La nouvelle mafia de la Silicon Valley : OpenAI et Anthropic fabriquent des fondateurs en série

Auteur : David, TechFlow

La Silicon Valley n'a pas utilisé collectivement le terme « Mafia » depuis longtemps.

La dernière fois remonte à plus de vingt ans. En 2002, eBay a racheté PayPal pour 1,5 milliard de dollars ; un groupe de jeunes ayant vécu la croissance de l'entreprise de 0 à 1 sont devenus financièrement libres du jour au lendemain, puis se sont dispersés.

L'histoire suivante est connue de tous : Musk a créé Tesla et SpaceX, Peter Thiel a créé Palantir, Hoffman a créé LinkedIn, Chen Shijun et Karim ont créé YouTube...

La Silicon Valley les appelle la « Mafia PayPal ».

« Mafia » n'est pas péjoratif, c'est une certification, une certification que vous venez de ce gagnant et avez la capacité de recréer un gagnant.

Ce terme est resté silencieux pendant longtemps. Les conditions requises sont trop strictes : une entreprise suffisamment gagnante, une distribution concentrée de richesse, un groupe de personnes ayant vu le monde et n'ayant pas encore été émoussées. Google n'a pas engendré de mafia, Meta non plus. Jusqu'à récemment, il a commencé à être fréquemment utilisé pour un autre groupe de personnes.

Ceux qui sont partis d'OpenAI et d'Anthropic.

Alors que plus de la moitié de 2026 est déjà passée, le nombre de personnes ayant quitté ces deux principales entreprises d'IA pour créer de nouvelles sociétés est suffisant pour dresser une longue liste :

L'ancien vice-président de la recherche chez OpenAI, Jerry Tworek, a fondé Core Automation, l'ancien chercheur d'Anthropic, Behnam Neyshabur, et d'autres ont formé Mirendil. Parmi les chercheurs récemment partis, certains se lancent dans les mathématiques vérifiables, d'autres dans une IA véritablement personnelle, et d'autres encore veulent reconstruire l'ordinateur personnel au niveau du matériel...

Cette voie a déjà été empruntée une fois. Anthropic elle-même a été fondée il y a cinq ans par des personnes parties d'OpenAI, elle est maintenant valorisée à 380 milliards de dollars et est devenue l'adversaire le plus problématique pour son ancien employeur.

La liste continue de s'allonger. Tous ces partis utilisent leur expertise respective pour tailler les branches de cet arbre qu'est l'IA.

Quand la mafia commence à encercler en dehors des grands modèles

Examinons d'abord une question. Pourquoi presque personne parmi ce groupe ayant quitté OpenAI et Anthropic en 2026 ne construit plus de grands modèles ?

La réponse est très réaliste : il n'y a plus de place sur le tronc principal. Former un modèle de pointe coûte souvent des milliards de dollars ; OpenAI, Anthropic et Google se livrent eux-mêmes à un combat corps à corps, une startup entrant de front équivaut à un suicide.

Mais plus le modèle est puissant, plus l'espace vide autour de lui est grand.

Les modèles d'aujourd'hui sont déjà assez intelligents, assez intelligents pour que le goulot d'étranglement de l'industrie ne soit plus « sait-il le faire ». En regardant ce groupe de partis dans son ensemble, vous découvrirez qu'ils travaillent en fait autour de « l'exécution des tâches », et utilisent leur expertise pour combler les endroits où les tentacules des grands modèles ne se sont pas encore étendus.

Par exemple, l'IA peut-elle vraiment passer au niveau de l'exécution des tâches ? Une fois le travail commencé, la confiance devient un problème. Une fois la confiance établie, le contrôle reste un problème.

Ces couches de problèmes, les grandes entreprises n'ont pas le temps de s'en occuper, et certaines ne leur conviennent pas pour y répondre elles-mêmes. Les entreprises sur cette liste de 2026 poussent presque toutes sur ces terrains vagues.

Le terrain vague le plus radical est de laisser l'IA rechercher l'IA elle-même.

L'ancien vice-président de la recherche chez OpenAI, Jerry Tworek, et plusieurs collègues ont fondé Core Automation, un laboratoire de recherche automatisé, permettant aux modèles de lire des articles, de formuler des hypothèses et de mener des expériences eux-mêmes.

