Déconstruire Anthropic : La meilleure entreprise d’IA, peut-être aussi une forme d’invention organisationnelle

Source : Celia, la licorne d'outre-mer

Aujourd'hui, Anthropic a lancé son modèle phare de nouvelle génération, le Claude Fable 5, ainsi que le Claude Mythos 5, réservé à certaines institutions.

D'après les données divulguées par les sources officielles, il s'agit de la génération de modèles la plus performante d'Anthropic à ce jour. Notamment en matière de développement logiciel, de traitement de données complexes et de tâches de longue durée, elle creuse encore davantage l'écart avec la génération précédente.

Cependant, plus intrigant encore que le modèle lui-même est de comprendre pourquoi Anthropic a su constamment suivre le rythme des évolutions du secteur au cours des dernières années.

Alors que la plupart des entreprises discutaient encore des échelles de paramètres, elle se concentrait sur le codage ; lorsque le secteur s'est disputé le trafic C-end, elle s'est tournée vers le marché des entreprises ; à mesure que de plus en plus d'entreprises ont commencé à se développer partout, elle a concentré ses ressources sur quelques directions clés.

Avec le recul, l'ascension d'Anthropic ne semble pas relever d'un miracle technologique, mais plutôt du fruit d'une stratégie de long terme bien définie. En un an, Anthropic est passée du statut de simple suiveuse d'OpenAI à celui d'acteur incontournable du secteur de l'IA. Chiffre d'affaires, valorisation et attractivité des talents progressent à grands pas. Nombreux sont ceux qui attribuent ce succès à Claude.

Mais si l'on élargit un peu la période, on pourrait constater que Claude n'est peut-être que le résultat. Ce qui mérite vraiment d'être étudié, c'est pourquoi Anthropic a toujours su anticiper les grandes orientations avant les autres, et pourquoi le studio a su garder son sang-froid face à toutes les tentations.

La sortie de Fable 5 vient s'ajouter à la liste. Elle rappelle que la concurrence dans le secteur de l'IA ne se résume peut-être pas aux seuls modèles. Bien souvent, la victoire ou la défaite dépendent de la stratégie, de l'organisation et des sacrifices qu'une entreprise est prête à consentir pour défendre ses valeurs.

Au cours de l'année écoulée, Anthropic s'est peut-être révélée être l'entreprise la plus digne d'intérêt à étudier dans tout le secteur de l'IA.

Au début de cette année, elle a connu la croissance la plus fulgurante de l'histoire des entreprises : son chiffre d'affaires annuel récurrent (ARR) est passé de 9 milliards à 45 milliards de dollars. Si la puissance de calcul continue de croître, il devrait atteindre 100 milliards de dollars d'ici la fin de l'année et entre 200 et 300 milliards l'année prochaine, égalant ainsi la taille de Meta. Sur le marché secondaire, sa valorisation a déjà atteint 1 000 milliards de dollars, dépassant celle d'OpenAI.

Nous avons consacré beaucoup de temps à étudier comment Anthropic a réussi à se hisser au sommet. En définitive, pour comprendre cette entreprise, il est essentiel de saisir deux points clés : le jugement stratégique et la culture organisationnelle.

Chacun possède déjà une compréhension fragmentaire de ce sujet, mais il n'existe pas de vision d'ensemble. Cet article vise donc à proposer une analyse et une reconstitution plus détaillées. Il ambitionne d'éclairer certaines questions que se posent des observateurs extérieurs, sous l'angle de la stratégie et de l'organisation, notamment :

Pourquoi Anthropic a-t-il réalisé en 2021 que le codage était peut-être la direction la plus importante ?

Comment les différences de personnalité entre Dario et Sam ont-elles façonné les trajectoires stratégiques totalement différentes des deux entreprises ?

Pourquoi le taux de renouvellement du personnel chez Anthropic est-il si faible ?

Pourquoi presque tous les employés d'Anthropic vantent-ils sa culture d'entreprise ? Comment cette culture est-elle préservée malgré la croissance rapide de l'entreprise ?

01 L'importance de la concentration est sous-estimée

Tout d'abord, d'un point de vue stratégique, OpenAI a toujours donné l'impression d'être une entreprise qui veut tout.

En termes de capacités de modélisation, OpenAI déploie des efforts dans les domaines des mathématiques, des sciences, du codage, du raisonnement, du multimodal, de l'innovation architecturale, etc. En termes de produits, Codex, les navigateurs, les robots, les plateformes d'entreprise, le matériel intelligent, les puces et les centres de données sont tous développés simultanément ; on estime qu'OpenAI a compté jusqu'à 300 projets.

À l'inverse, Anthropic est radicalement différent ; parmi les trois principaux, c'est le seul à avoir abandonné très tôt le multimodal, et il n'a jamais abordé l'innovation architecturale ni mis l'accent sur des concepts tels que les modèles de raisonnement, l'apprentissage par renforcement ou l'apprentissage continu. Il se concentre exclusivement sur la mise à l'échelle des modèles de langage, privilégiant le codage comme unique axe de développement et maîtrisant d'abord les fonctionnalités les plus essentielles.

Concernant l'importance du codage, le marché est désormais clair sur trois points essentiels :

La programmation est la clé de tout. La grande majorité des tâches du monde numérique peuvent être réalisées grâce au code.

Le codage est la capacité la plus adaptée à l'apprentissage de modèles. Il offre une grande vérifiabilité des résultats et un cycle de rétroaction court, permettant ainsi une meilleure intégration des données utilisateur dans l'entraînement des modèles.

Le codage est le principal accélérateur du développement de l'IA générale. Les laboratoires d'IA les plus avancés sont déjà entrés dans ce processus d'accélération, et les améliorations apportées aux modèles cette année sont plus rapides que l'année dernière.

