L'accent stratégique et la culture d'Anthropic stimulent la croissance rapide et la rétention des talents

Déconstruction d'Anthropic : la meilleure entreprise d'IA, peut-être une invention organisationnelle
Auteur original : Celia, unicorn étranger

Au cours de la dernière année, Anthropic a probablement été l'entreprise la plus intéressante à étudier dans l'ensemble de l'industrie de l'IA.

Au début de cette année, il a connu la croissance explosive la plus rapide de l'histoire du commerce : le ARR est passé de 9 à 45 milliards ; si l'offre de puissance de calcul suit, il est très probable que le ARR atteigne 100 milliards d'ici la fin de l'année, 200 à 300 milliards l'année prochaine, atteignant directement la taille de Meta.

Sur le marché secondaire, sa valorisation atteint désormais 1 trillion de dollars, dépassant OpenAI.

Nous avons passé beaucoup de temps à étudier comment Anthropic a réussi à rattraper son retard.

Au final, pour comprendre cette entreprise, il faut comprendre deux points :

L’un est un jugement stratégique, l’autre est une culture d’entreprise.

Vous avez probablement déjà une compréhension fragmentée de cela, mais pas encore une vision complète ; cet article tente donc de fournir une analyse plus détaillée et une reconstitution plus précise.

Nous espérons pouvoir expliquer certaines questions auxquelles le public est curieux, du point de vue stratégique et organisationnel, telles que :

• Pourquoi Anthropic a-t-il pu réaliser en 2021 que le codage pourrait être la direction la plus importante ?

• Comment les différences de personnalité entre Dario et Sam ont-elles façonné deux stratégies complètement différentes pour les deux entreprises ?

• Pourquoi le taux de rotation du personnel d'Anthropic est-il si faible ?

• Pourquoi presque chaque personne d'Anthropic loue-t-elle sa culture ? Comment cette culture est-elle maintenue pendant la croissance rapide de l'entreprise ?

L'importance de la concentration est sous-estimée

D'abord, sur le plan stratégique, OpenAI a toujours été plus comme une entreprise qui veut tout.

En ce qui concerne les capacités du modèle, OpenAI investit dans les domaines des mathématiques, des sciences, de la programmation, du raisonnement, du multimodal et de l'innovation architecturale.

Sur le plan produit, Codex, le navigateur, les robots, la plateforme entreprise, les appareils intelligents, les puces et les centres de données avancent également simultanément, et il est dit que le nombre de projets internes à OpenAI a un jour atteint environ 300.

Au contraire, Anthropic est le seul des trois à avoir abandonné très tôt le multimodal, sans jamais parler d'innovation architecturale, sans mettre en avant des concepts tels que les modèles de raisonnement, le RL ou l'apprentissage continu ; ils se sont concentrés uniquement sur le scaling des modèles linguistiques et sur un seul domaine : la programmation, en visant d'abord à maîtriser les capacités les plus cruciales.

Concernant la raison pour laquelle le coding est si important, le marché le comprend désormais clairement : il y a trois points essentiels :

1. La programmation est la voie vers tout. La grande majorité des tâches dans le monde numérique peuvent être exprimées par du code.

2. La programmation est la compétence la plus adaptée à l'apprentissage du modèle. Les résultats sont fortement vérifiables, la boucle de rétroaction est courte, et les données des utilisateurs peuvent contribuer de manière plus significative à l'entraînement du modèle.

3. La programmation est le principal accélérateur du développement de l'AGI. Les principaux laboratoires d'IA sont désormais entrés dans ce cycle d'accélération, et les progrès des modèles sur un seul trimestre cette année dépassent ceux réalisés au cours de l'année précédente.

Le résultat final confirme que le codage est effectivement la direction la plus importante, surpassant toute la poésie de la dynastie Tang.

Mais OpenAI ne s'est réveillé qu'en mars, en supprimant des projets secondaires comme Sora et en plaçant le codage en priorité absolue pour l'entreprise.

Nous nous sommes toujours demandé : pourquoi Anthropic a-t-il su dès le départ choisir le codage ?

En remontant en arrière, on constate que c'est la moitié de vision et la moitié de chance.

Le financement initial d'Anthropic a été difficile. Avec moins d'argent, il fallait avancer vers l'AGI de manière plus efficace.

Il fallait d'abord raconter une histoire dans un domaine vertical pour prouver qu'ils pouvaient établir une boucle commerciale. Ils ont donc étudié sérieusement la question : si ne devaient-ils choisir qu'une seule direction, le codage pourrait être le meilleur choix : former un meilleur modèle de codage → le fournir aux clients → recueillir des données d'utilisation dans des environnements de production réels → les réinjecter pour améliorer l'entraînement du modèle. Cela pourrait créer une dynamique en boucle.

Le responsable de la croissance d'Anthropic a mentionné avoir lu un document interne rédigé par l'un des cofondateurs de l'entreprise, expliquant pourquoi nous devrions nous concentrer sur le codage. Le point essentiel est que ce document date de 2021, bien avant que quiconque ne connaisse réellement l'opportunité de marché dans ce domaine.

Mais par la suite, le financement s'est amélioré, l'entreprise a obtenu davantage de ressources, et la ligne de codage n'a plus été mentionnée ; ils ont d'abord opté pour développer une base de modèle plus universelle.

Le tournant est survenu après la popularité de ChatGPT. Anthropic a réalisé que le marché grand public avait déjà été pris d'assaut par OpenAI ; il a donc, avec un certain regret (mais, à posteriori, de manière exceptionnellement chanceuse), changé de terrain en se concentrant sur le B2B.

Ce virage stratégique reste globalement prudent et empirique, et non un pari audacieux et définitif.

Lors de l'entraînement de Claude 3, Anthropic a commencé à renforcer délibérément les capacités de codage et a obtenu de bons retours du marché sur Sonnet 3.5.

