel point un groupe de personnes intelligentes avec un fort ego peut facilement se diviser à cause des luttes pour les ressources et des divergences de valeurs. Ils ont donc instinctivement construit Anthropic dans la direction opposée :
Parce qu'ils ont vu comment l'équilibre politique épuise la confiance, ils insistent davantage sur l'authenticité et la transparence.
Ayant vu des luttes politiques exacerbées, ils encouragent à anticiper les conflits, à les exprimer rapidement.
Ayant vu la désintégration organisationnelle due à des divergences idéologiques, ils ont mis en place un filtrage culturel strict.
Ayant vu des super-stars se battre pour le pouvoir, ils insistent sur un faible ego et n'aiment pas recruter des "grands noms".
La culture organisationnelle actuelle d'Anthropic ressemble beaucoup à la réaction aux expériences vécues chez Baidu et OpenAI.
03. Conclusion
Pour résumer, Anthropic et OpenAI sont deux entreprises aux couleurs assez différentes. La première est une organisation de type sectaire, idéaliste, avec une mission claire et une forte cohésion. La seconde est une super-plateforme pilotée par l'ambition, à expansion multiligne, cherchant constamment la prochaine percée.
Pour y voir plus clair, nous pouvons placer côte à côte plusieurs dimensions clés des deux entreprises :
Cependant, même si nous avons évoqué de nombreux avantages d'Anthropic, il est difficile de conclure qu'une certaine culture l'emporte nécessairement sur une autre, ou de prédire la situation dans trois mois. Le monde de l'IA change trop vite, et OpenAI est actuellement sous-évalué par le marché. Par exemple :
• Le codage est désormais une évidence, OpenAI peut très bien le rattraper. Une tendance claire est la migration des développeurs de Claude Code vers Codex ;
• L'explosion de la demande dépasse de loin toutes les attentes. La puissance de calcul devient le nouveau facteur décisif, et OpenAI a très tôt verrouillé des ressources de calcul bien supérieures à celles d'Anthropic ;
• La culture d'exploration ouverte d'OpenAI a ses énormes avantages. En même temps, OpenAI explore et parie toujours plus radicalement sur de nouveaux paradigmes ; le prochain bond pourrait renverser la situation.
On peut seulement dire qu'en regardant les trois dernières années depuis 2026, Anthropic a laissé à toute l'industrie un échantillon digne d'être retenu :
À l'ère de l'IA, gagner ne dépend pas nécessairement d'une plus grande ambition, de plus d'exploration et de talents plus forts.
Parfois, gagner peut aussi venir de choses opposées : moins de paris, un ego plus bas et une mission naïve.
P.S. Nous sommes également curieux de savoir quelles cultures organisationnelles et meilleures pratiques se forment dans d'autres entreprises d'IA de pointe. Nous invitons les amis ayant des observations et réflexions de première main à échanger avec nous via les coordonnées ci-dessous !
Peut-être que la prochaine grande entreprise d'IA sera d'abord une nouvelle invention organisationnelle.