Les résultats définitifs confirment que le développement informatique est bel et bien la priorité absolue, surpassant tout le reste. OpenAI ne s'en est rendu compte qu'en mars, abandonnant des projets annexes comme Sora et faisant du développement informatique sa priorité numéro un.

Comment Anthropic a-t-il choisi avec précision son code ?

Nous nous sommes toujours posé la question suivante : comment Anthropic a-t-il réussi à choisir avec autant de précision son code source dès le départ ? En y regardant de plus près, il s’avère que c’est un mélange de clairvoyance et de chance.

Le financement initial d'Anthropic s'est avéré particulièrement difficile. Avec des fonds limités, l'entreprise devait progresser plus efficacement vers l'IA générale. Il lui fallait démontrer, par un scénario vertical, sa capacité à créer un cycle commercial fermé. L'équipe a sérieusement étudié la possibilité que, si elle ne pouvait choisir qu'une seule voie, le développement de logiciels soit la meilleure option : entraîner un modèle de programmation plus performant → le mettre à disposition des clients → recueillir des données d'utilisation dans des environnements d'ingénierie réels → et les réintégrer à l'entraînement du modèle. Ce processus pourrait potentiellement créer un cercle vertueux.

Le responsable de la croissance d'Anthropic a mentionné avoir consulté un document interne rédigé par les cofondateurs de l'entreprise, expliquant pourquoi ils devaient se concentrer sur le développement informatique. Or, ce document datait de 2021, bien avant que quiconque ne connaisse le véritable potentiel de ce marché.

Cependant, la situation a évolué par la suite ; le financement s’est amélioré et l’entreprise disposait de plus de ressources, la question du codage n’a donc plus été abordée et ils ont opté pour la création d’une base de modèle plus générale.

Le tournant s'est produit après le succès fulgurant de ChatGPT. Anthropic a constaté qu'OpenAI s'était déjà emparé du marché des logiciels de traitement de données complexes (C-end) et a donc, à regret (mais avec le recul, heureusement), recentré ses efforts sur les logiciels de traitement de données de second niveau (B-end). Ce changement de stratégie restait prudent et empirique, et non un pari risqué.

Lors de la formation de Claude 3, Anthropic a entrepris de renforcer consciemment ses compétences en programmation et a reçu des retours positifs du marché concernant Sonnet 3.5. Par la suite, l'entreprise a augmenté ses investissements tout en cherchant à valider son approche, confortant progressivement son choix quant au potentiel de la programmation, tant en termes de valeur commerciale que d'accélération de la recherche. L'équipe s'est donc concentrée sur cette voie, abandonnant complètement le développement côté client et ne consacrant même pas d'énergie au multimodal.

Outre l'orientation stratégique du marché, il convient également de souligner la constance de l'équipe dans ses choix techniques. Ces deux dernières années, des chercheurs de renom ont affirmé à plusieurs reprises que les lois d'échelle avaient atteint leurs limites et que les gains marginaux du pré-entraînement étaient désormais plafonnés. D'après nos échanges avec différents chercheurs, Anthropic s'est toujours montré le plus confiant quant aux lois d'échelle parmi tous les laboratoires et a mis en œuvre avec rigueur le pré-entraînement et le traitement des données, sans disperser ses efforts sur de nouveaux paradigmes.

Avec le recul, c'était effectivement la bonne approche. Le bond en avant des compétences de Claude est dû en grande partie à des investissements solides dans sa formation préalable.

La personnalité du fondateur

Mais cela soulève une autre question : pourquoi Anthropic fait-il systématiquement des choix décisifs dans plusieurs directions clés tout en conservant son sang-froid ?

Premièrement, il y a la question des ressources limitées ; le financement historique d’Anthropic ne représente qu’environ un tiers de celui d’OpenAI. Mais en y regardant de plus près, les différences stratégiques entre les deux entreprises sont aussi étroitement liées à la personnalité et au parcours de leurs fondateurs.

Anthropic compte quatre cofondateurs qui ont participé activement à la rédaction de l'article sur les lois de mise à l'échelle. Dario, qui a dirigé la recherche sur GPT-3, possède dix ans d'expérience dans le domaine de l'IA et une connaissance directe des avancées technologiques, ce qui lui confère une grande audace dans ses prises de décision. Par ailleurs, Dario ne ressent aucune peur de manquer quelque chose (FOMO) ; on le décrit même comme quelque peu narcissique et obstiné, rarement influencé par l'opinion générale du marché.

En 2024, alors qu'Anthropic n'avait pas encore connu de croissance explosive, il a dit quelque chose qui me semble très important pour comprendre cette entreprise :

« La leçon la plus importante que j'ai apprise ces dix dernières années, c'est qu'il y aura toujours un soi-disant consensus sur le marché. Mais après avoir vu plusieurs de ces consensus s'effondrer du jour au lendemain, j'ai commencé à me concentrer sur mes propres paris. Je ne sais pas si nous avons raison, mais honnêtement, même si nous n'avons raison que dans 50 % des cas, c'est déjà très précieux, car nous offrons quelque chose que les autres n'ont pas. »

C'est très différent de Sam Altman. D'après nos conversations avec des proches de Sam, nous constatons que :

Sam est reconnu comme l'un des fondateurs les plus ambitieux de la Silicon Valley, voulant tout obtenir dès le départ. Fort de son expérience d'investissement chez YC, il maîtrise parfaitement la méthode consistant à « semer des graines à plusieurs endroits et à parier en parallèle », ce qui a permis à OpenAI de développer d'innombrables projets parallèles.

Sam n'ayant pas de formation technique, ses décisions en matière d'orientations techniques sont moins tranchées que celles d'Anthropic ; il s'appuie davantage sur l'équipe pour impulser le changement. Sam met à profit ses compétences en gestion des ressources pour fournir à chaque équipe les outils nécessaires.

