Google DeepMind a passé des années en tant que pôle d’attraction incontesté pour les meilleurs spécialistes européens de l’apprentissage automatique. Cette emprise se relâche désormais rapidement. De nouvelles données partagées en exclusivité avec Fortune montrent que la part du laboratoire dans les recrutements en recherche et ingénierie avancée en Europe, au Moyen-Orient et en Afrique s’est effondrée, passant de 49 % en 2022-23 à seulement 18,6 % en 2025-26, la plus forte baisse de part de marché régionale enregistrée pour un grand laboratoire d’IA. Ce changement dans les flux de talents en IA de Google DeepMind constitue l’un des signes les plus clairs à ce jour que l’entreprise autrefois considérée comme une puissance de recherche du secteur est en train de perdre la guerre pour les personnes qui construisent réellement les modèles de pointe.
Summary
Points clés à retenir
- La part de DeepMind dans les recrutements en recherche et ingénierie avancée en EMEA est passée de 49 % en 2022-23 à 18,6 % en 2025-26, selon les données de Zeki Data.
- Le ratio arrivées/départs de DeepMind est passé d’environ 12 pour 1 à la mi-2023 à environ 2 pour 1 au troisième trimestre 2026, contre 22 pour 1 chez Anthropic en 2025.
- Jeff Dean, Sanjay Ghemawat, Oriol Vinyals et Quoc Le sont partis ce mois-ci, tandis que le cofondateur Demis Hassabis s’est retiré de la gestion quotidienne du laboratoire.
- Parmi les employés de DeepMind qui ont quitté l’entreprise au cours des 12 derniers mois, 25 % sont partis chez Anthropic, 21 % chez Meta et 14 % chez OpenAI.
- DeepMind perd du terrain dans les grands modèles de langage, les systèmes multimodaux et la vision par ordinateur, mais reste en tête dans la robotique, l’IA incarnée et l’apprentissage automatique pour les sciences.
La part décroissante de DeepMind dans le vivier européen de talents en IA
Les chiffres racontent l’histoire d’un laboratoire qui a autrefois dominé le domaine et qui le partage désormais avec des rivaux bien plus affamés. Zeki Data, une entreprise britannique d’intelligence des données, a suivi les postes de recherche et d’ingénierie avancée dans les entreprises à partir de sources publiques. Parmi les résultats : la part de DeepMind dans les recrutements en EMEA a fortement chuté en seulement trois ans, tandis que OpenAI et Anthropic ont pris la tête dans la course pour le même vivier de spécialistes.
« Ils ont détenu la couronne en Europe pendant toujours, puis elle a commencé à s’éroder à partir d’un niveau très élevé », a déclaré à Fortune Tom Hurd, fondateur de Zeki Data. « Des acteurs comme Microsoft AI Superintelligence et Meta Superintelligence grignotent leur part de marché, et puis il y a OpenAI et Anthropic sur le côté. »
Un fossé croissant en matière de rétention
Les données sur la rétention dressent un tableau encore plus sombre. Le ratio arrivées/départs de DeepMind — une mesure du nombre de personnes embauchées pour chaque départ — est passé d’environ 12 pour 1 au deuxième trimestre 2023 à environ 2 pour 1 au troisième trimestre 2026. Cela signifie que le laboratoire ne recrute plus que deux chercheurs et ingénieurs pour chaque départ, contre douze seulement trois ans plus tôt.
À l’inverse, Anthropic affichait un ratio de 22 pour 1 en 2025, tandis que Meta se situait à 3 pour 1 et OpenAI à 5,7 pour 1, selon le rapport de Zeki. La croissance des embauches raconte une histoire similaire : les effectifs de recherche et d’ingénierie de DeepMind ont augmenté d’environ 27 % par an depuis 2022, contre 97 % chez OpenAI et 152 % chez Anthropic — un écart qui reflète la vitesse à laquelle les nouveaux laboratoires montent en puissance par rapport à leur base de départ plus réduite.
Un bouleversement de la direction qui accentue la pression
La fuite des talents ne se limite pas aux chercheurs de base — elle touche aussi la haute direction de DeepMind. Ce mois-ci seulement, le laboratoire a perdu Jeff Dean, son directeur scientifique de longue date et vétéran de 27 ans de l’entreprise, ainsi que le senior fellow Sanjay Ghemawat et les chercheurs Oriol Vinyals et Quoc Le, qui sont partis ensemble pour lancer une startup appelée Discovery Loop.
Le même après-midi, le cofondateur et directeur général Demis Hassabis a annoncé qu’il se retirerait de la gestion quotidienne du laboratoire pour devenir président, tout en assumant le rôle de directeur scientifique d’Alphabet. Le contrôle opérationnel revient désormais au directeur de la technologie, Koray Kavukcuoglu. Le calendrier de ces départs, qui coïncident avec les chiffres de part de marché et de rétention, souligne pourquoi l’histoire plus large des pertes de talents en IA de Google DeepMind attire l’attention dans tout le secteur — il ne s’agit pas seulement de jeunes chercheurs à la recherche de salaires plus élevés, mais des personnes qui ont défini l’identité du laboratoire et qui s’en vont.
