Le personnel interne que le patron devrait le plus surveiller, ce sont les équipes finance et RH ! La finance bloque l’entreprise et l’empêche d’avancer ! Par exemple, Intel. Les RH, elles font souvent ce qu’il ne faut pas au lieu de faire leur travail ! Par exemple, cette fois-ci, elles ont tout gâché pour le IPO de Xiaohongshu
Réflexion approfondie de l’ancien PDG d’Intel : pendant dix ans, il n’a pas acheté une seule machine de lithographie, mais il a dépensé 100 milliards de dollars pour racheter des actions ! Il a placé pendant 15 ans le service financier aux commandes, manquant les puces de l’iPhone et l’ère mobile !
En juillet 2026, l’ancien PDG d’Intel, Pat Gelsinger, a participé à l’émission All-In Podcast, où il a eu un échange très sincère avec l’animateur Jason, d’une durée de plus d’une heure.
D’un empire des puces à l’ère des PC, à une mise à l’écart totale par NVIDIA et TSMC : en plus de dix ans, quelles décisions Intel a-t-elle prises de travers ? L’ancien PDG, Pat Gelsinger, pointe sans détour le problème fondamental à l’origine du « déraillement » d’Intel, au terme de 34 ans d’expérience personnelle : confier le volant aux financiers, remplacer l’investissement dans les usines par des rachats de mille milliards, rater les vagues de l’iPhone et des puces d’IA. Cette réflexion met à nu non seulement une erreur d’appréciation technologique d’un géant, mais aussi un problème plus profond que l’ensemble de la Silicon Valley évite : lorsque le retour sur capital dicte les décisions technologiques, quelle est la véritable ampleur du coût ?
Ci-dessous, un extrait compilé à partir de l’entretien réalisé par All-In Podcast en juillet 2026. Le sens original est préservé, mais en raison de la conversion linguistique et des ajustements de longueur, il peut y avoir de petites divergences dans la formulation par rapport à la conversation d’origine. Quelques passages ont été supprimés et réorganisés, le présent document le précise.
Qu’est-ce qu’Intel a fait de bien : son ADN technologique et le long terme
Gelsinger se souvient que, quand il a rejoint Intel dans sa jeunesse, l’entreprise était dirigée par un groupe de « spécialistes techniques professionnels » : Andy Grove, Gordon Moore, Bob Noyce. Ces personnes étaient non seulement des leaders du monde des affaires, mais aussi des ingénieurs parmi les ingénieurs. Lorsqu’il est entré pour la première fois dans l’équipe de direction, « sur vingt personnes, quinze étaient titulaires d’un doctorat ».
Cet ADN technologique a permis à Intel d’oser des investissements à long terme et très capitalistiques. Construire une usine de fabrication de puces, acheter des machines de lithographie EUV : ces décisions ne seront peut-être rentables qu’au bout de dix ans dans les états financiers, mais les dirigeants technologiques peuvent en voir la valeur stratégique. C’est précisément grâce à cette vision qu’Intel a bâti sa position dominante « Intel Inside » à l’ère des PC.
Parallèlement, Intel croit à l’idée de « progrès continu ». En comparant le succès de NVIDIA, Gelsinger souligne que Huang Renxun n’est pas devenu riche du jour au lendemain : c’est « à chaque génération de produit, tout devient un peu meilleur », et le GPU a évolué progressivement vers une plateforme de calcul généraliste. Au début, Intel dominait aussi le marché grâce à ce rythme de type « loi de Moore ».
Qu’est-ce qu’Intel a fait de travers : cinq erreurs stratégiques
Quand l’animateur demande « quelles erreurs ont été commises », Gelsinger répond sans détour par une liste :
Erreur un : confier le volant aux « responsables financiers » plutôt qu’aux « responsables techniques »
Gelsinger le dit sans détour : le point de départ du « déraillement » d’Intel, c’est quand l’entreprise a commencé à être pilotée par des « hommes d’affaires » plutôt que par des « techniciens ». Lors de son retour en 2021, il était « le premier PDG ayant un profil technique depuis quinze ans ». Les PDG précédents — Audenning, Kozyaki, Swann — venaient soit de la partie commerciale, soit d’un parcours financier.
