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Ces derniers mois, l’histoire la plus facilement racontable concernant la société de Mira Murati, le Thinking Machines Lab, était celle de l’agitation. Toutefois, un nouvel accord avec Nvidia offre un aperçu bien plus prometteur des projets futurs de cette entreprise.
En novembre 2025, l’un des cofondateurs a quitté pour rejoindre Meta. Puis, le 14 janvier 2026, deux cofondateurs, Barret Zoph et Luke Metz, ont annoncé leur retour chez OpenAI, accompagnés du chercheur Sam Schoenholz. Cela a été un bouleversement majeur largement rapporté par WIRED. Pour une jeune entreprise innovante dont la force principale repose sur l’expertise de talents en intelligence artificielle, cela a été un coup dur qui a suscité anxiété chez les investisseurs et sourires chez les concurrents, entraînant un véritable remue-ménage dans les discussions à San Francisco.
Même ainsi, l’annonce d’aujourd’hui concernant le partenariat avec Nvidia change la donne de manière significative.
Il ne s’agit pas de minimiser l’importance des départs, qui ont bien eu un impact. En revanche, cet accord démontre que Thinking Machines a réussi à maintenir une dynamique suffisamment rapide pour rester perçue par le marché comme un concurrent sérieux, même après ces pertes de talents.
Les détails de cet accord sont impressionnants. Thinking Machines a révélé avoir établi un partenariat pluriannuel avec Nvidia pour déployer au moins un gigawatt de systèmes Vera Rubin de nouvelle génération, avec un déploiement prévu pour début 2027. Nvidia, de son côté, réalise un investissement que les deux sociétés qualifient de significatif.
En résumé : ce n’est pas un simple « bonne chance, petite startup ». C’est Jensen Huang qui met des ressources concrètes, un véritable capital et son poids réputationnel derrière le laboratoire de Murati.
Cette situation est primordiale, car en 2026, la puissance de calcul est synonyme de **crédibilité**.
Nous avons dépassé le stade où la concurrence en intelligence artificielle se résumait à avoir la meilleure démonstration ou les graphiques les plus attrayants. Le jeu actuel rappelle plutôt une sorte de « conquête des ressources informatiques » : celui qui réussit à sécuriser des **puces**, de l’**énergie**, des **capacités de centres de données**, et les bons **talents système** obtiendra une place parmi les acteurs majeurs. Les autres ne font qu’imiter coûteusement un laboratoire de pointe.
Thinking Machines vient de se ménager une assise bien plus solide.
Pourquoi cet accord est perçu différemment
Le **timing** est crucial. Si cet accord avait été conclu avant les départs, il aurait été perçu comme un simple annonce de partenariat stratégique. Son apparition après plusieurs mois de turbulences lui confère un autre sens : c’est une **réponse**. Cela indique au marché que, malgré les éventuels dommages internes causés par ces départs, Nvidia reste convaincu que cette entreprise mérite une mise sur le long terme.
Cela ne signifie pas nécessairement que tout va bien à l’intérieur de Thinking Machines. Il est essentiel de ne pas confondre un partenariat important avec une situation organisationnelle saine. De lourdes **engagements** en matière de calcul ne produisent pas directement des produits, ne cultivent pas une **culture** d’entreprise positive, ni ne remplacent les chercheurs fondateurs qui partent. Cependant, cela clarifie une chose : Thinking Machines n’est pas considérée comme une entreprise “intéressante mais fragile”.
