De laboratoire incontournable à concurrent parmi d’autres : le recul de Google DeepMind

Google DeepMind n’est pas devenu un acteur secondaire de l’intelligence artificielle. Mais le laboratoire a perdu la position quasi hégémonique qu’il occupait autrefois auprès des chercheurs et ingénieurs les plus convoités d’Europe.

Il reste une organisation de recherche exceptionnelle, dotée d’infrastructures rares et d’une forte densité de talents. Pourtant, son avantage en matière de recrutement, de fidélisation et d’autonomie scientifique s’est sensiblement réduit. 2

Un retournement spectaculaire du marché de l’emploi

La mesure la plus parlante concerne les recrutements de chercheurs et d’ingénieurs avancés en Europe, au Moyen-Orient et en Afrique — une vaste zone souvent désignée par l’acronyme EMEA. Selon les données de Zeki Data, la part de Google DeepMind est passée de 49 % en 2022-2023 à 18,6 % en 2025-2026. Il s’agit de la plus forte baisse de part de marché régionale enregistrée par Zeki pour un grand laboratoire d’IA. 2

Le rapport entre les arrivées et les départs s’est lui aussi contracté : d’environ 12 recrutements pour un départ au deuxième trimestre 2023, il serait tombé à près de 2 pour 1 au troisième trimestre 2026. 5 DeepMind continue donc à attirer davantage de personnes qu’il n’en perd, mais son pouvoir d’aimant n’a plus rien de comparable avec celui de 2023.

Dans le même temps, OpenAI et Anthropic ont accéléré leurs recrutements européens. Leur croissance aurait atteint respectivement 97 % et 152 %, contre 27 % pour DeepMind. 1

Des départs qui dépassent la simple question des effectifs

Le recul est d’autant plus visible que plusieurs départs concernent des personnalités très expérimentées. En juin 2026, Jonas Adler et Alexander Pritzel, contributeurs de Gemini, ont rejoint Anthropic. Noam Shazeer, coauteur de l’architecture Transformer et ancien dirigeant de Character.AI, est parti chez OpenAI. 24

Alphabet a ensuite perdu son scientifique en chef Jeff Dean, ainsi que Sanjay Ghemawat, Oriol Vinyals et Quoc Le, partis fonder Discovery Loop. 1

L’enjeu ne se résume pas au nombre de salariés concernés. Ces chercheurs et ingénieurs jouaient un rôle dans les modèles de fondation, l’infrastructure et l’IA scientifique. Leur départ peut donc modifier la capacité d’un laboratoire à définir ses priorités, à prendre des risques techniques et à transformer rapidement ses travaux en produits.

Pourquoi les chercheurs partent-ils ?

Les offres financières exceptionnelles d’OpenAI, d’Anthropic et d’autres concurrents constituent un facteur évident. Les rémunérations, les actions et les perspectives de gains peuvent atteindre des niveaux difficiles à égaler, même pour une entreprise de la taille d’Alphabet. Mais la rémunération ne suffit pas à expliquer le phénomène. 14

La promesse historique de DeepMind reposait aussi sur la possibilité de travailler sur des problèmes de long terme, avec une grande liberté de recherche et la perspective de publier des travaux influents. Or le mandat du laboratoire s’est progressivement recentré sur le développement et la commercialisation de Gemini. Les publications seraient également soumises à des contrôles plus stricts.

La réorganisation de l’équipe d’AlphaFold et le virage vers les grands modèles de langage ainsi que l’automatisation scientifique générale envoient un signal fort : les priorités de l’organisation sont désormais plus étroitement liées aux produits et aux objectifs de Google. 26

La part exacte de chaque facteur n’est pas connue publiquement. Il serait donc excessif d’attribuer les départs à une seule décision ou à une seule politique.

Demis Hassabis s’éloigne de la gestion quotidienne

En août 2026, Demis Hassabis a abandonné ses fonctions opérationnelles de directeur général de DeepMind pour devenir président du laboratoire et scientifique en chef d’Alphabet. Koray Kavukcuoglu, jusque-là directeur technique, a pris le contrôle des opérations et rend désormais compte directement à Sundar Pichai. 12

Ce changement donne à Hassabis un rôle plus large à l’échelle d’Alphabet. Il réduit cependant l’indépendance institutionnelle de DeepMind et sépare sa figure scientifique la plus connue de la gestion quotidienne.

Cette nouvelle structure peut améliorer la coordination avec Google et accélérer les décisions. Mais elle risque aussi de renforcer l’impression que DeepMind est devenu une branche produit de Google plutôt qu’un laboratoire de recherche distinct, capable de poursuivre des pistes à très long terme.

Des forces intactes, mais un terrain perdu face aux concurrents

DeepMind reste particulièrement solide dans plusieurs domaines :

• l’IA scientifique ;
• l’apprentissage par renforcement ;
• les systèmes multimodaux ;
• les infrastructures de calcul ;
• la concentration de chercheurs de haut niveau.

L’héritage d’AlphaFold demeure notamment la preuve d’une capacité distinctive en biologie et en découverte scientifique. 6

Le laboratoire semble toutefois plus vulnérable dans les assistants destinés au grand public, l’itération rapide des produits, les agents de programmation et la perception de « l’intelligence brute » des modèles généralistes disponibles. Une évaluation indépendante citée dans les sources plaçait le meilleur modèle commercialisé par Google derrière ceux d’Anthropic, d’OpenAI, d’xAI, de Meta et d’un laboratoire chinois. 6

Ce classement ne constitue qu’une photographie à un instant donné, et non une hiérarchie définitive. Il illustre néanmoins le problème de perception auquel Gemini est confronté, notamment face à la notoriété de ChatGPT et de Claude.

L’avantage matériel de Google ne garantit plus l’avantage humain

OpenAI et Anthropic disposent de marques fortes, d’une dynamique produit visible et d’un discours de recrutement particulièrement puissant. Meta peut proposer des rémunérations élevées et s’appuyer sur un écosystème de produits immense. Microsoft AI Superintelligence ajoute un concurrent bien financé, explicitement orienté vers les capacités de pointe.

DeepMind conserve les avantages de l’écosystème Alphabet : accès au calcul, puces TPU conçues sur mesure, canaux de distribution et puissance financière. Mais ces ressources ne produisent un avantage durable que si l’entreprise conserve les personnes qui décident quoi entraîner, quoi publier et quoi commercialiser.

La réorganisation de la direction et les départs de talents menacent donc de transformer un avantage d’infrastructure en avantage moins décisif. 12

Le véritable changement

Le principal changement n’est pas la faiblesse de Google DeepMind. C’est la disparition progressive de son ancien monopole européen sur le prestige, la liberté scientifique et l’accès aux meilleurs talents.

Pour regagner du terrain, le laboratoire devra rendre Gemini commercialement performant sans supprimer l’autonomie scientifique qui avait fait de DeepMind un employeur aussi convoité. Le défi consiste désormais à prouver qu’un laboratoire intégré à Google peut encore offrir à ses chercheurs la latitude et l’ambition qui ont construit sa réputation.