« Quand vous prenez des décisions technologiques clés qui touchent des dizaines de milliards, vous ne pouvez pas les prendre via des tableurs. À moins que les tendances technologiques elles-mêmes ne rendent l’investissement rationnel, ce sera forcément de la mauvaise comptabilité. »
Il donne l’exemple des grandes entreprises technologiques comme Microsoft et Nadella, Google et Pichai : même s’ils ne sont pas fondateurs, ce sont des « dirigeants dotés d’une grande culture technique ». Or, sous la direction de dirigeants non techniques, les décisions d’Intel se transforment en « comptes à régler », plutôt qu’en « vision du futur ».
Erreur deux : racheter des actions pour 100 milliards de dollars, plutôt que d’investir dans les capacités de fabrication
Gelsinger a révélé qu’au cours des cinq ou six années qui ont précédé son retour, Intel a renvoyé environ 100 milliards de dollars aux actionnaires via des dividendes et des rachats d’actions.
Mais quand il a pris la relève en 2021, il a découvert qu’il faisait face à une entreprise de puces qui n’avait même pas construit de nouvelle fonderie depuis dix ans — et n’avait même jamais acheté de machine de lithographie EUV.
« Si cet argent avait pu rester sur le bilan, on aurait pu faire beaucoup de choses — par exemple fabriquer des puces pour l’iPhone (Intel a refusé Apple à l’époque), ou anticiper l’activité de fonderie. »
Il souligne avec force que consacrer d’énormes montants au retour aux actionnaires à court terme, tout en renonçant à investir dans la fabrication du futur, est la douleur de la « myopie financière » d’Intel.
Erreur trois dans l’écosystème CUDA : sous-estimer les GPU de NVIDIA et
À l’époque la plus brillante des CPU d’Intel, dans l’entreprise, on « méprisait » les cartes graphiques de Huang Renxun, en les considérant comme de simples « jouets pour les gamers ». Mais NVIDIA a continué à construire l’écosystème logiciel CUDA et le modèle de programmation SIMT, transformant ainsi le GPU en plateforme de calcul généraliste. Quand les équipes HPC japonaises ont commencé à utiliser les cartes graphiques pour le calcul haute performance, le tournant était déjà arrivé.
Gelsinger révèle qu’à l’intérieur d’Intel, il y a même eu un projet similaire — Larrabee — qui cherchait à faire de la calcul général sur la même base que l’architecture x86. « La première semaine après mon départ d’Intel, ce projet a été coupé. »
« Si l’on avait insisté à l’époque, le monde aurait été bien différent. »
Erreur quatre : avoir raté les puces iPhone et l’ère mobile
En 2006, Intel a refusé la demande de développer des puces pour le premier iPhone, au motif que le prix et le volume de production n’étaient pas rentables. Résultat : Apple s’est tourné vers ARM, ouvrant l’ère du calcul mobile, tandis qu’Intel s’est fait complètement dépasser.
Ce qui est encore plus déchirant, c’est que Steve Jobs, bien avant la collaboration avec Intel sur les puces du Mac, avait déjà secrètement porté macOS sur l’architecture x86 — pendant quatre versions. Quand Intel se vantait encore d’avoir réussi à obtenir des commandes pour le Mac, Jobs préparait déjà « la sortie d’Intel ». Gelsinger se souvient : « Steve a dit : ‘J’ai déjà porté x86 sur quatre versions, je pense qu’on y arrivera.’ » Les graines des puces conçues par Apple ont ainsi été semées ; elles donneront finalement naissance à la série M, qui a définitivement tourné le dos à Intel.
Le 10 novembre 2020, Apple a officiellement publié sa première puce conçue en interne pour Mac, la puce M1. Elle a recours à, à l’époque, le procédé 5 nanomètres le plus avancé, avec un emballage intégrant 16 milliards de transistors. En termes de performances, la vitesse du CPU du M1 est jusqu’à 3,5 fois supérieure à celle de la génération précédente, les performances de traitement graphique peuvent aller jusqu’à 6 fois, et l’autonomie passe d’environ 10 heures à 18 heures. Le plus important : à performances comparables, la consommation du M1 n’est qu’un quart de celle des puces Intel.
