Quand l'entreprise qui a défini le passé de l'IA perd les personnes qui définiront son futur.
Le 18 juin, Noam Shazeer, co-auteur principal du papier Transformer et co-responsable de Gemini chez Google, annonce sur X son départ de Google pour rejoindre OpenAI, qui a déposé confidentiellement une demande d'IPO auprès de la SEC. Il est l'un des huit contributeurs égaux du papier révolutionnaire "Attention is All You Need" (2017), qui a jeté les bases techniques des grands modèles de langage modernes. Sam Altman retransmet et commente immédiatement : "Noam est l'une des personnes avec qui je voulais le plus collaborer depuis le premier jour d'OpenAI. Il n'a fallu que dix ans."
48 heures plus tard, le 19 juin, John Jumper, lauréat du prix Nobel de chimie 2024 et leader clé d'AlphaFold, annonce quitter Google DeepMind après près de neuf ans pour rejoindre Anthropic.
Ces deux départs de talents de premier plan, quasiment simultanés, suffisent à secouer le monde de l'IA. En élargissant la perspective, une tendance plus nette apparaît. Le 19 mai, l'ancien membre fondateur d'OpenAI, Andrej Karpathy, annonce rejoindre l'équipe de pré-entraînement d'Anthropic. Bien qu'il n'ait jamais travaillé chez Google, son choix illustre la même réalité : les talents d'élite se concentrent vers OpenAI et Anthropic, tandis que Google devient le principal fournisseur de cette réorganisation des talents.
Trois départs, non des cas isolés, mais une tendance
Jumper n'est pas un chercheur ordinaire. En 2024, pour avoir dirigé le projet AlphaFold, utilisant l'IA pour prédire en un temps record la structure tridimensionnelle des protéines, résolvant ainsi un problème vieux de cinquante ans en biologie, il a reçu le prix Nobel de chimie avec Demis Hassabis et David Baker.
John Jumper (gauche) avec Demis Hassabis, une image qui fait écho aux reportages sur son départ de Google DeepMind pour Anthropic. Source : businessinsider.com (copyright review needed)
Shazeer est une figure clé de l'histoire récente de l'IA. Il rejoint Google en 2000, co-écrit "Attention is All You Need" en 2017, dont l'architecture Transformer est la pierre angulaire de tous les grands modèles de langage actuels. En 2021, après le refus de Google de publier un produit de chat IA qu'il développait avec Daniel De Freitas, il quitte la société et fonde Character.AI en 2022. Trois ans plus tard, Google le rachète pour environ 2,7 milliards de dollars et le nomme co-responsable de Gemini. Moins de deux ans après ce retour, il choisit à nouveau de partir, cette fois pour OpenAI.
Noam Shazeer avec un autre dirigeant de l'IA, faisant écho aux reportages sur son départ de Google pour OpenAI. Source : techcrunch.com (copyright review needed)
Le choix de Karpathy confirme une tendance plus large. En mai 2026, après avoir conclu son projet éducatif Eureka Labs, ce membre fondateur d'OpenAI annonce rejoindre l'équipe de pré-entraînement d'Anthropic, chargée de "donner à Claude ses connaissances et capacités fondamentales via des entraînements à grande échelle". Il n'a jamais travaillé chez Google, mais sa destination indique clairement où se concentrent les talents d'élite.
Portrait d'Andrej Karpathy, en lien avec le reportage sur son arrivée dans l'équipe de pré-entraînement d'Anthropic. Source : bloomberg.com (copyright review needed)
Sur une période plus longue, cette tendance de mobilité était déjà visible. Après la fusion de Google Brain et DeepMind en avril 2023, de nombreux chercheurs de poids ont migré vers OpenAI, Anthropic et xAI. En suivant l'affiliation des auteurs sur ArXiv, on constate que de plus en plus de chercheurs de pointe ont vu le nom de leur institution passer de "Google" à "OpenAI" ou "Anthropic".
OpenAI et Anthropic rassemblent les équipes de talents les plus influentes du domaine. Et Google en devient le principal fournisseur.
Désalignement des missions
C'est la divergence la plus fondamentale, plus importante que la rémunération ou la puissance de calcul.
Près de 80 % des revenus d'Alphabet, la maison-mère de Google, proviennent de la publicité. Cela signifie que tout investissement en IA doit finalement répondre à une question orientée produit : comment servira-t-il le business publicitaire ?
