Pourquoi certains experts sont-ils si convaincus que le boom de l'IA va s'essouffler ? Ils voient des similitudes avec l'ère des dotcoms

Et affirment que les capacités de l'IA générative sont surestimées

Pourquoi certains experts sont-ils si convaincus que le boom de l'IA va s'essouffler ? Ils voient des similitudes avec l'ère des dotcoms
et affirment que les capacités de l'IA générative sont surestimées

De nombreux rapports prédisent que l'IA ajoutera des milliers de milliards à l'économie mondiale en stimulant la productivité comme jamais auparavant dans l'histoire. Mais un nombre croissant d'analystes et de scientifiques de renom se montrent sceptiques quant à ces prédictions. Ce groupe estime que la surestimation des possibilités de l'IA a créé une bulle spéculative, car les valorisations se détachent de la réalité. Cela serait comparable à la bulle Internet de la fin des années 1990, dont quelques entreprises seulement ont survécu. Les experts craignent que la même chose se produise aujourd'hui, compte tenu de la récente montée en flèche des actions liées à l'IA.

Les investissements massifs dans l'IA générative rappelleraient l'ère des dotcoms

La demande pour les produits d'IA a connu une croissance fulgurante depuis le lancement de ChatGPT par OpenAI. L'IA générative est déjà utilisée dans divers domaines, mais il est difficile d'imaginer comment elle évoluera. Selon les analystes, cette inconnue suscite l'enthousiasme. Un observateur peut affirmer que la technologie sera inutile, tandis qu'un autre peut tout aussi bien imaginer un nombre presque infini de possibilités. Bank of America a publié un rapport selon lequel l'IA entraînera des changements radicaux et stimulera l'économie mondiale de 15 700 milliards de dollars d'ici les sept prochaines années.


Goldman Sachs prévoit que l'IA générative entraînera une augmentation de 7 000 milliards de dollars du PIB mondial et augmentera la croissance de la productivité de 1,5 % d'ici la fin de la décennie. Mais Arthur Sants, chroniqueur des investisseurs au Financial Times, affirme que ce sentiment de possibilité est à l'origine des bulles d'investissement, car les valorisations des entreprises se détachent de la réalité. C'est ce type de détachement qui a provoqué la bulle Internet à la fin des années 1990. Les investisseurs pensaient qu'Internet, le commerce électronique et la numérisation des entreprises allaient changer le monde.

Mais la bulle a fini par éclater au début des années 2000 ; les investisseurs avaient perdu confiance dans la croissance rapide des entreprises technologiques, ce qui avait provoqué une fuite de capitaux des dotcoms vers les entreprises opérant dans l'ancienne économie. Les analystes craignent que la même chose se produise aujourd'hui en raison de la montée en flèche des actions liées à l'IA. En août dernier, le professeur Gary Marcus de l'université de New York a écrit dans une analyste publiée la plateforme de blogging Substack : « nous commençons à voir des signes que l'IA générative pourrait être un raté ».

À la fin des années 1990, Cisco était la principale entreprise d'infrastructure informatique. La croissance d'Internet nécessitait un déploiement important d'infrastructures. Il fallait construire des serveurs et les connecter les uns aux autres à l'aide de routeurs, puis au système de télécommunications au sens large. L'hypothèse était que tout le monde allait transférer ses communications et son commerce sur Internet et que, pour ce faire, un déploiement rapide était nécessaire. En conséquence, le prix de l'action de Cisco a augmenté de plus de 450 % au cours des deux années qui ont précédé la fin de l'année 1999.

Cela a précédé toute augmentation significative des bénéfices, ce qui signifie que son évaluation a atteint 120 fois ses bénéfices prévisionnels à un an. La croissance des bénéfices ne s'est pas concrétisée aussi rapidement que prévu et, moins d'un an après le pic de valorisation atteint en mai 2000, la valeur de l'action avait chuté de 70 %. Il est intéressant de noter que Cisco a connu une croissance régulière de ses bénéfices au cours de la décennie suivante. Selon Sants, l'année dernière, les bénéfices de Cisco étaient six fois plus élevés qu'en 2000, mais le cours de son action était encore inférieur de 20 % à son sommet.