Son expérience dans le capital-risque explique le goût prononcé de Sam pour les idées novatrices et audacieuses. Ainsi, la culture d'OpenAI valorise l'innovation de type « 0 à 1 », mais accorde moins d'importance au perfectionnement continu, de l'étape 1 à l'étape 10. De nombreuses gammes de produits, comme Sora, Atlas Browser et Voice Mode, manquent de continuité et sont abandonnées après leur lancement.

Sam et Mark Chen (directeur de la recherche) sont tous deux de nature à dire oui sans jamais dire non. Pour les projets parallèles, tant que l'équipe s'investit pleinement, les ressources nécessaires continueront d'être fournies par la direction.

Lorsque les forces d'OpenAI sont diluées par divers projets annexes, Anthropic peut prendre l'avantage sur le champ de bataille le plus crucial grâce à la compétition stratégique.

Le génie de la stratégie réside dans la subtilité.

L'orientation stratégique d'Anthropic nous permet de constater que l'importance de la spécialisation est sous-estimée.

Je me souviens d'un podcast que j'ai écouté l'an dernier, avec David Senra, l'animateur du podcast Founders. Depuis huit ans, il se consacre presque exclusivement à une seule chose : étudier chaque semaine le parcours d'un grand entrepreneur. Lorsqu'on lui a demandé quelle était la leçon essentielle tirée de plus de 400 biographies d'entrepreneurs qu'il avait lues, il a répondu : « La concentration. »

Les grands entrepreneurs ne sont souvent pas d'excellents élèves aux compétences variées, mais plutôt des passionnés à l'extrême. Ils identifient une ou deux variables qui sont primordiales à leurs yeux, comme la politique de prix de Costco, l'expérience utilisateur d'Apple ou l'algorithme de recommandation et le système d'optimisation des données de ByteDance, et les poussent à l'extrême, parfois jusqu'à l'absurde pour leurs concurrents.

Il convient de préciser que beaucoup de gens pensent être concentrés, mais n'en comprennent pas vraiment le sens ni le coût. La concentration, en tant que telle, se décompose essentiellement en deux niveaux :

Jugement : savoir ce qui est le plus crucial et oser sacrifier tout le reste.

Pression : Être capable d'investir des ressources considérables pour pénétrer les éléments clés.

Le premier relève de la cognition, le second de la volonté ; les deux sont indispensables.

Par exemple, lors de la création de Google, l'ensemble du secteur internet s'accordait à dire que l'avenir appartenait aux « portails ». Des géants comme Yahoo multipliaient les fonctionnalités sur leurs pages d'accueil : actualités, météo, shopping, jeux, horoscopes… Chaque fonctionnalité était perçue comme un levier pour « accroître la valeur publicitaire ». Mais Google était convaincu qu'avec l'augmentation du volume d'informations, les utilisateurs n'avaient pas besoin d'un portail plus vaste, mais plutôt de la possibilité de trouver immédiatement les réponses les plus pertinentes.

Ainsi, tandis que d'autres souhaitaient que les utilisateurs restent plus longtemps, Google voulait qu'ils quittent leur site plus rapidement. À cette époque, la page d'accueil de Google était d'une simplicité remarquable, ne comportant qu'un champ de recherche. Son modèle économique était tout aussi ciblé : alors que Yahoo disposait de dizaines de méthodes de monétisation, Google concentrait tous ses efforts sur les enchères de mots clés, et a attendu près de dix ans avant d'envisager sérieusement une seconde activité.

Aujourd'hui encore, l'un des principes de Google est le suivant : « Il vaut mieux faire une seule chose, mais vraiment très bien. »

L'essence de la stratégie n'est pas de clarifier ce que l'on veut choisir, mais ce à quoi l'on est prêt à renoncer. Je crois que la plupart des gens ne savent pas assez dire non.

La culture O2 est le plus grand secret.

Ce qui distingue Anthropic, ce n'est peut-être pas sa stratégie, mais sa culture d'entreprise. Au cours des six derniers mois, malgré la forte concurrence pour attirer les talents en IA, le taux de rotation du personnel chez Anthropic est resté bien inférieur à celui des autres laboratoires d'IA.

Les deux graphiques suivants résument les données relatives aux mouvements de talents de 2021 à 2023. Le premier graphique illustre la proportion de changements d'emploi entre différents laboratoires d'IA, et l'on constate :

Pour 10,6 personnes qui quittent DeepMind pour Anthropic, une seule retourne chez DeepMind.

Pour 8,2 personnes qui quittent OpenAI pour Anthropic, une seule retourne chez OpenAI.

Le deuxième graphique illustre la proportion d'employés qui restent dans l'entreprise deux ans après leur embauche. Le taux de fidélisation des talents d'Anthropic s'élève à 80 %, soit le plus élevé parmi les principaux laboratoires d'IA à l'époque, légèrement supérieur aux 78 % de DeepMind. Jeune entreprise en pleine expansion, Anthropic a réussi à atteindre un taux de fidélisation plus élevé que DeepMind, une société bien établie, ce qui n'est pas chose aisée. À titre de comparaison, OpenAI affiche un taux de seulement 67 %.

Il convient de noter que ces données ont été recueillies à l'apogée d'OpenAI, avant l'émergence d'Anthropic. Au vu de l'actualité des deux dernières années, l'attractivité et la stabilité d'Anthropic auprès des talents apparaissent encore plus clairement. Par exemple, un tweet récent et populaire soulignait que plusieurs directeurs techniques d'entreprises prestigieuses étaient prêts à rejoindre Anthropic en tant que simples techniciens (MTS, membres du personnel technique).

La principale raison de ce succès est souvent attribuée à la culture organisationnelle d'Anthropic. Dans les podcasts enregistrés par les membres d'Anthropic, presque tous évoquent cette culture, certains la considérant même comme le secret de sa réussite.