À son retour en 2024, Shazeer réalise rapidement que la logique centrale de Google n'a pas changé. La contrainte fondamentale qu'il rencontre sur Gemini – rattraper ChatGPT – reste, dans une architecture priorisant la publicité, une tâche bridée. L'objectif n'est pas de redéfinir les frontières de l'IA, mais de protéger des parts de marché publicitaires.
En contraste, la charte d'OpenAI énonce clairement une mission centrale : développer une AGI (intelligence artificielle générale) au bénéfice de l'humanité. Anthropic, depuis sa création, est structurée autour de la sécurité de l'IA, enregistrée en tant que société d'utilité publique (PBC), avec l'obligation légale d'équilibrer intérêts des actionnaires et intérêts sociétaux. Dans ces deux entreprises, les chercheurs de pointe n'ont pas à répondre à des questions comme "comment aider le service publicitaire à augmenter ses revenus". Ils se concentrent sur un seul objectif : repousser les limites des capacités des modèles.
Plusieurs chercheurs ayant quitté Google pour ces organisations mentionnent, dans des entretiens postérieurs, le même mot : "concentration". Chez Google, les indicateurs clés de performance sont le taux de clics sur les recherches, le taux de conversion publicitaire et la durée de visionnage sur YouTube. Chez Anthropic, l'indicateur clé est la performance de Claude lors du pré-entraînement et du post-entraînement. Pour un scientifique comme Jumper, qui a consacré neuf ans de sa carrière au problème du repliement des protéines, cette concentration a une attraction irremplaçable. Chez Anthropic, l'IA pour la science n'est pas un projet marginal, mais l'une des orientations de recherche principales.
La mission est une force de poussée, le capital une force de traction. Sur le plan de l'incitation salariale, Google est structurellement désavantagé.
OpenAI a déposé confidentiellement une demande d'IPO en 2026, Anthropic est aussi dans la file d'attente. Les employés des deux sociétés détiennent des actions importantes, susceptibles d'être valorisées sur le marché public. Le timing des arrivées de Jumper et Shazeer, juste avant cette fenêtre d'opportunité, n'est pas une coïncidence. En comparaison, la capitalisation boursière de Google dépasse déjà 2 000 milliards de dollars, laissant peu de marge pour un doublement rapide du cours, et le potentiel d'explosion des incitations en actions est inférieur d'au moins un ordre de grandeur.
Plus révélateur est la logique de valorisation radicalement différente du marché pour ces deux types d'entreprises. Des documents financiers d'OpenAI divulgués montrent une perte nette GAAP d'environ 38,5 à 39 milliards de dollars en 2025 (incluant environ 30 milliards de charges non monétaires de conversion), la perte opérationnelle passant de 8,78 milliards en 2024 à environ 20,9 milliards, mais le marché réagit positivement. Sur la même période, les revenus d'OpenAI explosent de 3,7 à 13,07 milliards de dollars (+253%). Au premier trimestre 2026, le chiffre d'affaires est de 5,7 milliards de dollars, pour des dépenses opérationnelles de 3,7 milliards. Les investisseurs acceptent la stratégie de "perte contre croissance".
Chez Google, un investissement de même ampleur en IA suscite des questions du marché comme : "Quel sera l'impact sur la marge ?" Un investissement massif est qualifié de "stratégique" chez OpenAI, mais de "dilution des marges" chez Google.
Du point de vue d'un chercheur d'élite, le choix est simple. D'un côté, une entreprise en pré-IPO où des actions pourraient valoir des dizaines de millions en deux ans, avec toute l'équipe concentrée sur l'optimisation des modèles. De l'autre, un géant mature de 2 000 milliards, où le travail du chercheur doit constamment s'aligner sur les objectifs trimestriels des équipes publicité et recherche.
La fusion DeepMind génère une nouvelle force centrifuge
En avril 2023, Google Brain et DeepMind fusionnent en Google DeepMind, dirigé par Demis Hassabis. Le discours officiel était alors "concentrer les forces". Mais avec trois ans de recul, l'effet réel de la fusion est discutable.
La fusion n'a pas résolu fondamentalement le problème du passage des résultats de recherche au produit.
