Comment Open AI admet secrètement qu’ils sont vraiment dans la merde.

✨ TAKEWAY

• 6,9 G$ de pertes au Q1 2026 (1,22 $ perdu par dollar de revenu), après 38,5 G$ en 2025. Sora a été fermé parce qu’il coutait 15M / jour pour 2,1M de revenus au total.
• Modèle économique : la tarification « par token » revient jusqu’à 70x plus cher que le prix payé en abonnement. Les forfaits basculent en déficit bien avant le plafond d’usage, et seuls 50 M des 900 M d’utilisateurs sont payants.
• Financement circulaire : Nvidia (100 milliards), AMD et Oracle (300 milliards) investissent dans OpenAI, qui leur rachète puces et capacité de calcul. Un montage qui gonfle les chiffres autant qu’il inquiète.
• Deal militaire controversé, montée d’Anthropic (surtout en programmation), et cadence de sortie passée à un modèle tous les 2-3 mois contre 6 auparavant. Signes d’une entreprise sous pression.
• L’IPO est l’option la plus évoquée, mais elle exposerait chaque faiblesse aux marchés et pourrait aggraver la situation.

Dettes financières

Open AI est en très grosse difficulté financière. On parlerait même d’une faillite d’ici cette fin d’année ou l’année prochaine. L’entreprise à rapporté une perte de 5.7$ milliards au Q1 2026, et une pertes non-GAAP de 6.9$ milliards. Ce qui veut dire qu’ils perdent 1.22$ pour chaque dollar de revenu (Lockett, 2026a).
Après une perte de 38.5$ milliards en 2025 (Lockett, 2026a), on parle potentiellement d’une perte de 50 milliards de dollars pour l’année 2026, soit +29,87% de plus (Lockett, 2026b).

L’entreprise est prise dans un cercle vicieux. L’IA est tellement sous les projecteurs, que tenter d’optimiser les couts en réduisant les performances nuirait beaucoup trop à l’image d’Open AI.

Pour les investisseurs, assister à des performances moindres, voir une réduction dans la capacité d’innovation les ferais fuir à coup sûr.

Pour maintenir sont attractivité, Open AI est donc contraint de maintenir la vitesse grand V sur sa R&D et de ne surtout pas limiter la puissance technologique, choses qui coute extrêmement chers.

D’autant plus que l’économie d’échelle n’est quasiment pas applicable pour Open AI (Lockett, 2026b). Au fur et à mesure qu’ils croient, leur endettement s’élargit aussi.

Alors, quand on ne peut pas réduire ses couts, il faut élargir ses opportunités de revenus. C’est ce qu’Open AI à tenté de faire en modifiant son modèle d’affaire sur du « token-based ».
Autrement dit, tu paies selon ce que tu utilises.
Sauf que ce payement à l’utilisation révèle le vrai cout de l’IA.
Celui qu’Open AI paie à la place des utilisateurs sous la facette des abonnements payants (Lockett, 2026a).

Et ce cout réel illustre une tout autre réalité qu’un simple abonnement à 20$ ou 200$, car certains rapportent avoir dépensé 47 000$ en un mois pour une utilisation sans grands résultats (Kusireddy, 2026). Le cout à l’utilisation, soit « par token », s’avère être jusqu’à 70x plus couteux que le prix payé pour un le même modèle sous abonnement (Gautam, 2026).

Les tâches agentiques consomment 1000x les tokens

Les tâches agentiques consomment jusqu’à 1000 fois plus de tokens qu’un prompt standard : une tâche d’agent typique consomme 96 000 tokens avant même de produire une seule réponse ; c’est précisément ce pour quoi le modèle à prix fixe n’a jamais été calibré.

(Gautam, 2026)

Une étude de SemiAnalysis révèle qu’une utilisation maximale de la limite hebdomadaire d’un cout à l’utilisation coute en réalité 14 000$ par mois (ChatGPT Pro 20x) pour le même abonnement pro à 200$. En réalité, le seuil de profitabilité de Chat GPT et Claude basculent bien avant que l’utilisateur ne tape dans le plafond de son forfait. ChatGPT Plus et Pro 5x deviennent déficitaires dès 11,4% d’utilisation, et le forfait phare Pro 20x atteint une marge brute nulle à seulement 5,7% d’utilisation. Claude Pro et Max 5x franchissent leur seuil de rentabilité après 20% d’utilisation, et le forfait Max 20x atteint une marge brute nulle à 10% d’utilisation (Gautam, 2026).

