Deux anciens chercheurs de Google DeepMind ont conclu un accord de 2 milliards de dollars, alors que leur entreprise poursuit son projet de création d’une intelligence ouverte de pointe.
La start-up gagne du terrain et compte parmi ses investisseurs Nvidia, Disruptive, DST, 1789, B Capital, Lightspeed, Eric Yuan, Eric Schmidt, Citi, Sequoia et CRV.
Fondée il y a sept mois par Misha Laskin et Ioannis Antonoglou, Reflection AI a multiplié sa valorisation par 15 pour atteindre 8 milliards de dollars en un temps record. Laskin dirigeait la modélisation des récompenses pour le projet Gemini de DeepMind, tandis qu’Antonoglou a co-créé AlphaGo, le système qui a battu le champion du monde de go en 2016.
« Nous devons créer des modèles ouverts si performants qu’ils deviennent le choix évident pour les utilisateurs et les développeurs du monde entier, afin que les fondements de l’intelligence restent ouverts et accessibles au lieu d’être contrôlés par quelques-uns », a déclaré Reflection AI dans son annonce.
Le coup de semonce de DeepSeek
L’urgence qui motive la levée de fonds record de Reflection est évidente si l’on considère le contexte plus large. Des entreprises chinoises comme DeepSeek ont révolutionné le développement de l’IA avec des modèles économiques, rapidement suivies par des concurrents basés en Chine comme Qwen et Kimi. Le rythme est effréné et les prix sont bas.
Alors que les laboratoires occidentaux dépensent généralement des milliards pour entraîner des modèles de pointe, DeepSeek affirme que l’entraînement de son modèle R1 a coûté moins de 6 millions de dollars, soit une infime fraction de ce qu’investissent des entreprises comme OpenAI.
Le PDG Laskin n’a pas mâché ses mots sur l’enjeu.
« DeepSeek, Qwen et tous ces modèles sont pour nous un coup de semonce, car si nous ne faisons rien, la norme mondiale en matière d’intelligence sera de fait définie par quelqu’un d’autre, a-t-il déclaré. Elle ne sera pas définie par l’Amérique. »
La menace dépasse largement les benchmarks. Elle touche à l’influence géopolitique à l’ère numérique. Les modèles chinois promettent de solides capacités à des prix défiant toute concurrence et, si les entreprises et les gouvernements les évitent souvent en raison de complications juridiques potentielles, cette hésitation ouvre un espace pour des solutions occidentales capables d’égaler leur efficacité.
Même Washington y prête attention. Le AI and Crypto Czar de la Maison-Blanche, David Sacks, a approuvé l’annonce, écrivant qu’il était formidable de voir davantage de modèles d’IA open source américains, compte tenu de la demande mondiale pour les économies de coûts, la personnalisation et le contrôle qu’offre l’open source.
L’avenir du développement de l’IA
L’approche de Reflection signale un changement de stratégie américaine en matière d’IA : elle délaisse les modèles fermés et propriétaires au profit d’une concurrence open source avec les solutions chinoises. La start-up a conçu une plateforme de LLM et d’apprentissage par renforcement à grande échelle, capable d’entraîner des modèles massifs à mélange d’experts de niveau frontière. Première étape : le codage autonome. Puis le raisonnement au sens large.
L’équipe de 60 personnes de l’entreprise a déjà sécurisé son infrastructure informatique et prévoit de publier l’année prochaine un modèle de langage de pointe entraîné sur des dizaines de milliers de milliards de tokens. Les revenus proviendront des grandes entreprises qui créeront des produits s’appuyant sur ses modèles et des gouvernements qui développeront des systèmes d’IA souverains, répondant ainsi à la demande d’infrastructures d’IA contrôlées au niveau national.
La définition que Reflection donne de l’« ouverture » reprend les stratégies de Meta avec Llama ou de Mistral, en privilégiant l’accès plutôt que la transparence du développement. L’entreprise publiera les poids des modèles pour un usage public, tout en conservant la propriété des jeux de données et des pipelines d’entraînement : un équilibre entre ouverture et avantage concurrentiel.
Le contexte plus large du marché rend ce tour de financement encore plus remarquable. Les start-up d’agents d’IA ont levé à elles seules 2,8 milliards de dollars au premier semestre 2025, tandis que les outils de développement affichaient des valorisations élevées de 30 à 50 fois leur chiffre d’affaires, signe clair de la confiance accordée aux infrastructures d’IA.
Tout le monde n’a pas de bonnes nouvelles à partager au sujet de l’IA. L’ancien PDG de Google, Eric Schmidt, a averti qu’il existait des éléments montrant que les modèles d’IA pouvaient être manipulés pour « apprendre à tuer quelqu’un.”