Sants note : « le problème n'est pas que l'hypothèse était erronée, mais que la croissance n'a pas été assez rapide pour répondre à l'engouement pour l'évaluation. Il s'est aussi avéré que l'infrastructure est devenue un travail banalisé à faible marge ». Au début de l'année 2000, le ratio cours/bénéfice à terme de Vodafone était de 72 : plus cher que Nvidia depuis la crise financière de 2008. Selon Sants, Vodafone ne s'est jamais remis de l'effondrement de la bulle Internet.

Les hallucinations des modèles de langage révèlent les limites de l'IA générative

Marcus a déclaré : « le retour sur investissement de l'IA générative n'est peut-être pas si important, après tout ». Parmi les signes avant-coureurs, un rapport du Wall Street Journal a signalé que les clients ont trouvé trop cher le prix de 30 dollars par mois du nouveau l'assistant d'IA Copilot de Microsoft. Selon lui, il est difficile de mettre en production de grands modèles de langage (LLM) ; la plupart des travaux réalisés à ce jour sont préliminaires. Il rapporte que les entreprises commencent à modérer leurs attentes. De nombreuses attentes initiales étaient irréalistes. De plus, certains pensent que l'AGI ne viendra pas des LLM.


Il souligne que les progrès en matière de rentabilité des LLM ont été lents et qu'après le lancement de GPT-4 par OpenAI en 2023, personne n'a lancé un modèle nettement plus puissant. Selon Marcus, l'industrie est peut-être en train d'atteindre un plateau en matière de capacité pure, car personne n'a été en mesure de battre GPT-4 de manière décisive. Des entreprises comme Google et Anthropic ont investi beaucoup d'argent pour essayer, mais Marcus affirme qu'aucun n'a réussi ; au lieu de cela, il semble qu'il y ait une convergence aux niveaux GPT-4. En outre, il a noté que les cas d'utilisation des LLM ne sont pas clairs.

Marcus affirme qu'il y a eu des "progrès" dans la recherche d'utilisations possibles pour les LLM, mais jusqu'à présent, la technologie est souvent utilisée dans le domaine de la criminalité. « Les mauvais acteurs, dont les normes de fiabilité sont peut-être moins strictes, semblent les utiliser pour la cybercriminalité et la désinformation », a-t-il écrit. De son côté, Jeffrey Funk, professeur à la retraite et consultant sur les nouvelles technologies, souligne que les entreprises d'IA ont dépensé d'énormes sommes d'argent pour lutter contre les hallucinations (lorsque les systèmes d'IA inventent des faits), mais n'ont pas résolu le problème.

Il a écrit sur LinkedIn : « les revenus ne sont pas encore là et ne viendront peut-être jamais. Les valorisations anticipent des marchés de plusieurs milliards de dollars, mais les revenus actuels de l'IA générative se chiffrent, selon les rumeurs, à quelques centaines de millions. Ces revenus pourraient réellement être multipliés par 1000, mais il s'agit là d'une hypothèse très spéculative. Nous ne devrions pas nous contenter de le supposer ». Funk prévient également que le rythme de l'innovation dans le domaine de l'IA générative semble ralentir. Il a cité de nombreux facteurs qui sont à l'origine du ralentissement de l'innovation.

Il a déclaré : « pensez aux PC ou à l'iPhone. Les premières années ont été marquées par d'importantes améliorations des performances du système, qui ont diminué au fil du temps malgré des améliorations annuelles de 40 % du rapport performance/prix de la mémoire et des puces de processeur ». Dans le même temps, la loi de Moore s'étant considérablement ralentie au cours des 5 à 10 dernières années, les fabricants de puces ne peuvent en attendre beaucoup plus, et ceux qui s'inquiètent de la grande consommation d'énergie de l'IA générative ne manqueront pas de faire pression en faveur d'une réglementation stricte.

