Original : Dynamics of Corporate Governance Beyond Ownership in AI<\/a>, 2024.05.15<\/p>\n\n\n\n
R\u00e9sum\u00e9<\/strong><\/h2>\n\n\n\nAlors que l’engouement pour l’intelligence artificielle (IA) atteint son paroxysme, les g\u00e9ants de la technologie n’ont fait que renforcer leur emprise sur le d\u00e9veloppement et l’utilisation de ces nouvelles technologies. Cette emprise ne s’exerce pas seulement par le biais de l’acquisition de start-ups sp\u00e9cialis\u00e9es dans l’IA, mais aussi, de plus en plus, par le biais de moyens alternatifs complexes.<\/p>\n\n\n\n
Comme le montre ce rapport, les m\u00e9canismes en jeu sont les suivants :<\/p>\n\n\n\n
\n- Utiliser le capital-risque des entreprises pour obtenir un acc\u00e8s pr\u00e9f\u00e9rentiel aux capacit\u00e9s, aux connaissances et aux informations et orienter la direction de la R&D des start-ups.<\/li>\n\n\n\n
- Consolider une position dominante en fournissant des services cloud, ne laissant aux autres organisations d’autre choix que de payer les g\u00e9ants de la technologie. Cela inclut l’offre de cr\u00e9dits cloud qui incitent les start-ups et les universitaires \u00e0 \u00ab d\u00e9penser \u00bb cet investissement de mani\u00e8re sp\u00e9cifique, par exemple en d\u00e9veloppant des applications bas\u00e9es sur des mod\u00e8les d’IA appartenant aux g\u00e9ants de la technologie.<\/li>\n\n\n\n
- La capture de la majorit\u00e9 des talents dans le domaine de l’IA, soit directement, soit indirectement, en r\u00e9mun\u00e9rant des universitaires pour qu’ils travaillent \u00e0 temps partiel pour les Big Tech tout en conservant leur affiliation universitaire.<\/li>\n\n\n\n
- Influencer l’orientation de la recherche en fixant les priorit\u00e9s lors de conf\u00e9rences et en fa\u00e7onnant la perception de ce qui est consid\u00e9r\u00e9 comme la fronti\u00e8re de l’IA.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Si l’open source est parfois pr\u00e9sent\u00e9 comme un contrepoids aux Big Tech, il a \u00e9galement \u00e9t\u00e9 r\u00e9cup\u00e9r\u00e9 : les entreprises de Big Tech ouvrent certaines parties de leurs logiciels ou mod\u00e8les, comme lorsque Meta a rendu open source son mod\u00e8le linguistique \u00e0 grande \u00e9chelle (LLM), Llama. Cela leur permet \u00e0 la fois de b\u00e9n\u00e9ficier d’une communaut\u00e9 de d\u00e9veloppeurs pr\u00eats \u00e0 travailler gratuitement sur le code et d’apporter des am\u00e9liorations, mais aussi de faciliter la cr\u00e9ation d’applications par les d\u00e9veloppeurs sur leurs propres mod\u00e8les et logiciels, ce qui renforce leur position dominante.<\/p>\n\n\n\n
Ce qu’il faut, ce sont de v\u00e9ritables alternatives \u00e0 l’IA \u00e0 but lucratif, orient\u00e9es vers les personnes et la plan\u00e8te. Cela doit s’appuyer sur l’ouverture des ensembles de donn\u00e9es, y compris ceux des Big Tech, lorsque cela sert l’int\u00e9r\u00eat g\u00e9n\u00e9ral, ainsi que sur la cr\u00e9ation d’un organisme de recherche public charg\u00e9 de faciliter la collaboration \u00e0 grande \u00e9chelle.<\/p>\n\n\n\n
\n\n\n\n1 Introduction : la saga OpenAI<\/strong><\/h2>\n\n\n\nLe 17 novembre 2023, Sam Altman, PDG et cofondateur d’OpenAI, a \u00e9t\u00e9 licenci\u00e9. Le scandale a pris une tournure inattendue lorsque Microsoft a propos\u00e9 d’accueillir Altman et ceux qui souhaitaient quitter l’entreprise avec lui. Cette saga, qui s’est termin\u00e9e par la r\u00e9int\u00e9gration de Sam Altman au poste de PDG le 22 novembre, a mis en \u00e9vidence ce que le secteur technologique savait d\u00e9j\u00e0 : OpenAI est une filiale de Microsoft depuis 2019, date \u00e0 laquelle Microsoft a investi son premier milliard de dollars dans cette start-up sp\u00e9cialis\u00e9e dans l’IA.<\/p>\n\n\n\n
En 2019, OpenAI \u00e9tait d\u00e9j\u00e0 un pr\u00e9curseur dans le domaine de l’IA, aux c\u00f4t\u00e9s de DeepMind. Cette derni\u00e8re avait \u00e9t\u00e9 rachet\u00e9e par Google en 2014. En \u00e9change de son investissement, Microsoft a obtenu un acc\u00e8s privil\u00e9gi\u00e9 aux grands mod\u00e8les linguistiques (LLM) d’OpenAI et la possibilit\u00e9 d’orienter leurs travaux. Cela s’est accompagn\u00e9 d’un changement de statut juridique d’OpenAI, qui est pass\u00e9e d’une organisation \u00e0 but non lucratif \u00e0 une soci\u00e9t\u00e9 \u00e0 \u00ab profit plafonn\u00e9 \u00bb, c’est-\u00e0-dire une soci\u00e9t\u00e9 \u00e0 but lucratif avec une limite sur le rendement des investissements. Ces changements ont conduit certains chercheurs d’OpenAI \u00e0 d\u00e9missionner et \u00e0 cr\u00e9er Anthropic<\/a>, une start-up d\u00e9sormais soutenue par Google.<\/p>\n\n\n\nOpenAI a lanc\u00e9 ChatGPT apr\u00e8s une injection suppl\u00e9mentaire de 2 milliards de dollars et une pression de Microsoft pour qu’elle suspende le d\u00e9veloppement de LLM plus avanc\u00e9s afin de se concentrer sur une application de son mod\u00e8le existant. Microsoft a eu acc\u00e8s \u00e0 la technologie ChatGPT plusieurs mois avant sa sortie et l’a int\u00e9gr\u00e9e \u00e0 ses logiciels avant ses concurrents.<\/p>\n\n\n\n
L’\u00e9norme succ\u00e8s de ChatGPT a conduit Microsoft \u00e0 s’engager \u00e0 investir 10 milliards de dollars suppl\u00e9mentaires<\/a> dans OpenAI. Aujourd’hui, Microsoft d\u00e9tient 49 % d’OpenAI. Plus l’activit\u00e9 de cette derni\u00e8re est importante, mieux c’est pour Microsoft. Elle peut m\u00eame vendre ChatGPT et d’autres logiciels en tant que service OpenAI \u00e0 des entreprises concurrentes qui seraient plus r\u00e9ticentes \u00e0 les acheter directement \u00e0 Microsoft, comme Salesforce.<\/p>\n\n\n\nInvestir dans OpenAI sans l’acqu\u00e9rir s’est av\u00e9r\u00e9 \u00eatre une d\u00e9cision plus favorable pour Microsoft que l’acquisition de DeepMind par Google. Cela a permis \u00e0 Microsoft d’\u00e9largir sa base de vente de services d’IA et, au moins jusqu’\u00e0 la tentative de licenciement d’Altman, cela a d\u00e9tourn\u00e9 l’attention des r\u00e9gulateurs, apaisant les inqui\u00e9tudes du public. Le PDG de Microsoft, Satya Nadella, a m\u00eame d\u00e9clar\u00e9 publiquement que la nouvelle vague d’IA ne favorisait pas les acteurs historiques comme Microsoft, mais les nouveaux venus comme OpenAI, sans mentionner que ce dernier op\u00e8re comme son satellite<\/a>.