Près de 20 milliards de dollars de pertes opérationnelles l’an passé. Les résultats financiers d’OpenAI – obtenus par l’auteur Ed Zitron, connu pour ses critiques virulentes du modèle économique de l’intelligence artificielle générative, puis confirmés par le Financial Times – sont sans précédent. Et pourtant, le créateur de ChatGPT envisagerait de réduire drastiquement les prix pour les entreprises, dans une stratégie offensive destinée à gagner des parts de marché face à son grand rival Anthropic… au risque de creuser, mécaniquement, encore davantage son déficit.
Les dépenses s’envolent
Les performances financières d’OpenAI sont à double tranchant. D’un côté, la société dirigée par Sam Altman affiche une croissance rapide: en 2025, son chiffre d’affaires s’est élevé à 13,1 milliards de dollars, contre seulement 3,7 milliards un an plus tôt. De l’autre, ses dépenses progressent tout aussi vivement: elles ont atteint 34 milliards, contre 12,5 milliards en 2024. Sur cette somme, 19 milliards ont été consacrés à la recherche et au développement, principalement à l’entraînement de modèles d’IA toujours plus gourmands en calcul, dont 10,6 milliards versés à Microsoft.
Côté positif, OpenAI peut également se satisfaire d’une amélioration de sa marge brute. En 2024, elle plafonnait à seulement 29%. Autrement dit, pour chaque dollar de revenus, l’entreprise dépensait alors 71 cents en inférence, c’est-à-dire le processus de génération de texte, de photo ou de code informatique. L’an passé, cette marge est passée à 43%. Ce niveau reste toutefois très insuffisant pour absorber l’ensemble des autres dépenses de l’entreprise: l’entraînement des modèles, mais aussi les coûts commerciaux et marketing, qui ont été multipliés par cinq l’an passé.
Pression sur les marges
Conséquence: les pertes opérationnelles de la société ont plus que doublé l’an passé, passant de 8,8 à 20,1 milliards de dollars. La perte nette est encore plus spectaculaire: 38,5 milliards, contre 5 milliards en 2024. Mais une grande partie de ce montant provient d’écritures comptables liées au changement de structure juridique de l’entreprise, entériné fin octobre. Il est par ailleurs probable que ce déficit se creuse nettement cette année, cette fois en raison d’ajustements comptables liés à sa prochaine introduction en Bourse, potentiellement attendue dès le mois de septembre.
Les pertes opérationnelles d’OpenAI sont principalement alimentées par deux segments qui affichent des marges négatives. D’une part, l’audience gratuite: près de 900 millions de personnes qui ne lui rapportent aucun revenu, dans l’attente de la montée en puissance espérée des recettes publicitaires, tout en générant des coûts d’inférence. D’autre part, les utilisateurs intensifs, notamment de son outil de code informatique Codex, dont les usages entraînent des coûts bien supérieurs au montant de leur abonnement mensuel – jusqu’à un éventuel passage à une facturation à l’usage.
Court-circuiter Anthropic
Malgré ses pertes abyssales, OpenAI pourrait se montrer encore plus offensif. Selon le Wall Street Journal, le groupe envisage de réduire le prix de ses API, les interfaces de programmation qui permettent d’intégrer des modèles d’IA dans des applications ou des processus métier. L’accès à son dernier modèle GPT-5.5 est aujourd’hui facturé 30 dollars pour un million de tokens – ces unités de données textuelles qui servent à mesurer l’utilisation des modèles. C’est deux fois plus que le prix pratiqué avant son lancement pour la version la plus performante de l’époque.
Surtout, GPT-5.5 coûte cinq dollars de plus par million de tokens que la dernière version de Claude d’Anthropic, tout en étant considéré comme moins performant sur certaines tâches, en particulier la génération de code, segment le plus dynamique du marché. En court-circuitant son rival sur les prix, OpenAI peut espérer accroître ses parts de marché alors que le coût de l’IA devient un sujet de plus en plus central pour les entreprises. Mais cette stratégie pèserait mécaniquement sur la marge brute issue des API, réduisant d’autant sa capacité à amortir l’ensemble de ses dépenses.
Modèles open source chinois
Avec l’essor des outils de programmation puis celui attendu des agents autonomes capables de fonctionner en continu, la facture des entreprises utilisant des API s’envole, tout en restant difficilement prévisible. Le niveau de consommation de tokens devient un enjeu stratégique. Et le “tokenmaxxing”, une politique interne visant à encourager l’usage de l’IA, n’est plus à l’ordre du jour. Symbole de cette dérive, Meta a ainsi récemment demandé à ses employés de ne plus “utiliser des outils d’IA simplement pour le principe”. De son côté, Uber vient d’instaurer un plafond de dépenses mensuelles.
Entre hausse des coûts et prise de conscience des entreprises, le risque est double pour les spécialistes de l’IA. D’une part, une baisse des usages dans les organisations déjà clientes. D’autre part, un recours accru à des alternatives moins chères, en particulier les modèles open source chinois développés par DeepSeek, Alibaba ou encore Moonshot AI, où le million de tokens ne coûte que quelques dollars. Un tarif sur lequel OpenAI ne pourra jamais s’aligner. Mais en baissant ses prix, la société peut limiter ce phénomène aux tâches les moins complexes.
Pour aller plus loin:
– Pourquoi OpenAI veut transformer ChatGPT en “super-app”
– Les ambitieux (et irréalistes ?) objectifs d’OpenAI dans la publicité
