Titre original : (Hassabis quitte ses fonctions, Jeff Dean s’en va pour lancer sa start-up, le moral de l’armée de Google s’est effrité)
Auteur de l’original : Beating, analyse attentive

Le 5 août, le PDG de Google DeepMind, Demis Hassabis, a abandonné ses fonctions de gestion quotidienne. Il devient président de DeepMind et occupe également le poste de scientifique en chef d’Alphabet. Il continue d’être responsable des recherches en IA à long terme et dirige toujours la société de développement de nouveaux médicaments Isomorphic Labs. Son titre est plus élevé qu’avant, mais en réalité il s’agit d’une promotion en façade et d’une rétrogradation dans les faits : son pouvoir de gestion effectif diminue.

Le développement et la mise en production de Gemini seront assurés par l’ancien directeur technique en chef de DeepMind, Koray Kavukcuoglu, qui rendra directement compte à Pichai. Hassabis demeure le symbole scientifique de l’IA chez Google : il continuera de contribuer aux décisions liées à la direction de l’AGI, mais ne contrôlera plus les opérations quotidiennes de DeepMind. Après cette restructuration, la chaîne de management entre DeepMind et le siège d’Alphabet a encore été raccourcie, et Pichai suivra désormais plus directement l’avancement de la R&D de Gemini.

Le même jour, Jeff Dean a annoncé son départ de Google.

Il emmène Sanjay Ghemawat, Oriol Vinyals et Quoc Le, et fonde une entreprise appelée Discovery Loop. L’objectif est d’utiliser l’IA pour automatiser l’ensemble du processus de recherche : formuler des questions, concevoir des expériences, exécuter les expériences et évaluer les résultats. Google participe à l’investissement de démarrage ; il deviendra son fournisseur de services cloud et fournira la puissance de calcul pour la première année.

Google n’a pas retenu cette équipe, mais a choisi de continuer à préserver ses relations sur le plan du capital, des services cloud et des collaborations en recherche. Pour un groupe de chercheurs de tout premier plan qui avaient déjà décidé de se lancer en entrepreneuriat, c’est une façon plutôt honorable de gérer la situation.

Le marché a réagi très vite. Les actions d’Alphabet ont chuté de plus de 5 % en séance, puis ont terminé la journée en baisse de près de 4 %. À l’échelle de cette entreprise, une baisse de 3,8 % correspond à une capitalisation d’environ 1 750 milliards de dollars ; au plus fort de la baisse en séance, le volume effacé se rapproche de 2 600 milliards de dollars.

Au cours des six dernières semaines, c’est déjà la quatrième fois qu’Alphabet est sanctionné par le marché à cause de l’IA.

Jeff Dean et Hassabis : deux traditions de l’IA chez Google

Jeff Dean est difficile à classer parmi les dirigeants techniques au sens général du terme.

Quand il a rejoint Google en 1999, il en était le 30e employé. Au cours des près de trente années qui ont suivi, presque toutes les transformations technologiques les plus importantes de Google l’ont vu aux côtés de l’entreprise.

Pour les systèmes de recherche et de publicité de première génération, il fallait traiter rapidement des données qui explosaient en volume. Lui et Ghemawat ont écrit MapReduce et Bigtable. Ces systèmes sont ensuite devenus la base du calcul distribué à grande échelle, avec un impact bien au-delà de Google. La création de Google Brain, de TensorFlow et de TPU s’est aussi faite avec sa contribution. À l’ère Gemini, il devient à nouveau co-responsable technique des modèles.

Derrière la capacité de Google à entraîner des grands modèles, à exécuter des modèles sur ses propres puces, et à connecter les modèles à la recherche, au cloud et à une multitude de produits grand public, on peut retrouver des fondations et des infrastructures auxquelles il a contribué.

Hassabis représente une autre forme de capacité.

