Mira Murati : de l’ombre de ChatGPT à une startup valorisée 12 milliards

De l’Albanie à la Silicon Valley, Mira Murati a façonné l’IA que des milliards utilisent quotidiennement. Ancienne directrice technique d’OpenAI, elle pilote aujourd’hui une startup valorisée 12 milliards de dollars, incarnant l’exode des talents qui redessine la carte de l’intelligence artificielle.

Une trajectoire hors norme, de Vlorë à OpenAI

Née en 1988 à Vlorë, petite ville côtière d’Albanie, Mira Murati quitte son pays à 16 ans grâce à une bourse académique. Direction le Canada, puis les États-Unis où elle décroche un double diplôme en mathématiques et ingénierie à Dartmouth. Ce bagage lui ouvre les portes de Goldman Sachs à Tokyo, puis de Tesla où elle travaille sur le Model X et les premiers prototypes de conduite autonome.

Mais c’est en 2018 que sa carrière bascule : elle rejoint OpenAI, alors un laboratoire de recherche à but non lucratif quasi inconnu du grand public. En quelques années, elle gravit les échelons jusqu’à devenir directrice technique (CTO), supervisant le développement de ChatGPT, DALL-E, Codex et GPT-4 — les outils qui ont propulsé l’IA générative sur le devant de la scène mondiale.

Selon plusieurs sources, Murati s’est imposée non par des effets d’annonce spectaculaires, mais par sa capacité à transformer des modèles de recherche en produits utilisables par le grand public, tout en gérant les contraintes de sécurité et d’usage réel. Une approche pragmatique qui a fait d’elle l’une des figures les plus respectées de l’écosystème IA.

Novembre 2023 : cinq jours à la tête d’OpenAI

En novembre 2023, le monde de la tech est secoué : le conseil d’administration d’OpenAI limoge Sam Altman, le PDG fondateur. Mira Murati est immédiatement nommée CEO par intérim. Pendant cinq jours, elle dirige l’entreprise la plus scrutée de la Silicon Valley, alors que Microsoft et les investisseurs font pression pour le retour d’Altman.

Altman est finalement réintégré, Murati retrouve son poste de CTO. Mais cet épisode révèle l’influence qu’elle exerce en coulisses et la confiance que lui accordent les acteurs majeurs du secteur. Environ dix mois plus tard, en septembre 2024, elle quitte définitivement OpenAI pour « poursuivre ses propres projets ».

Thinking Machines Lab : 12 milliards avant même un produit public

En février 2025, Mira Murati fonde Thinking Machines Lab. En juillet 2025, elle lève 2 milliards de dollars lors d’un tour de table qui valorise sa startup à 12 milliards — sans avoir dévoilé publiquement le moindre produit. Parmi les investisseurs : Andreessen Horowitz, NVIDIA, AMD, Cisco, Accel, Jane Street et ServiceNow, selon plusieurs médias spécialisés.

Cette valorisation astronomique illustre un changement de paradigme dans le capital-risque : on n’investit plus seulement dans des produits ou des marchés, mais dans des cerveaux et leur capacité à attirer d’autres talents d’exception. Murati incarne cette nouvelle classe d’entrepreneurs où l’expertise individuelle vaut des milliards.

En juillet 2026, Thinking Machines Lab dévoile enfin son premier modèle d’IA : Inkling, un modèle multimodal à poids ouverts (open-weight) de 975 milliards de paramètres, dont 41 milliards actifs. Contrairement aux systèmes fermés d’OpenAI ou Google, Inkling peut être téléchargé gratuitement, modifié et adapté par les développeurs et les entreprises via la plateforme Tinker.

D’après Techcrunch et VentureBeat, cette approche vise un marché spécifique : les entreprises qui veulent personnaliser leur IA sans dépendre d’un fournisseur unique, tout en gardant le contrôle de leurs données sensibles. Une stratégie à contre-courant des géants américains, mais proche de l’approche chinoise incarnée par DeepSeek ou Kimi.

Un exode de talents qui redessine l’écosystème IA

Mira Murati n’est pas un cas isolé. Depuis 2024, OpenAI fait face à un exode de cadres de premier plan : Ilya Sutskever (co-fondateur) a créé Safe Superintelligence Inc., Andrej Karpathy est parti, et plusieurs membres fondateurs de Thinking Machines Lab viennent directement d’OpenAI — environ 20 sur 30, selon Fortune.

Récemment, Meta a même tenté de débaucher des membres de l’équipe de Murati avec des offres allant jusqu’à 1 milliard de dollars, rapporte Business Insider. Aucun n’a accepté, préférant parier sur la valeur à long terme de leurs actions chez Thinking Machines.

Cette guerre des talents révèle une fragmentation accélérée du secteur. Face aux mastodontes que sont OpenAI, Google DeepMind et Anthropic, une nouvelle génération de startups émerge, portée par d’anciens cadres qui connaissent les secrets technologiques et stratégiques des grands labs. Les investisseurs parient des milliards sur cette diaspora.

Inkling : un pari sur l’open source et la personnalisation

Contrairement à ChatGPT ou Claude, Inkling n’est pas conçu pour gagner les benchmarks de performance brute. Thinking Machines Lab l’assume ouvertement : « Ce n’est pas le modèle le plus puissant disponible aujourd’hui, fermé ou ouvert », précise l’entreprise dans son communiqué de lancement.