<\/p>\n\n\n\nPourquoi cette histoire est-elle pertinente au-del\u00e0 des subtilit\u00e9s du monde de l’entreprise ? Que nous apprend-elle sur la gouvernance d’entreprise \u00e0 l’\u00e8re num\u00e9rique ? La premi\u00e8re le\u00e7on est que contr\u00f4le et propri\u00e9t\u00e9 ne vont pas de pair, comme nous l’expliquons plus en d\u00e9tail dans la section 2. La deuxi\u00e8me le\u00e7on est que, si les fusions et acquisitions restent importantes, le capital-risque des entreprises n’est pas seulement une strat\u00e9gie visant \u00e0 r\u00e9aliser des gains financiers. Cela est expliqu\u00e9 dans la section 3, qui pr\u00e9sente une analyse d\u00e9taill\u00e9e des investissements en capital-risque de certaines entreprises technologiques et examine de plus pr\u00e8s qui finance les start-ups sp\u00e9cialis\u00e9es dans l’IA. On peut encore soutenir que le capital-risque des entreprises est un moyen d’exercer un contr\u00f4le avec une propri\u00e9t\u00e9 partielle, m\u00eame si elle n’est pas totale. La section 4 se penche sur le \u00ab cloud public \u00bb en tant que domaine de contr\u00f4le au-del\u00e0 de la propri\u00e9t\u00e9 pour Amazon, Microsoft et Google. La section 5 analyse le r\u00f4le des g\u00e9ants technologiques dans la planification de l’IA de pointe. La section 6 examine si l’open source pourrait \u00eatre une solution \u00e0 la domination des g\u00e9ants technologiques. Ce rapport se termine par la section 7, qui propose quelques lignes directrices pour un d\u00e9veloppement et une utilisation de l’IA au service du bien public et de la nature, contre une IA qui renforce la polarisation, les in\u00e9galit\u00e9s et le contr\u00f4le des entreprises.<\/p>\n\n\n\n
2 Contr\u00f4le au-del\u00e0 de la propri\u00e9t\u00e9<\/strong><\/h2>\n\n\n\nLes discussions sur le contr\u00f4le et la propri\u00e9t\u00e9 dans la gouvernance d’entreprise se concentrent g\u00e9n\u00e9ralement sur la relation entre la direction et les propri\u00e9taires. Cependant, dans le secteur technologique, il est de plus en plus courant de voir des entreprises technologiques cot\u00e9es en bourse avec des actions \u00e0 double classe de vote. Cela signifie que l’entreprise dispose d’au moins deux types d’actions. La seule diff\u00e9rence entre ces deux types d’actions est que l’une d’elles conf\u00e8re plus de droits de vote par action et est r\u00e9serv\u00e9e aux fondateurs, aux cadres sup\u00e9rieurs et parfois aux premiers investisseurs.<\/p>\n\n\n\n
Alphabet, la soci\u00e9t\u00e9 m\u00e8re de Google, en est un exemple frappant. Ses actions de classe A donnent droit \u00e0 une voix par action, ses actions de classe B donnent droit \u00e0 dix voix par action et ses actions de classe C ne donnent aucun droit de vote. Au 31 d\u00e9cembre 2023, les fondateurs de Google d\u00e9tenaient 86,5 % des actions de classe B de leur entreprise, ce qui repr\u00e9sentait 51,5 % du total des droits de vote, alors que les actions de classe B ne repr\u00e9sentaient que 6,99 % du total des actions d’Alphabet.[1]<\/sup><\/a><\/p>\n\n\n\nMeta, Palantir, Pinterest, Snap, Square et Zoom utilisent \u00e9galement un syst\u00e8me \u00e0 deux cat\u00e9gories d’actions, et l’introduction en bourse avec un syst\u00e8me \u00e0 deux cat\u00e9gories d’actions devient une strat\u00e9gie de plus en plus courante parmi les entreprises technologiques. Les donn\u00e9es<\/a> de Jay Ritter sur les introductions en bourse depuis 1980 montrent que les cotations \u00e0 double classe dans le secteur technologique sont rest\u00e9es inf\u00e9rieures \u00e0 15 % jusqu’en 2005, avant de passer \u00e0 plus de 30 % de toutes les entreprises technologiques cot\u00e9es en 2015. Dans les ann\u00e9es 2020, ce chiffre est toujours rest\u00e9 sup\u00e9rieur \u00e0 40 %.<\/p>\n\n\n\nLes actions \u00e0 double classe divisent les actionnaires entre une majorit\u00e9 qui d\u00e9tient la plupart des parts de l’entreprise mais qui a relativement peu, voire aucune, capacit\u00e9 de la contr\u00f4ler, et une minorit\u00e9 dominante. Mais au-del\u00e0 des relations entre les actionnaires, les fondateurs et les dirigeants, le contr\u00f4le peut \u00e9galement s’exercer au niveau organisationnel, certaines entreprises contr\u00f4lant la production et tirant des profits d’actifs qui appartiennent l\u00e9galement \u00e0 d’autres organisations.<\/p>\n\n\n\n
Cette forme de contr\u00f4le trouve son origine dans la distinction entre propri\u00e9t\u00e9 et accumulation qui est d\u00e9j\u00e0 implicite dans la forme juridique de la soci\u00e9t\u00e9. Depuis la fin du XIXe si\u00e8cle, les soci\u00e9t\u00e9s peuvent d\u00e9tenir, en tout ou en partie, d’autres soci\u00e9t\u00e9s. En raison de la responsabilit\u00e9 limit\u00e9e, la soci\u00e9t\u00e9 m\u00e8re n’est pas responsable des dettes de ses filiales, ni de celles de ses filiales, et ainsi de suite. Les multinationales ont \u00e9t\u00e9 cr\u00e9\u00e9es sous la forme de regroupements, pouvant compter jusqu’\u00e0 plusieurs centaines, d’entit\u00e9s distinctes enregistr\u00e9es dans diff\u00e9rentes juridictions. Les entreprises en tant qu’entit\u00e9s juridiques ont toujours \u00e9t\u00e9 diff\u00e9rentes du concept \u00e9conomique d’entreprise multinationale unique. D’un point de vue juridique, la multinationale en tant qu’entit\u00e9 unique n’a jamais exist\u00e9, m\u00eame si le si\u00e8ge social exerce un contr\u00f4le unifi\u00e9 sur toutes les filiales.[2]<\/sup><\/a><\/p>\n\n\n\nSi la soci\u00e9t\u00e9 m\u00e8re est le propri\u00e9taire ultime d’au moins une partie des actions des autres entit\u00e9s, d’autres formes de contr\u00f4le de diff\u00e9rentes organisations ou entit\u00e9s juridiques au-del\u00e0 de la propri\u00e9t\u00e9 ont \u00e9merg\u00e9 depuis les ann\u00e9es 1970, soutenues par la concentration des actifs incorporels. Le franchisage est une pratique courante de contr\u00f4le au-del\u00e0 de la propri\u00e9t\u00e9 qui s’est d\u00e9velopp\u00e9e dans le secteur de l’h\u00f4tellerie. Le franchiseur est propri\u00e9taire des marques, souvent prot\u00e9g\u00e9es par des marques d\u00e9pos\u00e9es, ainsi que des pratiques commerciales, des machines brevet\u00e9es et des dessins et mod\u00e8les enregistr\u00e9s. Tout cela est impos\u00e9 aux franchis\u00e9s \u00e0 des prix fix\u00e9s par le franchiseur, qui pr\u00e9l\u00e8ve \u00e9galement une part du chiffre d’affaires brut de chaque franchis\u00e9.[3]<\/sup><\/a><\/p>\n\n\n\nLes cha\u00eenes de valeur mondiales fonctionnent selon des principes similaires, m\u00eame si l’apparence de chaque entreprise est diff\u00e9rente. Elles sont r\u00e9gies par des soci\u00e9t\u00e9s de premier plan qui concentrent les connaissances exclusives sur la mani\u00e8re de r\u00e9int\u00e9grer la cha\u00eene (c’est-\u00e0-dire qui peut faire quoi et comment) et capturent la valeur sous forme de rentes intellectuelles pay\u00e9es par ceux qui s’int\u00e8grent dans la cha\u00eene \u00e0 des positions subordonn\u00e9es.