Mira Murati et Lisa Su : deux trajectoires féminines qui déplacent réellement les lignes de pouvoir dans l’intelligence artificielle
Dans l’économie de l’intelligence artificielle, l’influence n’est pas une question d’image, mais de capacité d’action sur les infrastructures profondes. Elle se mesure à la possibilité de modifier la vitesse de l’innovation, de redéfinir les standards techniques, de réduire des dépendances critiques ou d’orienter les flux de recherche et de capital. Les trajectoires de Mira Murati et Lisa Su sont particulièrement éclairantes. Elles combinent deux dimensions rarement réunies : une puissance symbolique qui inspire une génération entière et une capacité, à des degrés différents, à agir sur les fondations mêmes du système technologique.
Mira Murati, de la figure produit à la construction d’un pouvoir scientifique
Le rôle joué par Mira Murati dans le lancement de ChatGPT a transformé l’intelligence artificielle en phénomène mondial. Cette séquence lui a conféré un capital réputationnel exceptionnel, mais la véritable question commence après OpenAI. Avec Thinking Machines Lab, elle tente un mouvement plus ambitieux : intervenir non plus sur les usages, mais sur les conditions de production de la connaissance. Lever deux milliards de dollars sans produit ni business model n’est pas seulement un exploit financier. C’est la preuve que la recherche en IA devient un actif stratégique en soi et que certains profils peuvent déplacer les logiques d’investissement vers le temps long scientifique.
Le lancement de Tinker, conçu pour simplifier l’entraînement et l’adaptation des modèles à partir de briques open source, ouvre une perspective qui dépasse la performance technique. Si la promesse d’obtenir des résultats de très haute précision avec une fraction des données se confirme à grande échelle, l’impact serait systémique : abaissement des coûts expérimentaux, rééquilibrage entre universités et Big Tech, accélération de la recherche. À ce stade, l’influence de Mira Murati est donc double. Elle est déjà réelle sur le plan symbolique et scientifique, puisqu’elle modifie la manière dont le capital-risque perçoit la recherche fondamentale. Elle est en devenir sur le plan structurel, car son pouvoir dépendra de la diffusion de ses outils et de leur capacité à devenir des standards.
Son influence se joue dans le temps long : parviendra-t-elle à transformer l’écosystème ou restera-t-elle une figure exceptionnelle issue du système qu’elle cherche à rééquilibrer ?
Lisa Su, et les infrastructures du monde réel
La trajectoire de Lisa Su appartient à une autre temporalité, celle de la transformation industrielle mesurable. Lorsqu’elle prend la direction d’AMD en 2014, l’entreprise est marginalisée. Dix ans plus tard, elle est redevenue un acteur central de la conception de processeurs haute performance, capables d’alimenter les modèles d’IA générative les plus exigeants. Dans un secteur où le compute est devenu la ressource stratégique par excellence, cette transformation constitue un déplacement réel du rapport de force.
Le contrat signé avec OpenAI, l’augmentation spectaculaire de la valeur de l’entreprise et l’arrivée de nouvelles générations de puces ne relèvent pas du récit inspirant, mais d’une modification observable de l’équilibre du marché. En introduisant une concurrence face à Nvidia, Lisa Su agit directement sur l’un des verrous majeurs de l’IA contemporaine : la concentration de la puissance de calcul. Son influence est donc structurelle, car elle réduit une dépendance critique pour l’ensemble de l’écosystème.
Elle ne change pas seulement la trajectoire d’une entreprise, elle modifie les conditions matérielles de l’innovation mondiale.
Deux formes de pouvoir complémentaires
Comparer Mira Murati et Lisa Su revient à observer deux niveaux du pouvoir dans l’intelligence artificielle. L’un agit sur les architectures cognitives des systèmes, l’autre sur l’infrastructure physique qui les rend possibles. L’une travaille à rendre l’IA plus intelligible, modulable et accessible à la recherche, l’autre à augmenter la puissance et à diversifier l’offre de calcul. Ensemble, elles couvrent deux des trois piliers de la chaîne de valeur de l’IA : les modèles et le compute.
Cette complémentarité est essentielle. Elle montre que l’influence ne se situe plus uniquement dans les plateformes visibles, mais dans les couches profondes du système, là où se décident les trajectoires technologiques.
Une inspiration qui repose sur la maîtrise des systèmes complexes
Le caractère inspirant de ces trajectoires ne tient pas à leur singularité, mais à la nature de leur légitimité. Toutes deux sont des ingénieures de formation, toutes deux ont construit leur autorité dans la maîtrise technique et dans la durée. Dans un univers longtemps dominé par des figures charismatiques issues du produit ou du marketing, leur leadership repose sur la compréhension des systèmes complexes et sur la capacité à orchestrer des équipes scientifiques d’élite.
Pour la nouvelle génération, le message est décisif. Le pouvoir dans l’IA ne se situe pas uniquement dans la création de start-up visibles, mais dans l’accès aux infrastructures deeptech, aux laboratoires et aux industries qui déterminent la vitesse du progrès.
Une influence encore exceptionnelle, mais déjà structurante
Le fait que ces trajectoires apparaissent comme extraordinaires souligne une réalité : l’accès des femmes aux niveaux les plus profonds de la chaîne de valeur de l’IA reste limité. Hardware, compute, financement deeptech et direction scientifique des grands laboratoires demeurent des espaces majoritairement masculins. Mais ces deux parcours démontrent que le contrôle des ressources critiques n’est plus un horizon théorique.
Leur influence réelle se mesure déjà à deux transformations observables : la modification de la perception du financement de la recherche en IA et la diversification du marché mondial du compute.
Le véritable enjeu : la reproductibilité
La question centrale n’est donc pas de savoir si Mira Murati et Lisa Su sont influentes. Elles le sont, mais à des niveaux différents et sur des temporalités distinctes. La véritable question est celle de la reproductibilité de leur trajectoire. Leur pouvoir sera pleinement structurel lorsque leur présence ne sera plus exceptionnelle, mais inscrite dans des pipelines de formation, de financement et de gouvernance scientifique.
Car l’influence la plus profonde n’est pas individuelle. Elle est systémique.
Vers une nouvelle définition du leadership technologique
Dans l’histoire de l’intelligence artificielle, ces deux trajectoires marquent peut-être le moment où le leadership change de nature. Il ne s’agit plus seulement de lancer des produits qui transforment les usages, mais de construire les infrastructures qui rendent ces transformations possibles. À ce niveau, l’inspiration et le pouvoir ne s’opposent plus. Ils deviennent les deux faces d’une même dynamique : celle qui consiste à démontrer que la maîtrise scientifique, la vision de long terme et la rigueur industrielle peuvent redéfinir la carte mondiale de l’innovation.w
