13 milliards de dollars investis, des produits déployés auprès de centaines de millions d’utilisateurs, une alliance qui semblait indestructible. Et pourtant. En février 2026, Mustafa Suleyman, patron de l’IA, a confirmé dans le Financial Times que Microsoft développe ses propres modèles pour s’affranchir de sa dépendance à OpenAI. Le partenariat Microsoft OpenAI, pilier de la révolution ChatGPT, semble fragilisé.
Pour les entreprises qui ont misé sur Copilot, sur l’API d’OpenAI ou sur l’écosystème Azure, cette rupture n’est pas une simple anecdote tech. C’est un signal stratégique majeur. Voici ce qu’il faut comprendre, et surtout, ce qu’il faut anticiper.
De partenaires à rivaux : chronologie d’une alliance qui se fissure
2019-2023 : les années bonheur
Tout a commencé en 2019. Microsoft injecte un premier milliard de dollars dans OpenAI, alors un laboratoire de recherche à but non lucratif dirigé par Sam Altman. L’idée paraît simple sur le papier: Microsoft fournit la puissance de calcul via Azure, OpenAI développe les modèles les plus avancés du marché. Chacun y trouve son compte.
Le pari s’avère spectaculaire. Le lancement de ChatGPT en novembre 2022 déclenche une onde de choc planétaire. Microsoft surfe sur la vague et multiplie les investissements pour atteindre un total cumulé d’environ 13 milliards de dollars. En retour, le géant de Redmond obtient des droits de propriété intellectuelle sur les modèles GPT, une exclusivité cloud, et une participation dans la branche commerciale d’OpenAI.
L’intégration est profonde. Microsoft 365 Copilot, GitHub Copilot, Bing Chat (devenu Microsoft Copilot): toute la stratégie IA de Microsoft repose sur les modèles d’OpenAI, y compris DALL-E 3 pour la génération d’images. Pendant cette période, la relation semble symbiotique. Microsoft gagne en crédibilité IA, OpenAI gagne en infrastructure et en distribution.
2024-2025: les premières fractures
La crise de gouvernance de novembre 2023, avec l’éviction puis le retour éclair de Sam Altman à la tête d’OpenAI, a été un premier signal d’alarme. Microsoft, pris de court, a failli perdre son partenaire du jour au lendemain. Ce traumatisme a probablement accéléré la réflexion interne sur la réduction de la dépendance.
Plusieurs événements se sont ensuite enchaînés. En 2024, Microsoft recrute Mustafa Suleyman, cofondateur de Google DeepMind, pour prendre la tête de sa division IA. Un choix qui n’a rien d’anodin: on ne recrute pas un tel profil pour simplement intégrer les modèles d’un partenaire externe. En août 2025, Microsoft dévoile discrètement MAI-1-preview, un modèle maison entraîné sur environ 15 000 GPU Nvidia H100. Selon The Information, les performances rivalisent déjà avec celles d’OpenAI et d’Anthropic lors des tests internes.
En parallèle, les frictions commerciales se multiplient. OpenAI lance ChatGPT Enterprise, en concurrence frontale avec les offres Copilot de Microsoft. L’acquisition par OpenAI de la startup de code IA Windsurf (valorisée 3 milliards de dollars) provoque un bras de fer juridique autour de la propriété intellectuelle partagée. Et en octobre 2025, les deux entreprises renégocient les termes d’exclusivité: OpenAI peut désormais chercher de la puissance de calcul auprès d’autres fournisseurs cloud, Microsoft peut diversifier ses sources de modèles IA.
Le divorce se prépare, même si personne ne prononce encore le mot.
Février 2026: la rupture officielle
Le 11 février 2026, Mustafa Suleyman met fin au suspense dans une interview au Financial Times. Ses mots ne laissent aucune place à l’ambiguïté: Microsoft doit développer ses propres modèles fondation, à la pointe absolue, avec une puissance de calcul à l’échelle du gigawatt et les meilleures équipes de recherche au monde.
Frank X. Shaw, directeur de la communication de Microsoft, a tenté de nuancer le message en précisant que la collaboration avec OpenAI se poursuivrait et que les modèles maison serviraient pour des cas d’usage spécifiques. Mais le signal envoyé au marché est limpide : OpenAI n’est plus indispensable à la stratégie IA de Microsoft.
