2025 a été l’année où l’IA a reçu un contrôle d’ambiance

L’argent n’était pas un problème pour l’industrie de l’IA au début de 2025. Un contrôle d’ambiance s’est glissé au cours du second semestre.

OpenAI a levé 40 milliards de dollars pour une valorisation de 300 milliards de dollars. Safe Superintelligence et Thinking Machine Labs ont levé des séries individuelles de 2 milliards de dollars avant d’expédier un seul produit. Même les nouveaux fondateurs ont augmenté à une échelle qui appartenait autrefois uniquement aux Big Tech.

De tels investissements astronomiques ont été suivis de dépenses tout aussi incroyables. Meta a déboursé près de 15 milliards de dollars pour enfermer le PDG de Scale AI, Alexandr Wang, et a dépensé d’innombrables millions supplémentaires pour débaucher les talents d’autres laboratoires d’IA. Pendant ce temps, les plus grands acteurs de l’IA ont promis près de 1 300 milliards de dollars de dépenses futures en infrastructures.

Le premier semestre 2025 a été à la hauteur de la ferveur et de l’intérêt des investisseurs de l’année précédente. Cette ambiance a changé ces derniers mois pour offrir une sorte de contrôle d’ambiance. L’optimisme extrême à l’égard de l’IA, et des valorisations farfelues qui l’accompagnent, est toujours intact. Mais cette vision optimiste est désormais tempérée par les inquiétudes concernant l’éclatement de la bulle de l’IA, la sécurité des utilisateurs et la durabilité du progrès technologique au rythme actuel.

L’ère de l’acceptation et de la célébration sans vergogne de l’IA s’estompe à peine. Et avec cela, plus de contrôle et de questions. Les entreprises d’IA peuvent-elles maintenir leur propre vitesse ? La mise à l’échelle dans l’ère post-DeepSeek nécessite-t-elle des milliers de milliards ? Existe-t-il un modèle économique qui rapporte une part des plusieurs milliards d’investissements ?

Nous avons été là à chaque étape. Et nos histoires les plus populaires de 2025 racontent la vraie histoire : une industrie confrontée à la réalité même si elle promet de remodeler la réalité elle-même.

Comment l’année a commencé

Les plus grands laboratoires d’IA se sont agrandis cette année.

Rien qu’en 2025, OpenAI a levé un tour de table de 40 milliards de dollars dirigé par Softbank, pour une valorisation post-monétaire de 300 milliards de dollars. La société aurait également des investisseurs comme Amazon en orbite autour d’accords circulaires liés au calcul et serait en pourparlers pour lever 100 milliards de dollars pour une valorisation de 830 milliards de dollars. Cela rapprocherait OpenAI de la valorisation de 1 000 milliards de dollars qu’elle rechercherait lors d’une introduction en bourse l’année prochaine.

Son rival d’OpenAI, Anthropic, a également clôturé 16,5 milliards de dollars cette année en deux tours. Sa dernière augmentation a poussé sa valorisation à 183 milliards de dollars avec la participation de poids lourds comme Iconiq Capital, Fidelity et la Qatar Investment Authority. (Le PDG Dario Amodei a avoué au personnel dans une note divulguée qu’il n’était « pas ravi » à l’idée de prendre de l’argent aux États dictatoriaux du Golfe).

Ensuite, il y a xAI d’Elon Musk, qui a levé au moins 10 milliards de dollars cette année après l’acquisition de X, la plateforme de médias sociaux anciennement connue sous le nom de Twitter, que Musk possède également.

Nous avons également vu de nouvelles startups plus petites recevoir un coup de pouce de la part d’investisseurs froids.

La startup Thinking Machine Labs, ancienne technologue en chef d’OpenAI, Mira Murati, a obtenu un tour de table de 2 milliards de dollars pour une valorisation de 12 milliards de dollars, malgré le partage de presque aucune information sur son offre de produits. La série A de 200 millions de dollars de Lovable, une start-up de codage vibratoire, lui a valu une corne de licorne huit mois seulement après son lancement ; ce mois-ci, Lovable a levé 330 millions de dollars supplémentaires pour une valorisation post-argent de près de 7 milliards de dollars. Et nous ne pouvons pas laisser de côté la startup de recrutement d’IA Mercor, qui a levé 450 millions de dollars cette année en deux tours, le dernier portant sa valorisation à 10 milliards de dollars.

