Google DeepMind traverse une période turbulente marquée par le départ de dirigeants de haut niveau, des lancements de produits bloqués et une fuite de talents clés vers des laboratoires d'IA concurrents.

La semaine dernière, Demis Hassabis, PDG de longue date et cofondateur de Google DeepMind, a annoncé qu'il quittait ses fonctions de directeur général pour assumer un nouveau rôle de président. Hassabis a confié le contrôle opérationnel quotidien au directeur technique de DeepMind, Koray Kavukcuoglu, qui reporte désormais directement au PDG de Google, Sundar Pichai, au lieu de conserver un titre de direction indépendant au sein de DeepMind. Quelques minutes après cette annonce, la nouvelle est tombée que le scientifique en chef Jeff Dean partait également.

Ces changements à la direction couronnent une période difficile pour la division IA. Gemini 3.5 Pro, dévoilé lors de Google I/O en mai, a désormais manqué trois dates de sortie prévues. Selon l'entreprise indépendante d'évaluation des performances Artificial Analysis, le meilleur modèle actuellement livré par Google, Gemini 3.6 Flash, se classe derrière Anthropic, OpenAI, xAI, Meta et au moins un laboratoire chinois en termes d'intelligence brute — une inversion notable par rapport à l'année dernière, lorsque Google occupait brièvement la première place du classement de l'IA. L'écart de performance dépasse la simple fierté : les entreprises choisissent de plus en plus leurs plateformes de cloud et de productivité en fonction du fournisseur proposant les modèles sous-jacents les plus puissants, ce qui signifie qu'un retard dans les modèles peut se répercuter sur les revenus de Google Cloud et de Workspace.

Plusieurs ingénieurs ont confié à Fortune que cette réorganisation accélère un transfert progressif d'influence de Londres, où DeepMind a été fondée, vers Mountain View, siège de Google. Ils s'inquiètent du fait que le départ de Hassabis de son poste de PDG signale l'érosion du pare-feu de longue date entre DeepMind et sa société mère — une séparation importante sur le plan culturel car DeepMind fonctionnait à l'origine comme un laboratoire de recherche semi-autonome après son acquisition par Google en 2014, avec son propre comité d'éthique et un programme de recherche indépendant. Un porte-parole de Google a contesté cette interprétation, déclarant que Londres reste centrale dans les opérations et que DeepMind conserve son autonomie de recherche sous la nouvelle structure.

La rétention des talents est également devenue un défi pressant. Au cours d'une seule semaine en juin, Google a perdu le co-responsable de Gemini, Noam Shazeer, au profit d'OpenAI, et le co-inventeur d'AlphaFold, John Jumper, au profit d'Anthropic. Deux autres vétérans d'AlphaFold, Jonas Adler et Alexander Pritzel, ont par la suite suivi Jumper vers la sortie. Les ingénieurs ont attribué ces départs au recrutement agressif par des concurrents bien financés, à la frustration liée à la baisse de performance sur les benchmarks de codage, et aux employés cherchant à obtenir des actions pré-IPO dans des entreprises rivales avant que celles-ci n'entrent en bourse. Ces pertes reflètent une tendance industrielle plus large dans laquelle les meilleurs chercheurs en IA obtiennent des packages de rémunération atteignant, selon les rapports, des dizaines de millions de dollars par an, les laboratoires soutenus par des caisses de plusieurs milliards de dollars se disputant un vivier restreint de praticiens expérimentés.

Malgré ces revers, Google conserve des avantages structurels significatifs. L'infrastructure de puces propriétaires de l'entreprise — ses Tensor Processing Units — ses capacités d'informatique en nuage et son réseau de distribution mondial restent inégalés par tout concurrent natif de l'IA, des atouts qui pourraient compenser des performances plus faibles au niveau de la couche modèle. Cependant, quatre ans après le premier « code rouge » interne de Google concernant l'IA — décrété en réponse au lancement viral de ChatGPT fin 2022 — DeepMind fait face à une pression renouvelée pour démontrer qu'il peut itérer assez rapidement pour rester compétitif. Les prochains mois seront probablement jugés sur la capacité de la prochaine version majeure de Gemini à être livrée à temps et sur le point de savoir si la transition à la direction stabilise ou accélère la fuite des talents. Cette fois-ci, DeepMind doit relever ce défi sans les deux personnes — Hassabis et Dean — les plus étroitement associées à l'identité scientifique de l'organisation.

Cette histoire a été initialement publiée sur Fortune.com.