OpenAI franchit 10 milliards de revenus trimestriels, mais reste lourdement déficitaire

10 milliards de dollars de revenus en trois mois : le seuil franchi par OpenAI témoigne de l’appétit commercial de ChatGPT. Mais derrière cette progression spectaculaire, l’entreprise continue d’accumuler de lourdes pertes opérationnelles, rappelant que chaque dollar généré par l’IA s’accompagne encore de coûts considérables.

ChatGPT accélère, mais la rentabilité reste hors de portée

OpenAI aurait généré environ 10 milliards de dollars de revenus au troisième trimestre 2026, selon des informations rapportées par le Wall Street Journal et Reuters, puis reprises par TechCrunch et Investing.com.

Le chiffre représente une hausse d’environ 50 % sur un an. À périmètre comparable, OpenAI aurait donc réalisé près de 6,7 milliards de dollars de revenus au troisième trimestre 2025. En rythme annualisé, le niveau atteint désormais plus de 40 milliards de dollars — une échelle qui place l’entreprise parmi les acteurs technologiques affichant la croissance la plus rapide.

Cette performance repose principalement sur la progression de ChatGPT, les abonnements payants destinés aux particuliers et aux entreprises, ainsi que les revenus liés à l’API d’OpenAI. Les entreprises intègrent les modèles du groupe dans leurs logiciels, leurs outils de service client, leurs environnements de développement et leurs processus internes.

Mais cette croissance commerciale ne se traduit pas encore par un résultat positif. Les informations rapportées par le Wall Street Journal font état de pertes opérationnelles toujours très élevées. OpenAI étant une entreprise non cotée, elle ne publie pas de compte de résultat complet comparable à celui d’un groupe coté. Le montant exact des pertes, leur ventilation et la consommation de trésorerie doivent donc être interprétés avec prudence.

Le coût de chaque requête pèse sur les comptes

Le paradoxe financier d’OpenAI tient à la nature même de son activité. Un abonnement ou une licence API génère un revenu prévisible, mais chaque utilisation du service entraîne un coût de calcul. Plus les utilisateurs sollicitent des modèles avancés, plus la facture d’infrastructure augmente.

Les dépenses couvrent plusieurs postes : processeurs spécialisés, centres de données, électricité, stockage, bande passante, maintenance des systèmes et salaires de chercheurs et d’ingénieurs. L’entraînement d’un nouveau modèle représente une dépense concentrée, mais l’inférence — le calcul nécessaire pour produire chaque réponse — devient un coût récurrent à mesure que l’usage se développe.

Cette mécanique distingue OpenAI de nombreux éditeurs de logiciels traditionnels. Un service logiciel classique peut servir un client supplémentaire à un coût marginal limité. Pour un assistant d’IA générative, une requête complexe, une longue analyse ou la génération d’un contenu multimodal consomme une quantité mesurable de ressources informatiques.

La baisse du prix des modèles et l’amélioration de leur efficacité peuvent réduire le coût unitaire. Cependant, ces gains sont souvent absorbés par l’augmentation des volumes, l’ajout de nouvelles fonctionnalités et le lancement de modèles plus puissants. L’entreprise doit simultanément vendre davantage, maintenir la qualité du service et financer une infrastructure toujours plus vaste.

Un chiffre d’affaires élevé ne suffit pas

Le franchissement des 10 milliards de dollars trimestriels ne signifie donc pas qu’OpenAI dispose déjà d’un modèle économique bénéficiaire. Il indique surtout que la demande existe à grande échelle.

La distinction entre chiffre d’affaires, marge brute et résultat opérationnel est déterminante. Une société peut vendre pour plusieurs milliards de dollars tout en perdant de l’argent si ses coûts de fonctionnement, ses engagements d’infrastructure et ses dépenses de recherche dépassent ses revenus. Dans le cas d’OpenAI, la course aux modèles de pointe impose également de poursuivre les investissements alors même que les offres actuelles commencent à générer des revenus significatifs.

Cette situation explique la dépendance du groupe à des financements importants et à des partenariats industriels. Les besoins ne concernent pas seulement l’entraînement d’un modèle ponctuel : ils s’étendent à la construction ou à la réservation de capacités de calcul sur plusieurs années. Les contrats de centres de données et de fournisseurs de puces peuvent représenter des engagements financiers majeurs avant même que la demande ne soit entièrement garantie.

La croissance devra désormais prouver sa qualité

Le taux de progression de 50 % sur un an reste impressionnant, mais il sera plus difficile à maintenir à mesure que la base de revenus augmente. OpenAI doit convertir la popularité de ChatGPT en revenus récurrents et suffisamment rentables, notamment sur le marché professionnel.

Les offres destinées aux entreprises peuvent améliorer l’économie du service grâce à des contrats pluriannuels, à des niveaux de prix plus élevés et à une utilisation mieux prévisible. Elles nécessitent toutefois des investissements supplémentaires en sécurité, conformité, administration et assistance. Les grands clients exigent aussi des garanties de disponibilité et de confidentialité qui renchérissent le coût d’exploitation.

Le marché devient par ailleurs plus concurrentiel. Les modèles proposés par Google, Anthropic, Meta et plusieurs acteurs open source exercent une pression sur les prix de l’API. Si les entreprises peuvent passer d’un fournisseur à l’autre ou faire fonctionner plusieurs modèles selon les tâches, OpenAI devra défendre ses tarifs par la qualité, la fiabilité et l’intégration de ses produits — pas seulement par la notoriété de ChatGPT.

La question centrale n’est donc plus de savoir si l’IA peut générer des revenus. Le chiffre publié par OpenAI apporte une réponse claire. L’enjeu consiste désormais à déterminer combien de ces revenus peuvent être conservés après paiement du calcul, des infrastructures et de la recherche.

Le prochain test sera celui de la consommation de trésorerie

Le prochain jalon financier important sera la publication de données plus détaillées sur l’exercice 2026 : marge brute, pertes opérationnelles, dépenses d’infrastructure, part des revenus provenant des entreprises et évolution de la consommation de trésorerie.

Ces indicateurs permettront de mesurer si la croissance de ChatGPT améliore progressivement l’économie du groupe ou si elle accompagne surtout une hausse parallèle des coûts. Avec 10 milliards de dollars par trimestre, OpenAI dispose désormais d’une base commerciale suffisamment importante pour démontrer des gains d’efficacité mesurables. Sans amélioration de la marge, chaque nouveau palier de revenus pourrait toutefois nécessiter des financements encore plus élevés.