Les découvertes fondamentales de DeepMind doivent être intégrées par des équipes produits, qui ont leurs propres calendriers et priorités. Gemini est un cas typique : Shazeer est nommé co-responsable, mais le rythme de publication et la voie de commercialisation restent largement dictés par les départements recherche et cloud. Cela contraste fortement avec le modèle d'OpenAI, où toute l'équipe tourne autour du même objectif produit central.
La fusion a aussi créé des tensions culturelles. Google Brain était plus orienté ingénierie et commercialisation, DeepMind plus science fondamentale et exploration à long terme. Après la fusion, la culture de recherche à long terme semble s'éroder sous la pression d'"alignement sur la feuille de route produit".
Un ancien chercheur de Google écrit sur X : "Quand on nous a demandé d'aligner notre recherche sur la feuille de route produit, j'ai su qu'il était temps de partir."
Le départ de Jumper peut être vu comme une prise de position face à cette évolution culturelle. Il a travaillé chez DeepMind pendant près de neuf ans, traversant la période de recherche indépendante, l'intégration post-fusion, et la phase actuelle de pression croissante de productisation. Quand l'environnement de recherche exige de plus en plus souvent un alignement sur les KPI des moteurs de recherche, le départ devient une décision calculée mais pas difficile.
Un problème plus profond : après le retour de Shazeer, le rythme de publication des produits IA ne s'est pas significativement accéléré. Gemini a réduit l'écart avec ChatGPT, mais n'a jamais pris la tête dans un domaine précis. Il n'a pas exprimé publiquement de mécontentement, son annonce sur X est formulée en termes professionnels standards, mais son action parle d'elle-même.
La carte des talents est en train de se réorganiser de manière irréversible
Cet exode de talents n'est plus seulement une question de changement d'emploi pour quelques personnes.
Google peut racheter des chercheurs de pointe, mais il ne peut pas changer la chose la plus fondamentale : son modèle économique central est la publicité, l'IA est un outil d'augmentation, pas une mission ultime. L'argent peut ramener une personne, mais il ne peut pas empêcher Google d'être Google. Cela signifie que l'exode ne s'arrêtera pas, c'est une tendance structurelle, pas quelques départs isolés.
De l'autre côté, OpenAI et Anthropic réussissent chacune leur parcours. OpenAI attire les forces les plus puissantes en recherche sur les grands modèles de langage, Anthropic combine sécurité de l'IA et applications scientifiques, les deux sociétés ayant des frontières claires et des avantages concurrentiels distincts. Google est coincé au milieu, sans la force d'explosion produit d'OpenAI, ni la différenciation de marque d'Anthropic sur la sécurité.
Ce qui fait vraiment basculer la balance des talents de manière irréversible, c'est la fenêtre d'IPO. Quand un chercheur de pointe peut, en un ou deux ans, obtenir une richesse à neuf ou dix chiffres via la valorisation de ses actions, aucun système de rémunération de géant mature ne peut rivaliser sur la même échelle. 2026 pourrait être retenue non pas pour une avancée spectaculaire en IA, mais pour la réorganisation structurelle de la carte des talents cette année-là. Dans cette compétition, la densité de talents détermine les capacités des modèles, qui déterminent les parts de marché, qui déterminent la liste des gagnants.
Google n'a pas perdu toute chance de revenir dans la course. Il possède l'une des infrastructures de calcul les plus vastes au monde, les réserves de données utilisateurs les plus massives, et maintient un leadership dans le nombre de publications académiques en IA. Mais tous ces atouts reposent sur une condition préalable : il faut avoir suffisamment de personnes brillantes pour les utiliser. Et ce que Google est en train de perdre, ce sont précisément ces personnes.
C'est peut-être la crise la plus silencieuse de l'histoire de Google : pas d'erreur produit majeure, pas de lourde amende réglementaire, pas de scandale financier. Juste une série de personnes parmi les plus intelligentes, une après l'autre, qui choisissent de partir. Dans le domaine de l'IA, le véritable avantage concurrentiel n'a jamais été les données, ni la puissance de calcul, ni même l'architecture des modèles. Ce sont les personnes prêtes à rester et à repousser, jour après jour, les frontières de la technologie. Et Google découvre que retenir ces personnes est bien plus difficile que d'entraîner un modèle à mille milliards de paramètres.(Cet article a été publié pour la première fois sur l'APP du Titanium Media, auteur | AGI-Signal, éditeur | Qin Conghui)
