Runway, une start-up de génération de vidéos IA, n’a pas le pedigree typique de la Silicon Valley. Pas de fondateurs de Stanford, pas d’anciens fondateurs de Google, pas de tour de table à neuf chiffres qui leur a donné le temps d’ignorer les revenus. Ses trois fondateurs – deux chiliens et un grec – se sont rencontrés à la Tisch School of the Arts de NYU et ont fondé la compagnie à New York.
Runway pourrait également être, selon à qui vous demandez, l’une des sociétés d’IA les plus importantes aujourd’hui. Non pas à cause de ce qu’il a construit, mais à cause de ce qu’il essaie de construire ensuite.
Au cours des dernières années, l’industrie de l’IA a largement fonctionné sur le principe que l’intelligence vit dans le langage. Les grands modèles de langage comme ChatGPT d’OpenAI et Claude d’Anthropic reflètent ce pari.
Runway, aux côtés d’autres concurrents, en fabrique un différent. Ses fondateurs pensent que la prochaine forme d’intelligence artificielle ne sera pas construite à partir de texte, mais à partir de vidéos et de modèles du monde qui apprendront comment le monde fonctionne, et pas seulement comment les humains le décrivent. Cette distinction semble académique. Ses implications ne le sont pas.
Anastasis Germanidis, cofondateur et co-PDG de Runway, a déclaré que la formation de modèles directement sur des données d’observation du monde entier constitue la prochaine frontière de l’IA. Selon lui, les entreprises qui y parviendront les premières ne seront pas celles qui perfectionneront le langage.
« Nous sommes fondamentalement liés par notre propre compréhension de la réalité », a déclaré Germanidis à TechCrunch depuis le siège social ensoleillé de Runway, près d’Union Square.
« Les modèles linguistiques sont formés sur l’ensemble d’Internet, sur les forums de discussion et les réseaux sociaux, sur les manuels scolaires, distillant ainsi les connaissances humaines existantes », a poursuivi Germanidis. « Mais pour aller au-delà, nous devons exploiter des données moins biaisées. »
Fondée en 2018, Runway a bâti sa réputation sur des modèles de génération vidéo – y compris son dernier Gen-4.5 – et des outils d’IA qui permettent aux utilisateurs de transformer des invites textuelles en contenu cinématographique modifiable.
Aujourd’hui, la technologie de Runway alimente les flux de production des cinéastes et des agences de publicité, et la société a signé des accords avec des acteurs médiatiques majeurs tels que Lionsgate et AMC Networks. Ses outils ont même été utilisés dans des films tels que « Everything Everywhere All At Once ».
Runway est désormais valorisé à 5,3 milliards de dollars et, selon l’un de ses fondateurs, a ajouté 40 millions de dollars de revenus annuels récurrents au deuxième trimestre 2026.
Si le pari de Runway selon lequel la génération vidéo est la voie vers les modèles mondiaux porte ses fruits, le résultat se fera sentir d’Hollywood à la découverte de médicaments. Si ce n’est pas le cas, Runway risque d’être devancé par des concurrents aux poches beaucoup plus profondes, au premier rang desquels Google.
Faire le grand saut
Au cours des six derniers mois, la startup a mis son plan en action et s’est étendue au-delà de la génération vidéo, en lançant son premier modèle mondial en décembre, et prévoit d’en lancer un autre cette année. (Les modèles mondiaux sont des systèmes d’IA qui simulent suffisamment bien les environnements pour prédire leur comportement.)
Runway n’est pas le seul à vouloir transformer des modèles vidéo sensibles à la physique en modèles mondiaux, avec des cas d’utilisation à court terme dans les domaines du divertissement interactif, des jeux et de la formation en robotique. Les startups Luma et World Labs suivent une trajectoire similaire, et Google a orienté son modèle mondial Genie dans la même direction.
Tout le monde recherche une version de la même chose : une IA qui résout les problèmes les plus difficiles de l’humanité. C’est loin du produit original de Runway, mais c’est le résultat à la fois des capacités émergentes de la technologie et des fondateurs qui étaient prédisposés à suivre là où cela les menait.