Le jugement sous-jacent est assez froid : le goulot d'étranglement du progrès de l'IA n'est plus l'algorithme, mais le personnel de recherche.

Quant à Mirendil, formé par l'ancien chercheur d'Anthropic, Behnam Neyshabur, et d'autres, qui vient de lever 200 millions de dollars, il fait une autre extension de la même logique : un système d'auto-accélération, permettant aux modèles de participer à l'amélioration des modèles eux-mêmes. Le rôle humain passe de sujet de la recherche à celui de contremaître.

Une fois le travail commencé, de nouveaux problèmes suivent, à savoir comment confirmer qu'il est bien fait.

Ainsi, un autre terrain vague se concentre sur la confiance dans l'IA.

Dans la plupart des domaines, vérifier une réponse donnée par une IA coûte beaucoup plus cher que de générer une réponse. Math Inc vise ce maillon le plus cher ; l'ancien chercheur d'OpenAI, Jesse Han, est parti pour la créer, avec pour direction de transformer les preuves mathématiques en une forme que les machines peuvent vérifier ligne par ligne.

Les mathématiques sont l'un des rares domaines où le vrai et le faux peuvent être entièrement vérifiés. En faisant fonctionner la validation ici, il est possible de transférer la même capacité vers d'autres industries. Lorsque l'IA commencera à prendre des décisions pour les humains, prouver qu'elle a raison sera probablement plus valuable que de la laisser faire.

Un niveau plus loin, il s'agit de transformer l'intelligence en « quotidien ».

Entre un modèle qui sait répondre aux questions et un modèle qui peut faire les choses pour vous, il y a tout un ensemble de tâches ingrates : appeler des outils, décomposer des tâches, se souvenir du contexte, mener une chose du début à la fin... Tout cela nécessite également le soutien d'outils auxiliaires.

Rational et Zavify, toutes deux issues d'anciens employés d'OpenAI et d'Anthropic, se concentrent sur les flux de travail des agents, confiant les processus métier des entreprises aux agents intelligents pour les exécuter ;

De manière similaire, l'ancien co-fondateur de xAI, Igor Babuschkin, a fondé River AI, voulant également créer une IA véritablement appartenant aux individus et façonnée par eux.

Il y a aussi un atypique dans ce groupe : Blackstar, créé par l'ancien ingénieur Codex d'OpenAI, Daniel Edrisian, qui s'attaque directement au matériel, voulant construire un ordinateur personnel redessiné pour l'ère de l'IA.

Une fois que tout le travail est en cours, quelqu'un doit toujours surveiller.

Il y a une opportunité subtile ici. Lorsque les entreprises d'IA annoncent elles-mêmes « nos modèles sont sûrs », personne ne les croit ; les joueurs ne peuvent pas être arbitres. Ainsi, la sécurité est devenue une entreprise indépendante, et ceux qui font cette entreprise sont pour la plupart des personnes qui ont étudié la sécurité de l'IA de leurs propres mains dans ces deux laboratoires.

Pour le dire simplement, ce qu'ils font comprend deux choses : la première est de chercher des noises. Syntony, fondée par une équipe ancienne d'Anthropic, se spécialise dans la tentative d'induire l'IA en erreur, de la tromper pour qu'elle franchisse les limites, et de tester les défauts du système avant que les méchants n'agissent.

L'autre est de noter. Resolution, créée par d'anciens chercheurs d'OpenAI, étudie comment confirmer qu'une IA travaille vraiment selon l'intention humaine, et doit également attribuer un degré à cette certitude. Une autre consiste à établir des règles ; Guidelight, également issue d'anciens employés d'OpenAI, définit pour toute l'industrie quelles pratiques sont considérées comme sûres, puis pousse tout le monde à les suivre...

Ces entreprises ne touchent pas à la limite supérieure des capacités de l'IA, elles gardent la ligne de fond de l'IA. Plus le modèle est capable, mieux leurs affaires pourraient se porter.

Et si vous demandez quelle est la différence entre cette « Mafia de l'IA » et la Mafia PayPal, la réponse est probablement dispersion vs convergence.

