Dans un mouvement qui souligne l’évolution des dynamiques du secteur de l’intelligence artificielle, OpenAI a sécurisé un accord révolutionnaire de services cloud avec Google, l’un de ses principaux concurrents dans le domaine de l’IA.
Finalisé en mai après plusieurs mois de négociations, cet accord offrira à OpenAI une capacité de calcul supplémentaire pour entraîner et exécuter ses modèles d’IA de plus en plus gourmands en ressources. Ce partenariat représente la dernière initiative d’OpenAI pour diversifier son infrastructure au-delà de Microsoft Azure, qui était son fournisseur cloud exclusif jusqu’en janvier 2025.
L’accord intervient à un moment crucial pour OpenAI, qui a récemment annoncé un chiffre d’affaires annualisé atteignant 10 milliards de dollars en juin 2025, soit le double des 5,5 milliards de décembre 2024. Avec 500 millions d’utilisateurs actifs hebdomadaires et 3 millions de clients professionnels payants, l’entreprise fait face à une pression croissante pour adapter son infrastructure à la demande exponentielle.
Pour Google Cloud, accueillir OpenAI en tant que client constitue une victoire majeure malgré la tension concurrentielle entre les deux sociétés. ChatGPT demeure l’un des plus grands défis à la domination de Google dans la recherche, tandis que l’IA Gemini de Google concurrence directement les produits d’OpenAI. Néanmoins, les deux entreprises ont privilégié les considérations commerciales pragmatiques aux rivalités concurrentielles.
Ce partenariat s’inscrit dans la lignée d’autres initiatives majeures d’OpenAI en matière d’infrastructure, notamment le projet Stargate à 500 milliards de dollars annoncé en janvier 2025 en collaboration avec SoftBank et Oracle. Ce projet vise à construire d’immenses centres de données IA à travers les États-Unis, avec un investissement initial de 100 milliards de dollars.
Selon les analystes du secteur, cet accord illustre une tendance de fond : les entreprises d’IA adoptent des stratégies multi-cloud pour garantir des ressources de calcul suffisantes et éviter une dépendance excessive à un seul fournisseur. À mesure que l’entraînement des modèles d’IA devient de plus en plus gourmand en ressources, même les concurrents les plus acharnés peuvent être amenés à partager leur infrastructure pour répondre aux exigences extraordinaires du développement avancé de l’IA.