Dans ce nouvel épisode de MuzzOsphère, Antoine Gigomas reçoit Ludovic Peran, ancien de Google DeepMind et aujourd'hui Technical Strategy chez OpenAI.
Sur MuzzOsphère, nous donnons la parole à celles et ceux qui construisent la croissance : dans les organisations, dans les décisions structurantes, souvent loin des projecteurs. Aujourd'hui, cap sur un sujet qui transforme en profondeur la création de valeur : l'intelligence artificielle. Au-delà des discours théoriques, cet échange explore des questions très concrètes : comment prendre les bonnes décisions, structurer son organisation et scaler efficacement dans un monde de plus en plus piloté par l'IA.
à quoi ressemble la croissance d'openai vue de l'intérieur
Antoine Gigomas ouvre par une question directe : que se passe-t-il concrètement chez OpenAI aujourd'hui ? La réponse de Ludovic Peran tient en un mot, l'effervescence. L'entreprise a publié des chiffres qu'elle communique rarement. Comme le rappelle Ludovic Peran dans l'épisode, OpenAI a généré 20 milliards de dollars de revenus en 2025, contre 6 milliards en 2024, avec une accélération portée surtout par le B2B. Un million d'entreprises utilisent désormais ses services, et il cite une croissance de son revenu API de 19 % en glissement hebdomadaire (week on week).
Ce qui frappe l'invité, c'est le rapport entre cet impact et la taille de l'organisation. OpenAI compte, selon lui, environ 3 000 employés, soit moins que le département juridique de Google, son ancien employeur. Le moteur interne du moment : l'agentification, avec des agents comme Codex déployés massivement et une traction qu'il décrit comme très forte auprès des entreprises.
structurer une organisation en hypercroissance : le « chaos bien organisé »
Interrogé sur la réalité de l'hypercroissance (clarté extrême ou désordre ?), Ludovic Peran tranche pour un « chaos bien organisé ». Chaos, parce que les équipes disposent d'une large marge de manœuvre et que le principe « everybody is a leader » pousse chacun à repérer les opportunités et à les saisir, sans attendre l'autorisation d'un manager. Organisé, parce que la direction fixe des orientations claires, répétées régulièrement, et que les équipes, petites et mobiles, avancent au feedback permanent de leurs pairs.
Cette liberté a une limite non négociable : la sécurité. Ludovic Peran, qui a piloté ces sujets, insiste sur un point : rien ne sort d'OpenAI sans passer par un processus de validation rigoureux, une série de comités de review qui remonte jusqu'au board. Tout le reste peut changer du jour au lendemain ; ce point d'ancrage, lui, ne bouge pas. Il décrit un « preparedness framework », le document qui détaille l'ensemble des tests (capacités en biologie, en biochimie, en cyber) que chaque modèle passe avant sa publication.
le « capability overhang » : le vrai frein à l'adoption de l'ia en entreprise
Pour Ludovic Peran, la décision la plus structurante face à l'IA n'est pas technologique : elle relève de la gouvernance et de la direction. Il décrit ce qu'il appelle le « capability overhang », l'écart croissant entre ce que les modèles savent faire et l'usage moyen qu'en font les utilisateurs. Il illustre ce fossé par un chiffre : les utilisateurs les plus avancés mobilisent sept fois plus de capacité de raisonnement que la moyenne.
Même si on gelait les modèles aujourd'hui, il faudrait encore quelques années avant que de nombreux utilisateurs en entreprise les utilisent au maximum de leur capacité.
Or les modèles sont loin d'être gelés : ils progressent chaque mois, et le fossé se creuse. Antoine Gigomas illustre la sortie par le haut avec un exemple concret : chez Muzzo, chaque candidature qui passe par la plateforme est confrontée par ChatGPT à la fiche de poste et au brief du client, pour signaler au recruteur les écarts avec la demande de l'employeur. Ludovic Peran y voit un bon exemple d'une IA qui élève la qualité d'un service, et suggère d'aller plus loin encore sur des tâches à forte valeur.
attirer les meilleurs profils et scaler dans un monde piloté par l'ia
OpenAI n'entre dans aucune case classique (product-led, sales-led). Ludovic Peran propose une catégorie qu'il invente : « research-led ». La recherche fondamentale est le cœur du moteur ; sans elle, dit-il, il n'y aurait plus d'OpenAI. Un modèle difficile à reproduire, car il suppose d'attirer des profils rares (l'invité renvoie d'ailleurs la question du recrutement à son hôte, qui dirige Muzzo). Son message sur l'attractivité est net : la rémunération et la puissance de calcul sont des conditions nécessaires, jamais suffisantes. Ce qui décide, ce sont une mission et une vision claires, et l'ampleur de l'impact (des produits utilisés, selon lui, par 800 millions d'utilisateurs par semaine).
Une anecdote résume son rapport à ces environnements. Ludovic Peran cite l'une de ses anciennes managers :
When you are offered a seat in a rocket ship, you do not ask which seat.
Il ajoute une mise en garde pour qui rêve de copier la trajectoire : OpenAI a 10 ans, ChatGPT seulement 3 ans ; la recherche fondamentale est un marathon. Son conseil pour décider et scaler dans l'incertitude tient en deux mots : agentification et usage de l'IA poussé au maximum, jamais de manière superficielle. Concrètement, confier aux modèles des tâches longues et complexes qui créent de la valeur, plutôt qu'automatiser seulement l'existant : c'est ainsi qu'on rejoint le petit groupe d'entreprises « à la frontière » de leur secteur.
l'invité : ludovic peran
Ludovic Peran a construit son parcours autour d'une même question : l'impact des technologies de pointe sur la société. Il débute en politique, auprès d'un député rapporteur de la loi pour une République numérique, avant de rejoindre Google (d'abord en policy, puis en product management à Palo Alto chez Google Health). Il travaille ensuite sur l'IA chez Google Brain, en Responsible AI, puis sur la sécurité des modèles ouverts chez Google DeepMind. Chez OpenAI depuis un peu plus d'un an, il a été lead safety de GPT-OSS, a piloté le lancement de Safeguard (premier modèle ouvert de sécurité de l'entreprise) et travaille aujourd'hui, de retour en France, sur les principes appliqués aux produits, au sein de l'équipe Technical Strategy.
à retenir
- OpenAI a généré 20 milliards de dollars de revenus en 2025 (contre 6 milliards en 2024) avec environ 3 000 employés : un ratio impact/taille rare, selon Ludovic Peran.
- Le modèle interne est un « chaos bien organisé » : chacun prend des initiatives sous une direction claire, la sécurité restant le seul point d'ancrage non négociable.
- Le vrai frein à l'IA n'est pas technologique : c'est le « capability overhang », l'écart entre ce que les modèles savent faire et l'usage réel des entreprises.
- Pour attirer les meilleurs profils, la mission prime sur la rémunération ; bâtir un laboratoire de recherche reste un marathon (OpenAI a 10 ans).
- Le conseil pour scaler : agentification et usage poussé de l'IA sur des tâches longues et complexes, pas seulement de l'automatisation.
