Un panneau publicitaire blanc suspendu au-dessus de Nob Hill à San Francisco, ne portant qu’une URL commençant par « https:// » suivie d’une série de chiffres, a déclenché une frénésie de recrutement dans l’industrie de l’IA. Alfred Wahlforss, PDG de la startup Listen Labs, a lancé ce défi via X (anciennement Twitter) : celui qui résoudrait le code et passerait un test ultérieur gagnerait un voyage à Berlin et une invitation à Berghain, le club mythique de Berlin. L’opération, conçue comme une campagne de recrutement originale, a rapidement connu un succès viral : des millions de vues en ligne, une couverture médiatique, 10 000 inscriptions par e-mail et près de 60 entretiens avec des candidats potentiels. Pour Wahlforss, dont l’entreprise a levé 27 millions de dollars chez Sequoia, cette stratégie illustre la difficulté croissante de recruter du talent technique de haut niveau, même pour des startups bien financées. « Nous dépensons énormément d’argent pour ne pas même annoncer notre entreprise, mais simplement pour attirer les ingénieurs », confie-t-il. Il cite un exemple frappant : un jeune homme sans diplôme, qui, selon lui, peut désormais gagner 2 millions de dollars par an chez OpenAI. Les concurrents ne sont pas en reste. Austin Hughes, PDG d’Unify, une startup d’IA spécialisée dans les ventes, a commandé une peinture pour un candidat convoité. Malgré ce geste élégant, le candidat a préféré l’offre d’OpenAI, qui proposait trois fois plus de rémunération. Jesse Zhang, fondateur de Decagon — une startup valorisée à 1,5 milliard de dollars — a lui aussi dû recourir à des stratégies inhabituelles : dîners prestigieux avec son investisseur Accel, billets pour les matchs des Warriors, ou même une rencontre en personne avec la famille du candidat. Pourtant, selon Zhang, la méthode la plus fiable reste la plus simple : « Tous nos premiers 100 recrutements seniors étaient des personnes que je connaissais personnellement. » Hughes et son équipe utilisent également un système basé sur un tableau partagé sur Google Sheets, où ils croisent les réseaux LinkedIn pour identifier les meilleurs profils via des connexions internes. Le profil recherché est clairement défini : un « ingénieur produit en IA » capable de maîtriser les outils les plus récents avec une rapidité impressionnante, de livrer des produits de qualité sans « compromis », tout en assumant les responsabilités d’un chef de produit. « L’intersection entre compétence technique et sens du produit est extrêmement étroite », estime Wahlforss, qui estime que ce marché ne compte pas plus de quelques milliers de personnes, chacune ayant en moyenne dix offres simultanées. Bien que OpenAI et Anthropic restent les destinations les plus désirées, les fondateurs soulignent que ces grands laboratoires d’IA perdent progressivement leur avantage distinctif. L’atout des startups, selon Wahlforss, réside dans la promesse de « construire des produits de bout en bout », offrant aux talents une expérience proche de celle d’un mini-fondateur. Malgré l’attrait des marques reconnues et des tableaux de capitaux impressionnants, les fondateurs s’accordent à dire que ces éléments ne suffisent plus à différencier les entreprises. Zhang estime que cette frénésie ne durera pas éternellement : « Il y a trop de capital, trop de startups en IA. À un moment donné, la bulle éclatera. » Mais personne ne sait quand.