Ensuite, nous avons continué à renforcer notre position tout en vérifiant, et au sein de l'équipe, la conviction quant au potentiel du coding s'est progressivement renforcée, tant sur le plan de la valeur commerciale que sur celui de l'accélération de la recherche. L'équipe a alors commencé à se concentrer pleinement sur cette voie, abandonnant complètement le segment C et ne déviant même pas vers le multimodal.

En outre, il convient de souligner la détermination sur le plan technologique.

Au cours des deux dernières années, de nombreux chercheurs externes ont répété que les lois d'échelle avaient atteint une limite et que les rendements marginaux du pré-entraînement avaient atteint un plafond. Selon nos échanges avec divers chercheurs, Anthropic reste le laboratoire le plus convaincu des lois d'échelle et le plus rigoureux dans le pré-entraînement et la qualité des données, sans se disperser sur de nouveaux paradigmes.

En retrospectivement, c'était aussi correct. La progression des capacités de Claude provient en grande partie des investissements solides lors de la phase de pré-entraînement.

Mais cela soulève une autre de nos questions : pourquoi Anthropic parvient-elle toujours à prendre des décisions tranchées sur plusieurs axes clés et maintenir sa détermination ?

Tout d'abord, il y a bien sûr les limites des ressources : le montant total levé par Anthropic est d'environ un tiers de celui d'OpenAI, mais en creusant plus profondément, les différences stratégiques entre ces deux entreprises sont étroitement liées aux personnalités et aux origines de leurs fondateurs.

Anthropic compte quatre cofondateurs qui étaient les auteurs principaux de l'article sur les lois d'échelle ; Dario était lui-même le chef de recherche principal de GPT-3 et a déjà travaillé dans le domaine de l'IA pendant dix ans, ce qui lui donne une expérience directe des progrès technologiques en IA et le rend plus enclin à prendre des décisions.

En outre, Dario est une personne qui ne fomo jamais, voire décrite comme un peu égocentrique et têtue, rarement influencée par le consensus du marché.

Il a dit un mot en 24, alors qu'Anthropic n'avait pas encore connu de croissance explosive, et je pense encore aujourd'hui que c'est un point essentiel pour comprendre cette entreprise :

Au cours de la dernière décennie, la leçon la plus profonde que j'ai apprise, c'est qu'il existe toujours un consensus sur le marché, mais après avoir vu à plusieurs reprises ce consensus se retourner du jour au lendemain, j'ai commencé à me concentrer sur mes propres paris.

Je ne sais pas si nous avons forcément raison, mais franchement, même si nous avons raison seulement 50 % du temps, c’est déjà très précieux, puisque vous offrez quelque chose que les autres ne proposent pas.

C'est très différent de Sam Altman, selon nos échanges avec certaines personnes proches de Sam :

1. Sam est l'un des fondateurs les plus ambitieux reconnus à Silicon Valley, et dès le départ, il voulait tout. En plus de son expérience passée en tant qu'investisseur chez YC, il connaît très bien la méthode du « semis multiple et paris parallèles », ce qui a conduit OpenAI à développer de nombreuses branches.

2. Sam n'est pas issu du domaine technique et n'est pas aussi à l'aise qu'Anthropic pour juger des orientations techniques ; il s'appuie donc davantage sur une approche bottom-up menée par les équipes. Sam met à profit ses compétences en mobilisation de ressources en fournissant des moyens à chaque équipe.

3. Son expérience en capital-risque fait de Sam un grand partisan d'idées révolutionnaires et originales. Ainsi, la culture d'OpenAI valorise fortement l'innovation de 0 à 1, mais accorde moins d'importance à l'amélioration continue de 1 à 10. De nombreuses lignes de produits comme Sora, Atlas Browser et Voice Mode manquent de continuité : une fois lancés, ils sont abandonnés.

4. Sam et Mark Chen (Directeur de la recherche) ont tous deux une personnalité qui consiste à dire oui, jamais non. Pour les tâches secondaires, tant que l'équipe s'efforce de les pousser, la direction continue d'allouer des ressources.

Alors que les ressources d'OpenAI sont constamment diluées par divers projets secondaires, Anthropic peut créer un avantage sur le champ de bataille le plus critique grâce à la stratégie de Tian Ji.

La concentration stratégique d'Anthropic nous a apporté une inspiration : l'importance du focus est sous-estimée.

Je me souviens d’un épisode de podcast que j’ai écouté l’année dernière, avec David Senra, l’animateur du podcast Founders. Au cours des huit dernières années, il n’a pratiquement fait qu’une seule chose : étudier chaque semaine un grand entrepreneur.

Lorsqu'on lui a demandé si, en extrayant toute son expérience entrepreneuriale des plus de 400 biographies de fondateurs qu'il avait lues, il ne pouvait en retenir qu'une seule chose, ce serait quoi ?

Il a répondu : Focus.

Les grands entrepreneurs ne sont souvent pas de bons élèves polyvalents, mais des paranoïaques extrêmes. Ils identifient les une ou deux variables les plus importantes pour eux, comme les prix de Costco, l'expérience design d'Apple, ou l'algorithme de recommandation et la boucle de données de ByteDance, puis ils les poussent à l'extrême, au point de sembler absurdes aux concurrents.

Il faut bien préciser que beaucoup pensent être concentrés, mais ils ne comprennent pas réellement ce que signifie la concentration et son coût.

Ce qu'on appelle focus doit en réalité être décomposé en deux niveaux :

Premièrement, le jugement, savoir ce qui est le plus crucial et oser sacrifier tout le reste.

Deuxièmement, la pression : pouvoir investir des ressources écrasantes pour percer les éléments clés.

Le premier est une question de compréhension, le second est une question de volonté ; l'un et l'autre sont indispensables.

