Choisir ses modèles pendant que les grands laboratoires s’affrontent

Pendant des années, les grands laboratoires d’IA se sont surtout concurrencés sur des benchmarks. En 2026, la rivalité est passée au grand jour : dans la publicité du Super Bowl, dans un différend avec le Pentagone, dans le recrutement, et dans des prix qui baissent toutes les quelques semaines. OpenAI, Anthropic et Google mènent la danse, et Meta pousse par le côté.

Pour une entreprise qui utilise ces modèles, la question intéressante n’est pas de savoir qui gagne. C’est de continuer à bien travailler quel que soit le laboratoire en tête au trimestre suivant. Voici ce qui s’est passé cette année, et ce que nous en retenons.

Publicité et principes

Plus tôt cette année, OpenAI a introduit de la publicité dans ChatGPT pour financer ses offres gratuites et moins chères. En août, elle l’a étendue à l’Inde, et ce mois-ci elle ajoute des publicités visuelles à côté des images que génère ChatGPT, d’abord aux États-Unis. OpenAI affirme que les publicités sont signalées et n’influencent pas les réponses.

Anthropic a pris la position inverse et en a fait une campagne. Le 4 février, elle a annoncé sa première publicité pour le Super Bowl, réalisée par l’agence Mother sous la ligne « A Time and a Place », avec la promesse que Claude restera exempt de publicité. Elle a écrit qu’elle finance Claude par des contrats d’entreprise et des abonnements payants, et qu’elle s’en expliquerait ouvertement si cela devait changer.

Ce sont autant des modèles économiques que des principes. L’un des laboratoires finance ses utilisateurs gratuits par la publicité, l’autre par des contrats d’entreprise. Une entreprise devrait savoir auprès de qui elle achète, car l’incitation façonne le produit.

La rupture avec le Pentagone

La rupture la plus nette est survenue en février. Le 26 février, le directeur général d’Anthropic, Dario Amodei, a publié une déclaration : le département de la Guerre voulait que ses fournisseurs d’IA acceptent tout usage licite, et Anthropic en refusait deux, la surveillance de masse des Américains et les armes entièrement autonomes. Le lendemain, le secrétaire à la Défense Pete Hegseth a ordonné qu’Anthropic soit désignée comme risque pour la chaîne d’approvisionnement, et le président Trump a demandé aux agences fédérales de cesser d’utiliser ses produits, avec six mois pour les retirer progressivement.

En quelques heures, OpenAI a annoncé son propre accord avec le Pentagone en affirmant conserver les mêmes lignes rouges. Les utilisateurs l’ont remarqué. Le 28 février, Claude est passé à la première place du classement des applications gratuites de l’App Store américain d’Apple, devant ChatGPT, a rapporté TechCrunch. Le 7 mars, la responsable du matériel d’OpenAI, Caitlin Kalinowski, a démissionné en écrivant que l’annonce avait été précipitée avant que ses garde-fous ne soient définis.

En mars, un tribunal fédéral de Californie a suspendu cette désignation le temps de la procédure. En avril, Google a donné au Pentagone l’accès à son IA sur des réseaux classifiés, apparemment pour tous les usages licites, après que quelque 950 de ses propres employés lui avaient demandé de suivre la ligne d’Anthropic. En août, ce même tribunal a qualifié la désignation de représailles illégales. Le 25 septembre, la cour d’appel de Washington a validé, par deux voix contre une, une désignation parallèle fondée sur une autre loi.

Talents, prix et parts de marché

Les laboratoires se disputent aussi les mêmes quelques personnes. En mai, Andrej Karpathy, cofondateur d’OpenAI, a rejoint l’équipe de pré-entraînement d’Anthropic. En juin, John Jumper, colauréat du prix Nobel de chimie 2024 pour AlphaFold, a quitté Google DeepMind pour Anthropic, la même semaine où Noam Shazeer quittait DeepMind pour OpenAI.