[4]<\/sup><\/a> La relation entre les entreprises de plateforme et les compl\u00e9mentaires \u2014 tels que les d\u00e9veloppeurs d’applications et les fournisseurs de services cloud \u2014 reproduit le m\u00eame sch\u00e9ma. La plateforme ne se contente pas de capturer de la valeur, elle d\u00e9finit \u00e9galement comment les applications ou les services doivent \u00eatre produits et tarif\u00e9s en fonction de son contr\u00f4le sur des actifs incorporels essentiels (voir section 4).<\/p>\n\n\n\nDans toutes ces architectures, les entreprises subordonn\u00e9es accumulent du capital en partie pour le compte de la soci\u00e9t\u00e9 dominante qui s’est assur\u00e9 un acc\u00e8s privil\u00e9gi\u00e9 aux actifs immat\u00e9riels n\u00e9cessaires \u00e0 l’ensemble du processus de production. Ces leaders g\u00e8rent et organisent les flux d’informations et de connaissances entre les parties. En r\u00e8gle g\u00e9n\u00e9rale, ils externalisent \u00e9galement certaines \u00e9tapes de la production de nouvelles connaissances \u00e0 d’autres institutions (universit\u00e9s, start-ups, etc.) tout en conservant le contr\u00f4le sur la mani\u00e8re de recombiner et de donner un sens \u00e0 tous ces \u00e9l\u00e9ments. Dans l’ensemble, les connaissances sont produites par un grand nombre, mais quelques-uns r\u00e9coltent de mani\u00e8re disproportionn\u00e9e les profits associ\u00e9s, capt\u00e9s aupr\u00e8s d’autres organisations et consommateurs sous forme de rentes intellectuelles.<\/p>\n\n\n\n
Les rentes intellectuelles sont des profits extraordinaires qui sont cens\u00e9s durer jusqu’\u00e0 ce que les acteurs du m\u00eame secteur adoptent l’innovation qui les a g\u00e9n\u00e9r\u00e9s ou qu’une autre (nouvelle) entreprise innove et prenne la t\u00eate. Cependant, la rente intellectuelle est renforc\u00e9e par le secret (comme dans le cas des m\u00e9gadonn\u00e9es et des algorithmes tenus secrets) et les droits de propri\u00e9t\u00e9 intellectuelle (DPI). Nous parlons de monopolisation intellectuelle pour d\u00e9crire la perp\u00e9tuation d’une pratique dans laquelle de nombreux acteurs co-cr\u00e9ent de la valeur et co-produisent des connaissances qui finissent par \u00eatre capt\u00e9es de mani\u00e8re disproportionn\u00e9e par quelques g\u00e9ants.[5]<\/sup><\/a> La concentration \u00e9conomique des monopoles intellectuels repose sur leur concentration de ces actifs incorporels. En termes simples, il s’agit d’entreprises qui accumulent des richesses consid\u00e9rables en transformant les connaissances et les donn\u00e9es coproduites avec (ou par) de nombreux autres acteurs en actifs incorporels qui leur sont propres. C’est pr\u00e9cis\u00e9ment ce qui se passe avec l’IA.<\/p>\n\n\n\n3 Capital-risque d’entreprise<\/strong><\/h2>\n\n\n\nGoogle, Microsoft et Amazon investissent activement dans des centaines de start-ups, en donnant la priorit\u00e9 \u00e0 l’IA. En 2023, ils ont inject\u00e9 plus d’argent dans le monde des start-ups sp\u00e9cialis\u00e9es dans l’IA que n’importe quel capital-risqueur. Ensemble, ils ont investi les deux tiers des 27 milliards de dollars lev\u00e9s<\/a>. Ces entreprises investissent dans un large \u00e9ventail d’applications de l’IA : les grandes entreprises technologiques contr\u00f4lent au moins en partie les start-ups. La place de ces g\u00e9ants dans l’ensemble du syst\u00e8me de capital-risque en termes de nombre d’entreprises financ\u00e9es est \u00e9vidente dans le r\u00e9seau des bailleurs de fonds qui apparaissent le plus fr\u00e9quemment parmi les cinq premiers investisseurs de chaque entreprise d’IA ayant b\u00e9n\u00e9fici\u00e9 d’investissements en capital-risque depuis la sortie de ChaptGPT (voir figure 1, plus d’informations sur le capital-risque d’entreprise et une note m\u00e9thodologique pr\u00e9sent\u00e9e \u00e0 la fin du rapport). La figure 1 fournit \u00e9galement des informations sur les technologies les plus fr\u00e9quemment d\u00e9velopp\u00e9es par les entreprises financ\u00e9es par chaque groupe d’investisseurs.<\/p>\n\n\n\nLa figure 1 ne fournit pas d’informations sur les montants investis, mais montre l’influence g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9e des grandes entreprises technologiques. Ces entreprises ne concentrent pas leurs investissements sur quelques start-ups seulement ; au contraire, la figure 1 montre qu’\u00e0 l’exception des groupes sp\u00e9cialis\u00e9s dans les applications de l’IA pour les soins de sant\u00e9, au moins un g\u00e9ant technologique est pr\u00e9sent dans chaque groupe, ce qui indique qu’ils contr\u00f4lent la plupart des start-ups du secteur de l’IA.<\/p>\n\n\n\n
\u00c0 en juger par l’orientation des entreprises financ\u00e9es dans chaque groupe, les grandes entreprises technologiques s’int\u00e9ressent davantage au contr\u00f4le des entreprises qui d\u00e9veloppent des technologies d’IA fondamentales ou plus g\u00e9n\u00e9riques et celles qui travaillent sur des applications pour des secteurs autres que la sant\u00e9, tels que les \u00e9nergies renouvelables, les villes et b\u00e2timents intelligents, la robotique et les semi-conducteurs. Samsung privil\u00e9gie les investissements dans les entreprises travaillant sur l’IA et les semi-conducteurs, SAP favorise les entreprises qui appliquent l’IA aux \u00e9nergies renouvelables et le g\u00e9ant chinois Tencent investit davantage dans les entreprises qui d\u00e9veloppent l’automatisation et la robotique. Microsoft, tout comme Intel et Nvidia, continue de se concentrer sur le financement de l’apprentissage automatique \u00e0 usage g\u00e9n\u00e9ral. Google et Amazon pr\u00e9f\u00e8rent quant \u00e0 eux les entreprises d’IA travaillant sur des applications pour l’\u00e9ducation et la blockchain. Pour plus d’informations sur le r\u00e9seau de capital-risque des entreprises, voir le graphique et la note m\u00e9thodologique \u00e0 la fin du pr\u00e9sent rapport.<\/p>\n\n\n\n
Dans l’ensemble de l’\u00e9chantillon analys\u00e9 des entreprises d’IA ayant b\u00e9n\u00e9fici\u00e9 de capital-risque depuis la sortie de ChatGPT, Google se classe troisi\u00e8me en termes de nombre d’entreprises financ\u00e9es (voir tableau 1). Seuls l’investisseur en pr\u00e9amor\u00e7age Techstars et l’acc\u00e9l\u00e9rateur Y Combinator devancent Google, Y Combinator investissant principalement dans des start-ups d’IA en dehors des domaines d’int\u00e9r\u00eat des grandes entreprises technologiques (voir sa place dans la figure 1), tandis que Techstars finance principalement des entreprises travaillant sur l’IA appliqu\u00e9e plut\u00f4t que sur des mod\u00e8les g\u00e9n\u00e9raux ou fondamentaux.<\/p>\n\n\n\n
Table 1: Top 25 AI Start-Up Investors<\/p>\n\n\n\n
