Depuis un certain temps déjà, « intelligence artificielle » et « IA » sont les mots à la mode dans l’industrie technologique. OpenAI est l’entreprise qui a lancé cette grande révolution, en se positionnant comme le nom auquel tout le monde pense lorsqu’on parle d’IA grâce à sa plateforme ChatGPT. Et si tout n’était pas aussi rose qu’il y paraît ? Et si OpenAI était en réalité loin d’être rentable et ne faisait que « brûler de l’argent » en attendant quelque chose qui pourrait ne jamais arriver (viabilité financière) ? Les finances de l’entreprise semblent raconter une histoire qui va dans cette direction.
ChatGPT a sans aucun doute captivé l’imagination du monde. Le PDG d’OpenAI, Sam Altman, est devenu le visage d’un avenir artificiellement intelligent, guidant l’humanité vers une ère de productivité et de créativité sans précédent. Les grandes entreprises ont également investi de l’argent dans OpenAI, et l’entreprise a même modifié son modèle commercial pour permettre des flux de revenus plus faciles. Cela dit, tous les revenus accumulés pourraient ne pas suffire.
Selon une récente analyse financière de Will Lockett de Planet Earth and Beyond, OpenAI est dans une chute libre financière catastrophique. L’entreprise qui alimente une révolution perd de l’argent à un rythme qui ferait s’évanouir la plupart des industries établies. Pire encore, sa solution à cet enfer brûlant de l’argent semble être de l’arroser d’un billion de dollars d’essence.
Investissement OpenAI de 1 000 milliards de dollars : les calculs d’un trou noir financier
Levons le rideau sur les finances. Au cours des six premiers mois de 2025, OpenAI aurait généré 4,3 milliards de dollars de revenus. C’est un chiffre impressionnant pour une jeune entreprise. Le problème ? Au cours de la même période, elle a enregistré des pertes nettes de 13,5 milliards de dollars.
Il ne s’agit pas simplement d’une erreur d’arrondi. Cela signifie que pour chaque dollar gagné par OpenAI, elle en perd trois.
Cela place l’entreprise sur la bonne voie pour une perte annuelle stupéfiante de 27 milliards de dollars d’ici 2025. Pour référence, nous parlons de près du double des 14 milliards de dollars de perte que certains rapports avaient prédits pour 2026. Les calculs de sa croissance sont encore plus alarmants. Pour chaque dollar de nouvelle croissance des revenus, OpenAI dépense la somme incroyable de 7,77 $.
Lockett a décrit la situation sans détour : «C’est un trou noir pour l’argent. Je ne peux pas souligner à quel point c’est épouvantable sans précédent.» Dans toute entreprise normale, des chiffres comme ceux-ci déclencheraient des freins d’urgence, des licenciements massifs et un pivot désespéré vers la survie. Mais OpenAI n’est pas une activité normale. C’est comme si son leadership était «pleinement conscients qu’ils roulent tête première dans un mur à 100 mph, et au lieu d’appuyer sur les freins, ils écrasent l’accélérateur« , a ajouté Lockett.
Doubler la mise sur une prémisse erronée
Au lieu de pivoter, OpenAI double sa mise. La société a annoncé son intention d’investir environ 1,4 billion de dollars par an dans les centres de données et l’infrastructure d’IA jusqu’en 2030. La marque a conclu des accords avec des géants comme TSMC, Samsung et Intel.
Cet investissement est un pari selon lequel « plus c’est plus » – que la construction de modèles plus grands et plus puissants est la voie vers la rentabilité et, à terme, vers l’intelligence générale artificielle (AGI). Mais si les coûts opérationnels actuels sont insoutenables, les coûts futurs seront astronomiques.
Les calculs basés sur les normes de l’industrie (les centres de données coûtent 26 % de leur coût de construction par an pour fonctionner) dressent un tableau sombre. D’ici 2029, ce plan d’infrastructure d’un billion de dollars pourrait imposer à OpenAI environ 650 milliards de dollars de coûts opérationnels annuels.
L’objectif optimiste de chiffre d’affaires de l’entreprise pour la même année ? Seulement 125 milliards de dollars.
Le calcul ne fonctionne tout simplement pas. « Même si OpenAI atteint son objectif de revenus de 125 milliards de dollars pour 2029« , note Lockett, « cela fera quand même une perte annuelle d’un demi-billion de dollars.»
Cette frénésie de dépenses serait déjà assez imprudente en soi. Cela devient profondément irrationnel lorsque l’on découvre ce que les propres chercheurs d’OpenAI ont admis.
L’ennemi intérieur : OpenAI contre lui-même
La critique la plus brutale de la stratégie d’OpenAI vient d’OpenAI lui-même. Le principal problème technique qui afflige tous les grands modèles de langage, y compris ChatGPT, est celui des « hallucinations ». Le terme « hallucinations » fait référence à la tendance de l’IA à inventer avec confiance des faits, des sources et des réponses. Ce seul défaut les rend peu fiables pour les tâches commerciales et d’entreprise à enjeux élevés qu’OpenAI doit vendre pour justifier sa valorisation.
Le pari de mille milliards de dollars de l’entreprise suppose que ce problème peut être résolu par une intensification des activités. Autrement dit, en ajoutant plus de données et plus de puissance de calcul.
