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Hello,
OpenAI ouvre un cabinet de conseil à $10 milliards. Google sort un laptop. DeepSeek explose sa propre cible de levée.
En Focus, on raconte pourquoi les laboratoires d'IA font désormais du conseil.
Théo & Nathanaël
Le 11 mai, OpenAI a annoncé The Deployment Company. Le modèle économique du laboratoire IA bascule.
L'essentiel :
$4 milliards levés, valorisation $10 milliards. 19 firmes au tour de table, menées par TPG. Co-leads : Advent, Bain Capital, Brookfield.
Majorité contrôlée par OpenAI. Brad Lightcap, le directeur opérationnel d'OpenAI, dirige la nouvelle entité.
Mission : envoyer des ingénieurs IA directement chez les entreprises clientes. Pas du conseil. De l'intégration dans les équipes.
Acquisition de Tomoro, cabinet londonien d'ingénierie IA (150 ingénieurs déployables, clients Mattel, Red Bull, Tesco, Virgin Atlantic).
Anthropic l'avait fait une semaine avant avec Blackstone et Goldman Sachs, pour $1,5 milliard.
OpenAI ne se contente plus de vendre des jetons. Le revenu vient désormais de l'intégration sur le terrain.
Le 12 mai, Google a tenu son Android Show et annoncé Googlebook, une nouvelle catégorie de laptops construite autour de Gemini.
L'essentiel :
Partenaires fabricants : Acer, Asus, Dell, HP, Lenovo. Sortie cet automne.
Magic Pointer : un curseur IA contextuel construit avec DeepMind. Suggestions au survol, sur chaque élément à l'écran.
Rambler : transcription de la parole vers un texte poli, intégrée au système. Plus besoin d'app séparée.
Gemini in Chrome arrive sur Android avec un mode auto-browse qui peut réserver des billets ou remplir un panier en autonomie.
Les Chromebooks ne disparaissent pas. Ils deviennent la gamme entrée, les Googlebooks visent MacBook Air et Surface Laptop.
Sauf que MacBook Neo d'Apple suit la même trajectoire. Le bémol : on n'achète pas un nouvel ordinateur. On achète l'ancien repositionné plus cher, avec une IA en plus.
Liang Wenfeng, le fondateur de DeepSeek, voulait lever $300 millions à $10 milliards de valorisation. Symbolique, pour pouvoir donner des parts à ses chercheurs et empêcher ByteDance et Xiaomi de les débaucher.
L'essentiel :
Le marché a explosé la cible : la levée se boucle à $7 milliards à $50 milliards de valorisation, soit 5 fois l'objectif initial.
Liang met $3 milliards de sa poche, 40 % du tour. Il garde 90 % du capital après l'opération.
Investisseurs externes : le fonds chinois des semi-conducteurs (Big Fund III), Tencent et Hillhouse. Première levée externe de l'histoire de DeepSeek.
Le déclencheur n'est pas la course IA. C'est le pillage interne : ByteDance, Alibaba et MiniMax débauchaient ses chercheurs à coups de chèques à 9 chiffres.
Liang opérait DeepSeek comme un labo privé depuis sa création, financé par son fonds d'investissement High-Flyer.
Liang Wenfeng n'a pas cédé à la pression externe. Il a verrouillé l'extérieur à 10 % pour garder le contrôle.
Focus : Le modèle ne suffit plus
En sept jours, les deux plus gros laboratoires d'IA au monde ont annoncé qu'ils ouvraient leur cabinet de conseil. Anthropic le 4 mai, OpenAI le 11 mai. $11,5 milliards combinés pour faire la même chose : envoyer des ingénieurs IA travailler à l'intérieur des entreprises clientes. Sauf que cette annonce parallèle dit autre chose. Le revenu généré par la vente d'accès aux modèles ne suffit plus à justifier les valorisations.
