Les « quatre défis majeurs » d’OpenAI sous l’apparente prospérité
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Les « quatre défis majeurs » d’OpenAI sous l’apparente prospérité
Benedict Evans estime que l’absence de fossé technologique, la faible fidélité des utilisateurs, l’absence d’effet boule de neige dans la stratégie de plateforme, ainsi que la dépendance de la stratégie produit vis-à-vis des orientations de recherche des laboratoires constituent autant de menaces pour la compétitivité à long terme d’OpenAI.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : Zhao Ying
Source : Wall Street Insights
Benedict Evans, ancien associé d’a16z et analyste technologique renommé, a récemment publié une analyse approfondie pointant directement quatre difficultés stratégiques fondamentales auxquelles OpenAI est confrontée, malgré son apparence florissante. Selon lui, bien qu’OpenAI dispose d’une base d’utilisateurs massive et de capitaux abondants, l’absence de moats technologiques, la faible fidélisation des utilisateurs, la progression rapide des concurrents et la dépendance de sa stratégie produit vis-à-vis des orientations de recherche du laboratoire menacent sa compétitivité à long terme.
Evans souligne que le modèle économique actuel d’OpenAI ne présente pas d’avantage concurrentiel clair. L’entreprise ne possède ni technologie distinctive ni effet réseau ; seulement 5 % de ses 900 millions d’utilisateurs hebdomadaires payent pour ses services, et 80 % d’entre eux ont envoyé moins de 1 000 messages en 2025 — soit, en moyenne, moins de trois prompts par jour. Ce mode d’utilisation « large d’un mille, mais mince d’un pouce » indique que ChatGPT n’est pas encore devenu une habitude quotidienne pour les utilisateurs.
Parallèlement, des géants technologiques tels que Google et Meta ont rattrapé OpenAI sur le plan technique et exploitent désormais leurs avantages de distribution pour conquérir des parts de marché. Evans estime que la véritable valeur dans le domaine de l’IA émergera de nouvelles expériences et applications encore à inventer — or OpenAI ne peut pas, à elle seule, créer toutes ces innovations. Cela oblige l’entreprise à combattre sur plusieurs fronts simultanément, couvrant l’ensemble de la pile technologique, de l’infrastructure à la couche applicative.
L’analyse d’Evans met en lumière une contradiction centrale : OpenAI cherche à établir des barrières concurrentielles grâce à des investissements massifs en capital et à une stratégie de plateforme intégrée, mais cette approche reste incertaine en l’absence d’effet réseau ou de mécanismes de verrouillage des utilisateurs. Pour les investisseurs, cela signifie qu’il faut réévaluer la proposition de valeur à long terme d’OpenAI ainsi que sa position réelle dans le paysage concurrentiel de l’IA.
Érosion des avantages technologiques : l’homogénéisation des modèles s’accélère
Evans observe, dans son analyse, qu’environ six institutions sont aujourd’hui capables de développer des modèles de pointe compétitifs, dont les performances sont globalement comparables. Chaque entreprise dépasse tour à tour ses concurrents toutes les quelques semaines, sans qu’aucune ne parvienne à établir un leadership technologique incontestable. Cette situation contraste fortement avec des plateformes telles que Windows, la recherche Google ou Instagram, qui, grâce à leur effet réseau, ont renforcé spontanément leur part de marché, rendant toute tentative concurrentielle vouée à l’échec, quelle que soit l’ampleur des investissements consentis.
Ce nivellement technologique pourrait être rompu par certaines percées — notamment l’implémentation d’une capacité d’apprentissage continu — mais Evans juge qu’OpenAI n’est pas en mesure, pour l’heure, d’en faire la planification. Un autre facteur potentiel de différenciation serait l’effet d’échelle des données propriétaires, qu’il s’agisse de données utilisateur ou de données sectorielles spécialisées ; toutefois, les grandes plateformes existantes disposent également d’un avantage significatif dans ce domaine.
Dans un contexte où les performances des modèles se rapprochent, la concurrence se déplace vers la marque et les canaux de distribution. La croissance rapide des parts de marché de Gemini et de Meta AI illustre parfaitement cette tendance : pour l’utilisateur lambda, ces produits semblent très similaires, tandis que Google et Meta bénéficient d’une capacité de distribution exceptionnelle. À l’inverse, bien que le modèle Claude d’Anthropic obtienne régulièrement les meilleurs résultats dans les benchmarks, son absence de stratégie grand public et de produit orienté consommateur limite presque à zéro sa notoriété auprès du grand public.
Evans compare ChatGPT à Netscape, qui avait initialement dominé le marché des navigateurs, mais fut finalement battu par Microsoft grâce à son avantage de distribution. Il considère que les chatbots rencontrent le même défi de différenciation que les navigateurs : ils ne sont, au fond, qu’une zone de saisie et une zone d’affichage, offrant donc un espace extrêmement limité pour l’innovation produit.
