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David Silver a quitté Google DeepMind.
Sa start-up a levé 1,1 milliard en seed à $5,1 milliards de valorisation.
Pendant ce temps, DeepSeek tourne désormais sur des puces chinoises, et Pékin force Meta à annuler son rachat de Manus.
On vous explique pourquoi les meilleurs chercheurs IA fuient les géants de la tech dans notre Focus.
Théo & Nathanaël
Le 28 avril, Ineffable Intelligence est sortie de l’ombre.
Son fondateur, David Silver, est l'architecte d'AlphaGo et d'AlphaZero.
L'essentiel :
$1,1 milliard de seed levée à $5,1 milliards de valorisation. Plus grosse levée de fonds primaire jamais réalisée en Europe.
Mission : bâtir des «superlearners» : des apprenants autonomes qui apprennent par essai-erreur, pas en lisant des données humaines
Silver est le chercheur ayant prouvé qu'une IA peut découvrir de la connaissance neuve (AlphaZero a appris les échecs sans archives humaines en 4 heures, en 2017)
Cela porte à $18,8 milliards les fonds injectés dans des start-up IA fondées par d'anciens employés des géants de la tech depuis début 2025
Autres exemples : Yann LeCun ($1,03 milliard, AMI Labs), Mira Murati ($2 milliards, Thinking Machines)
Quand le sommet des chercheurs des géants de la tech quitte les laboratoires de pointe en série, ce ne sont plus des départs.
C'est un signal.
Le 24 avril, DeepSeek a publié V4 en accès anticipé.
Le détail qui change tout : V4 tourne nativement sur des puces Huawei, pas Nvidia.
L'essentiel :
1 trillion de paramètres (1 000 milliards), architecture par experts (MoE), (ce qui signifie que le modèle est divisé en sous-modèles spécialisés). Fenêtre de contexte d’1 million de jetons (la quantité de texte que le modèle peut lire d'un coup).
L'étude affirme une performance comparable à GPT-5.2, Gemini 3.0 Pro, Claude Opus 4.5
Le twist : V4 fonctionne sur Huawei Ascend 950PR. Plus une seule puce Nvidia dans la chaîne de production.
Alibaba, ByteDance et Tencent ont placé des centaines de milliers de commandes Huawei en parallèle
L'IA chinoise de pointe n'a plus besoin de Jensen Huang.
Le 27 avril, l'autorité de la concurrence chinoise (NDRC) a ordonné à Meta d'annuler son rachat de Manus à 2 milliards.
L'essentiel :
Manus était devenue Singapourienne en juillet 2025. On appelle ça le «Singapore washing» — déménager le siège vers Singapour pour échapper à la juridiction chinoise.
La NDRC qualifie le déplacement de «tentative conspirationniste» dans le but de diminuer la base technologique du pays.
Les fondateurs de Manus auraient été interdits de quitter la Chine pendant les vérifications réglementaires.
Côté pratique : impossible de défaire vraiment l'opération. Les équipes Manus sont déjà fusionnées chez Meta. Tencent et HongShan ont déjà reçu le paiement de l'acquisition.
Bémol pour Beijing : ça gèle toute future levée occidentale dans une start-up IA chinoise.
Pour les fondateurs chinois, l'expatriation vers les États-Unis n'est plus possible.
Pour les fondateurs occidentaux, c'est un rappel que la souveraineté technologique passe avant la valorisation.
Focus : La fuite des cerveaux
La grande majorité des nouvelles start-ups viennent d’anciens employés de géants de l’industrie.
Pari vénal sur une bulle spéculative ou vrai potentiel ?
On vous explique tout.
À suivre :
Le record qui dit tout : David Silver, $1,1 milliard de levée de fonds
Les chiffres : $18,8 milliards en 18 mois
Pourquoi ils partent vraiment
Ce que ça change pour la prochaine décennie
Le record qui dit tout : David Silver, $1,1 milliard
Silver n'est pas un chercheur lambda.
C'est l'architecte d'AlphaGo (2016) et d'AlphaZero (2017).
En 2016, AlphaGo a battu Lee Sedol, le champion du monde du jeu de go, devant 100 millions de spectateurs.
En 2017, AlphaZero a appris les échecs en 4 heures, en jouant contre lui-même, sans aucune partie humaine pour s'entraîner.
C’est le chercheur qui a prouvé qu'une IA peut découvrir de la connaissance neuve par expérience pure, sans lire les archives humaines.
Le 28 avril, Ineffable Intelligence sort de l’ombre à son tour. Mission : bâtir des «superlearners» — des IA qui apprennent par essai-erreur à grande échelle.
Mais Silver n'est pas un cas isolé.