Le pari est ailleurs : offrir aux entreprises un modèle qu’elles peuvent vraiment contrôler. Avec 975 milliards de paramètres et une architecture Mixture-of-Experts inspirée du chinois DeepSeek-V3, Inkling se télécharge (environ 200 Go), s’installe sur des serveurs internes et se personnalise via la plateforme Tinker.

Selon des tests rapportés par ChatForest, le fonds d’investissement Bridgewater aurait utilisé Tinker pour entraîner un modèle sur ses propres données financières, surpassant certains modèles généralistes sur des tâches spécifiques. Une validation précoce du concept.

Cependant, sur les benchmarks standards, Inkling reste derrière les modèles chinois comme GLM-5.2 ou Kimi K3, tout en coûtant plus cher à l’usage (1,87 à 4,68 $ par million de tokens, soit environ le double de Kimi). Une faiblesse que compense, selon Murati, la souveraineté des données : aucune information sensible ne quitte les serveurs de l’entreprise.

Les enjeux stratégiques : middleware et souveraineté IA

Derrière le lancement d’Inkling se cache une bataille pour le contrôle de la « couche middleware » de l’IA — les outils qui permettent aux entreprises d’intégrer l’intelligence artificielle sans dépendre d’un seul fournisseur. C’est un marché potentiellement plus vaste et durable que celui des modèles de langage eux-mêmes.

Aujourd’hui, la plupart des startups IA s’appuient sur les mêmes API (OpenAI, Anthropic, Google). Elles ont peu de contrôle sur le cœur de leur produit, subissent des coûts variables et dépendent de la bonne volonté de leurs fournisseurs. Thinking Machines Lab propose une alternative : télécharger, personnaliser, héberger.

Cette approche séduit également les fonds souverains. Selon plusieurs analyses (36kr, FAZ), des pays comme l’Arabie Saoudite, les Émirats Arabes Unis ou Singapour cherchent désespérément à acquérir une souveraineté en IA. Investir dans Thinking Machines leur offre une porte d’entrée « acceptable » politiquement, via des participations minoritaires dans une entreprise américaine dirigée par une figure respectée.

Défis et zones d’ombre

Malgré l’enthousiasme des investisseurs, plusieurs questions demeurent. Thinking Machines Lab a connu des turbulences internes : des départs, des tensions sur la stratégie, et même une tentative de « coup interne », selon des sources citées par CC.cz et AI Jarvis.

Par ailleurs, OpenAI pourrait avoir des recours juridiques concernant la propriété intellectuelle ou les clauses de non-concurrence. Murati a eu accès aux secrets technologiques les plus sensibles d’OpenAI pendant des années. Jusqu’où peut-elle utiliser ces connaissances ? Aucune action en justice n’a été annoncée à ce jour, mais le risque existe.

Enfin, la valorisation de 12 milliards soulève des inquiétudes. Est-elle justifiée par un potentiel réel, ou reflète-t-elle une bulle spéculative ? Certains analystes comparent la situation à la bulle internet de 2000 ou à la bulle crypto de 2021, craignant une correction brutale si plusieurs de ces startups échouent simultanément.

Perspectives : que peut-on attendre dans les prochains mois ?

À court terme (1-3 mois), on peut s’attendre à de nouvelles embauches clés chez Thinking Machines, peut-être d’autres départs d’OpenAI, et à une communication plus détaillée sur les cas d’usage d’Inkling. Les premiers retours clients seront scrutés de près.

À moyen terme (6-12 mois), plusieurs scénarios se dessinent :

• Succès produit : Inkling devient la référence pour les entreprises cherchant une IA personnalisable, justifiant la valorisation et attirant des clients majeurs (banques, santé, défense).
• Consolidation : Un géant tech (Microsoft, Google, Amazon) rachète Thinking Machines pour 15-20 milliards, offrant une sortie rapide aux investisseurs.
• Pivot : Le produit déçoit, la startup se recentre sur une niche spécifique, la valorisation est révisée à la baisse.
• Guerre juridique : OpenAI attaque en justice, ralentissant le développement et créant une incertitude.
• Écosystème : Thinking Machines devient une plateforme permettant à d’autres de construire des applications d’IA spécialisées, créant un nouvel écosystème concurrent.

À long terme, la vraie question est celle de la souveraineté technologique. Murati vise-t-elle à construire un empire à long terme, ou à revendre rapidement à un géant ? Et comment cette startup se positionnera-t-elle face aux mastodontes : complémentarité ou confrontation directe ?

Conclusion : le talent comme nouvel actif stratégique

L’histoire de Mira Murati illustre une transformation profonde du capitalisme de risque : le passage de l’investissement produit à l’investissement talent. Dans l’IA, un individu et son réseau valent désormais des milliards, avant même qu’un produit ne soit prouvé sur le marché.

Cette dynamique accélère l’innovation, mais creuse aussi les inégalités et pose des questions de gouvernance. Que se passe-t-il si cette concentration de pouvoir et de capital dans quelques mains mène à une bulle ? Ou si les régulateurs décident d’intervenir ?

Une chose est sûre : Mira Murati a façonné la manière dont des milliards de personnes expérimentent l’IA aujourd’hui. Et elle n’a probablement pas fini de le faire.

Reste à savoir si elle écrira le prochain chapitre de l’IA, ou si elle sera rattrapée par les géants qu’elle a contribué à créer.