Pourquoi OpenAI perd-elle autant de cadres dirigeants ?

Chris Malone a quitté OpenAI la semaine dernière.

Son titre était responsable des centres de données. À l'été 2026, c'est probablement le poste le plus critique à ne pas laisser vacant dans un laboratoire d'IA — plus de 500 villes américaines restreignent la construction de centres de données, le Texas réexamine toutes les demandes de raccordement au réseau, l'État de New York a proposé un moratoire d'un an, et chaque entreprise d'IA se bat pour les mêmes permis d'accès à l'électricité.

Et maintenant, la personne qui gérait cela est partie.

Qui est-il et pourquoi son départ est-il si visible ?

Malone a rejoint OpenAI en mars 2025, peu après l'annonce du projet Stargate — le plan ambitieux d'OpenAI, Oracle et SoftBank pour construire leurs propres centres de données.

Son parcours était taillé pour cette mission : avant OpenAI, il a passé près de cinq ans chez Meta, où il est devenu ingénieur émérite et a dirigé la stratégie des centres de données de l'entreprise ; auparavant, il a travaillé plus de dix ans chez Google, également comme ingénieur émérite et directeur senior, spécialisé dans les technologies des centres de données.

Le problème, c'est que Stargate a connu un début difficile. OpenAI a ensuite fait marche arrière et a choisi de signer des contrats avec des fournisseurs de cloud pour obtenir de la puissance de calcul, plutôt que de construire ses propres bâtiments. Aujourd'hui, l'entreprise relance une partie de ses efforts de construction en propre — non plus seulement louer des puces, mais louer des installations entières. Mais c'est quelqu'un d'autre qui dirige cela, pas Malone.

Les changements organisationnels sont encore plus révélateurs. Malone relevait initialement directement du président Greg Brockman. Plus tôt cette année, lors d'une réorganisation de la division infrastructure, le vice-président Sachin Katti a pris la tête d'un groupe plus large, sous la direction de Brockman, tandis que Malone et un autre responsable, Adrian Caulfield, sont devenus co-responsables d'une équipe « Ingénierie et conception des technologies des centres de données ».

En juillet, OpenAI a promu Uday Ruddarraju au poste de « directeur technique de la capacité de calcul », relevant directement de Brockman ; Brent Mayo, débauché cette année de xAI d'Elon Musk, relève de Ruddarraju et est chargé de veiller à ce que les projets de calcul soient livrés dans les délais. Ces deux personnes ont déjà construit le supercalculateur Colossus de Musk à Memphis.

Autrement dit, avant son départ, le poids de ce poste avait déjà été dilué.

La réponse officielle d'OpenAI a contourné ce point : « Plus tôt cette année, nous avons réorganisé notre organisation infrastructure pour soutenir l'ampleur et le rythme de notre travail. Nous disposons d'une équipe de centres de données solide et extrêmement expérimentée, avec un leadership clair et l'expertise technique nécessaire pour exécuter notre plan. »

Pourquoi tant de départs ?

Malone n'est pas un cas isolé. Il est l'un des treize départs cette année.

Le Wall Street Journal compte au moins 12 employés de haut niveau, Business Insider en dénombre 13, dont plusieurs sont partis au cours du dernier mois. Et il ne s'agit pas d'employés juniors, mais des plus hauts dirigeants de l'entreprise : directeur des revenus, directeur des opérations, directrice du marketing, directeur des produits.

La liste est la suivante :

Kevin Weil, responsable produit, est parti en avril ;

Fidji Simo — le bras droit de Sam Altman, qui gérait une grande partie des activités principales d'OpenAI. Elle a démissionné le mois dernier après un congé médical ;

Brad Lightcap, cadre de longue date et directeur des opérations, a annoncé ce mois-ci son départ pour lancer un nouveau projet ;

Denise Dresser, directrice des revenus, débauchée en décembre dernier du poste de PDG de Slack, est partie après seulement huit mois.

Il y a deux semaines, OpenAI a nommé son deuxième directeur des revenus en un an — Dali Rajic, président et directeur des opérations de Wiz, filiale d'Alphabet.

En général, les actions des employés de start-up ne peuvent être converties en liquidités qu'après une acquisition ou une introduction en bourse, avec parfois des périodes de blocage. C'est ce qu'on appelle les « menottes dorées » : si vous voulez cet argent, vous devez rester.