Si l’open source est parfois pr\u00e9sent\u00e9 comme un contrepoids aux Big Tech, il a \u00e9galement \u00e9t\u00e9 r\u00e9cup\u00e9r\u00e9 : les entreprises de Big Tech ouvrent certaines parties de leurs logiciels ou mod\u00e8les, comme lorsque Meta a rendu open source son mod\u00e8le linguistique \u00e0 grande \u00e9chelle (LLM), Llama. Cela leur permet \u00e0 la fois de b\u00e9n\u00e9ficier d’une communaut\u00e9 de d\u00e9veloppeurs pr\u00eats \u00e0 travailler gratuitement sur le code et d’apporter des am\u00e9liorations, mais aussi de faciliter la cr\u00e9ation d’applications par les d\u00e9veloppeurs sur leurs propres mod\u00e8les et logiciels, ce qui renforce leur position dominante.<\/p>\n\n\n\n
Ce qu’il faut, ce sont de v\u00e9ritables alternatives \u00e0 l’IA \u00e0 but lucratif, orient\u00e9es vers les personnes et la plan\u00e8te. Cela doit s’appuyer sur l’ouverture des ensembles de donn\u00e9es, y compris ceux des Big Tech, lorsque cela sert l’int\u00e9r\u00eat g\u00e9n\u00e9ral, ainsi que sur la cr\u00e9ation d’un organisme de recherche public charg\u00e9 de faciliter la collaboration \u00e0 grande \u00e9chelle.<\/p>\n\n\n\n
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1 Introduction : la saga OpenAI<\/strong><\/h2>\n\n\n\nLe 17 novembre 2023, Sam Altman, PDG et cofondateur d’OpenAI, a \u00e9t\u00e9 licenci\u00e9. Le scandale a pris une tournure inattendue lorsque Microsoft a propos\u00e9 d’accueillir Altman et ceux qui souhaitaient quitter l’entreprise avec lui. Cette saga, qui s’est termin\u00e9e par la r\u00e9int\u00e9gration de Sam Altman au poste de PDG le 22 novembre, a mis en \u00e9vidence ce que le secteur technologique savait d\u00e9j\u00e0 : OpenAI est une filiale de Microsoft depuis 2019, date \u00e0 laquelle Microsoft a investi son premier milliard de dollars dans cette start-up sp\u00e9cialis\u00e9e dans l’IA.<\/p>\n\n\n\n
En 2019, OpenAI \u00e9tait d\u00e9j\u00e0 un pr\u00e9curseur dans le domaine de l’IA, aux c\u00f4t\u00e9s de DeepMind. Cette derni\u00e8re avait \u00e9t\u00e9 rachet\u00e9e par Google en 2014. En \u00e9change de son investissement, Microsoft a obtenu un acc\u00e8s privil\u00e9gi\u00e9 aux grands mod\u00e8les linguistiques (LLM) d’OpenAI et la possibilit\u00e9 d’orienter leurs travaux. Cela s’est accompagn\u00e9 d’un changement de statut juridique d’OpenAI, qui est pass\u00e9e d’une organisation \u00e0 but non lucratif \u00e0 une soci\u00e9t\u00e9 \u00e0 \u00ab profit plafonn\u00e9 \u00bb, c’est-\u00e0-dire une soci\u00e9t\u00e9 \u00e0 but lucratif avec une limite sur le rendement des investissements. Ces changements ont conduit certains chercheurs d’OpenAI \u00e0 d\u00e9missionner et \u00e0 cr\u00e9er Anthropic<\/a>, une start-up d\u00e9sormais soutenue par Google.<\/p>\n\n\n\nOpenAI a lanc\u00e9 ChatGPT apr\u00e8s une injection suppl\u00e9mentaire de 2 milliards de dollars et une pression de Microsoft pour qu’elle suspende le d\u00e9veloppement de LLM plus avanc\u00e9s afin de se concentrer sur une application de son mod\u00e8le existant. Microsoft a eu acc\u00e8s \u00e0 la technologie ChatGPT plusieurs mois avant sa sortie et l’a int\u00e9gr\u00e9e \u00e0 ses logiciels avant ses concurrents.<\/p>\n\n\n\n
L’\u00e9norme succ\u00e8s de ChatGPT a conduit Microsoft \u00e0 s’engager \u00e0 investir 10 milliards de dollars suppl\u00e9mentaires<\/a> dans OpenAI. Aujourd’hui, Microsoft d\u00e9tient 49 % d’OpenAI. Plus l’activit\u00e9 de cette derni\u00e8re est importante, mieux c’est pour Microsoft. Elle peut m\u00eame vendre ChatGPT et d’autres logiciels en tant que service OpenAI \u00e0 des entreprises concurrentes qui seraient plus r\u00e9ticentes \u00e0 les acheter directement \u00e0 Microsoft, comme Salesforce.<\/p>\n\n\n\nInvestir dans OpenAI sans l’acqu\u00e9rir s’est av\u00e9r\u00e9 \u00eatre une d\u00e9cision plus favorable pour Microsoft que l’acquisition de DeepMind par Google. Cela a permis \u00e0 Microsoft d’\u00e9largir sa base de vente de services d’IA et, au moins jusqu’\u00e0 la tentative de licenciement d’Altman, cela a d\u00e9tourn\u00e9 l’attention des r\u00e9gulateurs, apaisant les inqui\u00e9tudes du public. Le PDG de Microsoft, Satya Nadella, a m\u00eame d\u00e9clar\u00e9 publiquement que la nouvelle vague d’IA ne favorisait pas les acteurs historiques comme Microsoft, mais les nouveaux venus comme OpenAI, sans mentionner que ce dernier op\u00e8re comme son satellite<\/a>.<\/p>\n\n\n\nPourquoi cette histoire est-elle pertinente au-del\u00e0 des subtilit\u00e9s du monde de l’entreprise ? Que nous apprend-elle sur la gouvernance d’entreprise \u00e0 l’\u00e8re num\u00e9rique ? La premi\u00e8re le\u00e7on est que contr\u00f4le et propri\u00e9t\u00e9 ne vont pas de pair, comme nous l’expliquons plus en d\u00e9tail dans la section 2. La deuxi\u00e8me le\u00e7on est que, si les fusions et acquisitions restent importantes, le capital-risque des entreprises n’est pas seulement une strat\u00e9gie visant \u00e0 r\u00e9aliser des gains financiers. Cela est expliqu\u00e9 dans la section 3, qui pr\u00e9sente une analyse d\u00e9taill\u00e9e des investissements en capital-risque de certaines entreprises technologiques et examine de plus pr\u00e8s qui finance les start-ups sp\u00e9cialis\u00e9es dans l’IA. On peut encore soutenir que le capital-risque des entreprises est un moyen d’exercer un contr\u00f4le avec une propri\u00e9t\u00e9 partielle, m\u00eame si elle n’est pas totale. La section 4 se penche sur le \u00ab cloud public \u00bb en tant que domaine de contr\u00f4le au-del\u00e0 de la propri\u00e9t\u00e9 pour Amazon, Microsoft et Google. La section 5 analyse le r\u00f4le des g\u00e9ants technologiques dans la planification de l’IA de pointe. La section 6 examine si l’open source pourrait \u00eatre une solution \u00e0 la domination des g\u00e9ants technologiques. Ce rapport se termine par la section 7, qui propose quelques lignes directrices pour un d\u00e9veloppement et une utilisation de l’IA au service du bien public et de la nature, contre une IA qui renforce la polarisation, les in\u00e9galit\u00e9s et le contr\u00f4le des entreprises.<\/p>\n\n\n\n
2 Contr\u00f4le au-del\u00e0 de la propri\u00e9t\u00e9<\/strong><\/h2>\n\n\n\nLes discussions sur le contr\u00f4le et la propri\u00e9t\u00e9 dans la gouvernance d’entreprise se concentrent g\u00e9n\u00e9ralement sur la relation entre la direction et les propri\u00e9taires. Cependant, dans le secteur technologique, il est de plus en plus courant de voir des entreprises technologiques cot\u00e9es en bourse avec des actions \u00e0 double classe de vote. Cela signifie que l’entreprise dispose d’au moins deux types d’actions. La seule diff\u00e9rence entre ces deux types d’actions est que l’une d’elles conf\u00e8re plus de droits de vote par action et est r\u00e9serv\u00e9e aux fondateurs, aux cadres sup\u00e9rieurs et parfois aux premiers investisseurs.<\/p>\n\n\n\n