Une base d’utilisateurs fragile : la taille masque une faible fidélisation
Bien qu’OpenAI affiche un avantage manifeste avec 800 à 900 millions d’utilisateurs hebdomadaires actifs, Evans souligne que ce chiffre occulte de graves problèmes d’engagement. La grande majorité des utilisateurs qui connaissent déjà ChatGPT et savent comment l’utiliser ne l’ont pas intégré comme une habitude quotidienne.
Les données montrent que seuls 5 % des utilisateurs de ChatGPT souscrivent à une offre payante, et même chez les adolescents américains, la proportion d’utilisateurs recourant au service plusieurs fois par semaine ou moins est nettement supérieure à celle des utilisateurs quotidiens multiples. Lors de son événement « Bilan annuel 2025 », OpenAI a révélé que 80 % de ses utilisateurs avaient envoyé moins de 1 000 messages en 2025 — soit, en moyenne, moins de trois prompts par jour, et encore moins de véritables échanges.
Cette utilisation superficielle signifie que la plupart des utilisateurs ne perçoivent pas les différences de personnalité ou d’orientation entre les modèles, et ne tirent aucun bénéfice des fonctionnalités conçues pour renforcer la fidélisation, telles que la « mémoire ». Evans insiste sur le fait que la fonction « mémoire » ne crée qu’une forme de fidélisation, non un effet réseau. Par ailleurs, si une base d’utilisateurs plus vaste génère davantage de données d’utilisation, cet avantage reste discutable lorsque 80 % des utilisateurs se servent du service au maximum quelques fois par semaine.
OpenAI reconnaît elle-même ce problème, parlant d’un « écart entre les capacités des modèles et leur utilisation effective par les utilisateurs ». Evans estime qu’il s’agit là d’un détour pour éviter de reconnaître l’absence de « product-market fit » claire. Si les utilisateurs ne trouvent rien à faire avec ce produit dans leur quotidien, c’est qu’il n’a pas encore transformé leur vie.
Le lancement d’un programme publicitaire par la société vise en partie à couvrir les coûts de service liés aux plus de 90 % d’utilisateurs non payants, mais sa portée stratégique est plus profonde : il permet à OpenAI de proposer à ces utilisateurs les modèles les plus récents, les plus puissants — et aussi les plus coûteux — dans l’espoir d’accroître leur engagement. Toutefois, Evans s’interroge : si les utilisateurs ne trouvent rien à faire avec ChatGPT aujourd’hui ou cette semaine, fournir un meilleur modèle changera-t-il réellement la donne ?
Une stratégie de plateforme douteuse : l’absence d’un véritable effet boule de neige
L’an dernier, Sam Altman, PDG d’OpenAI, a tenté d’intégrer les différentes initiatives de l’entreprise au sein d’une stratégie cohérente, présentant un schéma accompagné d’une citation de Bill Gates : « Une plateforme se définit comme un système qui crée plus de valeur pour ses partenaires que pour elle-même. » Parallèlement, le directeur financier a présenté un autre diagramme illustrant l’« effet boule de neige ».
Evans considère l’effet boule de neige comme une stratégie élégante et cohérente : les dépenses en capital forment en elles-mêmes un cercle vertueux, constituant la base sur laquelle bâtir une entreprise de plateforme intégrée. Partant des puces et de l’infrastructure, on construit progressivement chaque couche de la pile technologique ; plus on monte dans la pile, plus on aide les autres à créer leurs propres produits à l’aide de vos outils. Tout le monde utilise votre nuage, vos puces et vos modèles, puis, aux niveaux supérieurs, les différentes couches de la pile se renforcent mutuellement, créant ainsi un effet réseau et un écosystème.
Pourtant, Evans affirme sans détour que cette analogie n’est pas pertinente : OpenAI ne possède pas la dynamique de plateforme et d’écosystème dont ont bénéficié Microsoft ou Apple par le passé, et ce diagramme de l’« effet boule de neige » ne représente pas, en réalité, un tel effet.
En matière de dépenses en capital, les quatre principaux fournisseurs de services cloud ont investi environ 400 milliards de dollars dans l’infrastructure l’an dernier, et annoncent des investissements d’au moins 650 milliards de dollars cette année. OpenAI a déclaré il y a quelques mois qu’elle visait un engagement de calcul de 1 400 milliards de dollars et de 30 gigawatts (sans préciser d’échéancier), alors que sa consommation effective à la fin de 2025 était de 1,9 gigawatt. Faute de flux de trésorerie importants issus d’activités existantes, l’entreprise finance ces objectifs via des levées de fonds et en utilisant les bilans d’autrui (en partie via des « revenus circulaires »).
Evans estime que des investissements massifs en capital ne confèrent qu’un simple droit d’entrée, non un avantage concurrentiel. Il compare les coûts de l’infrastructure IA à ceux de la fabrication d’avions ou de semi-conducteurs : aucune présence d’effet réseau, mais chaque nouvelle génération de produit devient plus complexe et plus coûteuse à produire, ce qui finit par limiter le nombre d’acteurs capables de maintenir les investissements requis pour rester à la pointe. Or, bien que TSMC détienne de facto un monopole dans la fabrication de puces avancées, cela ne lui confère aucun levier ou pouvoir de captation de valeur dans les couches supérieures de la pile technologique.
