Mira Murati - Thinking Machines Lab : le discours de l'IA collaborative face au réel

Mira Murati a quitté OpenAI en septembre 2024 après six ans, dont les dix-huit derniers mois comme CTO. Elle a annoncé dans la foulée la création de Thinking Machines Lab, un labo d'IA basé à New York. La levée de fonds initiale, bouclée début 2025, a atteint 2 milliards de dollars pour une valorisation de 10 milliards, selon les documents circulant dans le milieu du capital-risque. Le tour a été mené par Andreessen Horowitz et Sequoia Capital. Pour une structure sans produit public, c'est un ticket d'entrée qui dit quelque chose sur le poids du carnet d'adresses.

Dans un entretien publié par Wired, Murati pose la ligne éditoriale : elle ne veut pas automatiser les gens hors de leur emploi. Elle veut construire une IA qui collabore. « Nous ne voulons pas remplacer les humains. Nous voulons les amplifier. » Le vocabulaire est soigné. « Keep humans in the loop » est devenu un marqueur de positionnement autant qu'un principe d'ingénierie.

Le même lexique, d'autres bouches

Sam Altman utilisait la même formule en 2022, avant que la trajectoire commerciale d'OpenAI ne bascule vers l'automatisation des flux de travail complets. Satya Nadella parle de « copilote » depuis deux ans. Mustafa Suleyman, chez Microsoft AI, a écrit un livre entier sur l'idée d'une IA au service des humains avant de piloter une division dont l'objectif premier est l'intégration massive dans les outils de productivité. Le problème n'est jamais l'intention déclarée au lancement. C'est ce que la pression des investisseurs fait au discours une fois que le produit doit générer du revenu récurrent.

Murati emploie environ 60 personnes. Le labo a recruté lourdement chez Google DeepMind et Meta FAIR. Plusieurs chercheurs spécialisés en alignement et en interfaces homme-machine figurent dans l'équipe. Le bureau est installé dans le quartier de Flatiron, à Manhattan, à quelques blocs de l'ancien siège de Google New York.

Ce qui n'est pas dit

Aucun produit n'a été présenté. Aucune démonstration technique. Aucun partenariat client annoncé. Murati évoque des « outils de création » et des « systèmes de raisonnement collaboratif » sans donner de spécifications ni de calendrier. La seule indication concrète concerne l'entraînement de modèles fondationnels propriétaires, ce qui place Thinking Machines Lab en concurrence frontale avec OpenAI, Anthropic, Google DeepMind et xAI, pas dans une niche complémentaire.

Deux milliards de dollars pour entraîner des modèles fondationnels, c'est un budget qui couvre entre 12 et 18 mois de calcul intensif sur des clusters Nvidia de dernière génération, selon les estimations courantes du secteur. Après quoi, il faudra lever à nouveau ou avoir trouvé un modèle commercial.

Le marché des modèles fondationnels a vu ses coûts d'entraînement exploser. Meta a dépensé plus de 30 milliards de dollars en infrastructure IA en 2024. OpenAI brûle plusieurs milliards par an et ne prévoit pas la rentabilité avant 2029 au plus tôt. Anthropic a levé 7,3 milliards en moins de deux ans. Thinking Machines Lab entre dans cette course avec un capital significatif mais largement inférieur à celui de ses concurrents directs.

L'avantage du récit

Murati bénéficie d'un atout que l'argent ne fabrique pas : elle était la voix technique d'OpenAI pendant la période où le produit est passé de curiosité de recherche à phénomène de masse. Elle a présenté GPT-4 en mars 2023. Elle était CTO lors du psychodrame du conseil d'administration en novembre 2023, brièvement nommée CEO intérimaire avant le retour d'Altman. Son départ a été interprété dans la presse comme un désaccord stratégique, même si elle n'a jamais confirmé publiquement cette lecture.

Yann LeCun, directeur scientifique de Meta AI, a commenté lors d'une conférence en avril que « chaque ancien dirigeant d'OpenAI fonde un labo avec un discours sur la sécurité ou la collaboration, et chaque labo finit par faire exactement la même chose que les autres ». Il parlait du secteur en général, mais le timing était difficile à ignorer.

Du côté des DSI, la promesse de l'humain dans la boucle a un écho concret : les entreprises qui déploient des systèmes d'IA générative en production constatent que les modèles sans supervision humaine génèrent des erreurs coûteuses. Selon une enquête Gartner publiée en mars 2025, 58 % des projets d'IA générative déployés en entreprise incluent une étape de validation humaine obligatoire. Le marché n'attend pas que Mira Murati lui dise de garder l'humain dans la boucle. Il le fait déjà, par nécessité opérationnelle.

Thinking Machines Lab n'a pas de client. Pas de benchmark publié. Pas de modèle en accès anticipé. Ce qui existe, c'est une fondatrice avec une crédibilité technique réelle, une équipe solide, un financement conséquent et un discours que le marché a envie d'entendre. C'est exactement la configuration dans laquelle se trouvait Anthropic en 2021.

« Je veux que nos outils rendent les gens meilleurs dans ce qu'ils font, pas qu'ils les remplacent », dit Murati. Dario Amodei disait la même chose en quittant OpenAI.

Anthropic vend aujourd'hui des API d'automatisation à des entreprises qui s'en servent pour réduire leurs effectifs de support client.