Par exemple, à la création de Google, le consensus de l'industrie internet était que l'avenir appartenait aux « portails ». Des géants de la recherche comme Yahoo remplissaient de plus en plus leur page d'accueil avec des actualités, la météo, le shopping, les jeux, les horoscopes... Chaque fonctionnalité était considérée comme un levier pour « augmenter la valeur publicitaire ».

Mais Google estime que les informations deviendront de plus en plus nombreuses, et que les utilisateurs ont besoin non pas d'un portail plus grand, mais de trouver immédiatement les réponses les plus pertinentes.

Ainsi, tandis que d'autres voulaient que les utilisateurs restent plus longtemps, Google souhaitait qu'ils partent plus vite. La page d'accueil de Google était alors extrêmement épurée, ne contenant rien d'autre qu'une barre de recherche.

Il en va de même sur le plan commercial : Yahoo dispose de dizaines de méthodes de monétisation, tandis que Google a concentré tous ses efforts sur un seul mécanisme — la mise aux enchères de mots-clés de recherche — et n'a commencé à développer sérieusement une deuxième ligne d'affaires qu'après près de dix ans.

Jusqu'à présent, l'un des dix principes de Google est « Il est préférable de faire une chose vraiment, vraiment bien ».

Le cœur de la stratégie n'est pas de bien décider ce que vous allez choisir, mais de bien décider ce que vous allez rejeter. Je pense que la plupart des gens ne disent pas non assez souvent.

02. La culture est le Secret Sauce le plus important

Ce qui distingue le plus Anthropic, ce n'est peut-être pas la stratégie, mais la culture d'entreprise.

Au cours des six derniers mois, le taux de rotation du personnel chez Anthropic a été bien inférieur à celui des autres laboratoires d'IA.

Les deux graphiques ci-dessous présentent un résumé des données de mobilité des talents de 2021 à 2023.

La première image présente les pourcentages de transitions entre les différents laboratoires d'IA ; nous pouvons voir que :

• Pour chaque personne qui passe d'Anthropic à DeepMind, 10,6 personnes passent de DeepMind à Anthropic.

• Pour chaque personne qui passe d'OpenAI à Anthropic, 8,2 personnes passent dans l'autre sens.

La deuxième image statistique montre le pourcentage d'employés restant dans l'entreprise après deux ans d'ancienneté.

Le taux de rétention des talents d'Anthropic est de 80 %, le plus élevé parmi les principaux laboratoires d'IA à l'époque, légèrement supérieur aux 78 % de DeepMind.

Il est difficile pour Anthropic, une entreprise plus jeune et en évolution rapide, d'atteindre un taux de rétention supérieur à celui de DeepMind, une entreprise établie.

En comparaison, OpenAI n'a que 67 %.

Il convient de souligner que ces données ont été collectées avant que OpenAI n'atteigne son apogée et qu'Anthropic n'ait encore fait aucune apparition.

Si vous examinez les actualités des deux dernières années, l'attractivité et la stabilité du personnel d'Anthropic deviendront plus évidentes.

Par exemple, un post récemment très populaire sur Twitter révèle que plusieurs CTO de grandes entreprises ont volontairement quitté leurs postes pour rejoindre Anthropic en tant que simples employés techniques (MTS, member of technical staff) :

La principale raison, souvent attribuée à la culture organisationnelle d'Anthropic.

Si vous écoutez les podcasts enregistrés par les membres d'Anthropic, presque chacun mentionnera la culture d'Anthropic, certains considérant même cette culture de type secte comme le secret le plus précieux d'Anthropic.

« Je pense vraiment que la culture est l’arme secrète d’Anthropic, ce qui nous offre la meilleure protection et que les autres ne peuvent pas copier. Ce n’est pas quelque chose de naturel ; la direction a investi énormément dedans. »

——Amol Avasare, responsable de la croissance chez Anthropic

Sans une conscience explicite de cette question, on ne remarquerait pas ce point, car entendre parler de culture ou de valeurs semble toujours abstrait, et on suppose naturellement que ce n’est qu’un slogan. Mais en superposant toutes les informations primaires et les interviews publiques, cela nous a profondément touchés.

Si on l'analyse en détail, les trois caractéristiques qui distinguent Anthropic des autres laboratoires d'IA sont :

1. Orienté vers la mission

La mission d'Anthropic est de « s'assurer que le monde puisse traverser en toute sécurité la transition de l'IA transformateur », c'est-à-dire placer la sécurité en priorité absolue.

De nombreuses entreprises affirment être guidées par une mission, mais Anthropic y adhère avec une intensité presque religieuse.

C'est un laboratoire de pointe animé par une forte image morale de lui-même : il croit sincèrement que l'AGI peut sauver le monde, et sincèrement qu'elle peut le détruire, et il tente de guider tous les acteurs à travers ce fil très fin qui sépare ces deux possibilités.

Boris Cherny, responsable de Claude Code, a déclaré : « Chez Anthropic, si vous arrêtez au hasard une personne dans le couloir et lui demandez “Pourquoi êtes-vous ici ?”, la réponse sera toujours la sécurité ».

Il a quitté Anthropic l'année dernière avec le produit manager Cat Wu pour rejoindre Cursor, mais est revenu deux semaines plus tard, car il se rendait compte qu'il manquait profondément l'ambiance culturelle d'Anthropic : ce sentiment de tous travailler purement pour une mission plus grande.

Certains étaient sceptiques avant de rejoindre Anthropic, mais une fois dedans, ils ont découvert : « Merde, l’ambiance est encore plus sérieuse qu’on ne le disait ».

Ici, certains employés de longue date ont même déclaré lors d’une réunion d’équipe entière — si Anthropic réalise finalement sa mission, mais que l’entreprise échoue, ce sera quand même un bon résultat.

This sentence explains a lot about Anthropic.