En 2010, il crée DeepMind à Londres. En 2014, Google finalise l’acquisition. Deux ans plus tard, AlphaGo bat Lee Sedol, et l’intelligence artificielle entre pour la première fois dans la vision du grand public de manière aussi directe. En 2024, il remporte le prix Nobel de chimie avec John Jumper grâce à AlphaFold.

En 2023, Google Brain et DeepMind fusionnent ; Hassabis prend la tête de Google DeepMind après l’intégration. Il est à la fois le leader du projet Gemini et la figure la plus importante à travers laquelle Google raconte au monde l’avenir de l’IA.

Dean et Hassabis soutiennent, chacun à sa manière, la tradition d’ingénierie et la tradition scientifique de l’IA de Google. Aujourd’hui, Dean quitte l’entreprise ; Hassabis passe en retrait.

Quatre grosses chutes en six semaines

Si ce réajustement a provoqué une réaction aussi forte du marché, c’est aussi parce qu’il intervient après une série d’échecs consécutifs de l’IA de Google.

En juin, l’un des auteurs du papier sur Transformer et co-responsable technique de Gemini, Noam Shazeer, quitte Google pour rejoindre OpenAI. En 2024, Google vient juste de le faire revenir depuis Character.AI grâce à une opération spéciale d’environ 2,7 milliards de dollars, et de le faire entrer dans l’équipe centrale de Gemini. Deux ans plus tard, Shazeer repart encore une fois.

Par la suite, John Jumper, responsable d’AlphaFold et lauréat du prix Nobel de chimie 2024, rejoint Anthropic.

En l’espace de deux jours, Google a perdu deux chercheurs de poids. Le 22 juin, les actions d’Alphabet ont chuté en séance de plus de 7 % ; la capitalisation évaporée a dépassé 200 milliards de dollars.

Le 16 juillet, la nouvelle de la延期 (report) de Gemini 3.5 Pro circule. Ce modèle phare devait initialement sortir en juin ; parce que ses performances, notamment en matière de capacités de code, n’ont pas atteint les attentes, le calendrier a déjà été repoussé de plusieurs mois. Après l’annonce, le titre d’Alphabet a de nouveau chuté de plus de 3 % en séance.

Fin juillet, la pression s’est déplacée vers les états financiers.

Les dépenses d’investissement d’Alphabet au deuxième trimestre atteignent 44,9 milliards de dollars, soit un doublement en glissement annuel. L’orientation annuelle des dépenses d’investissement a été relevée à 195 à 205 milliards de dollars. Sur la même période, le free cash-flow de l’entreprise devient négatif à hauteur de 5,9 milliards de dollars : c’est la première fois de l’histoire d’Alphabet qu’un free cash-flow trimestriel passe dans le rouge. Le premier jour de bourse après la publication des résultats, le titre a chuté de plus de 7 % en séance.

Google investit toujours davantage de ressources, mais les modèles ne prennent pas l’avantage qui correspondrait à l’ampleur de l’investissement. De plus, le produit phare n’a pas été livré à temps ; et les figures clés chargées de la recherche et de l’ingénierie quittent elles aussi l’entreprise les unes après les autres.

Après le départ de Jumper, des médias citant des employés de DeepMind ont indiqué que, dans des domaines comme le texte, l’image, la vidéo, la voix et la vision, Google a désormais beaucoup de mal à trouver des modèles clairement à l’avant-garde de l’industrie.

Google ne manque jamais de ressources ; on peut même dire qu’elle dispose de l’ensemble de ressources le plus complet de toute l’industrie de l’IA.

Il dispose de TPU en interne, de centres de données à l’échelle mondiale, de données accumulées en recherche et sur YouTube, ainsi que de canaux de distribution fournis par Android, Chrome, Workspace et les services cloud. Pichai a aussi listé, dans une note interne, une série de réalisations : Gemini atteint 950 millions d’utilisateurs mensuels actifs via ses applications, Gemma compte plus de 900 millions de téléchargements, et Gemini Robotics continue d’avancer.