Les prix baissent presque à chaque sortie. Le 22 septembre, Opus 5.5 d’Anthropic a ramené le prix de sortie de 25 à 20 dollars par million de tokens. Une semaine plus tard, OpenAI a publié un modèle qui, selon elle, approche son modèle phare pour un cinquième du prix standard. Le 30 septembre, Google a publié Gemini 4 Argon, qui, selon elle, surpasse les deux rivaux sur toute une série de benchmarks, pour l’instant réservé à des partenaires de sécurité choisis.

Qui est en tête dépend de ce que l’on compte. Parmi les entreprises qui achètent des modèles via une interface, Menlo Ventures estimait en décembre 2025 qu’Anthropic captait 40 pour cent des dépenses, OpenAI 27 pour cent et Google 21 pour cent. Parmi les consommateurs, Sensor Tower situait ChatGPT à 46,4 pour cent du marché des assistants IA fin mai, sous la moitié pour la première fois, avec Gemini à 27,7 pour cent et Claude à 10,3 pour cent. L’application Gemini a dépassé le milliard d’utilisateurs mensuels en août, deux mois après ChatGPT, et en septembre le nouvel assistant de Meta, Muse, a atteint le sommet de l’App Store américain.

Même le chiffre d’affaires est difficile à comparer : Anthropic compte les ventes réalisées par l’intermédiaire de ses partenaires cloud et OpenAI non, a relevé TechCrunch ce mois-ci.

Quand un fournisseur change les règles

Dans une course aussi serrée, les fournisseurs modifient vite leurs conditions, et les clients l’apprennent tard. En avril, Anthropic a cessé de faire couvrir par les abonnements Claude les outils tiers comme l’agent OpenClaw, si bien que les gros utilisateurs ont dû payer à part. Et Google transforme les Gems de Gemini, ces assistants personnalisés que beaucoup ont construits, en un nouveau format appelé skills à partir du 17 novembre.

Rien de tout cela n’est un scandale. C’est ce que font les fournisseurs dans une course. Mais une entreprise qui a intégré son travail chez l’un d’eux hérite de chacune de ces décisions.

Rester libre de changer

Notre point de vue est simple. Utilisez le meilleur modèle pour chaque tâche, et organisez les choses de façon que le modèle soit un réglage, pas une fondation.

Gardez les connaissances hors du modèle. Vos prix, vos règles, vos processus, votre voix et vos compétences appartiennent à un cerveau que votre entreprise possède, consigné dans des fichiers que vous maîtrisez et relié à l’assistant qui est le meilleur cette année.

Testez avant de faire confiance. Essayez les nouveaux modèles sur vos propres tâches, pas seulement sur le benchmark de quelqu’un d’autre, et changez là où cela rapporte.

Décidez où les données doivent rester. Pour le travail confidentiel, un modèle privé dans votre propre cloud ou sur vos propres serveurs écarte la question de savoir quelles conditions s’appliquent.

Choisissez vos fournisseurs les yeux ouverts. Avec ou sans publicité, quels usages un laboratoire autorise, comment il traite les outils dont vous dépendez : ce sont des questions de valeurs et de risque, pas seulement de benchmarks. Les machines peuvent comparer les scores. Le choix devrait être fait par une personne qui peut en répondre.

C’est ainsi que nous avons construit Twin, le cerveau IA d’une entreprise : ses connaissances, ses règles, ses compétences et ses intégrations, livrés sous forme de code source. Il fonctionne dans Claude, ChatGPT et Codex, ou en privé sur Eigna, un modèle propre à l’entreprise, conçu par notre partenaire Eigna Labs, entraîné sur son travail et exécuté dans son propre cloud ou sur ses propres serveurs. Si un client change d’assistant, le cerveau le suit. Nous faisons tourner crue de la même manière, sur notre propre Twin, dans Claude et ChatGPT et sur notre propre matériel avec notre propre modèle.

Les laboratoires continueront de s’affronter, et c’est bon pour les prix. Veillez à ce que cet affrontement ne décide jamais de la façon dont votre entreprise travaille.