Dans la logique de la plupart des entreprises, le succès commercial est toujours prioritaire, et la mission n'est qu'un voile de façade. Mais ce qui rend Anthropic si particulier, c'est qu'il existe réellement au sein de l'entreprise un groupe de personnes qui place la mission au-dessus de la survie de l'entreprise.

En examinant ce que Anthropic fait réellement, on constate une cohérence entre ses principes et ses actions, comme sa structure de gouvernance sous la supervision d’un trust à but non lucratif, ses recherches sur l’interprétabilité, les nombreux investissements dans la sécurité, y compris le récent renoncement à un contrat de 200 millions de dollars avec le département de la Défense américain en raison de conflits de valeurs — ces points ne seront pas tous détaillés ici.

2. Grande confiance, faible ego

Lorsque nous échangeons avec d'autres laboratoires de pointe, nous entendons toujours beaucoup de politiques internes et de problèmes de turf. Anthropic est la seule à ne pas en faire partie. Au contraire, tout le monde est très uni et prêt à œuvrer pour les autres.

L’endroit le plus fascinant ici est que Frontier AI est un endroit où la culture des célébrités et les luttes pour les ressources émergent facilement. Les chercheurs en IA sont parmi les personnes les plus intelligentes et les plus égocentriques au monde ; ils sont naturellement poussés à proposer des solutions différentes, à créer leurs propres domaines et à se faire un nom, mais les ressources sont très limitées, ce qui entraîne inévitablement des conflits entre départements.

Daniel Freeman, venu de Google vers Anthropic, dit que d'autres entreprises de modèles internes ressemblent à des seigneurs féodaux qui gèrent chacun leur propre domaine et rivalisent en coulisses, mais qu'il n'a jamais eu ce sentiment « chez Anthropic ».

Après avoir rejoint Anthropic à l'automne dernier, l'ancien CTO de Stripe, Rahul Patil, a également mentionné que la culture ici était ce qui l'avait le plus impressionné. Il est difficile d'imaginer qu'un groupe de personnes aussi intelligentes puisse être à la fois aussi humble.

Il a posé une question : si l'entreprise vous informait demain que le poste le plus adapté pour vous n'est plus d'être un cadre supérieur, mais de devenir un IC (contributeur individuel), car c'est là que vous apporteriez la plus grande valeur à la mission, seriez-vous prêt à le faire ? Il estime que 100 % des personnes chez Anthropic accepteraient, sans égo.

3. Une forte teinte humaniste

L'auteur du New Yorker a passé plusieurs mois en suivi approfondi au sein d'Anthropic, et a laissé deux descriptions intéressantes de ses employés :

• Des outsiders littéraires

• Un nombre disproportionné d'employés d'Anthropic semblent être les enfants d'écrivains ou de poètes.

Autrement dit, les gens ici ne ressemblent pas vraiment aux classiques elites de la Silicon Valley, ni aux techniciens rigides de l’image traditionnelle, mais plutôt à des individus un peu littéraires, un peu nerds, un peu idéalistes. Beaucoup donnent l’impression d’avoir grandi dans des familles d’écrivains et de poètes.

Cela se voit en partie dans la nomenclature des modèles Claude : Haiku, Sonnet, Opus, qui correspondent respectivement au haïku concis, au sonnet shakespeareen et aux œuvres monumentales dans un contexte classique.

Pour comparaison, GPT-4 / 4o / o1 d'OpenAI utilisent une nomenclature basée sur des numéros de projet, tandis que Gemini Ultra / Pro / Flash de Google suivent une nomenclature classique de ligne de produits. Cela en dit déjà un peu long.

Boris, responsable de Claude Code, a également mentionné un détail intéressant dans un podcast :

Son premier déjeuner à Anthropic, il a mentionné au hasard un livre très rare, écrit par l'écrivain de science-fiction dure Greg Egan.

À quel point ce livre est-il marginal ? Il n'avait jamais rencontré personne qui l'ait lu auparavant.

Il a mentionné une blague du livre à table, et tout le monde a immédiatement réagi.

Cet événement l'a profondément surpris et lui a fait sentir qu'il était vraiment au bon endroit.

Les geeks fans de science-fiction possèdent souvent une préoccupation humaine vaste et un sens de la responsabilité historique, ainsi qu'une meilleure capacité à raisonner sur l'effet papillon.

Cette convergence basée sur l'intérêt de la lecture le rassure davantage, car ici pourrait être le meilleur endroit pour pousser les limites de l'IA.

Comment la culture est-elle institutionnalisée ?

La question suivante est de savoir comment cette culture pure et presque sectaire est maintenue.

Après tout, Anthropic n'est plus un petit laboratoire d'IA, c'est une grande entreprise de 3000 personnes qui a réussi à maintenir sa concentration culturelle tout en s'expandant à la vitesse la plus rapide de l'histoire.

À ce sujet, Dario a déclaré directement qu'il consacrerait environ un tiers à 40 % de son temps à s'assurer que la culture d'Anthropic est bonne.

Même s'il y a d'innombrables choses à faire sur les plans technique, produit, financement et relations entre le monde politique et les affaires, il estime que son travail le plus à fort levier consiste à faire d'Anthropic un endroit fortement cohésif où les meilleurs talents aiment travailler.

En pratique, voici quelques points :

1. Critères de recrutement spéciaux

Anthropic recrute, et ce n'est pas la même approche que de nombreux laboratoires d'IA.

D’un côté, contrairement à la plupart des entreprises qui rivalisent pour recruter des grands noms, Anthropic préfère embaucher des underdogs. Ils accordent plus d’importance à des preuves directes de compétence qu’à des étiquettes extérieures, par exemple : « Avez-vous mené des recherches indépendantes, rédigé des blogs véritablement perspicaces, ou apporté des contributions substantielles à la communauté open source ? »

D'autre part, Anthropic applique un filtrage culturel très strict. Ils ont un entretien spécifique intitulé « Cultural interview », durant lequel ils posent 15 à 20 questions basées sur des scénarios en une heure.