Ces actifs suffisent à prouver que Google est encore puissant, mais ils ne peuvent pas remplacer le modèle phare de la prochaine génération lui-même. Les investisseurs acceptent de payer pour un engagement à long terme, à condition que cet argent se traduise finalement par une avance de premier plan. Après le report des modèles et les départs successifs des personnes clés, les investisseurs commencent à se demander : le manque de Google, est-ce du temps, ou la capacité à transformer d’énormes ressources en une force unique ?

DeepMind dit au revoir aux dirigeants fondateurs

Koray Kavukcuoglu, qui assurait les opérations quotidiennes en prenant la relève de Hassabis, travaille chez DeepMind depuis 13 ans. Il a été formé par Yann LeCun, a participé aux projets DQN, WaveNet et à plusieurs générations de Gemini, et a occupé par le passé le poste de CTO de Google DeepMind.

Koray connaît DeepMind, et il a longtemps eu la responsabilité de faire le lien entre la recherche, les infrastructures et les produits. Le fait que ce soit lui qui prenne en charge Gemini montre que, pour la suite, Google met davantage l’accent sur la livraison des modèles, la coordination avec les produits et la concrétisation commerciale.

Ce réajustement modifie aussi la place de DeepMind au sein de Google.

À l’époque de Hassabis, DeepMind conserve toujours une forte empreinte de fondateur. L’entreprise a démarré à Londres et, après son rachat par Google, elle a gardé une tradition de recherche relativement indépendante. Après la fusion de Google Brain et DeepMind, Hassabis est devenu CEO de l’équipe intégrée, ce qui a aussi permis à la culture de DeepMind de prendre le dessus dans la nouvelle organisation.

Aujourd’hui, Hassabis quitte la gestion quotidienne ; Koray rend directement compte à Pichai. La relation entre DeepMind et le siège d’Alphabet devient plus étroite. Pour Google, il s’agit d’un réajustement visant à renforcer le contrôle. Pichai doit mieux maîtriser le rythme du R&D de Gemini, et il lui faut aussi quelqu’un qui assume directement la responsabilité du report des modèles, des investissements en ressources et de la mise sur le marché des produits.

Pour DeepMind, cela signifie aussi la fin d’une étape.

Hassabis est toujours chez Google, conserve un titre prestigieux et continue de participer à la recherche de long terme. Mais ce DeepMind, dirigé directement par le fondateur et dont la personnalité organisationnelle est façonnée par des idéaux scientifiques, devient progressivement une équipe de recherche/développement en IA plus standardisée au sein d’Alphabet.

Google apprend à dire adieu aux talents

Le départ de Jeff Dean montre une autre manière dont Google gère la fuite des talents.

Google participe à l’investissement de départ de Discovery Loop, continue de fournir des services cloud et de la puissance de calcul, et maintient la collaboration en recherche avec la nouvelle société. Même s’ils ont quitté l’organisation, Dean et son équipe restent dans l’écosystème de capital et de technologie de Google.

Cette organisation est bénéfique aux deux parties.

Discovery Loop a obtenu une puissance de calcul coûteuse, des infrastructures et un financement de démarrage, sans avoir besoin de construire une plateforme de recherche à partir de zéro. De son côté, Google conserve la possibilité de rentabiliser ses investissements, de passer des commandes cloud et de collaborer à l’avenir, tout en évitant d’envoyer directement, comme adversaires, un groupe de talents clés qui portent des dizaines d’années de travail au sein de Google.

Du point de vue de la gouvernance d’entreprise, c’est presque un plan de départ idéal.

Mais elle n’arrive toujours pas à répondre à une question : pourquoi, pour cette équipe qui connaît Google, a contribué à le construire et sait mobiliser les ressources de Google, la conclusion est finalement que ses propres recherches seront plus faciles à mener une fois qu’ils seront partis ?

Ils n’ont pas renoncé à leurs axes de recherche passés, et ils n’ont pas été forcés de partir par un échec de rivalités internes. Ils ont simplement déplacé, vers une nouvelle entreprise qu’ils peuvent gérer entièrement, un travail qui se faisait auparavant au sein de Google.