Ces valorisations absurdement élevées se produisent encore, même dans un contexte de chiffres d’adoption encore modestes par les entreprises et de graves contraintes d’infrastructure, renforçant les craintes d’une bulle de l’IA.

Construis, bébé, construis

Pour les grandes entreprises, ces chiffres ne viennent pas de nulle part. Justifier ces valorisations nécessite la construction de vastes quantités d’infrastructures.

Le résultat a créé un cercle vicieux. Les capitaux levés pour financer le calcul sont de plus en plus liés à des accords dans lesquels le même argent est réinvesti dans les puces, les contrats cloud et l’énergie, comme le montre le financement lié aux infrastructures d’OpenAI avec Nvidia. Dans la pratique, cela brouille la frontière entre l’investissement et la demande des clients, attisant les craintes que le boom de l’IA soit soutenu par l’économie circulaire plutôt que par une utilisation durable.

Certaines des transactions les plus importantes cette année qui ont alimenté le boom des infrastructures étaient :

Stargate, une coentreprise entre Softbank, OpenAI et Oracle, qui comprend jusqu’à 500 milliards de dollars pour construire une infrastructure d’IA dans le cadre de l’acquisition par l’américain Alphabet du fournisseur d’infrastructures d’énergie et de centres de données Intersect pour 4,75 milliards de dollars, ce qui intervient alors que la société a annoncé en octobre qu’elle prévoyait d’augmenter ses dépenses de calcul en 2026 jusqu’à 93 milliards de dollars. L’expansion accélérée du centre de données de Meta, qui a poussé ses dépenses d’investissement prévues jusqu’à 72 milliards de dollars en 2025, alors que l’entreprise s’efforce d’obtenir suffisamment de calcul pour former et exécuter des modèles de nouvelle génération.

Mais des fissures commencent à apparaître. Un partenaire financier privé, Blue Owl Capital, s’est récemment retiré d’un accord de centre de données Oracle prévu de 10 milliards de dollars lié à la capacité OpenAI, soulignant à quel point certaines de ces piles de capitaux peuvent être fragiles.

Que toutes ces dépenses se matérialisent finalement est une autre question. Les contraintes du réseau, la flambée des coûts de construction et de l’électricité, et les réticences croissantes des résidents et des décideurs politiques – y compris les appels de personnalités comme le sénateur Bernie Sanders à freiner l’expansion des centres de données – ralentissent déjà les projets dans certaines régions.

Même si les investissements en IA restent énormes, la réalité des infrastructures commence à tempérer ce battage médiatique.

Les attentes réinitialisées

En 2023 et 2024, chaque sortie de modèle majeur a été comme une révélation, avec de nouvelles capacités et de nouvelles raisons de tomber dans le piège du battage médiatique. Cette année, la magie s’est estompée et rien n’a mieux saisi ce changement que le déploiement de GPT-5 par OpenAI.

Même si cela avait du sens sur le papier, il n’a pas eu le même impact que les versions précédentes comme GPT-4 et 4o. Des tendances similaires sont apparues dans l’ensemble du secteur, les améliorations apportées par les fournisseurs de LLM étant moins transformatrices et plus progressives ou spécifiques à un domaine.

Même Gemini 3, qui dépasse plusieurs références, n’a été qu’une avancée décisive dans la mesure où il a ramené Google sur un pied d’égalité avec OpenAI – ce qui a déclenché le tristement célèbre mémo « code rouge » de Sam Altman et la lutte d’OpenAI pour maintenir sa domination.

Il y a également eu une réinitialisation cette année en ce qui concerne la provenance attendue des modèles pionniers. Le lancement par DeepSeek de R1, son modèle de « raisonnement » qui rivalisait avec le o1 d’OpenAI sur des critères clés, a prouvé que les nouveaux laboratoires peuvent fournir des modèles crédibles rapidement et à une fraction du coût.

Des avancées de modèles aux modèles économiques

À mesure que la taille de chaque saut entre les nouveaux modèles diminue, les investisseurs se concentrent moins sur la capacité brute du modèle et davantage sur ce qui l’entoure. La question est : qui peut transformer l’IA en un produit sur lequel les gens comptent, pour lequel ils paient et qu’ils intègrent dans leurs flux de travail quotidiens ?