Les intégrations de l'IA dans les suites de productivité ne sont pas convaincantes

S'adressant à The Information, Todd Lohr, directeur de la société de conseil KPMG, s'est montré mitigé quant aux avantages des produits Copilot de Microsoft. Il a déclaré : « Word est correct, PowerPoint n'est pas particulièrement utile, à moins que vous ne l'entraîniez à suivre des instructions spécifiques, car il ne crée qu'un PowerPoint très basique. Excel n'est pas encore au point : il faut passer beaucoup de temps à faire de l'ingénierie d'invite pour qu'il fasse quelque chose pour vous, ce qui prend beaucoup plus de temps que d'écrire les formules Excel soi-même ». Les PC Copilot+ font également l'objet de critiques.

Michael Hartnett, stratège en investissement chez Bank of America, a aussi suggéré que l'IA pourrait être une bulle, la comparant au krach des dotcoms en 2000. Le PDG d'Amazon, Andy Jassy, a déclaré lors d'une conférence téléphonique sur les résultats en février que les revenus à court terme provenant de l'IA seront "relativement faibles". Et s'adressant au Daily Mail, Dom Couldwell, responsable de l'ingénierie de terrain chez DataStax, a déclaré que l'industrie se trouve toujours dans la phase "inconnue inconnue" de l'IA générative. Il a fait remarquer que l'IA générative fait l'objet d'un battage médiatique sans précédent.

Couldwell a déclaré : « ce domaine fait l'objet d'un tel battage médiatique qu'il grandit en public. Il a fallu trois ans à Netflix pour atteindre un million d'utilisateurs, mais il n'a fallu que 5 jours à ChatGPT. Il y a aussi des entreprises qui considèrent que c'est la prochaine façon de s'enrichir rapidement après les cryptomonnaies ». Pour Amanda Marcotte, rédactrice politique senior pour le webzine Salon, l'appétit croissant de la Silicon Valley pour les produits frauduleux pousse les milliardaires de la Tech à financer la campagne de Trump qui serait plus favorable aux escrocs que Biden. Elle fait allusion aux produits estampillés "IA".

Dans une récente analyse, Michael Atleson, un avocat de la Federal Trade Commission (FTC) des États-Unis, a dénoncé le comportement des entreprises d'IA. Atleson a écrit : « certaines de ces entreprises comparent leurs produits à de la magie (ce qui n'est pas le cas), parlent de produits dotés de sentiments (ce qui n'est pas le cas) ou admettent qu'elles veulent simplement que les gens aient l'impression que leurs produits sont magiques ou dotés de sentiments ». Atleson s'interroge sur la capacité des entreprises à développer ces technologies et à faire en sorte qu'elles répondent de manière sûre aux besoins de clients.

Couldwell explique que les entreprises avec lesquelles il travaille essaient encore d'identifier les domaines dans lesquels l'IA générative peut donner des résultats concrets. Il a ajouté : « sans vouloir être trop technique, le défi consiste à savoir comment les entreprises peuvent faire travailler leurs propres données et leur propriété intellectuelle, plutôt que de se contenter d'exploiter OpenAI ou la technologie de Google. Vous devez l'utiliser comme un facteur multiplicateur pour rendre vos employés plus productifs, offrir plus de valeur à vos clients et vous différencier du chatbot coupé-collé de vos concurrents ».

« Les gens ne réalisent pas qu'il ne s'agit pas d'une "intelligence". Il s'agit plutôt d'un algorithme ultra performant qui recherche des réponses sur Internet. Depuis des décennies, les algorithmes alimentent toutes sortes d'applications, des moteurs de recherche aux systèmes de négociation financière. Tout ce qu'ils ont fait récemment, c'est de rendre l'interface suffisamment intelligente pour qu'elle soit plus conviviale, au point qu'elle semble presque humaine », a écrit un critique.

De nombreux experts craignent que l'IA générative s'avère finalement un leurre

Marcus s'interroge sur la situation : « et si l'IA générative s'avérait être un leurre ? À l'exception peut-être du supraconducteur à température ambiante LK-99, qui aurait connu une ascension fulgurante et une chute rapide, j'ai connu peu de choses qui ont fait l'objet d'un battage médiatique aussi important que l'IA générative. Les valorisations des entreprises se chiffrent en milliards, la couverture médiatique est littéralement constante ; tout le monde ne parle que de cela, de la Silicon Valley à Washington DC en passant par Genève. Mais, pour commencer, les revenus ne sont pas encore là, et pourraient ne jamais venir ».

