Comment OpenAI et Anthropic se voient en futurs financeurs de la recherche mondiale
Via la création de fondations « philantropiques » et de « financements sur projet », les entreprises d’IA générative et notamment OpenAI se présentent comme les futurs financeurs de la recherche mondiale, alors qu’elles ne font paradoxalement pas de profits. Les financements publics de la recherche sont particulièrement menacés ces temps-ci, en France mais aussi […].
Les entreprises spécialisées dans l’intelligence artificielle générative, comme OpenAI et Anthropic, se présentent comme de futurs financeurs majeurs de la recherche mondiale. Elles créent des fondations dites philantropiques et des programmes de financements sur projet pour soutenir des travaux scientifiques, notamment dans les domaines de la santé et des sciences de la vie. Pourtant, ces entreprises ne réalisent actuellement aucun profit, ce qui soulève des questions sur la viabilité de leurs engagements. Leur objectif est d’attirer des chercheurs en leur offrant des ressources financières, alors que les financements publics de la recherche sont en baisse, notamment aux États-Unis et en France. Par exemple, la fondation OpenAI a annoncé en octobre 2025 un engagement de 125 millions de dollars pour des projets de recherche en santé et en sciences de la vie.
Le philanthrocapitalisme désigne une forme de philanthropie où des entreprises ou des fondations, souvent liées à des milliardaires, financent des projets avec des subventions tout en bénéficiant d’avantages fiscaux. Des organisations comme la Fondation Gates ou la Chan Zuckerberg Initiative illustrent cette tendance. Ces fondations distribuent des fonds à des entreprises à but lucratif, comme des géants des télécommunications ou de l’édition, sous forme de subventions non remboursables. Selon des chercheurs comme Linsey McGoey, cette approche peut orienter les financements vers des projets alignés sur les intérêts des donateurs plutôt que sur les besoins réels des bénéficiaires. Par exemple, la Fondation Gates a augmenté ses subventions à des entreprises comme Vodafone ou Mastercard.
OpenAI a créé en octobre 2025 une fondation philantropique avec l’objectif d’injecter plus d’un milliard de dollars dans la recherche mondiale dès sa première année. Cette fondation mise sur l’entrée en bourse d’OpenAI, une entreprise non rentable à ce jour, pour générer des fonds. Avec une valorisation estimée à 1 400 milliards de dollars, une participation de 26 % dans l’entreprise donnerait à la fondation un fonds de 25 milliards de dollars, ce qui en ferait l’une des plus riches organisations sans but lucratif au monde. En six mois, elle a déjà alloué plus de 250 millions de dollars à des projets dans les sciences de la vie et la lutte contre les maladies. Cependant, ces engagements restent conditionnés à la réussite future d’OpenAI, dont la rentabilité n’est pas garantie.
Anthropic, une autre entreprise d’IA générative, a lancé en juillet 2025 des financements sur projet pour soutenir la recherche sur les maladies rares. Son objectif est d’utiliser son modèle d’IA, Claude, pour améliorer les soins de santé, notamment en Afrique, où les financements publics ont été réduits. Par exemple, l’administration Trump a supprimé en 2024 les budgets de l’USAID (Agence des États-Unis pour le développement international), privant de nombreux projets de santé mondiale de ressources. Anthropic collabore avec des organisations humanitaires pour déployer des outils basés sur l’IA dans des régions en difficulté. Cependant, les financements d’Anthropic ne prennent pas la forme d’argent liquide, mais de crédits d’utilisation de son modèle d’IA, jusqu’à 50 000 dollars par projet sur six mois.
Malgré ces initiatives, des experts comme ceux du *The Economist* soulignent les limites des approches technologiques dans l’aide humanitaire. Les outils numériques, bien que prometteurs lors d’essais, échouent souvent à s’intégrer durablement dans les systèmes de santé locaux. Les donateurs, souvent issus de milieux technologiques, tendent à privilégier des solutions adaptées à leur expertise plutôt qu’aux besoins réels des populations cibles. Par exemple, des projets utilisant l’IA pour prédire les famines ou améliorer les diagnostics ont montré des résultats mitigés en Afrique. Ces échecs rappellent que l’accès à l’expertise ne suffit pas : une intégration locale et une adaptation culturelle sont essentielles pour que ces innovations aient un impact durable.