Selon les questions d'entretien diffusées en ligne, trois points sont principalement évalués :

(1) Est-ce que tu vas vraiment placer safety mission en premier ?

Une question de sélection typique est la suivante : si Anthropic décide finalement de ne pas publier le modèle en raison de l'incapacité à garantir la sécurité, acceptez-vous que vos actions deviennent nulles ?

(2) Es-tu une personne nice et égoïste ?

Incluant la bienveillance, l'empathie, les compétences relationnelles, et la capacité à reconnaître son ignorance et ses erreurs.

(3) Pouvez-vous gérer la complexité ?

Beaucoup de problèmes traités en interne par Anthropic sont très complexes et variables ; ils accordent une grande importance à la capacité d'une personne à penser systématiquement et à déduire en profondeur les effets de second ordre d'une décision, ainsi qu'à comprendre comment une décision influencera les autres éléments.

Ils ont passé beaucoup de temps à effectuer une « sélection inverse » lors du recrutement, et ont ainsi réellement renoncé à de nombreux développeurs 10x parmi les meilleurs. Rahul Patil, ancien CTO de Stripe, a mentionné qu’il avait longuement discuté avec le CTO d’Anthropic à l’époque avant de rejoindre Anthropic.

Au lieu de le convaincre de venir, ils ont dédié deux à trois semaines à discuter avec lui de pourquoi il ne devrait pas rejoindre Anthropic, le dissuadant gentiment de venir à moins qu’il ne soit véritablement aligné sur la culture et la mission de l’entreprise.

Ainsi, la logique de recrutement d'Anthropic n'a jamais été d'embaucher le plus grand nombre possible de personnes les plus fortes, mais de filtrer aussi tôt que possible les personnes inadaptées. « Nous sommes très doués pour éliminer ceux qui viennent pour l'argent et la renommée ».

En comparaison, OpenAI, après avoir grandi, a cessé de mener des entretiens culturels spécifiques, ce qui aurait causé certains problèmes de gestion.

Cela a été très clair lors de la vague de recrutement de Meta l'année dernière. Face aux packages exorbitants proposés par Meta, la réaction d'OpenAI ressemblait davantage à une pratique courante du marché : contre-offres, primes de rétention, suppression du cliff de vesting pour les nouveaux employés afin d'accélérer l'attribution des actions.

La réponse d'Anthropic était typique d'Anthropic. Ils ont dit à leurs employés : vous êtes ici avant tout pour la mission, pas pour augmenter continuellement votre prix sur les enchères externes.

Nous ne vous paierons pas dix fois plus que vos collègues tout aussi compétents à côté de vous simplement parce que Mark Zuckerberg a eu la chance de vous choisir ; ce serait injuste. Si vous voulez partir, partez.

Le résultat final de cette affaire est également révélateur : on dit que plusieurs dizaines de personnes ont quitté OpenAI, tandis qu'Anthropic n'en a perdu que deux, et ces deux personnes étaient des anciens employés de Meta ayant travaillé respectivement six et onze ans.

2. La culture du partage de contexte

Anthropic dispose d'une très grande transparence des informations en interne.

Dario se charge lui-même de fournir de manière proactive, fréquente et répétée du sens. Il organise régulièrement des réunions全员 pour partager avec tous les employés de l'entreprise, avec une fréquence allant jusqu'à toutes les deux semaines, sous le nom de Dario Vision Quest (Dario lui-même se moque de ce nom, dont l'attribut de prédication est trop évident, semblant évoquer une quête dans les montagnes après avoir inhalé quelque chose pour atteindre l'éveil).

Il s'adressera à l'ensemble de l'entreprise pendant une heure, accompagné généralement d'un document de trois à quatre pages couvrant la direction de l'entreprise, la stratégie produit, les évolutions du secteur, et bien d'autres sujets, puis répondra directement aux questions sur place.

De nombreux employés internes disent qu'il parle de manière très directe et honnête : « Dario est la personne la plus directe que j'aie jamais rencontrée ; ce qu'il dit n'est pas calculé, c'est simplement ce qu'il pense vraiment. »

En dehors des réunions全员, il écrit fréquemment beaucoup de choses sur son canal Slack, enregistrant sans filtre ses pensées : ce qui s'est passé récemment dans l'entreprise, ce qui le préoccupe, et comment il voit les questions qui intéressent tout le monde.

Cette culture permet à chacun dans l'entreprise de comprendre comment les décisions sont prises et quelles priorités doivent être placées en tête. Ainsi, dans un contexte complexe et en constante évolution, chaque individu peut prendre des décisions distribuées relativement cohérentes.

En même temps, cette transparence n’est pas un simple flux unidirectionnel, mais peut être remise en question. Quelqu’un, après avoir écouté la présentation de Dario lors de l’All Hands, n’a pas été d’accord et est allé directement sur le canal notebook de Dario pour déclarer publiquement : « Je ne suis pas d’accord avec votre jugement », puis a immédiatement entamé un débat. Il est encouragé de remettre publiquement en question la direction.

Plus encore, cette culture d'écriture ne appartient pas uniquement à Dario, mais constitue un mécanisme de réflexion impliquant tout le monde.

Beaucoup de personnes chez Anthropic ont leur propre canal de notebook, un peu comme un fil Twitter personnel, où elles notent en temps réel ce qu'elles pensent, ce qu'elles font et leurs progrès. Les autres peuvent s'abonner, observer ou participer aux discussions.

De nombreux employés ont apprécié la culture d'écriture de l'entreprise ; Slack est une véritable mine d'or, où de nombreuses choses se déroulent.