Ce n’est donc pas une option d’abonnement avec publicités qui sauvera la mise à Open AI. Ce dernier ne sert qu’à augmenter les parts de marché de l’entreprise auprès des consommateurs qui sont sensibles au prix.

Et encore, imaginez que sur les 900 millions d’utilisateurs d’Open AI, seulement 50 millions ont un abonnement payant (Gautam, 2026).

Une concurrence féroce

En début d’année, Open IA de procédé à une entente avec l’armée américaine, ce qui a suscité un tollé et a pu en repousser plus d’un (Vallance et al., 2026). Certains ont commencé à magasiner les alternatives, et forcément, beaucoup se sont arrêtés sur le deuxième (auparavant) plus gros joueur :

Anthropic.

Ce dernier a particulièrement frappé fort en début d’année 2026. Avec des modèles plus performants, particulièrement pour la programmation, et un positionnement du « good guy » lors du Super Bowl avec sa publicité « Can I Get a Six Pack Quickly? ».
En réponse, Open AI considère jouer sur l’argument du prix en réduisant le cout de ses abonnements premium (Chin, 2026). Mais c’est une stratégie qui cherche seulement à regagner des parts de marché, car ce n’est pas viable sur le long terme et ça ne fera qu’aggraver leur problème de marge.

Ultimement, Open AI trahit fortement son image de leader quand on regarde la fréquence de sortie de ses modèles. Depuis la sortie de GPT 5, les nouveaux modèles se succèdent à chaque 2-3 mois, voire au mois, alors qu’avant il y avait une sortie aux 6 mois environ. Quand on ajoute que leurs modèles ne sont pas les plus économiques, ni les plus intelligents du marché, il est facile de conclure que cette course à l’innovation démontre vraiment qu’ils sont sous pression.

Quelles solutions possibles ?

La solution qu’Open AI entre en IPO (Initial Public Offering) semble la plus évidente pour beaucoup. Pourtant, une telle solution n’est pas sans risque (Lockett, 2026b). La liste est longue : critique des employés, approbation des autorités financières, pressions de performance des relevés financiers, influence des investisseurs et j’en passe. De plus, le moindre signe de faiblesse pourrait plonger le titre d’Open AI dans le rouge, et ainsi empirer son gouffre financier.

Sources :

Chin, M. (2026, 11 juin). OpenAI mulls slashing prices as it competes with Anthropic for users : WSJ. CNBC. https://www.cnbc.com/2026/06/11/openai-mulls-slashing-prices-ahead-of-competition-from-anthropic-wsj.html

Gautam, A. (2026, June 16). SemiAnalysis: ChatGPT Pro Costs OpenAI $14,000 at Full Use — The Agentic Subsidy Exposed. Abhs.In. https://abhs.in/blog/chatgpt-pro-200-costs-openai-14000-semianalysis-agentic-token-explosion-2026

Lockett, Will (Juin 2026a). AI Losses Are About To Spiral Out Of Control. Medium. https://wlockett.medium.com/ai-losses-are-about-to-spiral-out-of-control-72a7e8a0fe0d

Lockett, Will (Juin 2026b). OpenAI Is In A Far Worse Position Than Anyone Thought It Was. Planetearthandbeyond. https://www.planetearthandbeyond.co/p/openai-is-in-a-far-worse-position-d8a

Smith, N. (2025, October 22). Should we worry about AI’s circular deals? Noahpinion.Blog; Noahpinion. https://www.noahpinion.blog/p/should-we-worry-about-ais-circular

Vallance, C et Cress, L. (mars 2026). OpenAI changes deal with US military after backlash. BBC. https://www.bbc.com/news/articles/c3rz1nd0egro

Vedi, S. (2026, March 28). OpenAI Sora Shutdown: $15M/Day Costs, $2.1M Revenue — The Full Story. Medium. https://medium.com/@shubhamnv2/openai-sora-shutdown-15m-day-costs-2-1m-revenue-the-full-story-088380118243

Kusireddy (Février, 2026). Google Is Quietly Dismantling Everything OpenAI Built. Medium. https://levelup.gitconnected.com/google-is-quietly-dismantling-everything-openai-built-4edc406f572d