Pourquoi les chercheurs partent — et où ils vont
Des entretiens avec des employés actuels et anciens mettent en avant un mélange de facteurs : un débauchage agressif par des rivaux offrant des packages très rémunérateurs, la frustration au sein de Google quant à sa position dans la course à l’IA, la baisse du moral et l’attrait des actions pré-IPO chez les concurrents. Trois employés actuels et deux anciens de DeepMind ont décrit l’exode à Fortune en des termes similaires : un laboratoire de plus en plus organisé autour de la commercialisation de Gemini plutôt que de la recherche fondamentale ouverte qui avait initialement attiré nombre de ses chercheurs.
Parmi les personnes qui ont quitté DeepMind au cours des 12 derniers mois, 25 % sont allées chez Anthropic, 21 % chez Meta et 14 % chez OpenAI, selon les données de Zeki. Anthropic est devenue la principale destination pour les talents quittant DeepMind.
La liste des départs très médiatisés ne cesse de s’allonger. David Silver, le pionnier de l’apprentissage par renforcement à l’origine d’AlphaGo, AlphaZero et AlphaStar, est parti après près de 13 ans pour lancer Ineffable Intelligence, une startup londonienne désormais valorisée 5,1 milliards de dollars après un tour de table d’amorçage de 1,1 milliard de dollars. Parmi les autres vétérans partis figurent Wojciech Czarnecki, aujourd’hui directeur de la technologie chez Fundamental, et Lasse Espeholt.
Les règles de publication ajoutent des frictions à la recherche ouverte
Le retrait de DeepMind de la publication ouverte semble avoir aggravé son problème de talents. Le laboratoire a durci son processus de relecture interne et introduit un embargo de six mois pour certains articles de recherche générative en IA jugés stratégiquement sensibles, un changement rapporté pour la première fois en avril 2025, afin d’éviter que ses concurrents ne profitent de ses travaux. DeepMind avait alors déclaré rester attaché à la publication et ne faire que mettre à jour ses politiques.
Pour un laboratoire construit sur des jalons publics comme AlphaGo et AlphaFold, ce changement a créé des frictions avec les chercheurs qui avaient rejoint l’entreprise en s’attendant à un travail relativement peu contraint. Comme l’a résumé une personne familière de la culture interne : « La plupart des anciens qui ont rejoint DeepMind avant le moment ChatGPT l’ont fait pour faire partie d’un laboratoire de recherche en IA, et soudain on leur a demandé de construire des produits pour Google. » Hurd a indiqué que le durcissement des règles de publication a coïncidé avec — et a peut-être contribué à — la détérioration des flux de talents.
Les domaines où DeepMind reste en tête
Les pertes ne sont pas réparties uniformément entre les domaines de recherche, et cette inégalité est importante pour comprendre où la menace concurrentielle est la plus forte. Les données de Zeki montrent une perte nette pour DeepMind dans les grands modèles de langage et les systèmes multimodaux : 19,2 % des employés partants étaient spécialisés dans ces domaines, contre seulement 15,6 % des nouvelles recrues. Le laboratoire a également perdu du terrain en vision par ordinateur.
DeepMind gagne cependant du terrain dans la robotique, l’IA incarnée et l’apprentissage automatique pour les sciences — des domaines où il se retrouve de plus en plus en concurrence pour les talents avec Nvidia autant qu’avec les autres laboratoires d’IA. L’entreprise fait également face à une nouvelle concurrence en dehors de ses bastions traditionnels : Mistral AI et Anthropic ont été les principaux bénéficiaires de son déclin en EMEA, tandis qu’en Asie-Pacifique, où DeepMind a ouvert un centre de recherche à Singapour en novembre, des concurrents locaux comme ByteDance, Sakana AI et Sarvam AI renforcent leur présence sur des marchés dans lesquels les laboratoires établis avaient autrefois peu investi.
Google DeepMind bénéficie toujours de la puissance de calcul, des liquidités et de la portée institutionnelle d’Alphabet — des ressources que peu de concurrents peuvent égaler. Mais sur un marché où les meilleurs chercheurs peuvent choisir presque n’importe quel laboratoire et travailler sur presque n’importe quel problème, cette portée ne garantit plus la loyauté comme auparavant.
FAQ
Pourquoi Google DeepMind perd-il des talents en IA au profit d’autres laboratoires ?
DeepMind perd des talents en raison d’un débauchage agressif par des rivaux offrant des salaires élevés et des actions, d’un passage de la recherche ouverte à la commercialisation, de problèmes de moral et de politiques de publication de la recherche plus strictes.
Quelles entreprises sont les principales destinations des employés quittant DeepMind ?
Les talents quittant DeepMind rejoignent principalement Anthropic (25 %), Meta (21 %) et OpenAI (14 %), selon Zeki Data.
Dans quels domaines de recherche en IA DeepMind perd-il du terrain ?
DeepMind perd du terrain en particulier dans les grands modèles de langage, les systèmes multimodaux et la vision par ordinateur.
Quels atouts DeepMind conserve-t-il malgré la perte de talents ?
DeepMind reste solide dans la robotique, l’IA incarnée et l’apprentissage automatique pour les sciences, des domaines dans lesquels il continue d’étendre sa capacité de recherche.
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