Ceux qui ont quitté PayPal faisaient de tout : paiement, social, aérospatial, analyse du renseignement, car c'était une époque où les opportunités étaient partout ;

Les membres de cette nouvelle mafia ont des directions beaucoup plus convergentes, car il n'y a que quelques terrains vagues pour l'IA, et le groupe de personnes comprenant le mieux les modèles au monde a voté avec ses pieds pour l'emplacement du prochain goulot d'étranglement.

Pourquoi maintenant ?

Il y a un accessoire clé dans le scénario de la Mafia PayPal : un événement de liquidité concentré. L'acquisition par eBay a permis à un groupe de personnes de recevoir de l'argent simultanément et de retrouver leur liberté en même temps, c'est ainsi que la mafia a pu prendre de l'ampleur.

Dans l'industrie de l'IA de 2026, les accessoires sont en place.

L'automne dernier, OpenAI a organisé un round de transfert d'actions anciennes, les employés ont encaissé un total de 6,6 milliards de dollars, et la valorisation de l'entreprise a atteint 500 milliards de dollars. Des événements plus importants sont à venir, OpenAI et Anthropic se préparent tous deux pour une introduction en bourse, qui pourrait avoir lieu dès cette année. Pour les premiers employés, la veille de l'introduction en bourse est le meilleur moment pour partir, la richesse sur papier dans leurs mains est sur le point de devenir de l'argent réel, partir plus tard signifie être retenu par des menottes dorées pendant quelques années de plus.

L'argent est en place, ceux qui recrutent sont arrivés il y a longtemps.

Les VC de la Silicon Valley ont déjà pris l'habitude de guetter les canaux de départ des deux grands laboratoires. La première responsable des ventes d'OpenAI, Aliisa Rosenthal, a carrément changé de métier pour devenir investisseuse, déclarant publiquement qu'elle trouverait des projets grâce au réseau de ses anciens collègues, l'ancien responsable des produits grand public Peter Deng a également rejoint la société de capital-risque Felicis.

Mira Murati mentionnée dans le chapitre précédent peut lever 2 milliards de dollars sans produit, Mirendil vient de faire son apparition et a déjà encaissé 200 millions de dollars... L'argent court après les gens, à un point exagéré.

Le calcul des risques pour les partis eux-mêmes est en fait très simple, le pire résultat n'est rien d'autre que de retourner dans une grande entreprise pour prendre un autre salaire annuel de millions.

Le coût de l'encombrement

Actuellement, les dizaines d'entreprises fondées par les mafias de l'IA se pressent sur les mêmes quelques terrains vagues, sur chaque chemin se tiennent des adversaires tout aussi intelligents, ayant les mêmes profils, et ne manquant pas non plus d'argent.

Et une autre façon de dire encombrement, c'est que la plupart perdront.

L'histoire de la Mafia PayPal est émouvante parce que nous ne nous souvenons que de Tesla et LinkedIn, oubliant les dizaines d'entreprises qui ont fait faillite à la même époque. Cette liste sera probablement la même, dans quelques années, en regardant en arrière, il n'y aura peut-être pas plus de cinq noms reconnaissables.

Il y a un problème plus caché. Les affaires de ces nouvelles entreprises consistent soit à faire travailler l'IA, soit à surveiller l'IA au travail, les clients et les perspectives sont liés à la même prémisse : les capacités des modèles doivent progresser continuellement et rapidement. Une fois cette prémisse ralentie, de nombreux terrains vagues disparaîtront simultanément.

Mais même en tenant compte de tout cela, cette liste vaut toujours la peine d'être conservée.

Le véritable héritage de la Mafia PayPal n'est pas quelques entreprises, c'est un principe : lorsque les talents les plus importants d'une époque commencent à partir d'un même endroit, les suivre ne se trompe généralement pas.

Ce groupe d'il y a vingt ans a défini la seconde mi-temps d'Internet. Ce groupe d'aujourd'hui se rassemble autour de cet arbre qu'est l'IA.

La direction dans laquelle l'arbre grandit, ceux qui ont planté l'arbre le savent en premier.