« Je crois sincèrement que la culture est l'arme secrète d'Anthropic ; c'est notre atout le plus précieux et irremplaçable. Ce n'est pas quelque chose qui se produit naturellement ; la direction y a beaucoup investi. »

------ Amol Avasare, leader de la croissance anthropique

Si l'on n'aborde pas cette question avec une conscience particulière, on risque de ne pas la remarquer, car lorsqu'on parle de culture ou de valeurs, cela paraît souvent vague, voire réduit à un simple slogan. Pourtant, en croisant toutes les informations de première main et les entretiens publics, le constat peut être frappant.

Trois caractéristiques de l'anthropique

Si l'on analyse plus précisément, trois caractéristiques distinguent Anthropic des autres laboratoires d'IA :

Axé sur la mission

La mission d'Anthropic est de « garantir que le monde puisse naviguer en toute sécurité dans la transition vers une IA transformatrice », ce qui signifie que tout est axé sur la sécurité.

Nombre d'entreprises se disent guidées par une mission, mais chez Anthropic, l'engagement atteint des sommets quasi religieux. Ce laboratoire de pointe, doté d'une forte conscience morale, croit sincèrement que l'IA générale peut sauver le monde, mais aussi qu'elle pourrait le détruire. Il s'efforce d'amener chacun à trouver le juste équilibre entre ces deux réalités.

Boris Cherny, directeur de Claude Code, a déclaré un jour : « Chez Anthropic, si vous demandez au hasard à quelqu'un dans le couloir "Pourquoi êtes-vous ici ?", la réponse sera toujours la sécurité. »

L'année dernière, lui et la responsable produit Cat Wu ont quitté Anthropic pour Cursor, mais sont revenus deux semaines plus tard, car l'atmosphère culturelle d'Anthropic leur manquait profondément. Ce sentiment d'être tous animés par une mission commune plus noble. Certains, sceptiques avant de rejoindre Anthropic, ont été surpris : « Waouh, l'ambiance en interne est encore plus sérieuse que ce que l'on entend à l'extérieur ! »

Certains employés des débuts ont même déclaré lors de réunions générales que si Anthropic atteignait finalement sa mission mais que l'entreprise elle-même échouait, ce serait tout de même un bon résultat. Cette déclaration en dit long sur Anthropic.

Dans la plupart des entreprises, la réussite commerciale prime sur la mission, qui n'est qu'un prétexte. Or, la particularité d'Anthropic réside dans l'existence, en interne, d'un groupe de personnes qui placent la mission au-dessus de la survie même de l'entreprise. Les actions concrètes d'Anthropic s'inscrivent dans cette logique, comme en témoignent sa structure de gouvernance conçue sur le modèle d'une fondation à but non lucratif, ses recherches sur l'explicabilité, et ses nombreux investissements dans la sécurité, notamment le récent renoncement à un contrat de 200 millions de dollars avec le Département de la Défense américain en raison de divergences de valeurs. Je ne m'étendrai pas davantage sur ces points.

Grande confiance, faible ego

Lorsque nous échangeons avec d'autres laboratoires de pointe, nous entendons souvent parler de luttes intestines et de conflits de factions. Seul Anthropic en est exempt. Au contraire, l'esprit d'équipe y est très fort et l'entraide est une priorité.

Le plus frappant, c'est que Frontier AI est un lieu où la culture des stars et les luttes pour les ressources peuvent facilement se manifester. Les chercheurs en IA comptent parmi les individus les plus brillants et les plus imbus d'eux-mêmes au monde ; leur motivation première est de proposer des solutions novatrices, de créer leurs propres clans et d'acquérir une renommée internationale. Or, les ressources étant très limitées, les conflits entre départements sont fréquents.

Daniel Freeman, qui a quitté Google pour Anthropic, a déclaré que d'autres entreprises modèles donnent l'impression d'être des fiefs individuels, chacun gérant ses propres affaires et se livrant à une concurrence secrète, mais qu'il « n'a jamais ressenti cela chez Anthropic ».

Rahul Patil, ancien directeur technique de Stripe, a confié après son arrivée chez Anthropic l'automne dernier que ce qui l'avait le plus marqué était la culture d'entreprise. Il est difficile d'imaginer qu'un groupe de personnes aussi brillantes puisse être aussi humble. Il a donné un exemple : si l'entreprise vous annonçait demain que le meilleur poste pour vous n'est pas celui de cadre, mais celui de contributeur individuel, car ce serait là votre plus grande contribution à la mission, seriez-vous prêt à accepter ? Il est convaincu que tous les employés d'Anthropic le feraient, sans aucune prétention.

Une solide formation humaniste

Un journaliste du New Yorker a passé quelques mois à suivre de près Anthropic et a laissé deux descriptions intéressantes des personnes qui y vivaient :

inadaptés intellectuels

Un nombre disproportionné d'employés d'Anthropic semblent être des enfants de romanciers ou de poètes.

Autrement dit, les gens d'ici ne ressemblent ni aux élites typiques de la Silicon Valley, ni à l'image traditionnelle du geek ; ils ont un penchant pour les livres, un côté geek et un certain idéalisme. Beaucoup donnent l'impression d'avoir grandi dans des familles d'écrivains et de poètes.

Cela se manifeste en partie dans la dénomination des modèles Claude : Haiku, Sonnet, Opus, correspondant respectivement au haïku concis, au sonnet de Shakespeare et aux grandes œuvres classiques. À l’inverse, les modèles GPT-4, 4o et o1 d’OpenAI sont nommés d’après des numéros techniques, et les modèles Gemini Ultra, Pro et Flash de Google portent des noms inspirés de gammes de produits classiques. Ceci illustre quelque peu les différences observées.