Alphabet, la soci\u00e9t\u00e9 m\u00e8re de Google, en est un exemple frappant. Ses actions de classe A donnent droit \u00e0 une voix par action, ses actions de classe B donnent droit \u00e0 dix voix par action et ses actions de classe C ne donnent aucun droit de vote. Au 31 d\u00e9cembre 2023, les fondateurs de Google d\u00e9tenaient 86,5 % des actions de classe B de leur entreprise, ce qui repr\u00e9sentait 51,5 % du total des droits de vote, alors que les actions de classe B ne repr\u00e9sentaient que 6,99 % du total des actions d’Alphabet.[1]<\/sup><\/a><\/p>\n\n\n\nMeta, Palantir, Pinterest, Snap, Square et Zoom utilisent \u00e9galement un syst\u00e8me \u00e0 deux cat\u00e9gories d’actions, et l’introduction en bourse avec un syst\u00e8me \u00e0 deux cat\u00e9gories d’actions devient une strat\u00e9gie de plus en plus courante parmi les entreprises technologiques. Les donn\u00e9es<\/a> de Jay Ritter sur les introductions en bourse depuis 1980 montrent que les cotations \u00e0 double classe dans le secteur technologique sont rest\u00e9es inf\u00e9rieures \u00e0 15 % jusqu’en 2005, avant de passer \u00e0 plus de 30 % de toutes les entreprises technologiques cot\u00e9es en 2015. Dans les ann\u00e9es 2020, ce chiffre est toujours rest\u00e9 sup\u00e9rieur \u00e0 40 %.<\/p>\n\n\n\nLes actions \u00e0 double classe divisent les actionnaires entre une majorit\u00e9 qui d\u00e9tient la plupart des parts de l’entreprise mais qui a relativement peu, voire aucune, capacit\u00e9 de la contr\u00f4ler, et une minorit\u00e9 dominante. Mais au-del\u00e0 des relations entre les actionnaires, les fondateurs et les dirigeants, le contr\u00f4le peut \u00e9galement s’exercer au niveau organisationnel, certaines entreprises contr\u00f4lant la production et tirant des profits d’actifs qui appartiennent l\u00e9galement \u00e0 d’autres organisations.<\/p>\n\n\n\n
Cette forme de contr\u00f4le trouve son origine dans la distinction entre propri\u00e9t\u00e9 et accumulation qui est d\u00e9j\u00e0 implicite dans la forme juridique de la soci\u00e9t\u00e9. Depuis la fin du XIXe si\u00e8cle, les soci\u00e9t\u00e9s peuvent d\u00e9tenir, en tout ou en partie, d’autres soci\u00e9t\u00e9s. En raison de la responsabilit\u00e9 limit\u00e9e, la soci\u00e9t\u00e9 m\u00e8re n’est pas responsable des dettes de ses filiales, ni de celles de ses filiales, et ainsi de suite. Les multinationales ont \u00e9t\u00e9 cr\u00e9\u00e9es sous la forme de regroupements, pouvant compter jusqu’\u00e0 plusieurs centaines, d’entit\u00e9s distinctes enregistr\u00e9es dans diff\u00e9rentes juridictions. Les entreprises en tant qu’entit\u00e9s juridiques ont toujours \u00e9t\u00e9 diff\u00e9rentes du concept \u00e9conomique d’entreprise multinationale unique. D’un point de vue juridique, la multinationale en tant qu’entit\u00e9 unique n’a jamais exist\u00e9, m\u00eame si le si\u00e8ge social exerce un contr\u00f4le unifi\u00e9 sur toutes les filiales.[2]<\/sup><\/a><\/p>\n\n\n\nSi la soci\u00e9t\u00e9 m\u00e8re est le propri\u00e9taire ultime d’au moins une partie des actions des autres entit\u00e9s, d’autres formes de contr\u00f4le de diff\u00e9rentes organisations ou entit\u00e9s juridiques au-del\u00e0 de la propri\u00e9t\u00e9 ont \u00e9merg\u00e9 depuis les ann\u00e9es 1970, soutenues par la concentration des actifs incorporels. Le franchisage est une pratique courante de contr\u00f4le au-del\u00e0 de la propri\u00e9t\u00e9 qui s’est d\u00e9velopp\u00e9e dans le secteur de l’h\u00f4tellerie. Le franchiseur est propri\u00e9taire des marques, souvent prot\u00e9g\u00e9es par des marques d\u00e9pos\u00e9es, ainsi que des pratiques commerciales, des machines brevet\u00e9es et des dessins et mod\u00e8les enregistr\u00e9s. Tout cela est impos\u00e9 aux franchis\u00e9s \u00e0 des prix fix\u00e9s par le franchiseur, qui pr\u00e9l\u00e8ve \u00e9galement une part du chiffre d’affaires brut de chaque franchis\u00e9.[3]<\/sup><\/a><\/p>\n\n\n\nLes cha\u00eenes de valeur mondiales fonctionnent selon des principes similaires, m\u00eame si l’apparence de chaque entreprise est diff\u00e9rente. Elles sont r\u00e9gies par des soci\u00e9t\u00e9s de premier plan qui concentrent les connaissances exclusives sur la mani\u00e8re de r\u00e9int\u00e9grer la cha\u00eene (c’est-\u00e0-dire qui peut faire quoi et comment) et capturent la valeur sous forme de rentes intellectuelles pay\u00e9es par ceux qui s’int\u00e8grent dans la cha\u00eene \u00e0 des positions subordonn\u00e9es.[4]<\/sup><\/a> La relation entre les entreprises de plateforme et les compl\u00e9mentaires \u2014 tels que les d\u00e9veloppeurs d’applications et les fournisseurs de services cloud \u2014 reproduit le m\u00eame sch\u00e9ma. La plateforme ne se contente pas de capturer de la valeur, elle d\u00e9finit \u00e9galement comment les applications ou les services doivent \u00eatre produits et tarif\u00e9s en fonction de son contr\u00f4le sur des actifs incorporels essentiels (voir section 4).<\/p>\n\n\n\nDans toutes ces architectures, les entreprises subordonn\u00e9es accumulent du capital en partie pour le compte de la soci\u00e9t\u00e9 dominante qui s’est assur\u00e9 un acc\u00e8s privil\u00e9gi\u00e9 aux actifs immat\u00e9riels n\u00e9cessaires \u00e0 l’ensemble du processus de production. Ces leaders g\u00e8rent et organisent les flux d’informations et de connaissances entre les parties. En r\u00e8gle g\u00e9n\u00e9rale, ils externalisent \u00e9galement certaines \u00e9tapes de la production de nouvelles connaissances \u00e0 d’autres institutions (universit\u00e9s, start-ups, etc.) tout en conservant le contr\u00f4le sur la mani\u00e8re de recombiner et de donner un sens \u00e0 tous ces \u00e9l\u00e9ments. Dans l’ensemble, les connaissances sont produites par un grand nombre, mais quelques-uns r\u00e9coltent de mani\u00e8re disproportionn\u00e9e les profits associ\u00e9s, capt\u00e9s aupr\u00e8s d’autres organisations et consommateurs sous forme de rentes intellectuelles.<\/p>\n\n\n\n