Pour sa part, Germanidis considère les modèles mondiaux comme une infrastructure scientifique. Plus vous entraînez un modèle unique avec des données sensorielles et des observations, plus vous vous rapprochez d’un jumeau numérique fonctionnel de l’univers – un jumeau sur lequel vous pouvez mener des expériences plus rapidement que n’importe quel laboratoire. Une grande partie du processus scientifique attend simplement des résultats, souligne-t-il. Si vous pouviez compresser cette attente, vous pourriez compresser la progression elle-même.
« Si nous parvenons à former de meilleurs scientifiques que les scientifiques humains, nous pouvons accélérer les progrès dans la façon dont nous comprenons l’univers et résolvons les problèmes », a déclaré Germanidis.
Le coup de lune
Germanidis est tombé amoureux de la programmation à l’âge de 11 ans à Athènes et est venu aux États-Unis à 18 ans pour étudier les neurosciences et le cinéma. Il s’est tourné vers l’informatique, travaillant dans plusieurs entreprises technologiques de la Silicon Valley avant de décider qu’il en avait assez de cette culture. Le co-PDG Cristóbal Valenzuela, né et élevé à Santiago, a étudié l’économie avant de travailler dans le cinéma puis dans les logiciels. Un autre natif de Santiago, Alejandro Matamala-Ortiz, directeur de l’innovation, a étudié la publicité et dirigé une entreprise de design.
Les trois se sont rencontrés en 2016 alors qu’ils fréquentaient l’ITP (Interactive Communications Program) de NYU, un programme d’études supérieures que Valenzuela a décrit comme une « école d’art pour ingénieurs ».
Les cofondateurs avaient tous aspiré à devenir cinéastes à certains moments de leur vie, selon Matamala-Ortiz. Runway a donc commencé avec une mission simple : pouvons-nous utiliser l’IA pour faire de tout le monde un cinéaste ?
Après avoir publié leur premier modèle de génération vidéo en février 2023 – ce qui est incroyablement peu impressionnant par rapport à ce que Runway propose aujourd’hui – cette mission a évolué vers : pourrions-nous faire de tout le monde un grand cinéaste, selon Matamala-Ortiz.
Cela nécessitait de faire grandir l’équipe jusqu’à ce qu’elle soit aujourd’hui. L’entreprise compte 155 employés répartis dans ses bureaux de New York, Londres, San Francisco, Seattle, Tel Aviv et, plus récemment, Tokyo. « Mais tout au long de ce processus, nous avons appris que ces modèles peuvent comprendre comment le monde fonctionne et que si vous les mettez à l’échelle, ils peuvent être utiles pour bien d’autres choses », a-t-il ajouté.
Des choses comme la robotique, la découverte de médicaments et la modélisation du climat – le genre de problèmes qui bloquent les chercheurs depuis des décennies. L’année dernière, Runway a lancé une unité robotique qui, selon Germanidis, a déjà donné lieu à des tests et à des déploiements réels.
Germanidis, comme d’autres, voit le domaine se diriger vers la formation d’un modèle unique sur de nombreuses modalités différentes – texte, vidéo, voix et autres capteurs – et pense que l’effet cumulatif est le point important.
Son propre objectif pour la technologie de Runway, avec suffisamment de temps et de ressources, est la modélisation biologique du monde et la recherche anti-âge.
La question de savoir si Runway peut transposer sa domination de la vidéo sur les modèles mondiaux est loin d’être réglée, et la concurrence n’attend pas. Runway a été l’un des premiers à avoir recours à la génération vidéo IA, mais les modèles mondiaux constituent une race différente avec des concurrents aux poches profondes et très respectés. Google, l’ancien scientifique en chef de Meta Yann LeCun, la « marraine » de l’IA Fei-Fei Li et un nombre croissant de startups poursuivent tous le même objectif.