Yann LeCun a quitté son poste de directeur scientifique IA chez Meta pour fonder AMI Labs, un laboratoire qui travaille sur la prochaine architecture de modèles IA, après les transformers (l'architecture neuronale derrière ChatGPT et la plupart des modèles modernes).
$1,03 milliard de seed en septembre 2025.
Mira Murati, ex-CTO d'OpenAI, a fondé Thinking Machines en juillet 2025 avec une mission de modèles plus alignés sur les besoins entreprise.
Levée seed : $2 milliards à $12 milliards de valorisation. Round suivant en cours à $50 milliards de valorisation, 4× plus en 8 mois.
Sauf que ces start-up lèvent à des valorisations qui dépassent leur compte de résultat avant même d'avoir un produit.
Le marché parie sur les noms, pas sur les produits ni les résultats financiers.
Les chiffres : $18,8 milliards en 18 mois
$18,8 milliards ont été injectés dans des start-up IA fondées depuis début 2025.
Leurs points communs : ces start-up ont toutes été fondées par d'anciens employés de Meta, Google, OpenAI ou Anthropic.
Anna Goldie et Azalia Mirhoseini, ex-Anthropic et Google DeepMind, ont fondé Ricursive Intelligence en septembre.
Mission : conception automatique de puces IA.
$335 millions levés en deux rounds, en décembre puis en janvier. Elles avaient travaillé sur AlphaChip, le système de design automatique des puces TPU de Google.
Humans a été lancée en octobre 2025 par d'anciens d'Anthropic et de xAI.
Mission : modéliser des agents IA qui collaborent comme des équipes humaines. $480 millions en janvier 2026.
David Silver lui-même a recruté Alex Laterre comme co-fondateur, ex-DeepMind, pour Ineffable. Et ainsi de suite.
Le réseau est dense.
Sauf qu'il faut zoomer sur ce que ces sommes représentent.
$18,8 milliards en 18 mois représentent la moitié des dépenses d'investissement annuelles de Meta sur l'IA.
C'est-à-dire la moitié de ce que l’entreprise dépense chaque année en construction de centres de données, achat de puces et infrastructure.
Ces start-up ne sont plus des «petits acteurs». Ce sont des laboratoires de pointe en construction.
Pourquoi ils partent vraiment
Raison officielle : la pression à livrer des produits commerciaux écrase la recherche.
Plusieurs sources anonymes témoignent : des pans entiers de recherche sont dépriorisés parce qu'ils ne contribuent pas à dépasser la concurrence directement.
Autrement dit, la course au profit passe avant la science.
Mais il y a une autre raison que les chercheurs évitent de mentionner : la rémunération.
Un chercheur senior dans un géant de la tech gagne aujourd'hui $1 à $3 millions par an.
Fonder une start-up IA en 2026, c'est viser une participation au capital à 9 chiffres en 18 mois.
Le calcul est simple.
Sauf qu'il y a un revers à cette indépendance.
Ces start-up n'ont ni la puissance de calcul, ni les données, ni la base utilisateur des géants de la tech.
Pour la puissance de calcul, elles dépendent toutes de Google Cloud, Azure, AWS ou d'accords directs avec Nvidia.
Aucune de ces start-up ne possède sa propre infrastructure.
Ce qui les rend, paradoxalement, plus dépendantes des géants qu'elles fuient.
Ce que ça change pour la prochaine décennie
Pendant cinq ans, le débat IA se résumait à «OpenAI vs Anthropic vs Google vs Meta».
Aujourd'hui, c'est une constellation.
Laboratoires de pointe historiques d'un côté.
Dizaines de start-ups spécialisés de l'autre.
La bonne nouvelle, c’est que l'Europe rentre enfin dans la course.
Ineffable est à Londres. AMI Labs est à Paris.
Pour la première fois depuis 2020, des chercheurs de pointe choisissent l'Europe au lieu de la baie de San Francisco.
Et c'est aussi ce que DeepSeek vient de prouver le 24 avril : on peut faire un modèle de pointe sans Nvidia, en optimisant sur des puces silicium alternatives.
Si Ineffable, AMI Labs et Thinking Machines arrivent à reproduire une puissance de calcul alternative en Europe, l'écart entre géants de la tech et start-up se referme à 24 mois.
Le verdict tombe en 2027.
Soit ces $18,8 milliards produisent au moins un modèle capable de dépasser les géants dans une catégorie, soit c'est le plus gros gâchis de la décennie pour les investisseurs.
Bref, quand Yann LeCun, Mira Murati et David Silver claquent tous la porte la même année, on n'observe pas trois départs.
On observe la fin d'un cycle.
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