Pourquoi Microsoft reprend les commandes de sa stratégie IA
Des modèles fondation « maison » prévus en 2026
Microsoft ne se contente pas d’annoncer des intentions. L’infrastructure est déjà en place. Le groupe Superintelligence, dirigé par Suleyman, travaille activement sur les prochains modèles fondation. La famille MAI, dont le premier aperçu public date d’août 2025, constitue la base de cette ambition. L’objectif déclaré : créer ce que l’industrie appelle une « AGI de niveau professionnel », capable d’accomplir les tâches quotidiennes des travailleurs du savoir, de l’analyse de données à la gestion de projets complexes.
Microsoft prévoit 140 milliards de dollars de dépenses d’investissement pour son exercice fiscal se terminant en juin 2026. La majeure partie ira à l’infrastructure IA. C’est un chiffre colossal, mais Microsoft peut se le permettre: contrairement à OpenAI, l’entreprise dispose de sources de revenus massives et diversifiées (cloud Azure, Office 365, Windows, gaming) pour financer cette transformation.
La puce Maia 200: l’indépendance par le silicium
L’ambition de Microsoft ne s’arrête pas aux modèles logiciels. En janvier 2026, l’entreprise a officialisé Maia 200, son accélérateur IA maison, gravé en 3 nanomètres chez TSMC. Les spécifications sont impressionnantes : plus de 140 milliards de transistors, 10 pétaFLOPS en précision 4 bits, 216 Go de mémoire HBM3e, le tout dans une enveloppe thermique de 750 watts (soit bien moins que les puces Nvidia Blackwell).
Microsoft revendique des performances trois fois supérieures à celles du Trainium 3 d’Amazon en FP4, et surpassant les TPU v7 de Google en FP8. Surtout, l’entreprise promet un gain de 30 % en rapport performance/prix par rapport à la génération précédente. La puce est déjà déployée dans les data centers de l’Iowa et alimente les modèles GPT-5.2 d’OpenAI via Azure, ainsi que Microsoft 365 Copilot.
Cette intégration verticale (puces + modèles + applications + cloud) est la véritable stratégie de Microsoft. En maîtrisant l’ensemble de la chaîne, de la puce au logiciel, l’entreprise réduit à la fois sa dépendance envers Nvidia et envers OpenAI. Un double affranchissement qui redessine la carte de l’industrie IA.
La stratégie multi-modèles : Anthropic, xAI, Mistral et les autres
Microsoft ne mise pas sur un seul cheval de remplacement. L’entreprise a déjà intégré les modèles Claude d’Anthropic dans ses outils Microsoft 365 Copilot. Et ce n’est pas un simple test: selon plusieurs sources, les équipes Windows et Microsoft 365 ont reçu l’ordre d’adopter Claude Code, au détriment de GitHub Copilot. Un signal fort quand on sait que GitHub Copilot est alimenté par les modèles OpenAI.
Au-delà d’Anthropic, Azure héberge également des modèles de xAI (le laboratoire d’Elon Musk), de Meta (Llama), de Mistral (la pépite française), et de Black Forest Labs. Microsoft construit un écosystème multi-modèles où le client choisit le modèle le plus adapté à son cas d’usage, que ce soit en termes de performance, de coût ou de conformité réglementaire.
Cette approche reflète une réalité que les entreprises doivent intégrer: nous sommes entrés dans l’ère du multi-modèles. L’idée de s’enfermer avec un seul fournisseur d’IA paraît déjà aussi risquée que de n’avoir qu’un seul fournisseur cloud il y a dix ans.
OpenAI face au mur financier : une survie en question
14 milliards de pertes prévues en 2026
La situation financière d’OpenAI donne le vertige. Des documents internes, révélés par The Information, projettent des pertes de 14 milliards de dollars pour 2026, soit trois fois plus que les estimations de 2025. Cumulées depuis 2023, les pertes atteindraient 44 milliards de dollars d’ici fin 2028. L’entreprise ne deviendrait rentable qu’en 2029, selon ses propres projections.
Derrière ces chiffres se cache un paradoxe saisissant. ChatGPT compte plus de 800 millions d’utilisateurs hebdomadaires, mais la grande majorité utilise la version gratuite. Le revenu moyen par utilisateur reste faible, et chaque requête coûte de l’argent en infrastructure de calcul. Plus ChatGPT gagne en popularité, plus les coûts d’inférence explosent, bien au-delà des recettes tirées des abonnements payants.
Dans les comptes de Microsoft du troisième trimestre fiscal, la participation dans OpenAI a généré une perte avant impôts de 4,1 milliards de dollars. Ce chiffre, publié pour la première fois de manière détaillée, a donné un aperçu concret de l’ampleur du gouffre financier.