En expliquant les raisons de leur départ, ils disent que, dans les grandes organisations, il y a toujours trop d’inertie à surmonter pour pousser des changements radicaux. Ils veulent construire quelque chose de différent.

Par le passé, Google attirait les meilleurs chercheurs. La raison, c’est que le fait qu’ils restent ici leur donnait assez de ressources pour réaliser des travaux impossibles ailleurs.

Aujourd’hui, un groupe de personnes qui connaissent le mieux les ressources de Google commence à tirer des conclusions opposées. Elles continuent de croire que ces recherches valent l’investissement, et continuent d’être convaincues que l’IA changera la science. Elles ne pensent simplement plus que l’organisation d’une grande entreprise est la mieux adaptée pour accomplir cette transformation.

En dehors du laboratoire, de nouvelles entreprises commencent à pousser

Google DeepMind fait penser au laboratoire Bell.

Le laboratoire Bell s’appuyait sur des profits stables de longue date grâce à AT&T. Il a rassemblé une génération des meilleurs scientifiques et ingénieurs du XXe siècle : on y a vu naître les transistors, les lasers, la théorie de l’information et Unix, successivement. Sa grandeur n’a pas été préservée intégralement au sein de l’organisation même, mais elle s’est diffusée sans cesse grâce à ceux qui sont partis.

Après le départ du co-inventeur du transistor, William Shockley, du laboratoire Bell, il fonde Shockey Semiconductor en Californie. En 1957, huit ingénieurs quittent l’entreprise en groupe et créent Fairchild Semiconductor. Les équipes fondatrices d’Intel et d’AMD se sont ensuite aussi séparées du système Fairchild. Le réseau industriel aujourd’hui appelé Silicon Valley s’est en grande partie formé le long de cette trajectoire de flux de talents.

Google DeepMind n’en est pas encore à la fin à laquelle mène un « laboratoire Bell ». Gemini a une base d’utilisateurs importante, et Google Cloud continue de croître. La similitude, c’est que, dans le cas d’un top laboratoire alimenté par un système commercial mûr, les personnes qu’il a lui-même formées commencent à créer de nouveaux laboratoires et de nouvelles entreprises à l’extérieur.

Quand un laboratoire est à son apogée, on regarde combien de génies il attire. Arrivé à l’étape suivante, on regarde ce que ces génies construisent une fois partis.

C’est une réussite, et c’est aussi une perte. Pour l’ensemble de l’industrie technologique, les deux peuvent être vraies en même temps ; mais pour Google, cette comptabilité ne peut pas être annulée aussi facilement d’un simple trait.

Google investit dans Discovery Loop : il pourra partager les bénéfices futurs de cette société, et en lui fournissant du cloud, il pourra aussi transformer les dépenses de calcul en revenus. Mais si une entreprise peut investir dans des résultats externes, elle ne peut pas remplacer, de cette façon, la créativité perdue en interne.

Dean a travaillé 27 ans chez Google. Il dit qu’il n’a commencé à envisager sérieusement l’entrepreneuriat qu’environ il y a cinq semaines.

Une personne qui a passé près de trente ans dans l’entreprise met cinq semaines pour décider de partir. Dans Discovery Loop, il y a encore les mêmes binômes familiers : Ghemawat s’occupe des systèmes, Vinyals de la recherche, et Quoc Le poursuit le travail d’automatisation du machine learning. La répartition des tâches change peu, la direction de la recherche ne bascule pas soudainement ; ils ont seulement déménagé hors des immeubles de Google.

Dans sa lettre d’adieu, Hassabis dit que l’AGI est à portée de main. La nouvelle entreprise fondée par Dean mise elle aussi sur le fait que l’IA va changer la recherche scientifique.

Ils croient probablement encore en le même avenir, mais chacun a commencé à poursuivre sa propre trajectoire.

Lien vers l’original