Les rentes intellectuelles sont des profits extraordinaires qui sont cens\u00e9s durer jusqu’\u00e0 ce que les acteurs du m\u00eame secteur adoptent l’innovation qui les a g\u00e9n\u00e9r\u00e9s ou qu’une autre (nouvelle) entreprise innove et prenne la t\u00eate. Cependant, la rente intellectuelle est renforc\u00e9e par le secret (comme dans le cas des m\u00e9gadonn\u00e9es et des algorithmes tenus secrets) et les droits de propri\u00e9t\u00e9 intellectuelle (DPI). Nous parlons de monopolisation intellectuelle pour d\u00e9crire la perp\u00e9tuation d’une pratique dans laquelle de nombreux acteurs co-cr\u00e9ent de la valeur et co-produisent des connaissances qui finissent par \u00eatre capt\u00e9es de mani\u00e8re disproportionn\u00e9e par quelques g\u00e9ants.[5]<\/sup><\/a> La concentration \u00e9conomique des monopoles intellectuels repose sur leur concentration de ces actifs incorporels. En termes simples, il s’agit d’entreprises qui accumulent des richesses consid\u00e9rables en transformant les connaissances et les donn\u00e9es coproduites avec (ou par) de nombreux autres acteurs en actifs incorporels qui leur sont propres. C’est pr\u00e9cis\u00e9ment ce qui se passe avec l’IA.<\/p>\n\n\n\n3 Capital-risque d’entreprise<\/strong><\/h2>\n\n\n\nGoogle, Microsoft et Amazon investissent activement dans des centaines de start-ups, en donnant la priorit\u00e9 \u00e0 l’IA. En 2023, ils ont inject\u00e9 plus d’argent dans le monde des start-ups sp\u00e9cialis\u00e9es dans l’IA que n’importe quel capital-risqueur. Ensemble, ils ont investi les deux tiers des 27 milliards de dollars lev\u00e9s<\/a>. Ces entreprises investissent dans un large \u00e9ventail d’applications de l’IA : les grandes entreprises technologiques contr\u00f4lent au moins en partie les start-ups. La place de ces g\u00e9ants dans l’ensemble du syst\u00e8me de capital-risque en termes de nombre d’entreprises financ\u00e9es est \u00e9vidente dans le r\u00e9seau des bailleurs de fonds qui apparaissent le plus fr\u00e9quemment parmi les cinq premiers investisseurs de chaque entreprise d’IA ayant b\u00e9n\u00e9fici\u00e9 d’investissements en capital-risque depuis la sortie de ChaptGPT (voir figure 1, plus d’informations sur le capital-risque d’entreprise et une note m\u00e9thodologique pr\u00e9sent\u00e9e \u00e0 la fin du rapport). La figure 1 fournit \u00e9galement des informations sur les technologies les plus fr\u00e9quemment d\u00e9velopp\u00e9es par les entreprises financ\u00e9es par chaque groupe d’investisseurs.<\/p>\n\n\n\nLa figure 1 ne fournit pas d’informations sur les montants investis, mais montre l’influence g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9e des grandes entreprises technologiques. Ces entreprises ne concentrent pas leurs investissements sur quelques start-ups seulement ; au contraire, la figure 1 montre qu’\u00e0 l’exception des groupes sp\u00e9cialis\u00e9s dans les applications de l’IA pour les soins de sant\u00e9, au moins un g\u00e9ant technologique est pr\u00e9sent dans chaque groupe, ce qui indique qu’ils contr\u00f4lent la plupart des start-ups du secteur de l’IA.<\/p>\n\n\n\n
\u00c0 en juger par l’orientation des entreprises financ\u00e9es dans chaque groupe, les grandes entreprises technologiques s’int\u00e9ressent davantage au contr\u00f4le des entreprises qui d\u00e9veloppent des technologies d’IA fondamentales ou plus g\u00e9n\u00e9riques et celles qui travaillent sur des applications pour des secteurs autres que la sant\u00e9, tels que les \u00e9nergies renouvelables, les villes et b\u00e2timents intelligents, la robotique et les semi-conducteurs. Samsung privil\u00e9gie les investissements dans les entreprises travaillant sur l’IA et les semi-conducteurs, SAP favorise les entreprises qui appliquent l’IA aux \u00e9nergies renouvelables et le g\u00e9ant chinois Tencent investit davantage dans les entreprises qui d\u00e9veloppent l’automatisation et la robotique. Microsoft, tout comme Intel et Nvidia, continue de se concentrer sur le financement de l’apprentissage automatique \u00e0 usage g\u00e9n\u00e9ral. Google et Amazon pr\u00e9f\u00e8rent quant \u00e0 eux les entreprises d’IA travaillant sur des applications pour l’\u00e9ducation et la blockchain. Pour plus d’informations sur le r\u00e9seau de capital-risque des entreprises, voir le graphique et la note m\u00e9thodologique \u00e0 la fin du pr\u00e9sent rapport.<\/p>\n\n\n\n
Dans l’ensemble de l’\u00e9chantillon analys\u00e9 des entreprises d’IA ayant b\u00e9n\u00e9fici\u00e9 de capital-risque depuis la sortie de ChatGPT, Google se classe troisi\u00e8me en termes de nombre d’entreprises financ\u00e9es (voir tableau 1). Seuls l’investisseur en pr\u00e9amor\u00e7age Techstars et l’acc\u00e9l\u00e9rateur Y Combinator devancent Google, Y Combinator investissant principalement dans des start-ups d’IA en dehors des domaines d’int\u00e9r\u00eat des grandes entreprises technologiques (voir sa place dans la figure 1), tandis que Techstars finance principalement des entreprises travaillant sur l’IA appliqu\u00e9e plut\u00f4t que sur des mod\u00e8les g\u00e9n\u00e9raux ou fondamentaux.<\/p>\n\n\n\n
Table 1: Top 25 AI Start-Up Investors<\/p>\n\n\n\n
OpenAI a lanc\u00e9 ChatGPT apr\u00e8s une injection suppl\u00e9mentaire de 2 milliards de dollars et une pression de Microsoft pour qu’elle suspende le d\u00e9veloppement de LLM plus avanc\u00e9s afin de se concentrer sur une application de son mod\u00e8le existant. Microsoft a eu acc\u00e8s \u00e0 la technologie ChatGPT plusieurs mois avant sa sortie et l’a int\u00e9gr\u00e9e \u00e0 ses logiciels avant ses concurrents.<\/p>\n\n\n\n
L’\u00e9norme succ\u00e8s de ChatGPT a conduit Microsoft \u00e0 s’engager \u00e0 investir 10 milliards de dollars suppl\u00e9mentaires<\/a> dans OpenAI. Aujourd’hui, Microsoft d\u00e9tient 49 % d’OpenAI. Plus l’activit\u00e9 de cette derni\u00e8re est importante, mieux c’est pour Microsoft. Elle peut m\u00eame vendre ChatGPT et d’autres logiciels en tant que service OpenAI \u00e0 des entreprises concurrentes qui seraient plus r\u00e9ticentes \u00e0 les acheter directement \u00e0 Microsoft, comme Salesforce.<\/p>\n\n\n\n Investir dans OpenAI sans l’acqu\u00e9rir s’est av\u00e9r\u00e9 \u00eatre une d\u00e9cision plus favorable pour Microsoft que l’acquisition de DeepMind par Google. Cela a permis \u00e0 Microsoft d’\u00e9largir sa base de vente de services d’IA et, au moins jusqu’\u00e0 la tentative de licenciement d’Altman, cela a d\u00e9tourn\u00e9 l’attention des r\u00e9gulateurs, apaisant les inqui\u00e9tudes du public. Le PDG de Microsoft, Satya Nadella, a m\u00eame d\u00e9clar\u00e9 publiquement que la nouvelle vague d’IA ne favorisait pas les acteurs historiques comme Microsoft, mais les nouveaux venus comme OpenAI, sans mentionner que ce dernier op\u00e8re comme son satellite<\/a>.