En fait, Axios a rapporté aujourd’hui que l’entreprise est passée d’environ 30 employés l’année dernière à environ 120 à l’heure actuelle, avec plus d’embauches que de départs, d’après des sources proches de l’entreprise. Si cette tendance se maintient, la réalité est moins « Thinking Machines a survécu à un effondrement » et plus « Thinking Machines a encaissé un coup, puis a continué d’embaucher, de construire et vient de sécuriser l’un des plus grands signaux de **capacité de calcul** dans l’industrie. »
Les développements de produits confirment également cette tendance. Bien que Thinking Machines n’ait pas encore dévoilé toutes ses cartes concernant les modèles avancés, elle a régulièrement amélioré son outil **Tinker**, destiné aux chercheurs et développeurs. L’approche de l’entreprise se concentre sur l’**IA personnalisable**, des **modèles ouverts**, et des outils permettant aux utilisateurs de façonner les systèmes selon leurs besoins plutôt que de simplement les utiliser. L’annonce avec Nvidia renforce cette vision : il ne s’agit pas seulement d’infrastructure pour l’entraînement de modèles bruts, mais aussi pour des plateformes que les utilisateurs peuvent adapter.
Infrastructure capable de surmonter bien des obstacles
Il est donc évident que cette décision témoigne de leur capacité à avancer malgré les circonstances.
Cependant, une autre interprétation, moins flatteuse, émerge : Thinking Machines pourrait prouver qu’actuellement, une forte **infrastructure** peut compenser de nombreux défis. Lors de la guerre des talents en IA, les chercheurs d’élite demeurent cruciaux, comme l’ont démontré les démarches d’OpenAI en matière de **rémunération** et de recrutement. Néanmoins, les laboratoires qui l’emportent sont ceux capables de transformer des départs individuels en dynamique collective. Si Nvidia est prêt à soutenir avec des capacités futures à l’échelle de Rubin, le marché pourrait arrondir les angles des chaos organisationnels.
Cela peut sembler impressionnant, mais cela suscite également quelques préoccupations.
Ce qui ressort vraiment ici, c’est que la course à l’avant-garde devient moins centrée sur la capacité d’une startup à éviter les erreurs et davantage sur sa capacité à rester financée, approvisionnée et crédible malgré ces obstacles. Le laboratoire de Murati semble avoir franchi ce cap, du moins pour le moment. Les pertes de personnalités influentes en janvier auraient pu transformer Thinking Machines en un récit d’avertissement sur les difficultés à attirer des talents d’OpenAI. En revanche, en date du 10 mars 2026, l’entreprise a réussi à poser une question différente :
Et si ces départs étaient un revers, mais pas un **frein** ?
C’est là le véritable enjeu de cet accord. Cela ne prouve pas que Thinking Machines a résolu ce qu’il y a de plus difficile. Cela prouve que l’entreprise a encore la possibilité de relever les défis à l’échelle de l’avant-garde.
Et dans ce marché, c’est déjà un très gros enjeu.
Note de l’éditeur : Ce contenu a été initialement publié dans la newsletter de notre publication sœur, The Neuron. Pour lire davantage d’articles de The Neuron, inscrivez-vous à sa newsletter ici.
FAQ
Quelle est la nature du partenariat entre Thinking Machines et Nvidia ?
Le partenariat consiste en un déploiement sur plusieurs années d’infrastructures permettant à Thinking Machines de développer ses projets en intelligence artificielle.
Pourquoi les départs des cofondateurs sont-ils importants ?
Ces départs ont suscité des inquiétudes quant à la viabilité de l’entreprise sur le marché, mais la réponse rapide de Nvidia témoigne d’une confiance renouvelée.
Comment le développement de produits se traduit-il au sein de Thinking Machines ?
Thinking Machines meté en avant son outil Tinker qui favorise l’intérêt pour une IA personnalisable, répondant aux besoins des utilisateurs.
Quelles sont les implications du marché actuel sur la concurrence en IA ?
Le marché actuel priorise les entreprises capables de maintenir des ressources et une infrastructure solides, même en face de défis organisationnels.
Qu’est-ce qui pourrait façonner l’avenir de Thinking Machines ?
Le bon déroulement de sa collaboration avec Nvidia et son développement continu de talents au sein de l’entreprise seront cruciaux pour sa croissance future.