La fuite des talents et la pression concurrentielle
Les problèmes d’OpenAI ne sont pas uniquement financiers. L’entreprise fait face à une hémorragie de talents. Plusieurs chercheurs et cadres clés ont quitté la société ces derniers mois, certains publiant des tribunes alarmantes sur les risques liés au développement de l’IA. Ilya Sutskever, cofondateur et ancien directeur scientifique, a fondé son propre laboratoire. D’autres sont partis chez Anthropic, Google DeepMind ou dans de nouvelles startups.
Sur le plan concurrentiel, la pression s’intensifie de tous les côtés. Gemini 3 de Google a impressionné au point que Marc Benioff, le patron de Salesforce, a publiquement annoncé abandonner ChatGPT pour passer au modèle de Google. Les modèles open source, notamment ceux de Meta (Llama) et les concurrents chinois comme DeepSeek, affichent des performances redoutables à des coûts bien moindres. Le fossé technologique qui protégeait OpenAI se réduit à vue d’œil.
Côté juridique, les procédures s’accumulent. Le New York Times poursuit OpenAI pour violation de droits d’auteur, et xAI d’Elon Musk a lancé sa propre action en justice. Ces batailles juridiques ajoutent de l’incertitude et du coût à une équation déjà tendue.
Faillite, rachat ou IPO: les scénarios possibles
Sebastian Mallaby, économiste et chercheur au Council on Foreign Relations, a déclenché un séisme médiatique en janvier 2026 avec une tribune dans le New York Times prédisant qu’OpenAI manquerait de liquidités d’ici 18 mois. Son argument tient en une phrase: aucune startup dans l’histoire n’a fonctionné avec des pertes d’une telle ampleur sans finir par s’effondrer ou se faire absorber.
Trois scénarios se dessinent pour l’avenir d’OpenAI:
- L’introduction en bourse (IPO): Sam Altman évoque régulièrement une entrée sur les marchés, possiblement dès fin 2026 ou début 2027, avec une valorisation visée de 1 000 milliards de dollars. Mais une IPO avec 14 milliards de pertes annuelles serait un exercice périlleux, et les investisseurs publics sont nettement moins tolérants que les fonds de capital-risque.
- Une nouvelle méga-levée de fonds: après avoir récolté 40 milliards auprès de SoftBank en mars 2025, OpenAI voudrait lever 100 milliards en 2026. Mais Nvidia a déjà refroidi les ardeurs en déclinant un investissement de 100 milliards, et le nombre d’investisseurs capables de signer des chèques de cette taille se réduit.
- Le rachat ou la faillite: Gary Marcus, expert reconnu de l’IA, compare la trajectoire d’OpenAI à celle de WeWork, dont la valorisation a chuté de 47 milliards à la quasi-faillite en quelques mois. Un rachat par Microsoft, Amazon ou un autre géant tech reste le scénario le plus probable si les liquidités venaient à manquer.
Il faut nuancer ce tableau. D’autres entreprises (Netflix, Uber, Amazon) ont accumulé des pertes considérables pendant des années avant de devenir très rentables. La technologie d’OpenAI reste puissante, et l’entreprise revendique 20 milliards de dollars de revenus récurrents annuels. Mais le contexte concurrentiel est bien plus féroce que celui qu’ont connu ces prédécesseurs.
Ce que cela change concrètement pour les entreprises
La fin de la dépendance à un seul fournisseur IA
Pour les décideurs, le message est sans équivoque : miser sur un seul fournisseur d’IA est devenu un risque stratégique. Si Microsoft elle-même diversifie ses sources de modèles après avoir investi 13 milliards dans OpenAI, les entreprises doivent adopter la même logique.
Concrètement, cela signifie construire une architecture IA multi-modèles dès aujourd’hui. Utiliser l’API d’OpenAI pour certains cas d’usage, Claude d’Anthropic pour d’autres, Gemini de Google pour l’analyse de données volumineuses, et des modèles open source comme Llama pour les traitements sensibles qui nécessitent un hébergement sur site. Cette diversification n’est pas un luxe, c’est une assurance contre les ruptures de service, les hausses de prix et les changements de stratégie des fournisseurs.
Quels outils IA choisir en 2026: Copilot, Gemini, Claude ou autre ?