Ainsi, Anthropic semble avoir cultivé au sein de l’entreprise un excellent terreau d’alignment, où les projets, les points de vue et les idées de chacun sont suffisamment transparents et fluides, au point qu’un certain nombre de personnes ont même commenté que les données financières étaient transparentes.

Mais inversement, la confidentialité technique est très stricte ; on dit que certaines équipes sont même délibérément isolées les unes des autres et ne mangent pas ensemble.

Le résultat est que d'autres chercheurs regretteront de constater que tous les savoir-faire clés sont dispersés dans la tête de différentes personnes, et qu'il est impossible de reconstituer une vision d'ensemble en recrutant quelques individus.

3. Les sept fondateurs ont des droits égaux, la structure de fondation est en elle-même un mécanisme culturel

La structure de fondation d'Anthropic comporte une conception très contraire aux normes commerciales : il y a 7 fondateurs, et Dario a délibérément choisi de leur accorder à tous la même part de capital, au lieu d'en prendre davantage pour lui-même.

À l'époque, tout le monde lui a dit que ce serait un désastre, sinon la confusion sur le leadership et les incitations déformées feraient facilement échouer l'entreprise à cause de conflits internes.

Mais Dario pense que l'entreprise ne tourne pas autour d'un seul fondateur, mais autour de sa mission, et que l'égalité des droits actionnariaux est la preuve la plus irréfutable de cette philosophie.

Ils travaillent ensemble depuis de nombreuses années et se font mutuellement confiance ; la propriété égale n'est pas essentiellement une conception de gouvernance, mais une preuve d'engagement et un mécanisme de diffusion culturelle.

7 cofondateurs, comme 7 nœuds de réplication culturelle, peuvent projeter les valeurs à un public plus large sur différents axes. Ainsi, même en se développant, l'entreprise ne risque pas de diluer sa culture d'origine.

En comparaison, le leadership d'OpenAI a toujours été très instable, avec 11 membres de l'équipe fondatrice ayant quitté successivement ; il ne reste plus que Sam Altman, Greg Brockman et Wojciech Zaremba.

Et la nouvelle équipe de direction est encore plus instable : depuis le début de l'année 26, le responsable produit Fidji est en congé, le responsable marketing a démissionné pour des raisons de santé, le responsable communication a été éliminé, le responsable opérations a été transféré à un autre poste, et le responsable financier a également été marginalisé...

4. Insister fortement sur une seule équipe, éviter la formation de fiefs

Le CTO d'Anthropic a autrefois déclaré dans un podcast que les laboratoires d'IA, dans leur ensemble, sont très bottom-up par rapport aux entreprises traditionnelles ; il s'agit d'une structure organisationnelle en pyramide inversée, où le pouvoir et la créativité circulent du bas vers le haut.

Le travail le plus important se fait sur le terrain. Car ceux qui sont sur le terrain sont les plus proches des comportements émergents de l'IA. Ils effectuent quotidiennement des expériences et ont une compréhension la plus intuitive de ce que les modèles peuvent faire. La grande majorité des idées de produits proviennent des personnes sur le terrain, et non des roadmaps des cadres supérieurs.

Mais cela présente aussi un problème : une fois que le pouvoir de décision est délégué, chaque équipe a tendance à s’attacher à sa propre conscience des problèmes et à sa fonction de valeur, formant ainsi des fiefs qui se tirent mutuellement en arrière.

La particularité d'Anthropic réside dans sa prise de conscience précoce : puisque les jugements doivent être dispersés, il est encore plus important de créer activement de la cohésion. Dario ne souhaite pas que la sécurité dise uniquement que la sécurité est la priorité absolue, que le produit dise uniquement que le produit est la priorité absolue, puis relègue tous les conflits à la haute direction pour prise de décision.

Son concept de gestion fondamental consiste à répartir les compromis entre chaque individu, afin que chacun adopte un peu la perspective d'un fondateur ; tous participent, à leur niveau, au même processus massif de traitement des compromis.

Ils mettent donc fortement l'accent sur une seule équipe et conçoivent divers mécanismes pour atténuer les frontières entre les responsabilités, par exemple en n'ayant aucune distinction de titre en dessous des cadres, en désignant uniformément tout le monde comme member of technical staff, afin de réduire délibérément les définitions d'identité telles que « chercheur contre ingénieur », « senior contre junior » ou « architecte contre implémenteur ».

Cela contraste fortement avec OpenAI, qui a toujours eu une culture de recherche plus forte, avec une hiérarchie interne bien marquée : Researcher > Research Engineer > software engineer.

Ainsi, le produit est souvent relégué au second plan par la recherche et n’obtient pas beaucoup de pouvoir de décision. En cas de conflit, la recherche ne souhaite pas non plus collaborer avec le produit.

En matière d'innovation produit, OpenAI présente une caractéristique marquante : elle est pilotée par les chercheurs : souvent, l'équipe produit reçoit un courriel soudain après qu'une équipe de recherche a publié un nouveau résultat, et doit alors chercher activement des applications pour ce nouvel outil.

Chez Anthropic, les équipes produit et modèle sont plus étroitement alignées, permettant au produit d'influencer et de définir rétroactivement les capacités du modèle.

C'est aussi l'une des raisons pour lesquelles les produits d'OpenAI sont moins performants que ceux d'Anthropic.

La question suivante est : pourquoi Anthropic a-t-elle développé cette culture organisationnelle unique ?

On peut peut-être y voir deux aspects :

I. Exigences propres à l'activité

Je me souviens avoir écouté il y a deux ans une présentation d’un responsable RH d’une grande entreprise, qui m’a profondément marqué et m’a fait réfléchir pour la première fois à ce que signifie réellement la culture d’entreprise.

La nature de la culture d'entreprise est un élément clé qui permet aux comportements des employés d'aider l'entreprise à réussir.