Il y a juste un problème. Selon un document de recherche publié par OpenAI, cette hypothèse est fausse. Leurs propres recherches auraient révélé que «les hallucinations sont au cœur de la technologie de l’IA générative et ne peuvent pas être corrigées» avec plus de données et de calculs.
Les chercheurs ont trouvé une solution de contournement potentielle appelée «apprentissage actif« , ce qui implique essentiellement une surveillance humaine massive pour corriger l’IA. Mais ils ont conclu que « faire fonctionner de tels modèles est si coûteux en soi… il est presque toujours beaucoup moins cher de confier la tâche à un humain», rapporte Lockett.
L’entreprise parie mille milliards de dollars sur une solution dont ses propres scientifiques ont prouvé qu’elle ne fonctionnerait pas pour un problème qu’ils reconnaissent inhérent à la technologie.
Vérification de la réalité : le taux d’échec de 95 %
Ce défaut technique n’est pas seulement théorique ; cela se joue dans le monde réel. Alors que les gros titres annoncent une prise de contrôle de l’IA, la réalité sur le terrain est celle d’un échec généralisé.
Une étude du MIT a révélé que 95 % des projets pilotes d’IA ne parviennent pas à générer des bénéfices ou des gains de productivité pour les entreprises qui les mettent en œuvre. D’autres recherches, comme un rapport du METR, ont même montré que les outils de codage de l’IA peuvent en réalité ralentir les développeurs en raison du temps passé à rechercher et à corriger les erreurs « utiles » de l’IA.
C’est la vérification de la réalité contre le battage médiatique. Bien que certains outils d’IA de niche pour l’analyse des données soient efficaces, la révolution de l’IA générative défendue par OpenAI échoue largement à se lancer. Même l’engagement des utilisateurs, élément vital de toute plateforme technologique, montre des signes de difficultés. Il existe même des rapports selon lesquels l’utilisation de ChatGPT aurait atteint un sommet et serait maintenant en déclin.
Si ce n’est pas du profit, alors quoi ?
Si la technologie est fondamentalement défectueuse et les finances sont catastrophiques, pourquoi cela se produit-il ? Pourquoi continuer à dépenser des milliards avec une stratégie défaillante ?
Selon les critiques, la réponse réside dans la structure des incitations. « Ils ne développent pas l’IA« , déclare Will Lockett. « Ils essaient de faire augmenter les résultats à tout prix.»
Il est intéressant de constater que dans le monde de la Silicon Valley, les entreprises d’IA ne sont pas valorisées sur des aspects fondamentaux tels que la rentabilité ou l’adéquation produit-marché. Ils sont valorisés sur les dépenses des centres de données. Plus de dépenses signifie plus d’ambition, ce qui attire plus d’investissements à une valorisation plus élevée.
Cela crée une incitation perverse pour les dirigeants. Les PDG comme Sam Altman n’acceptent pas un salaire traditionnel. Au lieu de cela, leur richesse est liée à la valorisation des actions de l’entreprise. Altman devrait gagner 10 milliards de dollars grâce à sa participation de 7 % dans la conversion à but lucratif d’OpenAI. Cette structure d’incitation encourage les dirigeants à continuer de pousser les choses pour s’enrichir avant que l’inévitable bulle n’éclate. Les banquiers et les sociétés de capital-risque qui soutenaient auparavant le « battage médiatique de l’IA » mettent désormais discrètement en garde contre une bulle.
L’avenir d’OpenAI et la bulle de l’IA
Alors, l’objectif de rentabilité d’OpenAI dans les prochaines années est-il réaliste ?
Les chiffres suggèrent que c’est presque impossible. La croissance des revenus de l’entreprise s’effondre déjà, passant de 250 % en 2024 à seulement 56 % en 2025. Pour atteindre le seuil de rentabilité, OpenAI devrait tripler son chiffre d’affaires chaque année jusqu’en 2030. Pendant ce temps, ses produits de base échouent dans 95 % des projets pilotes commerciaux.
Cela ouvre la voie à un bilan brutal. Le plan de sauvetage des investisseurs de 6 milliards de dollars qu’OpenAI a pris fin 2024 n’a fait que retarder l’inévitable. La trajectoire de l’entreprise, sans une restructuration rapide et radicale, la mène à la faillite.
Mais il ne s’agit pas seulement d’une seule entreprise. OpenAI contrôle 61 % du marché américain de l’IA générative et a absorbé plus de 20 % de tout le capital-risque de l’IA. Donc, fondamentalement, il existe une forte concentration de risques pour l’ensemble d’une industrie au sein d’une seule entité.
Lorsque cette bulle éclatera, ce ne sera pas un échec silencieux. Cela menace d’entraîner avec lui l’ensemble de l’industrie de l’IA. Cela pourrait anéantir une grande partie des 192,7 milliards de dollars de financement de capital-risque versés dans le secteur.
C’est le paradoxe au cœur d’OpenAI. C’est une entreprise bâtie sur la promesse d’une intelligence surhumaine et dirigée avec ce qui semble être un manque flagrant de bon sens humain. C’est une histoire de « la cupidité au prix de tout« , et il se dirige vers une conclusion qui aura un impact sur nous tous. Attendons de voir comment les événements évoluent.