Evans rappelle que les développeurs doivent construire leurs applications pour Windows parce qu’il possède presque tous les utilisateurs, et que les utilisateurs doivent acheter des PC Windows parce qu’il héberge presque tous les développeurs — voilà l’effet réseau. Mais si vous inventez une excellente nouvelle application ou un nouveau produit à l’aide de l’IA générative, vous n’avez besoin que d’appeler via une API le modèle de base hébergé dans le nuage ; les utilisateurs ignorent totalement — et se soucient peu — du modèle utilisé.
Absence de maîtrise produit : une stratégie subordonnée au laboratoire
Evans commence son article par une citation de Fidji Simo, responsable produit d’OpenAI, prononcée en 2026 : « Jakub et Mark définissent la direction stratégique de la recherche à long terme. Après plusieurs mois de travail, des résultats remarquables émergent, puis les chercheurs me contactent en disant : “J’ai quelque chose de vraiment cool. Comment comptes-tu l’intégrer dans le chat ? Comment l’utiliser dans nos produits professionnels ?” »
Cette déclaration contraste vivement avec la célèbre phrase de Steve Jobs en 1997 : « Vous devez partir de l’expérience client, puis remonter jusqu’à la technologie. Vous ne pouvez pas partir de la technologie pour ensuite chercher où la vendre. »
Evans estime que, lorsqu’on est responsable produit au sein d’un laboratoire d’IA, on ne contrôle pas sa propre feuille de route et que sa capacité à définir une stratégie produit est extrêmement limitée. Le matin, on ouvre ses e-mails et découvre ce que le laboratoire a produit ; sa mission consiste alors simplement à transformer cela en un bouton. La stratégie se décide ailleurs… mais où ?
Ce constat met en lumière le défi fondamental auquel OpenAI est confrontée : contrairement à Google dans les années 2000 ou à Apple dans les années 2010, les employés talentueux et ambitieux d’OpenAI ne disposent pas d’un produit véritablement efficace — et inaccessible aux autres. Evans considère qu’une interprétation possible des activités d’OpenAI au cours des douze derniers mois est que Sam Altman a pleinement conscience de ce fait, et cherche à convertir la valorisation actuelle de l’entreprise en une position stratégique plus durable avant que la musique ne s’arrête.
Pendant la majeure partie de l’année dernière, la réponse d’OpenAI semblait être : « Tout, simultanément, immédiatement. » Plateforme d’applications, navigateur, application vidéo sociale, collaboration avec Jony Ive, recherche médicale, publicité, etc. Evans estime que certaines de ces initiatives donnent l’impression d’un « assaut généralisé », ou résultent simplement de recrutements massifs de personnes particulièrement dynamiques. Parfois, on a même l’impression que l’on copie la forme des plateformes passées ayant connu le succès, sans en avoir pleinement compris la finalité ou les mécanismes dynamiques sous-jacents.
Evans emploie fréquemment les termes « plateforme », « écosystème », « levier » et « effet réseau », mais reconnaît que, dans le secteur technologique, ces termes sont largement utilisés et demeurent assez flous. Il cite Roger Lovatt, son professeur d’histoire médiévale à l’université : « Le pouvoir, c’est la capacité de faire faire aux gens ce qu’ils ne veulent pas faire. » Voilà précisément le vrai problème : OpenAI dispose-t-elle de la capacité de faire utiliser davantage son système par les consommateurs, les développeurs et les entreprises, indépendamment de ce que ce système fait réellement ? Microsoft, Apple, Facebook — et aussi Amazon — ont tous possédé ce type de pouvoir.
Selon Evans, une bonne façon d’interpréter la phrase de Bill Gates est de comprendre que la véritable réalisation d’une plateforme réside dans la capacité à mobiliser la créativité de l’ensemble de l’industrie technologique, afin de ne pas avoir à tout inventer soi-même, de pouvoir construire à grande échelle, mais toujours sur son propre système — et sous son contrôle. Les modèles de base sont effectivement des multiplicateurs : une multitude de nouveautés seront construites à l’aide de ceux-ci. Mais avez-vous une raison impérieuse de faire en sorte que tout le monde doive utiliser votre produit, même si vos concurrents ont déjà construit exactement la même chose ? Avez-vous une raison impérieuse de garantir que votre produit restera toujours supérieur à celui de vos concurrents, quelles que soient les ressources financières et humaines qu’ils engageront ?
Evans conclut que, en l’absence de ces avantages, il ne vous reste que l’exécution quotidienne. Bien sûr, exécuter mieux que les autres est un objectif légitime, et certaines entreprises y sont parvenues sur une longue période — allant même jusqu’à se convaincre d’avoir institutionnalisé cette excellence — mais ce n’est pas une stratégie.
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