Boris, directeur de Claude Code, a également partagé une anecdote intéressante dans un podcast : lors de son premier déjeuner chez Anthropic, il a mentionné, l'air de rien, un livre très confidentiel de Greg Egan, auteur de hard science-fiction. À quel point était-il confidentiel ? Il n'avait jamais rencontré personne qui l'ait lu. Il a fait allusion à un élément de l'intrigue, et, à sa grande surprise, tous les convives l'ont compris.

Cela le bouleversa profondément et le conforta dans son choix d'endroit. Les passionnés de science-fiction, véritables rats de bibliothèque, font souvent preuve d'un grand sens humaniste et d'une profonde responsabilité historique, ainsi que d'une meilleure compréhension de l'effet papillon. Ce consensus, fondé sur leurs goûts littéraires, le rassura : c'était peut-être le lieu idéal pour repousser les limites de l'IA.

Comment la culture est institutionnalisée

La question suivante est : comment cette culture pure, presque sectaire, est-elle maintenue ?

Après tout, Anthropic n'est plus un petit laboratoire d'IA ; c'est une grande entreprise de 3 000 personnes qui a réussi à maintenir sa densité culturelle tout en connaissant la croissance la plus rapide de son histoire.

À ce sujet, Dario a déclaré sans ambages qu'il consacre probablement entre un tiers et 40 % de son temps à veiller à la qualité de la culture d'entreprise chez Anthropic. Malgré les nombreuses tâches à accomplir dans les domaines de la technologie, des produits, des finances et des relations politico-commerciales, il estime que sa mission la plus importante consiste à faire d'Anthropic un lieu où les meilleurs talents souhaitent travailler grâce à sa forte cohésion.

En ce qui concerne les pratiques spécifiques, plusieurs points sont à noter :

Normes de recrutement spéciales

L'approche d'Anthropic en matière de recrutement diffère de celle de nombreux laboratoires d'IA.

D'une part, en matière de recrutement, contrairement à la plupart des entreprises qui convoitent les grands noms, Anthropic privilégie les profils atypiques. Plutôt que de se fier à des étiquettes, l'entreprise valorise les preuves concrètes de compétences, comme par exemple : « Avez-vous mené des recherches indépendantes, rédigé des articles de blog pertinents ou apporté une contribution significative à la communauté open source ? »

En revanche, Anthropic applique une sélection culturelle très rigoureuse. L'établissement prévoit une étape spécifique d'entretien culturel, avec 15 à 20 questions mises en situation posées en une heure. D'après les questions d'entretien qui circulent en ligne, l'accent est mis sur trois points :

Accordez-vous réellement la priorité à la sécurité ? Une question typique posée lors de la sélection des clients est la suivante : si Anthropic décide de ne pas commercialiser un modèle faute de pouvoir garantir sa sécurité, seriez-vous prêt à accepter que votre stock d’actions tombe à zéro ?

Êtes-vous une personne agréable et humble ? Cela inclut la gentillesse, l’empathie, le sens du relationnel et la capacité à reconnaître son ignorance et ses erreurs.

Êtes-vous capable de gérer la complexité ? De nombreux problèmes traités en interne chez Anthropic sont très complexes et variables ; l’entreprise valorise la capacité de réflexion systématique et l’aptitude à analyser en profondeur les effets indirects des décisions et leur impact sur d’autres aspects.

Ils consacrent beaucoup de temps au « début de sélection » lors du recrutement, ce qui les a conduits à refuser de nombreux développeurs parmi les dix meilleurs. Rahul Patil a indiqué qu'avant de rejoindre Anthropic, il avait eu une longue conversation avec le directeur technique de l'époque. Ce dernier non seulement n'a pas réussi à le convaincre de les rejoindre, mais a également passé deux à trois semaines à lui expliquer pourquoi il ne devrait pas le faire, lui conseillant gentiment que, sauf s'il adhérait pleinement à la culture et à la mission d'Anthropic, cela ne valait pas la peine de venir.

Ainsi, la stratégie de recrutement d'Anthropic n'a jamais consisté à attirer le plus grand nombre possible de personnes compétentes, mais plutôt à éliminer les candidats inadaptés le plus tôt possible. « Nous sommes très efficaces pour repérer ceux qui ne sont là que pour l'argent et la gloire. »

À l'inverse, OpenAI, après sa croissance, ne réalise plus d'entretiens d'embauche spécifiques, ce qui aurait engendré des difficultés de gestion. Cela s'est particulièrement manifesté lors de la récente campagne de recrutement de Meta. Face aux rémunérations exorbitantes proposées par Meta, la réaction d'OpenAI s'est alignée sur les pratiques courantes du marché : contre-offres, primes de fidélisation et suppression des périodes d'acquisition d'actions pour les nouveaux employés afin d'accélérer l'acquisition de leurs actions. La réaction d'Anthropic, quant à elle, était typiquement Anthropic. L'entreprise a expliqué à ses employés qu'ils étaient venus avant tout pour la mission, et non pour augmenter sans cesse leurs tarifs lors d'appels d'offres externes. Ils ne vous offriraient pas un salaire dix fois supérieur à celui de collègues aux compétences équivalentes simplement parce que Mark Zuckerberg vous avait remarqué ; ce serait injuste, et si vous souhaitez partir, vous êtes libre de partir.

Le dénouement de cette affaire est également révélateur. OpenAI aurait perdu des dizaines de personnes, tandis qu'Anthropic n'en a perdu que deux, qui travaillaient déjà chez Meta depuis respectivement six et onze ans.

Une culture du partage du contexte

Anthropic bénéficie d'une très grande transparence en matière d'information en interne.

