L'origine de Thinking Machines Lab : une vision et une équipe
La naissance de Thinking Machines Lab en février 2025 n'est pas un hasard. Elle est le fruit d'une vision stratégique portée par des figures emblématiques de l'industrie, convaincues qu'une autre voie est possible pour l'IA.
Mira Murati, le départ stratégique d'OpenAI
À la tête de la technologie chez OpenAI, Mira Murati a été une architecte clé du succès de produits comme ChatGPT et DALL-E. Son départ pour fonder sa propre entreprise n'est pas une rupture, mais plutôt la poursuite d'une ambition : construire une IA qui ne se contente pas d'être performante, mais qui soit aussi compréhensible, personnalisable et véritablement collaborative. Elle a senti le besoin d'un environnement agile pour explorer des problèmes encore non résolus, notamment l'interaction humain-machine.
Une équipe de stars de l'IA
Pour concrétiser cette vision, Murati s'est entourée d'une équipe d'exception. Thinking Machines Lab a débauché près de 30 experts de l'IA, dont 21 proviennent directement d'OpenAI. Parmi eux, des noms qui pèsent lourd dans l'écosystème :
- John Schulman : Cofondateur d'OpenAI et chercheur de renom, il est l'un des principaux inventeurs du RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback), la technologie qui a rendu ChatGPT si conversationnel.
- Barret Zoph : Un expert reconnu dans le domaine des modèles de vision par ordinateur.
- Lilian Weng : Ancienne responsable de l'IA appliquée chez OpenAI, réputée pour ses analyses pointues sur l'architecture des systèmes d'IA.
Cette concentration de talents confère à la startup une crédibilité et une capacité d'innovation immédiates.
Un financement record qui redéfinit les règles du jeu
L'ambition de Thinking Machines Lab est soutenue par une puissance financière sans précédent. La startup a levé 2 milliards de dollars lors de son tour de table d'amorçage (seed round), un montant historique qui la place directement dans la cour des grands.
Ce financement a été mené par des investisseurs de premier plan, témoignant de la confiance du marché :
- Andreessen Horowitz (a16z)
- NVIDIA
- Accel
- ServiceNow
- Cisco
- AMD
Cette levée de fonds a propulsé la valorisation de l'entreprise à 12 milliards de dollars en juillet 2025, seulement quelques mois après une première estimation à 10 milliards. Fait notable, le gouvernement albanais a également investi 10 millions de dollars, un partenariat public-privé rare dans ce secteur qui souligne l'importance stratégique du projet. En contrepartie de cet investissement massif, la gouvernance est solidement contrôlée par les fondateurs, Mira Murati disposant d'un vote décisif au conseil d'administration.
La vision technique : l'intelligence collaborative générale
Thinking Machines Lab ne cherche pas à créer une super-intelligence autonome. Sa mission est de développer ce qu'elle appelle la "Collaborative General Intelligence" (CGI), une IA conçue pour augmenter les capacités humaines plutôt que de les remplacer.
L'objectif n'est pas de remplacer l'humain, mais de décupler ses capacités en créant des outils intelligents qui agissent comme des partenaires de confiance.
Plus qu'un assistant, un partenaire créatif
Contrairement aux assistants actuels, qui répondent à des commandes, l'IA de Thinking Machines Lab est pensée pour être proactive et multimodale. Imaginez une IA capable de comprendre du texte, des images et du code pour collaborer sur des tâches complexes :
- Un designer pourrait co-créer un produit avec une IA qui suggère des améliorations esthétiques et fonctionnelles en temps réel.
- Un développeur pourrait écrire du code avec un partenaire IA qui anticipe les bugs, optimise l'architecture et rédige la documentation simultanément.
L'open-source et la modularité au cœur de la stratégie
Pour garantir l'adaptabilité et la transparence, la startup mise sur une approche modulaire et une forte composante open-source. Mira Murati a confirmé que le premier produit intégrera un "composant open-source significatif".
Cette stratégie vise à :
- Accélérer l'innovation en s'appuyant sur la communauté.
- Favoriser la confiance en rendant les mécanismes de l'IA plus transparents.
- Permettre la personnalisation pour que les entreprises puissent adapter les modèles à leurs besoins spécifiques.
Comparatif des approches IA
Pour mieux situer Thinking Machines Lab, voici une comparaison simplifiée avec d'autres acteurs majeurs.
| Critère | Thinking Machines Lab | OpenAI | Mistral AI |
|---|---|---|---|
| Philosophie Principale | Intelligence Collaborative (Humain-Machine) | Intelligence Artificielle Générale (AGI) | Modèles ouverts, performants et efficaces |
| Modèle Dominant | Approche mixte (propriétaire + open-source) | Modèles fermés et propriétaires (GPT-4, etc.) | Principalement open-source et open-weight |
| Cible Principale | Développeurs, créatifs et entreprises | Grand public et entreprises (via API) | Développeurs et entreprises |
| Différenciateur Clé | Interaction et personnalisation poussées | Modèles à la pointe de la performance brute | Efficacité, transparence et souveraineté |
Feuille de route et premiers défis
Avec des attentes aussi élevées, la pression de livrer des résultats concrets est immense. Mira Murati a annoncé que le premier produit de Thinking Machines Lab devrait voir le jour "dans les prochains mois", probablement avant la fin de l'année 2025.
Le principal défi sera de transformer cette vision ambitieuse en un produit tangible et différenciant, capable de se faire une place face à la concurrence féroce d'OpenAI, Anthropic et Google. La startup devra prouver que son approche collaborative n'est pas seulement un concept marketing, mais qu'elle apporte une réelle plus-value aux utilisateurs.
En définitive, Thinking Machines Lab représente bien plus qu'une nouvelle startup dans l'IA. C'est un pari audacieux sur un futur où l'intelligence artificielle ne sera pas une force distante et opaque, mais un partenaire intégré à notre quotidien créatif et professionnel. Le monde de la tech a les yeux rivés sur eux, attendant de voir si cette promesse deviendra une réalité.