Le paysage des outils IA professionnels se recompose à grande vitesse. Voici un état des lieux pour s’y retrouver:
| Outil / Plateforme | Forces principales | Limites à connaître | Idéal pour |
|---|---|---|---|
| Microsoft Copilot | Intégration native Office 365, écosystème Azure | Parts de marché limitées (1,1 %), en pleine transition de modèles | Entreprises déjà dans l’écosystème Microsoft |
| ChatGPT / API OpenAI | Base utilisateurs massive, modèles GPT-5.2 performants | Incertitude financière, risque de disruption du service | Prototypage rapide, usage grand public |
| Gemini (Google) | Gemini 3 très compétitif, intégration Google Workspace | Historique de pivots stratégiques chez Google | Entreprises utilisant Google Workspace, analyse de données |
| Claude (Anthropic) | Excellence en rédaction et en code, approche sécurité/éthique | Écosystème en développement | Rédaction professionnelle, développement, tâches sensibles |
| Modèles open source (Llama, Mistral) | Contrôle total, hébergement local, pas de dépendance fournisseur | Requiert des compétences techniques internes | Données confidentielles, souveraineté, personnalisation poussée |
Les entreprises les plus avancées en IA combinent déjà plusieurs modèles selon les tâches, le niveau de confidentialité requis et le budget disponible.
Le cadre réglementaire européen comme atout stratégique
Dans ce contexte d’incertitude, le cadre réglementaire européen peut paradoxalement devenir un avantage. L’AI Act, dont les premières dispositions sont entrées en application, impose des exigences de transparence, de traçabilité et de gestion des risques qui poussent les entreprises à structurer leur approche de l’IA.
Pour les entreprises suisses et européennes, cela se traduit par plusieurs impératifs : documenter les modèles utilisés et leur provenance, évaluer les risques liés à la dépendance fournisseur, et s’assurer que les données sensibles sont traitées conformément au RGPD. La diversification des fournisseurs IA n’est pas seulement une bonne pratique technique, elle devient une exigence de conformité.
Cet environnement réglementaire favorise aussi les modèles européens comme Mistral, qui offrent des garanties de souveraineté des données que les géants américains ne peuvent pas toujours garantir. Les entreprises qui anticipent ces contraintes plutôt que de les subir se positionneront avec un avantage concurrentiel réel.
FAQ
Microsoft va-t-il arrêter d’utiliser les modèles d’OpenAI ?
Pas immédiatement. Microsoft a confirmé que la collaboration se poursuivra, et les modèles GPT continueront d’alimenter certains services Azure et Copilot. Cependant, l’objectif à moyen terme est clair : réduire progressivement cette dépendance au profit de modèles développés en interne et de partenariats diversifiés (Anthropic, Mistral, Meta). La transition sera graduelle, pas brutale.
Qu’est-ce que cela signifie pour les utilisateurs de Microsoft 365 Copilot ?
À court terme, rien ne change pour les utilisateurs finaux. Les fonctionnalités Copilot resteront disponibles. À moyen terme, Microsoft pourrait basculer certains services vers ses propres modèles MAI ou vers les modèles Claude d’Anthropic, ce qui pourrait même améliorer les performances. L’expérience utilisateur devrait rester stable, voire s’améliorer grâce à la concurrence entre modèles.
OpenAI risque-t-il vraiment la faillite ?
OpenAI fait face à des pertes colossales (14 milliards prévus en 2026) et à une pression concurrentielle croissante. Cependant, l’entreprise dispose encore de liquidités importantes suite à sa levée de 40 milliards de dollars et génère 20 milliards de revenus récurrents. Le scénario le plus probable en cas de difficultés serait un rachat plutôt qu’une disparition pure et simple.
Comment protéger mon entreprise face à ces changements ?
Trois actions prioritaires: premièrement, adopter une stratégie multi-modèles pour ne pas dépendre d’un seul fournisseur. Deuxièmement, former vos équipes à utiliser plusieurs outils IA (pas seulement ChatGPT). Troisièmement, structurer votre gouvernance IA en anticipant les exigences réglementaires européennes. Ces mesures vous rendront résilient, quel que soit l’avenir d’OpenAI ou de tout autre fournisseur.
La puce Maia 200 de Microsoft va-t-elle changer la donne pour les entreprises ?
Indirectement, oui. En développant ses propres puces d’inférence, Microsoft réduit ses coûts d’exploitation et sa dépendance à Nvidia. Pour les entreprises clientes d’Azure, cela devrait se traduire par des prix plus compétitifs et des performances améliorées sur les services IA. Le gain annoncé de 30 % en rapport performance/prix est significatif pour les déploiements à grande échelle.