Tout d'abord, Dario lui-même donne du sens à la vision de l'entreprise de manière active, fréquente et constante. Il organise régulièrement des réunions plénières, jusqu'à une fois toutes les deux semaines, pour partager sa vision avec l'ensemble des collaborateurs. Ces réunions, baptisées « Quête de vision de Dario » (Dario lui-même plaisante en disant que le côté prosélyte du nom est trop évident, comme s'il était parti en retraite spirituelle à la montagne pour une révélation), durent une heure. Il s'adresse à toute l'entreprise pendant une heure, généralement muni d'un document de trois ou quatre pages, et aborde tous les sujets, de la stratégie de l'entreprise et des produits aux évolutions du secteur, avant de répondre directement aux questions.

De nombreux employés internes affirment qu'il parle de manière très directe et honnête : « Dario est la personne la plus franche que j'aie jamais rencontrée ; il ne parle pas de manière calculée, mais dit exactement ce qu'il pense. »

Outre les réunions générales, il écrit fréquemment et sans fioritures sur son canal Slack, consignant ses réflexions : les événements récents de l’entreprise, ses préoccupations et son point de vue sur les sujets qui concernent tout le monde. Cette culture permet à chacun de comprendre le processus décisionnel et les priorités. Ainsi, même dans un contexte complexe et évolutif, chacun peut contribuer à des décisions partagées et relativement cohérentes.

De plus, cette transparence n'est pas à sens unique et peut être remise en question. Lors d'une réunion générale, une personne pourrait assister à l'intervention de Dario, exprimer un désaccord et se rendre directement sur son canal de communication interne pour déclarer publiquement : « Je ne partage pas votre avis », et engager un débat immédiat. La contestation publique des décisions du leadership est encouragée.

De plus, cette culture de l'écriture n'est pas l'apanage de Dario, mais un mécanisme de réflexion partagé par tous. Chez Anthropic, nombreux sont ceux qui tiennent un journal de bord personnel, un peu comme un fil Twitter, où ils consignent leurs pensées, leurs activités et leurs progrès. D'autres peuvent s'abonner, observer ou participer aux discussions. Beaucoup d'employés apprécient particulièrement cette culture de l'écriture ; Slack est une véritable mine d'or où se développent de nombreuses idées.

Ainsi, Anthropic semble avoir cultivé un terrain très propice à l'alignement au sein de l'entreprise, où les projets, les points de vue et les idées de chacun sont suffisamment transparents et fluides, certains déplorant même que les données financières ne soient pas transparentes elles aussi.

(En revanche, la confidentialité technique est maintenue avec une extrême rigueur ; il semblerait même que certaines équipes soient délibérément isolées et ne prennent que rarement leurs repas ensemble. De ce fait, certains chercheurs d’autres entreprises regrettent que tout le savoir-faire essentiel soit dispersé entre différentes personnes, rendant impossible de reconstituer un tableau complet en débauchant simplement quelques individus.)

Sept fondateurs détenant des parts égales, la structure fondatrice elle-même est un mécanisme culturel.

La structure fondatrice d'Anthropic présente un modèle qui va à l'encontre du bon sens commercial : elle compte sept fondateurs, et Dario a résolument décidé de donner à chacun des parts égales plutôt que de prendre une plus grande part pour lui-même.

À l'époque, tous lui prédisaient que ce serait un désastre ; sans cela, le leadership serait ambigu et les incitations mal alignées, ce qui risquerait de faire imploser l'entreprise en raison de conflits internes. Mais Dario était convaincu que l'entreprise devait s'articuler autour de sa mission, et non autour d'un seul fondateur, et que l'égalité des parts était la preuve la plus indéniable de cette philosophie.

Les sept cofondateurs travaillaient déjà ensemble depuis de nombreuses années et se faisaient une grande confiance. La répartition égale des parts ne vise pas à définir les droits de gouvernance, mais plutôt à témoigner de leur engagement et à favoriser la diffusion de leur culture d'entreprise. Chacun des sept cofondateurs agit comme un vecteur de réplication culturelle, diffusant ses valeurs auprès d'un public plus large selon différentes approches. Ainsi, même en se développant, l'entreprise a moins de risques de voir sa culture d'origine se diluer.

À l'inverse, l'équipe dirigeante d'OpenAI a été très instable ; onze membres fondateurs ont quitté l'entreprise successivement, ne laissant que Sam Altman, Greg Brockman et Wojciech Zaremba. La nouvelle équipe dirigeante est encore moins stable : depuis début 2026, le directeur produit a pris un congé, le directeur marketing est parti pour raisons de santé, le directeur de la communication a quitté l'entreprise, le directeur des opérations a été réaffecté et le directeur financier a également été marginalisé…

Priorité absolue à une seule équipe, en évitant le factionnalisme

Le directeur technique d'Anthropic a déclaré un jour dans un podcast que les laboratoires d'IA sont globalement beaucoup plus ascendants que les entreprises traditionnelles ; il s'agit d'une structure organisationnelle en pyramide inversée où le pouvoir et la créativité circulent de bas en haut.

Le travail le plus important se déroule sur le terrain. Car ce sont les équipes de terrain qui sont au plus près des comportements émergents de l'IA. Elles mènent des expériences au quotidien et possèdent la compréhension la plus intuitive des capacités des modèles. La grande majorité des idées de produits sont proposées par le personnel de terrain, et non dictées par les feuilles de route de la direction.

Cependant, cela pose également un problème : lorsque le jugement est décentralisé, chaque équipe peut facilement s’accrocher à sa propre perception des problèmes et à sa propre fonction de valeur, se transformant ainsi en factions individuelles qui s’opposent les unes aux autres.