Ainsi, le premier principe de la culture d'entreprise est en réalité que la nature des activités détermine la culture organisationnelle.

Par exemple, ByteDance et Huawei sont deux entreprises dotées d'une forte capacité organisationnelle, mais si leurs systèmes organisationnels étaient échangés, elles seraient toutes deux en faillite en peu de temps. Car elles se trouvent aux deux extrémités d'un même spectre : ByteDance valorise « être le premier », tandis que Huawei valorise « être le dernier ». L'une privilégie davantage l'innovation, l'autre l'efficacité.

Cela n’a rien à voir avec un jugement de valeur, mais avec la nature même de l’activité. Tout comme la création d’un nouveau produit, Huawei développe des équipements tels que des stations de base et des puces ; en cas de problème, le coût d’un rappel pourrait engloutir l’ensemble du bénéfice annuel. En revanche, ByteDance opère selon un modèle typique à cycles courts et chaînes courtes : il peut publier des dizaines de versions en une semaine, corriger les erreurs et relancer rapidement.

Ainsi, ByteDance peut encourager l'innovation et opter pour « Context, not Control » ; Huawei ne peut pas. Pour Huawei, innover trop tôt pourrait au contraire devenir un fardeau. Ce que Huawei fait véritablement bien, c'est surpasser progressivement, puis écraser ses concurrents, une fois qu'un PMF est apparu sur le marché, en mobilisant ses capacités organisationnelles et ses ressources.

Revenons à Anthropic.

Dans la compétition en IA, un avantage concurrentiel fondamental est la capacité à faire en sorte que « des personnes intelligentes fassent le travail sale ». En particulier dans les domaines du codage et de l'agentivité, il semble au premier abord qu'il s'agisse d'une compétition de capacités de modèles, mais en réalité, il s'agit d'une compétition en ingénierie. Ce n'est pas un problème résolvable par quelques génies ayant une idée brillante, mais plutôt un vaste travail d'ingénierie système, répétitif, fragmenté et détaillé.

La barrière la plus cruciale est les données.

Les données de chat précédentes étaient simplement des données textuelles, mais les données de codage et d'agent sont plus complexes : elles incluent non seulement les enregistrements de conversation, mais aussi la tâche elle-même, la configuration de l'environnement, la trajectoire d'exécution, ainsi que l'ensemble du système d'évaluation et de vérification final.

C'est tout du travail pénible et fatigant, essentiel lorsqu'il est bien fait, mais il ne se transforme pas en moment de gloire personnel comme la publication d'un article ou d'un nouveau produit.

Selon les retours que nous avons recueillis auprès de certains chercheurs, le problème le plus crucial d'OpenAI aujourd'hui est qu'il lui est difficile de rassembler des centaines des meilleurs experts pour se consacrer sérieusement à la collecte de données et aux tâches ingrates.

OpenAI recrute les meilleurs talents de la hiérarchie sociale, avec de solides antécédents et une forte ambition ; naturellement, tout le monde préfère lancer son propre projet, passer de 0 à 1, tandis que peu sont disposés à prendre en charge les situations difficiles ou à compléter les données.

OpenAI a été si réussi par le passé parce qu'elle a effectivement obtenu un avantage considérable grâce à certaines percées fondamentales dans ses paradigmes, mais comme Yao Shunyu l'a dit récemment dans une interview : « L'ère de l'individualisme héroïque est révolue », « Dans l'IA, on n'a pas vraiment besoin d'être génial... la qualité la plus importante, c'est d'être fiable et méticuleux ».

À ce moment-là, on se rend compte que l’atmosphère d’Anthropic, caractérisée par un faible ego, une forte cohésion et une orientation missionnaire, voit ses avantages fortement amplifiés.

On dit que Jared Kaplan, cofondateur d'Anthropic, dirige quotidiennement son équipe en examinant personnellement les données, avec une extrême rigueur dans le nettoyage des données, ce que aucune autre entreprise ne parvient à accomplir.

(Cela explique également un phénomène : les modèles d'OpenAI sont les plus performants sur des problèmes de codage de niveau compétitif, car ces tâches sont principalement une question de recherche, mais ils sont souvent moins efficaces que Anthropic sur les tâches agentic du quotidien, car celles-ci relèvent davantage de l'ingénierie et mettent à l'épreuve les données, les systèmes et les détails d'exécution.)

Deuxièmement, l'origine de l'équipe fondatrice

Les valeurs de l'entreprise peuvent être considérées comme une partie intégrante des valeurs des fondateurs, comme le style wuxia de Jack Ma, l'approche douce et ouverte de Pony Ma, l'orientation esthétique de Steve Jobs, et la discipline militaire de Ren Zhengfei.

Plus précisément, les valeurs du fondateur proviennent souvent de deux éléments : l’un est ce que le fondateur croyait initialement, et l’autre est ce qu’il a profondément détesté.

Le premier détermine le type de personne que tu veux devenir, le second détermine le type de personne que tu ne veux plus jamais être.

Anthropic semble clairement avoir les deux, et la force de modélisation de ce dernier pourrait même être supérieure à celle du premier. On peut jeter un coup d'œil rapide à l'expérience de Dario :

Dario a découvert l'IA pour la première fois au laboratoire d'IA de Baidu, où il a observé les lois d'échelle pour la première fois et est progressivement devenu un fervent partisan des lois d'échelle. Mais après les percées réalisées par Baidu, des conflits internes autour du contrôle et des ressources ont rapidement éclaté, et l'équipe a fini par être dissoute.

Dario a ensuite rejoint OpenAI, où il a profondément participé à l'avancement de la série GPT. OpenAI lui a autrefois dédié 50 % à 60 % de la puissance informatique de l'entreprise pour qu'il dirige principalement le projet GPT-3.