Ce changement se manifeste de plusieurs manières, à mesure que les entreprises voient ce qui fonctionne et ce que les clients laisseront passer. La startup de recherche d’IA Perplexity, par exemple, a brièvement lancé l’idée de suivre les mouvements en ligne des utilisateurs pour leur vendre des publicités hyper personnalisées. Pendant ce temps, OpenAI envisagerait de facturer jusqu’à 20 000 dollars par mois pour une IA spécialisée, signe de la manière dont les entreprises testent de manière agressive ce que les clients pourraient être prêts à payer.

Mais plus que tout, le combat s’est déplacé vers la distribution. Perplexity essaie de rester pertinent en lançant son propre navigateur Comet doté de capacités agents et en payant à Snap 400 millions de dollars pour alimenter la recherche dans Snapchat, acquérant ainsi sa place dans les entonnoirs d’utilisateurs existants.

OpenAI poursuit une stratégie parallèle, étendant ChatGPT au-delà d’un chatbot et en une plate-forme. OpenAI a lancé son propre navigateur Atlas et d’autres fonctionnalités destinées aux consommateurs comme Pulse, tout en courtisant les entreprises et les développeurs en lançant des applications dans ChatGPT lui-même.

Google, de son côté, s’appuie sur le pouvoir en place. Du côté des consommateurs, Gemini est intégré directement dans des produits comme Google Calendar, tandis que du côté des entreprises, la société héberge des connecteurs MCP pour rendre son écosystème plus difficile à déloger.

Dans un marché où il devient de plus en plus difficile de se différencier en abandonnant un nouveau modèle, la propriété du client et du modèle économique constitue le véritable fossé.

Le bilan de confiance et de sécurité

Les entreprises d’IA ont fait l’objet d’un examen sans précédent en 2025. Plus de 50 poursuites en matière de droits d’auteur ont abouti devant les tribunaux, tandis que des rapports faisant état de « psychose de l’IA » – le résultat de chatbots renforçant les délires et contribuant prétendument à de multiples suicides et autres épisodes potentiellement mortels – ont suscité des appels à des réformes en matière de confiance et de sécurité.

Même si certaines batailles en matière de droits d’auteur touchent à leur fin – comme le règlement de 1,5 milliard de dollars accordé par Anthropic aux auteurs – la plupart ne sont toujours pas résolues. Bien que la conversation semble s’éloigner de la résistance contre l’utilisation de contenus protégés par le droit d’auteur à des fins de formation, vers des demandes de compensation (voir : Le New York Times poursuit Perplexity pour violation du droit d’auteur).

Pendant ce temps, les problèmes de santé mentale liés aux interactions des chatbots IA – et à leurs réponses flagorneuses – sont apparus comme un problème de santé publique grave à la suite de multiples décès par suicide et de délires potentiellement mortels chez les adolescents et les adultes après une utilisation prolongée du chatbot. Le résultat a été des poursuites judiciaires, une inquiétude généralisée parmi les professionnels de la santé mentale et des réponses politiques rapides comme le SB 243 de Californie réglementant les robots compagnons de l’IA.

Ce qui est peut-être le plus révélateur : les appels à la retenue ne viennent pas des suspects anti-technologiques habituels.

Les leaders de l’industrie ont mis en garde contre un « engagement juteux » des chatbots, et même Sam Altman a mis en garde contre une dépendance émotionnelle excessive à l’égard de ChatGPT.

Même les laboratoires eux-mêmes ont commencé à tirer la sonnette d’alarme. Le rapport de sécurité d’Anthropic de mai a documenté que Claude Opus 4 tentait de faire chanter les ingénieurs pour empêcher son propre arrêt. Le sous-texte ? Évoluer sans comprendre ce que vous avez construit n’est plus une stratégie viable.

Regarder vers l’avenir

Si 2025 a été l’année où l’IA a commencé à grandir et à être confrontée à des questions difficiles, 2026 sera l’année où elle devra y répondre. Le cycle de battage médiatique commence à s’essouffler et les entreprises d’IA seront désormais obligées de prouver leurs modèles commerciaux et de démontrer une réelle valeur économique.

L’ère du « faites-nous confiance, les retours viendront » touche à sa fin. Ce qui suivra sera soit une justification, soit un jugement qui fera ressembler la faillite de la bulle Internet à une mauvaise journée de trading pour Nvidia. Il est temps de placer vos paris.