Selon Marcus, jusqu'à présent, la plupart des revenus semblent provenir de deux sources : l'écriture de code semi-automatique et la génération de texte. Mais selon Harness, le code généré par l'IA pourrait tripler la charge de travail des développeurs à l'année à venir. L'augmentation du volume de code livré accroît les risques de failles et de vulnérabilités si les tests et les mesures de sécurité ne sont pas rigoureusement appliqués. Et de nombreuses préoccupations persistent quant à l'utilisation de l'IA générative en entreprise. Les entreprises craignent de plus en plus que leurs secrets soient mémorisés par l'IA et divulgués ensuite.

Les étudiants de premier cycle continuent à utiliser l'IA générative, mais leurs poches ne sont pas profondes (il est fort probable qu'ils se tournent vers des concurrents open source). D'autres clients potentiels payants risquent de se décourager rapidement. Il y a eu de nombreuses désillusions en ce qui concerne l'utilisation de chatbots tels que ChatGPT et Gemini Pro. Un avocat qui avait utilisé ChatGPT pour des recherches juridiques a été réprimandé par un juge et a dû promettre, par écrit, de ne plus jamais le faire sans supervision. En outre, un rapport a récemment signalé que l'utilisation des GPT pourrait être en baisse.

Ben Rogoff, gestionnaire principal du Polar Capital Technology Trust (PCT) et investisseur dans les sociétés technologiques depuis 25 ans, constate certaines similitudes la période des dotcoms : « l'hypothèse nulle est qu'il s'agit de la même période que celle des dotcoms et je m'en inquiète, car je suis payé pour m'en inquiéter ». La difficulté consiste à évaluer l'ampleur de la demande pour l'IA générative et la quantité d'infrastructures nécessaires pour y répondre. Les entreprises informatiques ne veulent pas rester à la traîne et investissent massivement dans les centres de données pour l'IA en prévision de la croissance future.

Cela a stimulé les entreprises de semiconducteurs telles que Nvidia et AMD. Au début de l'année, Microsoft, Amazon et Alphabet ont révélé qu'ils avaient dépensé collectivement 120 milliards de dollars en dépenses d'investissement l'année dernière. Dans le cas de Microsoft et d'Alphabet, ce chiffre a augmenté d'environ 50 % en glissement annuel au quatrième trimestre. Le principal bénéficiaire de ces dépenses est Nvidia, fournisseur d'unités de traitement graphique (GPU). Son histoire est bien connue à ce stade. La nouveauté de cette saison des résultats est qu'AMD semble aussi bénéficier de la hausse des investissements.

Au cours des trois mois précédant décembre, le chiffre d'affaires des centres de données a augmenté de 38 % par rapport à l'année précédente pour atteindre 2,3 milliards de dollars, grâce à la forte croissance de ses GPU AMD Instinct. Le cabinet d'analyse Omdia affirme que l'IA fera augmenter les dépenses dans les centres de données de 28,5 % et deviendra la principale charge de travail des serveurs d'ici à 2027. Mais d'autres analystes estiment qu'il est difficile de déterminer si les investissements massifs dans les centres de données pour l'IA constituent à l'heure actuelle un excès de dépenses ou un manque de dépenses.

Dans le premier cas, les entreprises se retrouveraient avec des serveurs sous-utilisés et n'auraient plus besoin d'investir beaucoup dans les années à venir, ce qui pourrait nuire à la valorisation des puces. En somme, les experts pensent que le résultat de la normalisation des valorisations des actions liées à l'IA après la folie spéculative risque d'être dévastateur à la fois pour les entreprises et pour les investisseurs qui investissent massivement dans la technologie sans aucun recul.

Source : billets de blogue

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Quels pourraient être les impacts sur l'industrie si les investisseurs cessaient de croire aux promesses de l'IA générative ?
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Que pensez-vous des produits d'IA générative configurés pour les équipes et les entreprises comme ChatGPT Team et ChatGPT Enterprise ?

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