La singularité d'Anthropic réside dans sa compréhension précoce du fait que, la décentralisation des décisions rendant la promotion de l'unité d'autant plus cruciale, il est essentiel de la cultiver activement. Dario refuse que la sécurité se résume à affirmer sa priorité absolue, tandis que le produit se contente de prôner la priorité absolue, reléguant ainsi tous les conflits aux échelons supérieurs. L'un des principes fondamentaux de sa philosophie de gestion est de répartir les arbitrages entre les individus, permettant à chacun d'intégrer la vision du fondateur et de participer à un processus de compromis global, quel que soit son rôle.

Ainsi, ils mettent l'accent sur une seule équipe et conçoivent également divers systèmes pour atténuer les frontières entre les responsabilités, par exemple en ne faisant pas de distinction entre les titres en dessous du niveau de direction, en appelant uniformément tout le monde des membres du personnel technique, en minimisant délibérément les définitions d'identité comme « chercheur vs ingénieur », « senior vs junior », « architecte vs implémenteur ».

Cela contraste fortement avec OpenAI, qui a toujours cultivé une culture de recherche plus marquée, avec une hiérarchie interne bien définie : Chercheur > Ingénieur de recherche > Ingénieur logiciel. De ce fait, les produits sont souvent dominés par la recherche, qui n’a que peu voix au chapitre. En cas de conflit, la recherche se montre également réticente à collaborer avec l’équipe produit.

En matière d'innovation produit, OpenAI se caractérise par une forte orientation vers la recherche : souvent, une équipe de recherche produit un nouveau résultat, et l'équipe produit n'en reçoit qu'un courriel et se lance aussitôt dans une application concrète. À l'inverse, chez Anthropic, les équipes produit et modélisation sont plus étroitement intégrées, ce qui permet aux équipes produit d'influencer et de définir plus efficacement les capacités des modèles.

C'est précisément l'une des raisons pour lesquelles les produits d'OpenAI ne sont pas aussi performants que ceux d'Anthropic.

Deux origines de la culture

La question suivante est de savoir pourquoi Anthropic a développé cette culture organisationnelle unique. On peut peut-être l'envisager sous deux angles :

Les exigences de l'entreprise elle-même

Il y a deux ans, j'ai assisté à une conférence donnée par un responsable RH d'une grande entreprise. Cette conférence m'a profondément marqué et m'a amené à réfléchir pour la première fois à la véritable signification de la culture organisationnelle. L'essence de la culture organisationnelle réside dans le fait que les comportements des employés sont un facteur clé de la réussite de l'entreprise.

Ainsi, le premier principe de la culture organisationnelle est que la nature de l'activité détermine la culture organisationnelle.

Dans la compétition en IA, un avantage concurrentiel majeur réside dans la capacité des « personnes intelligentes à accomplir les tâches ingrates ». Notamment en matière de programmation et d'autonomie, la compétition peut sembler, à première vue, se limiter aux capacités des modèles, mais elle met en réalité l'accent sur les compétences d'ingénierie. Il ne s'agit pas d'un problème que quelques génies peuvent résoudre par un éclair de génie ; il requiert plutôt un travail d'ingénierie système complexe, complexe et minutieux.

Le principal obstacle réside dans les données. Auparavant, les données de chat étaient simplement des données textuelles, mais les données de codage et les données d'agent sont plus complexes ; elles incluent non seulement les enregistrements des dialogues, mais aussi les tâches elles-mêmes, les configurations d'environnement, les trajectoires d'exécution et l'ensemble du système d'évaluation et de vérification.

Cela implique beaucoup de travail ingrat, qu'il est crucial de bien faire, mais cela ne crée pas de moments de gloire personnelle comme la publication d'un article ou le lancement d'un nouveau produit.

D'après les retours de certains chercheurs, l'un des principaux problèmes d'OpenAI aujourd'hui est sa difficulté à mobiliser des centaines de personnes parmi les plus compétentes pour travailler rigoureusement sur les données et effectuer les tâches ingrates. OpenAI recrute les meilleurs talents au sein d'une hiérarchie parfois méprisée, des personnes dotées d'un excellent parcours et de grandes ambitions ; chacun, naturellement, souhaite privilégier ses propres intérêts, et rares sont ceux qui sont disposés à gérer les aspects techniques ou à compléter les données.

OpenAI a connu un tel succès par le passé parce qu'elle a effectivement pris une avance significative grâce à des percées paradigmatiques fondamentales, mais comme l'a déclaré Yao Shunyu dans une interview récente : « L'ère de l'héroïsme individuel est révolue » et « L'IA ne nécessite pas beaucoup de capacités intellectuelles… la qualité la plus importante est la fiabilité et le souci du détail. »

À ce stade, il apparaît clairement que l'humilité, la forte cohésion et l'esprit d'équipe d'Anthropic renforcent considérablement ses atouts. On dit que Jared Kaplan, cofondateur d'Anthropic, supervise personnellement le traitement des données au quotidien, avec un nettoyage extrêmement rigoureux qu'aucune autre entreprise ne peut égaler.

(Ceci explique également un phénomène : les modèles d’OpenAI sont les plus performants dans les défis de programmation compétitifs car ces tâches relèvent davantage de la recherche, mais dans les tâches d’agents quotidiennes, ils ne sont souvent pas aussi performants qu’Anthropic, car ce dernier relève davantage de l’ingénierie, des données de test, des systèmes et des détails d’exécution.)

Contexte de l'équipe fondatrice

On peut dire que les valeurs de l'entreprise font partie intégrante des valeurs de ses fondateurs. Plus précisément, ces valeurs proviennent souvent de deux sources : d'une part, leurs convictions initiales, et d'autre part, ce qu'ils ont profondément abhorré par le passé.

Le premier détermine ce que vous voulez devenir, tandis que le second détermine ce que vous ne voulez absolument pas devenir.

L'anthropologie possède clairement les deux, et le pouvoir de transformation de la seconde est peut-être supérieur à celui de la première. Prenons l'exemple de Dario :

Dario a découvert l'IA au laboratoire d'IA de Baidu, où il a observé pour la première fois les lois d'échelle et est progressivement devenu un fervent partisan de ces lois.