La sortie du M1 a sonné la fin officielle de la collaboration entre Apple et Intel, longue de 15 ans. À l’époque, Reuters commentait : « Cette nouvelle puce, baptisée ‘M1’, marque la sortie des ordinateurs Mac de la dépendance technologique envers Intel, qui durait depuis près de 15 ans.
Erreur cinq : avoir ignoré le modèle de sous-traitance, et TSMC l’a renversé
Intel a longtemps maintenu le modèle « IDM » (conception et fabrication intégrées), ne fabriquant ses puces que pour elle-même, sans jamais envisager d’ouvrir les usines à des tiers. À l’inverse, TSMC (TSMC) s’est dès le départ positionnée comme une « fonderie pure » : « Quelle que soit la conception, je t’aide à la fabriquer ». Quand Gelsinger est revenu en 2021, la production de TSMC était déjà cinq fois celle d’Intel.
« Cette industrie a changé : on veut des volumes massifs de plaquettes, des conceptions diversifiées et des outils EDA standardisés. Mais Intel continue à fabriquer dans son coin. »
Après son retour à la direction générale en 2021, Gelsinger a lancé la stratégie « IDM 2.0 ». Son cœur de métier consiste à faire d’Intel aussi une fonderie, en ouvrant ses capacités de fabrication à des clients externes. Il a également activement promu les (lois sur les semi-conducteurs et la science) (CHIPS Act), afin d’obtenir des fonds du gouvernement américain et de construire de nouvelles usines de fabrication de plaquettes sur le territoire des États-Unis.
Il indique que la part mondiale des États-Unis dans les procédés de pointe est passée de 12 % en 2021 à 18 % aujourd’hui. « Même si on est encore loin des 50 %, la direction est la bonne. » L’activité de fonderie d’Intel a aussi commencé à se mettre en place, et les usines de TSMC aux États-Unis sont déjà en production.
Concernant l’actuelle fièvre des infrastructures pour l’IA, Gelsinger pense que la bulle ne risque pas de gonfler outre mesure, car il existe une limite naturelle : l’approvisionnement en énergie. La croissance mondiale de l’énergie n’est que de 4 à 5 %, et aux États-Unis, elle n’était que de 1 % au cours des dix dernières années. Sans électricité, il est impossible de construire des centres de données ni d’acheter des GPU.
Mais il reste convaincu que la valeur à long terme de l’IA est « presque infinie ». À chaque jeton intelligent supplémentaire, on peut optimiser la chaîne d’approvisionnement, la finance, la logistique, voire résoudre la pénurie de main-d’œuvre. Il propose un objectif : « réduire de dix mille fois le coût et la consommation d’énergie de l’IA », afin de réaliser le paradoxe de Jevons (des ressources plus abordables et plus efficaces entraînent davantage de demande).
« Les deux ou trois prochaines décennies seront l’âge d’or des techniciens. Nous résoudrons la chimie, le langage, les nouveaux matériaux, le cancer, et nous sortirons des milliards de personnes de la pauvreté. Il n’y a pas de meilleure époque que celle-ci. »
Gelsinger prédit aussi que l’informatique quantique produira des « résultats significatifs » avant 2030. À ce jour, quatre ou cinq modalités quantiques (pièges à ions, photons, spins, etc.) ont déjà prouvé leur efficacité, et les technologies de correction d’erreurs ont aussi progressé ; il ne reste plus qu’un problème d’« échelle d’ingénierie ». Lui-même investit dans une entreprise quantique (SI Quantum) et estime que la fusion entre quantique, IA et calcul classique ouvrira une nouvelle révolution.
La relecture de Gelsinger met en évidence une proposition centrale : une entreprise technologique doit être dirigée par des personnes qui comprennent la technologie. Quand la « logique financière » remplace la « logique technologique », quand le retour à court terme des actionnaires écrase la construction de capacités de fabrication à long terme, une entreprise autrefois grande peut être progressivement laissée derrière par son époque, sans même s’en rendre compte. $BNB
