Nous sommes à un moment unique pour les laboratoires d’IA qui développent leurs propres modèles fondamentaux. Une génération d’anciens cadres de géants technologiques, ainsi que des chercheurs légendaires aux ambitions commerciales floues, s’affranchit des structures traditionnelles pour lancer leurs propres projets. Certains pourraient devenir des géants à l’échelle d’OpenAI, d’autres préfèrent se consacrer à la recherche sans pression commerciale. Cette ambiguïté rend difficile à distinguer qui cherche vraiment à générer des revenus. Pour y voir plus clair, je propose une échelle à cinq niveaux qui mesure non pas le succès, mais l’ambition : l’intention de monétiser. Au sommet, on trouve les acteurs établis comme OpenAI, Anthropic ou Gemini, clairement en niveau 5. Les nouveaux laboratoires, eux, sont plus difficiles à classer. Leur position dépend souvent de leurs intentions profondes, pas de leurs résultats immédiats. Le cas d’Humans& illustre bien cette incertitude. Fondé par des figures influentes, le laboratoire promeut une vision novatrice de l’IA centrée sur la communication et la coordination, avec des ambitions de réinventer les outils de travail comme Slack ou Google Docs. Mais malgré un discours séduisant, il reste vague sur ses produits concrets. Il évoque un outil de travail "post-logiciel", mais sans détails précis. Cette ambiguïté le place à un niveau 3 : il cherche à créer quelque chose de commercial, mais sans s’engager clairement. Thinking Machines Lab (TML), cofondé par Mira Murati, ancienne responsable technique de ChatGPT, semblait initialement en position forte. Avec un financement de 2 milliards de dollars, un CV solide et une vision claire, il paraissait vouloir atteindre le niveau 4. Mais les récents départs massifs de membres de l’équipe, notamment du CTO Barret Zoph, remettent en question cette trajectoire. Presque la moitié des fondateurs ont quitté l’entreprise en un an. Cela suggère un décalage entre les ambitions initiales (niveau 4) et la réalité opérationnelle (niveau 2 ou 3). Le laboratoire est en crise de direction, et sa position reste instable. World Labs, dirigé par Fei-Fei Li, une figure emblématique de l’IA, est un cas inverse. Malgré une réputation académique indiscutable, elle a levé 230 millions de dollars pour créer une entreprise de modélisation spatiale. Depuis, elle a lancé un modèle génératif de mondes complets et un produit commercial viable, suscitant un intérêt concret de la part de l’industrie du jeu vidéo et des effets spéciaux. Aucun grand laboratoire n’a encore égalé cette avancée. Cette combinaison de recherche de pointe et de produits marchands place World Labs clairement au niveau 4, prêt à franchir le pas vers le niveau 5. Enfin, Safe Superintelligence (SSI), fondé par Ilya Sutskever, est un exemple de laboratoire de niveau 1 : purement scientifique, sans pression commerciale. Il a refusé une acquisition par Meta, ne suit pas de cycle de produits, et se concentre sur un modèle d’IA superintelligente. Pourtant, son financement de 3 milliards de dollars et son potentiel d’impact mondial laissent ouverte la possibilité d’un basculement rapide. Sutskever lui-même a évoqué deux scénarios de pivot : si l’IA évolue plus lentement que prévu, ou si la puissance de l’IA doit être diffusée pour le bien de l’humanité. Ce qui rend SSI à la fois exceptionnelle et imprévisible. En somme, cette échelle révèle que l’ambition, plus que la performance, détermine aujourd’hui le destin des laboratoires d’IA. Les entreprises les plus prometteuses ne sont pas toujours celles qui gagnent le plus d’argent, mais celles qui savent clairement où elles veulent aller.