Dario a ensuite rejoint OpenAI, où il a joué un rôle déterminant dans le développement de la série GPT. OpenAI lui a un jour alloué 50 à 60 % de sa puissance de calcul totale, lui permettant ainsi de diriger le projet GPT-3. Cependant, compte tenu de ses valeurs et opinions personnelles bien définies, des divergences de philosophie organisationnelle sont apparues entre lui et ses collègues d'OpenAI.

Par exemple, Greg Brockman a un jour avancé une idée choquante : à l’avenir, l’IA générale pourrait être vendue aux puissances nucléaires membres du Conseil de sécurité de l’ONU. Dario a failli démissionner sur-le-champ ; pour lui, il ne s’agissait pas d’un simple désaccord commercial, mais d’une question de valeurs fondamentales.

Au fil des années, les chemins de Greg et Dario se sont séparés, et Sam Altman s'est retrouvé pris entre deux feux, tentant de les réconcilier. Il a alors déployé l'un de ses plus grands atouts : celui de donner aux différentes factions l'impression d'être de leur côté. À court terme, il s'agissait d'un exercice d'équilibriste ; à long terme, cela a engendré une érosion de la confiance. Plus tard, chacun a compris que les promesses faites par Sam à Dario et celles faites à Greg étaient fondamentalement différentes.

Peu à peu, Dario a tissé des liens étroits au sein de l'entreprise, ce petit groupe étant surnommé « les pandas » en raison de son affection pour ces animaux. Leurs désaccords avec la direction d'OpenAI sur des questions telles que les choix stratégiques et la gouvernance organisationnelle se sont amplifiés, finissant par dégénérer en luttes politiques de grande ampleur.

Une violente confrontation a même éclaté entre la direction. Sam a accusé Dario et Daniela (la sœur de Dario et l'une des futures cofondatrices d'Anthropic) d'avoir orchestré une campagne de dénigrement à son encontre ; les deux ont nié les faits et ont convoqué la source des informations de Sam pour une confrontation. Cette personne a affirmé ignorer tout de l'affaire, et Sam a alors nié avoir proféré l'accusation.

Cet incident a provoqué une rupture totale de confiance entre Dario et sa sœur, et ils ont fini par se disputer.

De nombreux drames internes similaires existent ; en résumé, Dario a transformé les conflits entre les deux parties en une crise morale de confiance. Il estimait qu'une entreprise maîtrisant une technologie aussi puissante se devait d'avoir des dirigeants sincères et dignes de confiance. Si la personne à la tête de l'entreprise est malhonnête, cela contribue à l'engager sur une voie dangereuse.

Ainsi, Dario a finalement quitté OpenAI avec quelques collègues clés du projet GPT-3 et a fondé ce qui est aujourd'hui Anthropic.

Par conséquent, la culture d'Anthropic aujourd'hui ne tient pas seulement à la personnalité de Dario, mais a aussi été profondément marquée par son expérience des luttes politiques au sein d'OpenAI. Il comprend parfaitement à quel point un groupe d'individus brillants et imbus de leur personne peut facilement se diviser en raison de la concurrence pour les ressources et des désaccords sur les valeurs ; c'est pourquoi ils ont instinctivement construit Anthropic dans une direction opposée :

Ayant constaté comment les exercices d'équilibriste peuvent miner la confiance, ils mettent davantage l'accent sur l'authenticité et la transparence ;

Ayant constaté une intensification des luttes politiques, ils encouragent chacun à aborder les conflits de front et à en discuter rapidement ;

Ayant constaté la désintégration organisationnelle causée par des différences idéologiques, ils ont mis en place un contrôle culturel strict ;

Ayant observé les luttes de pouvoir entre superstars, ils insistent sur la modestie et ne privilégient pas les grands noms.

La culture organisationnelle d'Anthropic aujourd'hui est en grande partie une réaction aux expériences laissées par OpenAI.

03 Conclusion

En résumé, Anthropic et OpenAI sont deux entreprises aux parcours très différents. La première est une organisation idéaliste, guidée par une mission précise et très soudée, presque sectaire, tandis que la seconde est ambitieuse, diversifiée et en constante recherche de la prochaine plateforme révolutionnaire.

Pour plus de clarté, nous pouvons mettre en parallèle plusieurs dimensions fondamentales des deux entreprises :

Cependant, malgré les nombreux avantages d'Anthropic que nous avons évoqués, il est difficile de conclure qu'une culture dominera toujours une autre, et il est tout aussi ardu de prédire l'évolution de la situation dans trois mois. Le monde de l'IA évolue trop rapidement, et OpenAI est actuellement sous-estimée par le marché, par exemple :

Le codage est déjà une priorité claire ; OpenAI devrait rattraper son retard, et une tendance nette se dessine : les développeurs migrent de Claude Code vers Codex ;

La demande explose bien au-delà des prévisions de tous, et la puissance de calcul devient le nouveau facteur décisif, tandis qu'OpenAI a accaparé des ressources informatiques bien supérieures à celles d'Anthropic dès le départ ;

La culture d'exploration ouverte d'OpenAI présente des avantages considérables, et OpenAI continue d'explorer et de miser sur de nouveaux paradigmes de manière plus agressive, la prochaine avancée pouvant potentiellement changer la donne.

Force est de constater qu'en repensant aux trois dernières années, Anthropic a bel et bien laissé un exemple mémorable pour l'ensemble du secteur :

À l'ère de l'IA, la victoire ne repose pas forcément sur une ambition démesurée, une exploration plus poussée ou un talent exceptionnel. Parfois, elle peut aussi naître de l'inverse : moins de risques, un ego moins démesuré et une mission menée avec naïveté.