À suivre :
Les chiffres de la bascule
Pourquoi Anthropic a tiré le premier
Comment OpenAI rattrape
Ce que ça nous dit du marché IA
Les chiffres de la bascule
Anthropic a annoncé le premier, le 4 mai. Une coentreprise à $1,5 milliard avec Blackstone, Goldman Sachs et Hellman & Friedman. Apport : $300 millions chacun d'Anthropic, Blackstone et Hellman & Friedman. $150 millions de Goldman Sachs. Co-investisseurs : Apollo, General Atlantic, Leonard Green, GIC, Sequoia Capital.
Sept jours plus tard, OpenAI a annoncé The Deployment Company à $10 milliards de valorisation post-deal. $4 milliards levés auprès de 19 firmes, menées par TPG avec Advent, Bain Capital et Brookfield.
Total combiné : $11,5 milliards en sept jours, mobilisés autour d'une même thèse. Les deux laboratoires les plus en pointe se sont rejoints sur un seul terrain : l'intégration enterprise.
Le bémol : ce mouvement coûte cher. Les deux laboratoires ont dépensé $5,5 milliards en consultants pour leurs propres opérations en 2026, selon les calculs publiés par Beam.ai.
L'externalisation devient interne, et inversement.
Pourquoi Anthropic a tiré le premier
Anthropic avait pris une longueur d'avance sur le terrain entreprise. Axios le confirmait encore le 13 mai : pour la première fois, Anthropic a dépassé OpenAI sur l'adoption en milieu de travail. Pas sur le chat grand public, pas sur la quantité d'utilisateurs, sur le revenu généré par les déploiements en entreprise.
La coentreprise du 4 mai consolide cette avance. Stratégie verticale claire : santé d'abord, services financiers ensuite. Blackstone et Hellman & Friedman apportent leurs portefeuilles santé. Goldman Sachs apporte sa distribution dans la finance.
Les premiers cobayes sont déjà identifiés. Les entreprises détenues par ces fonds de capital-investissement servent de terrain d'essai avant ouverture à des entreprises de taille moyenne extérieures.
L'analyse Saanya Ojha résume le pari : Anthropic ne s'attaque pas à McKinsey ou Accenture. Il s'attaque au goulot d'étranglement, l'ingénieur IA qui sait vraiment connecter un modèle aux opérations d'une entreprise.
Comment OpenAI rattrape
OpenAI ne pouvait pas laisser Anthropic prendre une semaine d'avance sans réponse. La riposte est plus large et plus chère.
Le 11 mai, $10 milliards de valorisation post-deal, 19 firmes au tour de table. Le directeur opérationnel Brad Lightcap dirige la nouvelle entité, qui est majoritairement contrôlée par OpenAI. Le modèle opérationnel est emprunté à Palantir : on embarque des ingénieurs IA, appelés Forward Deployed Engineers, à l'intérieur des opérations du client.
Pour staffer à grande vitesse, OpenAI acquiert Tomoro, un cabinet londonien d'ingénierie IA qui compte déjà Mattel, Red Bull, Tesco et Virgin Atlantic comme clients. L'acquisition apporte 150 ingénieurs déployables immédiatement.
Sauf qu'un Forward Deployed Engineer coûte entre $171 000 et $800 000 par an, salaire chargé compris. Le modèle Palantir ne fonctionne qu'à partir de contrats à 7 chiffres minimum. Les PME ne sont pas la cible.
Ce que ça nous dit du marché IA
Les deux laboratoires les plus visibles au monde envoient le même signal en sept jours. Le modèle économique pure-token ne suffit plus à porter les valorisations.
Le revenu d'OpenAI sur l'API et le chat reste massif, mais il plafonne face à des coûts d'infrastructure qui explosent.
Anthropic est sur la même trajectoire. Conclusion partagée des deux : la marge supérieure se trouve dans la couche d'intégration, pas dans la couche d'inférence.
Sauf que ce pivot pose une question pour le reste du marché.
Si même OpenAI et Anthropic se transforment en intégrateurs, qui restera pur producteur de modèles ?
Mistral, Google, Meta, xAI restent sur le terrain modèle. Les laboratoires chinois aussi. Pour combien de temps ?
Le revenu de l'IA ne vient plus du jeton. Il vient de l'intégration.
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