<\/p>\n\n\n\n Pourquoi cette histoire est-elle pertinente au-del\u00e0 des subtilit\u00e9s du monde de l’entreprise ? Que nous apprend-elle sur la gouvernance d’entreprise \u00e0 l’\u00e8re num\u00e9rique ? La premi\u00e8re le\u00e7on est que contr\u00f4le et propri\u00e9t\u00e9 ne vont pas de pair, comme nous l’expliquons plus en d\u00e9tail dans la section 2. La deuxi\u00e8me le\u00e7on est que, si les fusions et acquisitions restent importantes, le capital-risque des entreprises n’est pas seulement une strat\u00e9gie visant \u00e0 r\u00e9aliser des gains financiers. Cela est expliqu\u00e9 dans la section 3, qui pr\u00e9sente une analyse d\u00e9taill\u00e9e des investissements en capital-risque de certaines entreprises technologiques et examine de plus pr\u00e8s qui finance les start-ups sp\u00e9cialis\u00e9es dans l’IA. On peut encore soutenir que le capital-risque des entreprises est un moyen d’exercer un contr\u00f4le avec une propri\u00e9t\u00e9 partielle, m\u00eame si elle n’est pas totale. La section 4 se penche sur le \u00ab cloud public \u00bb en tant que domaine de contr\u00f4le au-del\u00e0 de la propri\u00e9t\u00e9 pour Amazon, Microsoft et Google. La section 5 analyse le r\u00f4le des g\u00e9ants technologiques dans la planification de l’IA de pointe. La section 6 examine si l’open source pourrait \u00eatre une solution \u00e0 la domination des g\u00e9ants technologiques. Ce rapport se termine par la section 7, qui propose quelques lignes directrices pour un d\u00e9veloppement et une utilisation de l’IA au service du bien public et de la nature, contre une IA qui renforce la polarisation, les in\u00e9galit\u00e9s et le contr\u00f4le des entreprises.<\/p>\n\n\n\n Les discussions sur le contr\u00f4le et la propri\u00e9t\u00e9 dans la gouvernance d’entreprise se concentrent g\u00e9n\u00e9ralement sur la relation entre la direction et les propri\u00e9taires. Cependant, dans le secteur technologique, il est de plus en plus courant de voir des entreprises technologiques cot\u00e9es en bourse avec des actions \u00e0 double classe de vote. Cela signifie que l’entreprise dispose d’au moins deux types d’actions. La seule diff\u00e9rence entre ces deux types d’actions est que l’une d’elles conf\u00e8re plus de droits de vote par action et est r\u00e9serv\u00e9e aux fondateurs, aux cadres sup\u00e9rieurs et parfois aux premiers investisseurs.<\/p>\n\n\n\n Alphabet, la soci\u00e9t\u00e9 m\u00e8re de Google, en est un exemple frappant. Ses actions de classe A donnent droit \u00e0 une voix par action, ses actions de classe B donnent droit \u00e0 dix voix par action et ses actions de classe C ne donnent aucun droit de vote. Au 31 d\u00e9cembre 2023, les fondateurs de Google d\u00e9tenaient 86,5 % des actions de classe B de leur entreprise, ce qui repr\u00e9sentait 51,5 % du total des droits de vote, alors que les actions de classe B ne repr\u00e9sentaient que 6,99 % du total des actions d’Alphabet.[1]<\/sup><\/a><\/p>\n\n\n\n Meta, Palantir, Pinterest, Snap, Square et Zoom utilisent \u00e9galement un syst\u00e8me \u00e0 deux cat\u00e9gories d’actions, et l’introduction en bourse avec un syst\u00e8me \u00e0 deux cat\u00e9gories d’actions devient une strat\u00e9gie de plus en plus courante parmi les entreprises technologiques. Les donn\u00e9es<\/a> de Jay Ritter sur les introductions en bourse depuis 1980 montrent que les cotations \u00e0 double classe dans le secteur technologique sont rest\u00e9es inf\u00e9rieures \u00e0 15 % jusqu’en 2005, avant de passer \u00e0 plus de 30 % de toutes les entreprises technologiques cot\u00e9es en 2015. Dans les ann\u00e9es 2020, ce chiffre est toujours rest\u00e9 sup\u00e9rieur \u00e0 40 %.<\/p>\n\n\n\n Les actions \u00e0 double classe divisent les actionnaires entre une majorit\u00e9 qui d\u00e9tient la plupart des parts de l’entreprise mais qui a relativement peu, voire aucune, capacit\u00e9 de la contr\u00f4ler, et une minorit\u00e9 dominante. Mais au-del\u00e0 des relations entre les actionnaires, les fondateurs et les dirigeants, le contr\u00f4le peut \u00e9galement s’exercer au niveau organisationnel, certaines entreprises contr\u00f4lant la production et tirant des profits d’actifs qui appartiennent l\u00e9galement \u00e0 d’autres organisations.<\/p>\n\n\n\n Cette forme de contr\u00f4le trouve son origine dans la distinction entre propri\u00e9t\u00e9 et accumulation qui est d\u00e9j\u00e0 implicite dans la forme juridique de la soci\u00e9t\u00e9. Depuis la fin du XIXe si\u00e8cle, les soci\u00e9t\u00e9s peuvent d\u00e9tenir, en tout ou en partie, d’autres soci\u00e9t\u00e9s. En raison de la responsabilit\u00e9 limit\u00e9e, la soci\u00e9t\u00e9 m\u00e8re n’est pas responsable des dettes de ses filiales, ni de celles de ses filiales, et ainsi de suite. Les multinationales ont \u00e9t\u00e9 cr\u00e9\u00e9es sous la forme de regroupements, pouvant compter jusqu’\u00e0 plusieurs centaines, d’entit\u00e9s distinctes enregistr\u00e9es dans diff\u00e9rentes juridictions. Les entreprises en tant qu’entit\u00e9s juridiques ont toujours \u00e9t\u00e9 diff\u00e9rentes du concept \u00e9conomique d’entreprise multinationale unique. D’un point de vue juridique, la multinationale en tant qu’entit\u00e9 unique n’a jamais exist\u00e9, m\u00eame si le si\u00e8ge social exerce un contr\u00f4le unifi\u00e9 sur toutes les filiales.[2]<\/sup><\/a><\/p>\n\n\n\n Si la soci\u00e9t\u00e9 m\u00e8re est le propri\u00e9taire ultime d’au moins une partie des actions des autres entit\u00e9s, d’autres formes de contr\u00f4le de diff\u00e9rentes organisations ou entit\u00e9s juridiques au-del\u00e0 de la propri\u00e9t\u00e9 ont \u00e9merg\u00e9 depuis les ann\u00e9es 1970, soutenues par la concentration des actifs incorporels. Le franchisage est une pratique courante de contr\u00f4le au-del\u00e0 de la propri\u00e9t\u00e9 qui s’est d\u00e9velopp\u00e9e dans le secteur de l’h\u00f4tellerie. Le franchiseur est propri\u00e9taire des marques, souvent prot\u00e9g\u00e9es par des marques d\u00e9pos\u00e9es, ainsi que des pratiques commerciales, des machines brevet\u00e9es et des dessins et mod\u00e8les enregistr\u00e9s. Tout cela est impos\u00e9 aux franchis\u00e9s \u00e0 des prix fix\u00e9s par le franchiseur, qui pr\u00e9l\u00e8ve \u00e9galement une part du chiffre d’affaires brut de chaque franchis\u00e9.[3]<\/sup><\/a><\/p>\n\n\n\n Les cha\u00eenes de valeur mondiales fonctionnent selon des principes similaires, m\u00eame si l’apparence de chaque entreprise est diff\u00e9rente. Elles sont r\u00e9gies par des soci\u00e9t\u00e9s de premier plan qui concentrent les connaissances exclusives sur la mani\u00e8re de r\u00e9int\u00e9grer la cha\u00eene (c’est-\u00e0-dire qui peut faire quoi et comment) et capturent la valeur sous forme de rentes intellectuelles pay\u00e9es par ceux qui s’int\u00e8grent dans la cha\u00eene \u00e0 des positions subordonn\u00e9es.