Les principaux acteurs de l'intelligence artificielle privilégient une convention naming récurrente : attribuer des noms à consonance culinaire à leurs développements les plus secrets. Cette tendance, héritage historique de la Silicon Valley, cache en réalité des investissements infrastructurels et algorithmiques majeurs. Le 24 juin, OpenAI a annoncé en partenariat avec Broadcom la création d'une puce de nouvelle génération codée Jalapeño. Cet élément matériel s'inscrit dans une stratégie visant à maîtriser l'ensemble de la chaîne de valeur, réduire la dépendance vis-à-vis de concurrents comme Nvidia et accélérer la montée en puissance de ses infrastructures. En parallèle, la firme développerait des modèles linguistiques désignés sous les codes Garlic et Shallotpeat, poursuivant une pratique initiée avec le modèle o1, alors surnommé Strawberry. De son côté, Google a rendu publique l'appellation de son générateur d'images intégré à Gemini : Nano Banana Pro, disponible depuis le 20 novembre 2025. Reconnu auparavant sous le code interne nano-banana, ce choix s'inscrit dans une volonté de dédramatiser la complexité technique tout en structurant une offre multimodale grand public. Chez Meta, le futur modèle frontière avait été identifié en interne sous le nom d'Avocado. La firme a toutefois opté pour une orientation différente lors du déploiement officiel, baptisé Muse Spark. Cette sortie marque le retour en force de la division Superintelligence Labs, récemment restructurée autour d'un investissement de 14 milliards de dollars dans Scale AI et du recrutement d'Alexandr Wang à sa direction. D'autres entreprises adoptent des nomenclatures variées. xAI a temporairement utilisé Chocolate pour une version précoce de Grok-3, Mistral AI privilégie Jaguar pour ses cycles de test, et Anthropic conserve une logique littéraire avec ses gammes Opus et Sonnet. Derrière ces appellations ludiques se dissimule une course stratégique vers l'autonomie technologique. Chaque projet correspond à une étape critique dans la conception de puces spécialisées, l'optimisation des architectures neuronales et l'élargissement de l'accès aux systèmes génératifs. Cette uniformisation apparente des noms reflète une phase de maturité où la fiabilité des infrastructures et la performance des modèles priment sur l'image de marque.