Et comme Dario est une personne aux valeurs fortes et à des opinions personnelles bien arrêtées, les divergences avec les autres membres d'OpenAI sur les idées de l'organisation ont commencé à se manifester.

Par exemple, Greg Brockman a une fois avancé une idée surprenante : à l'avenir, on pourrait vendre l'AGI aux pays nucléaires du Conseil de sécurité des Nations Unies. Dario a failli démissionner sur le champ, car à ses yeux, ce n'était plus une simple divergence commerciale, mais une question de valeurs fondamentales.

Greg et Dario n'ont pas été en bons termes depuis des années, et Sam Altman s'est retrouvé au milieu pour médier. Sam a alors exercé sa compétence la plus forte : faire croire à chaque camp qu'il était de leur côté. À court terme, c'était un art d'équilibre ; à long terme, c'était une érosion de la confiance. Plus tard, lorsqu'ils ont fait le point, ils ont réalisé que ce que Sam avait promis à Dario n'était pas du tout ce qu'il avait promis à Greg.

Au fil du temps, Dario a formé au sein de l'entreprise un cercle d'alliés étroit, que certains ont surnommé « the pandas » en raison de son affection pour les pandas. Les divergences entre ce groupe et la direction d'OpenAI sur des questions telles que les choix stratégiques et la gouvernance organisationnelle se sont progressivement intensifiées, jusqu'à devenir une lutte politique majeure.

Des affrontements directs graves ont même eu lieu entre les hauts dirigeants. Sam a accusé Dario et Daniela (la sœur de Dario, l'une des cofondatrices ultérieures d'Anthropic) d'organiser secrètement des retours négatifs contre lui ; les deux ont nié et ont immédiatement fait venir la source citée par Sam pour un face-à-face. La personne en question a déclaré ne rien savoir de l'affaire, et Sam a alors nié avoir fait ces accusations quelques instants plus tôt.

Cet événement a fait perdre toute confiance aux frères et sœurs Dario, et ils se sont disputés sur le champ.

Il y a eu de nombreux autres drames internes similaires ; en résumé, Dario a élevé le conflit entre les deux parties à un niveau de crise de confiance morale, estimant qu’une entreprise détenant une technologie aussi puissante doit être dirigée par des personnes sincères et dignes de confiance. Si la personne aux commandes n’est pas honnête, elle contribue à renforcer une direction dangereuse.

Ainsi, Dario a quitté OpenAI avec certains des collègues clés de GPT-3 pour fonder Anthropic tel que nous le connaissons aujourd'hui.

Ainsi, la culture d'Anthropic aujourd'hui ne s'explique pas seulement par le fait que Dario soit naturellement ainsi, mais surtout parce qu'elle a vécu en direct deux conflits politiques chez Baidu et OpenAI ; elle sait à quel point un groupe de personnes intelligentes aux egos forts peut facilement se diviser à cause de la compétition pour les ressources et des divergences de valeurs, ce qui les a poussées à construire instinctivement Anthropic dans la direction opposée :

Parce que nous avons vu comment l'art de l'équilibre épuise la confiance, nous mettons davantage l'accent sur l'authenticité et la transparence ;

Ayant déjà vu des luttes politiques exacerbées, nous encourageons tout le monde à aborder les conflits dès le départ et à les clarifier rapidement.

Ayant vu des organisations se décomposer à cause de divergences idéologiques, nous avons mis en place un filtrage culturel strict ;

Ayant vu des luttes de pouvoir entre des superstars, nous mettons l'accent sur l'humilité et n'aimons pas recruter des grandes figures.

La culture organisationnelle d'Anthropic aujourd'hui est en grande partie une réaction aux expériences passées de Baidu et d'OpenAI.

03. Conclusion

Si l'on doit faire un résumé, Anthropic et OpenAI sont en réalité deux entreprises aux fondements très différents : la première est une organisation de type secte, idéaliste, à mission claire et fortement cohésive, tandis que la seconde est une superplateforme animée par l'ambition, en expansion multiple et constamment à la recherche du prochain point d'explosion.

Pour mieux voir, nous pouvons aligner plusieurs dimensions clés des deux entreprises :

Cependant, bien que nous ayons évoqué de nombreux atouts d'Anthropic, il est difficile de conclure qu'une culture écrase nécessairement une autre, ou de prédire la situation dans trois mois. Le monde de l'IA évolue trop rapidement, et OpenAI est actuellement sous-évalué par le marché, par exemple :

• Le codage est déjà ouvert, OpenAI est très probablement en train de rattraper son retard ; une tendance claire actuelle est que les développeurs migrent de Claude Code vers Codex ;

• La demande a dépassé de loin les attentes de tous, et la puissance de calcul devient un nouvel enjeu décisif, tandis qu'OpenAI a verrouillé bien avant Anthropic des ressources de calcul bien supérieures ;

• La culture d'exploration ouverte d'OpenAI présente d'énormes avantages propres, tout en continuant d'explorer et de parier de manière plus agressive sur de nouveaux paradigmes, la prochaine percée pouvant renverser la situation.

On ne peut que dire qu'en regardant en arrière les trois dernières années depuis 2026, Anthropic a laissé à l'ensemble du secteur un exemple mémorable :

À l'ère de l'IA, gagner ne dépend pas nécessairement d'une ambition plus grande, de plus d'exploration ou de talents plus forts.

Parfois, gagner peut aussi venir de l'opposé : moins de paris, un ego plus faible, et une mission naïve.

P.S. Nous sommes également curieux de savoir quelles cultures organisationnelles et meilleures pratiques les autres entreprises d'IA de pointe sont en train de développer. Les amis ayant des observations et réflexions directes sont invités à nous contacter via les coordonnées ci-dessous !

Peut-être que la prochaine grande entreprise d'IA sera d'abord une nouvelle invention organisationnelle.

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