[4]<\/sup><\/a> La relation entre les entreprises de plateforme et les compl\u00e9mentaires \u2014 tels que les d\u00e9veloppeurs d’applications et les fournisseurs de services cloud \u2014 reproduit le m\u00eame sch\u00e9ma. La plateforme ne se contente pas de capturer de la valeur, elle d\u00e9finit \u00e9galement comment les applications ou les services doivent \u00eatre produits et tarif\u00e9s en fonction de son contr\u00f4le sur des actifs incorporels essentiels (voir section 4).<\/p>\n\n\n\n Dans toutes ces architectures, les entreprises subordonn\u00e9es accumulent du capital en partie pour le compte de la soci\u00e9t\u00e9 dominante qui s’est assur\u00e9 un acc\u00e8s privil\u00e9gi\u00e9 aux actifs immat\u00e9riels n\u00e9cessaires \u00e0 l’ensemble du processus de production. Ces leaders g\u00e8rent et organisent les flux d’informations et de connaissances entre les parties. En r\u00e8gle g\u00e9n\u00e9rale, ils externalisent \u00e9galement certaines \u00e9tapes de la production de nouvelles connaissances \u00e0 d’autres institutions (universit\u00e9s, start-ups, etc.) tout en conservant le contr\u00f4le sur la mani\u00e8re de recombiner et de donner un sens \u00e0 tous ces \u00e9l\u00e9ments. Dans l’ensemble, les connaissances sont produites par un grand nombre, mais quelques-uns r\u00e9coltent de mani\u00e8re disproportionn\u00e9e les profits associ\u00e9s, capt\u00e9s aupr\u00e8s d’autres organisations et consommateurs sous forme de rentes intellectuelles.<\/p>\n\n\n\n Les rentes intellectuelles sont des profits extraordinaires qui sont cens\u00e9s durer jusqu’\u00e0 ce que les acteurs du m\u00eame secteur adoptent l’innovation qui les a g\u00e9n\u00e9r\u00e9s ou qu’une autre (nouvelle) entreprise innove et prenne la t\u00eate. Cependant, la rente intellectuelle est renforc\u00e9e par le secret (comme dans le cas des m\u00e9gadonn\u00e9es et des algorithmes tenus secrets) et les droits de propri\u00e9t\u00e9 intellectuelle (DPI). Nous parlons de monopolisation intellectuelle pour d\u00e9crire la perp\u00e9tuation d’une pratique dans laquelle de nombreux acteurs co-cr\u00e9ent de la valeur et co-produisent des connaissances qui finissent par \u00eatre capt\u00e9es de mani\u00e8re disproportionn\u00e9e par quelques g\u00e9ants.[5]<\/sup><\/a> La concentration \u00e9conomique des monopoles intellectuels repose sur leur concentration de ces actifs incorporels. En termes simples, il s’agit d’entreprises qui accumulent des richesses consid\u00e9rables en transformant les connaissances et les donn\u00e9es coproduites avec (ou par) de nombreux autres acteurs en actifs incorporels qui leur sont propres. C’est pr\u00e9cis\u00e9ment ce qui se passe avec l’IA.<\/p>\n\n\n\n Google, Microsoft et Amazon investissent activement dans des centaines de start-ups, en donnant la priorit\u00e9 \u00e0 l’IA. En 2023, ils ont inject\u00e9 plus d’argent dans le monde des start-ups sp\u00e9cialis\u00e9es dans l’IA que n’importe quel capital-risqueur. Ensemble, ils ont investi les deux tiers des 27 milliards de dollars lev\u00e9s<\/a>. Ces entreprises investissent dans un large \u00e9ventail d’applications de l’IA : les grandes entreprises technologiques contr\u00f4lent au moins en partie les start-ups. La place de ces g\u00e9ants dans l’ensemble du syst\u00e8me de capital-risque en termes de nombre d’entreprises financ\u00e9es est \u00e9vidente dans le r\u00e9seau des bailleurs de fonds qui apparaissent le plus fr\u00e9quemment parmi les cinq premiers investisseurs de chaque entreprise d’IA ayant b\u00e9n\u00e9fici\u00e9 d’investissements en capital-risque depuis la sortie de ChaptGPT (voir figure 1, plus d’informations sur le capital-risque d’entreprise et une note m\u00e9thodologique pr\u00e9sent\u00e9e \u00e0 la fin du rapport). La figure 1 fournit \u00e9galement des informations sur les technologies les plus fr\u00e9quemment d\u00e9velopp\u00e9es par les entreprises financ\u00e9es par chaque groupe d’investisseurs.<\/p>\n\n\n\n La figure 1 ne fournit pas d’informations sur les montants investis, mais montre l’influence g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9e des grandes entreprises technologiques. Ces entreprises ne concentrent pas leurs investissements sur quelques start-ups seulement ; au contraire, la figure 1 montre qu’\u00e0 l’exception des groupes sp\u00e9cialis\u00e9s dans les applications de l’IA pour les soins de sant\u00e9, au moins un g\u00e9ant technologique est pr\u00e9sent dans chaque groupe, ce qui indique qu’ils contr\u00f4lent la plupart des start-ups du secteur de l’IA.<\/p>\n\n\n\n \u00c0 en juger par l’orientation des entreprises financ\u00e9es dans chaque groupe, les grandes entreprises technologiques s’int\u00e9ressent davantage au contr\u00f4le des entreprises qui d\u00e9veloppent des technologies d’IA fondamentales ou plus g\u00e9n\u00e9riques et celles qui travaillent sur des applications pour des secteurs autres que la sant\u00e9, tels que les \u00e9nergies renouvelables, les villes et b\u00e2timents intelligents, la robotique et les semi-conducteurs. Samsung privil\u00e9gie les investissements dans les entreprises travaillant sur l’IA et les semi-conducteurs, SAP favorise les entreprises qui appliquent l’IA aux \u00e9nergies renouvelables et le g\u00e9ant chinois Tencent investit davantage dans les entreprises qui d\u00e9veloppent l’automatisation et la robotique. Microsoft, tout comme Intel et Nvidia, continue de se concentrer sur le financement de l’apprentissage automatique \u00e0 usage g\u00e9n\u00e9ral. Google et Amazon pr\u00e9f\u00e8rent quant \u00e0 eux les entreprises d’IA travaillant sur des applications pour l’\u00e9ducation et la blockchain. Pour plus d’informations sur le r\u00e9seau de capital-risque des entreprises, voir le graphique et la note m\u00e9thodologique \u00e0 la fin du pr\u00e9sent rapport.<\/p>\n\n\n\n Dans l’ensemble de l’\u00e9chantillon analys\u00e9 des entreprises d’IA ayant b\u00e9n\u00e9fici\u00e9 de capital-risque depuis la sortie de ChatGPT, Google se classe troisi\u00e8me en termes de nombre d’entreprises financ\u00e9es (voir tableau 1). Seuls l’investisseur en pr\u00e9amor\u00e7age Techstars et l’acc\u00e9l\u00e9rateur Y Combinator devancent Google, Y Combinator investissant principalement dans des start-ups d’IA en dehors des domaines d’int\u00e9r\u00eat des grandes entreprises technologiques (voir sa place dans la figure 1), tandis que Techstars finance principalement des entreprises travaillant sur l’IA appliqu\u00e9e plut\u00f4t que sur des mod\u00e8les g\u00e9n\u00e9raux ou fondamentaux.<\/p>\n\n\n\n Table 1: Top 25 AI Start-Up Investors<\/p>\n\n\n\n2 Contr\u00f4le au-del\u00e0 de la propri\u00e9t\u00e9<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
3 Capital-risque d’entreprise<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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