Kian Katanforoosh, PDG de la société d’analyse comparative des compétences en IA Workera et maître de conférences à Stanford, a souligné que personne n’a encore prouvé le saut entre l’intelligence vidéo et le raisonnement généralisé via des modèles mondiaux, mais cela ne veut pas dire que c’est impossible. Il a déclaré que si Runway veut concrétiser son pari sur le modèle mondial, elle devra continuer à rassembler des ressources, notamment en matière de calcul.
Runway a des accords avec CoreWeave et Nvidia, mais ne confirmerait pas s’il dispose d’un accès dédié au cluster – le type de calcul garanti à grande échelle requis par la formation des modèles frontières.
« Comment allez-vous construire un modèle fondamental sans cluster ? » » a demandé Katanforoosh. « Je ne pense pas que quiconque puisse faire ça. »
Runway a levé 860 millions de dollars à ce jour, dont 315 millions de dollars en février auprès de partenaires stratégiques comme AMD Ventures et Nvidia. Cela correspond à peu près à ses concurrents les plus immédiats, Luma AI et World Labs, qui ont levé respectivement 900 millions de dollars et 1,29 milliard de dollars, selon PitchBook.
Mais Runway se heurte également à des acteurs historiques comme OpenAI, qui a levé environ 175 milliards de dollars par PDG Sam Altman, et le géant de la technologie Google, dont la société mère Alphabet vaut 4,86 billions de dollars. Google est la plus grande menace de Runway. Le modèle Veo de la société est en concurrence directe avec l’activité de génération vidéo de Runway, tandis que son modèle mondial Genie cible le même territoire à plus long terme vers lequel Runway se dirige.
Katanforoosh a fait un signe de tête à OpenAI, qui a fermé sa plate-forme vidéo Sora en mars après avoir dépensé environ 1 million de dollars par jour en coûts de calcul avec à peine 2,1 millions de dollars de revenus selon certaines estimations. Son argument : les ressources à elles seules ne garantissent pas la survie. Ils ne le garantissent pas non plus pour Runway.
Katanforoosh n’écarte pas Runway. Il a souligné la startup audio AI ElevenLabs, qui a surpassé OpenAI et Google sur leurs propres benchmarks, malgré le manque de ressources et de pedigree de l’un ou l’autre. Runway, affirme-t-il, pourrait suivre un manuel de jeu similaire.
La comparaison n’échappe pas aux fondateurs de Runway. Valenzuela affirme que le manque de « standardisation » de la startup dans la Bay Area leur donne un avantage. Non seulement ils ont une diversité de pensée, affirme-t-il, mais sans les liens avec la Silicon Valley, ils ont dû être plus fervents, faute du trésor de guerre auquel beaucoup de leurs pairs ont accès et qui les aurait protégés de la nécessité de générer des revenus plus tôt.
Et selon Michelle Kwon, directrice de l’exploitation de Runway, la société n’est pas pressée de lever davantage de fonds, même si les demandes de calcul augmentent avec l’échelle.
« Leur parcours les a amenés à être précoces, à avoir raison le plus souvent et à construire une culture qui évolue incroyablement rapidement », a déclaré à TechCrunch l’investisseur initial Michael Dempsey, associé directeur de Compound.
Pour Valenzuela, cette culture commence par la façon dont il voit le monde. Il passe tout son temps libre – pas beaucoup, en tant que co-PDG et nouveau père – à lire des livres, notamment celui du poète chilien Nicanor Parra, qu’il décrit comme l’antithèse de Pablo Neruda : moins formel, moins académique, convaincu que la poésie appartient au peuple plutôt qu’aux règles.
« Les règles ne sont que des règles qu’ils ont inventées », a déclaré Valenzuela. « C’est une force motrice dans la façon dont nous faisons les choses chez Runway. On dit que la Silicon Valley est ici et que c’est là que se trouvent les startups. Pourquoi ? Ce ne sont que des règles inventées. Effacez-les toutes et recommencez. »
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