Mais l'année dernière, lors d'une levée de fonds, OpenAI a offert un avantage financier à ses employés, leur permettant de vendre un total de 6,6 milliards de dollars d'actions.

Une fois l'argent en poche, les menottes se desserrent. Partir devient soudainement beaucoup plus facile.

Google perd aussi des talents, pourquoi personne ne panique ?

OpenAI se prépare actuellement à une introduction en bourse, prévue pour 2027, avec une valorisation espérée par les dirigeants de plus de 1 000 milliards de dollars.

À ce moment critique, toute impression de « fuite des dirigeants » inquiétera les investisseurs. Même si Brockman a raison et que l'impact opérationnel réel est faible, la perception elle-même est un actif.

Et cette fuite des talents se heurte à deux autres problèmes déjà en cours : les doutes sur le modèle économique et la position concurrentielle. Au deuxième trimestre, le chiffre d'affaires d'OpenAI a augmenté de 18 % en glissement annuel — sur le même trimestre, celui de son concurrent Anthropic a plus que doublé. OpenAI tente désormais de rattraper Anthropic sur les ventes aux entreprises.

De son côté, les départs chez Google ne sont pas moins significatifs.

Jeff Dean, scientifique en chef, a quitté l'entreprise ce mois-ci après 27 ans pour fonder sa propre start-up, emmenant avec lui trois autres ingénieurs seniors. En juin, le lauréat du prix Nobel John Jumper et le pionnier de l'IA Noam Shazeer sont également partis — le départ de Shazeer est particulièrement douloureux, car Alphabet avait dépensé des milliards de dollars pour le faire revenir il y a seulement deux ans.

Mais Google a un banc profond. L'entreprise a racheté DeepMind au Royaume-Uni il y a 12 ans, et cette division est aujourd'hui la pierre angulaire de son activité IA. Google a même investi dans la nouvelle entreprise de Dean.

Les remplacements ont été rapides : Demis Hassabis est passé de DeepMind au poste de Dean, et Koray Kavukcuoglu a repris les modèles Gemini et la recherche en IA — ce dernier était chez DeepMind avant même son acquisition par Google. Les analystes estiment que Hassabis est un penseur de grande envergure, tandis que Kavukcuoglu sera plus opérationnel, chargé de garantir que les technologies d'IA rentables soient mises en production dans les délais.

Pour Google, qui a récemment pris du retard dans la course à l'IA, ce renouvellement pourrait même être sain.

Mêmes départs, mais la différence réside dans la profondeur du banc.

Le débauchage vient de leur fournisseur commun

La même semaine, une autre nouvelle de personnel : Nvidia a recruté plus de 100 employés de la start-up Poolside dans le cadre d'un accord de licence de 6 milliards de dollars.

Ces personnes devraient rejoindre le projet de modèle à poids ouverts Nemotron de Nvidia, avec un objectif clair — créer un contrepoids américain capable de rivaliser avec la récente vague de puissants modèles open source chinois.

Cette affaire a deux facettes. D'un côté, le récit de la sécurité nationale : les modèles récemment publiés par des entreprises chinoises comme Moonshot AI et Zhipu AI ont effectivement rendu Washington nerveux. De l'autre, la relation commerciale : Nvidia fournit des puces à des développeurs de modèles fermés comme OpenAI et Anthropic, et maintenant elle utilise ses propres puces pour créer un modèle open source moins cher qui concurrence ses clients.

Et cette voie est à double sens. Le jour même où le départ de Malone a été annoncé, OpenAI a publié lors de la conférence Hot Chips les résultats des benchmarks de sa puce maison Jalapeño, affirmant surpasser la GB300 de Nvidia en débit par kilowatt et en latence, 700 watts contre 1400 watts, jusqu'à 1,9 fois le débit par kilowatt et une latence 3,6 fois plus faible. Cette puce, développée en collaboration avec Broadcom, est conçue uniquement pour l'inférence, pas pour l'entraînement, avec un déploiement à petite échelle prévu fin 2026 et une montée en puissance en 2027.

Le fournisseur avance sur le territoire du client, et le client avance sur le territoire du fournisseur.

Mais il y a une chose que les deux camps doivent encore résoudre eux-mêmes : ces puces doivent finalement être installées dans des salles de serveurs, et ces salles doivent être raccordées à l'électricité. Et chez OpenAI, la personne qui gérait cela vient de partir.