Un récent rapport de Goldman Sachs indique que les investissements massifs dans l'IA pourraient ne pas rapporter grand-chose dans un avenir proche. L'engouement a poussé les entreprises à investir des milliards de dollars dans l'IA générative au cours des deux dernières années. Mais Goldman Sachs craint que ces efforts ne se traduisent pas par de grands retours sur investissement dans un avenir proche, car l'IA en tant qu'outil n'apporte pas encore des avantages concrets en matière de productivité dans la plupart des cas. L'incertitude sur la rentabilité pourrait pousser les investisseurs à retirer leurs billes, ce qui pourrait provoquer l'effondrement de la bulle.Certaines analyses indiquent que les dépenses dans les projets d'IA générative franchiront la barre des 1 000 milliards de dollars dans les années à venir. Ces investissements colossaux seront consacrés à la collecte de données, aux centres de données nécessaires à la formation et à l'inférence des modèles d'IA, à l'achat d'énergie électrique, aux puces d'IA, et bien plus encore. Mais alors que les investissements atteignent des sommets, un récent rapport de Goldman Sachs s'est penché sur la grande question qui se pose : « ces dépenses considérables seront-elles un jour rentables ? ». Les entreprises pourraient être déçues.
« Le temps et l'argent investis par diverses entreprises dans l'IA risquent de donner des résultats décevants », a écrit Goldman Sachs dans son rapport intitulé "Gen AI: Too much to spend, too little benefit". Les analystes de Goldman Sachs ont ajouté que la technologie ne résout presque aucun problème qui justifie ces dépenses. « La technologie de l'IA est exceptionnellement chère, et pour justifier ces coûts, la technologie doit être capable de résoudre des problèmes complexes, ce qu'elle n'est pas conçue pour faire », a déclaré Jim Covello, responsable de la recherche sur les actions mondiales au sein de la banque américaine.
Covello a ajouté : « le point de départ des coûts est également si élevé que même si les coûts diminuent, ils devraient le faire de manière spectaculaire pour rendre l'automatisation des tâches avec l'IA abordable. D'après notre expérience, même les tâches de résumé de base produisent souvent des résultats illisibles et absurdes ». Cette déclaration fait écho à plusieurs événements récents. Google Search a réduit l'utilisation de l'IA après que sa fonction "AI Overviews" a commencé à faire des suggestions étranges, notamment en conseillant à un utilisateur de mettre de la colle sur sa pizza pour que le fromage reste en place.
L'IA de Google Search traite le site Web satirique The Onion comme une véritable source et l'exploite sans cesse pour générer ses résumés, ce qui donne lieu à des réponses erronées et parfois dangereuses. Par exemple, certaines captures d'écran partagées sur les réseaux sociaux montrent que l'IA de Google ne reconnaît pas les pays d'Afrique commençant par la lettre K et suggère que les pythons sont des mammifères, ce qui est bien sûr faux. Elle a aussi propagé la théorie du complot selon laquelle l'ancien président des États-Unis Barack Obama est musulman. L'IA de Google a généré d'autres choses tout aussi étranges.
Selon Covello, l'industrie technologique est également trop complaisante dans son hypothèse selon laquelle les coûts de l'IA diminueront considérablement au fil du temps, en particulier lorsque cette hypothèse semble reposer sur le fait que la concurrence va détrôner Nvidia, qui domine le marché avec ses puces d'IA. En raison de la demande considérable pour ses puces d'IA, Nvidia a surpassé Apple et Microsoft en matière de capitalisation boursière et est récemment devenu l'entreprise la plus valorisée au monde. Covello semble sceptique sur les capacités des concurrents à Nvidia dans un avenir proche. Le rapport indique :
Envoyé par Goldman Sachs
Les grandes entreprises technologiques et d'autres entreprises devraient dépenser plus d'un milliard de dollars en investissements dans l'IA au cours des prochaines années, sans grand résultat pour l'instant. Ces dépenses considérables seront-elles un jour rentables ?
Daron Acemoglu du MIT et Jim Covello de Goldman Sachs sont sceptiques. Acemoglu ne voit qu'une augmentation limitée de l'économie américaine grâce à l'IA au cours de la prochaine décennie et Covello argue que la technologie n'est pas conçue pour résoudre les problèmes complexes qui justifieraient les coûts, qui pourraient ne pas diminuer comme beaucoup le prévoient.
Joseph Briggs, Kash Rangan et Eric Sheridan de Goldman Sachs restent toutefois plus optimistes quant au potentiel économique de l'IA et à sa capacité à générer des rendements au-delà de la phase actuelle de "piochage", même si l'application "miracle" de l'IA n'a pas encore vu le jour.
Et même si c'est le cas, nous nous demandons si la pénurie actuelle de puces (avec Toshiya Hari de Goldman Sachs) et la pénurie imminente d'électricité (avec Brian Janous de Cloverleaf Infrastructure) freineront la croissance de l'IA. Malgré ces inquiétudes et ces contraintes, nous pensons que le thème de l'IA a encore de la place, soit parce que l'IA commence à tenir ses promesses, soit parce que les bulles mettent longtemps à éclater.
Acemoglu a aussi averti que l'architecture actuelle de la technologie de l'IA elle-même peut avoir des limites. « La cognition humaine implique de nombreux types de processus cognitifs, d'entrées sensorielles et de capacités de raisonnement. Les grands modèles de langage (LLM) se sont révélés aujourd'hui plus impressionnants que beaucoup ne l'auraient prédit, mais il faut encore faire un grand acte de foi pour croire que l'architecture permettant de prédire le mot suivant dans une phrase atteindra des capacités aussi intelligentes que le personnage fictif HAL 9000 dans le film "2001 : l'Odyssée de l'espace" », a-t-il déclaré.
Comme l'indique le résumé ci-dessus, tous les experts cités dans le rapport ne sont pas pessimistes. Certains affirment que la technologie d'IA deviendra plus abordable à l'avenir, comme toute autre technologie en général. « La technologie d'IA est sans aucun doute coûteuse aujourd'hui. Et le cerveau humain est encore 10 000 fois plus efficace par unité de puissance pour effectuer des tâches cognitives que l'IA générative. Cependant, l'équation des coûts de la technologie évoluera, comme elle l'a toujours fait par le passé », a fait savoir Kash Rangan, analyste principal de la recherche sur les actions chez Goldman Sachs.
Eric Sheridan, un autre analyste principal en recherche d'actions chez Goldman Sachs, a comparé cette situation à la tiédeur des réactions initiales à des développements technologiques comme l'iPhone et Uber. « Les gens ne pensaient pas avoir besoin de smartphones, d'Uber ou d'Airbnb avant qu'ils n'existent. Mais aujourd'hui, il semble impensable que les gens aient résisté à de tels progrès technologiques. Et il est presque certain que cela sera également vrai pour la technologie de l'IA générative », affirme Sheridan. Mais le scepticisme grandit et de nombreux experts pensent que la bulle va finir par s'essouffler.
En août dernier, Gary Marcus, professeur à l'université de New York, a écrit dans un billet de blogue : « nous commençons à voir des signes que l'IA générative pourrait être un raté », ajoutant que le retour sur investissement de l'IA générative n'est peut-être pas si important, après tout. Selon lui, 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. 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.
Par ailleurs, 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. Jeffrey Funk, professeur à la retraite et consultant sur les nouvelles technologies, estime que les entreprises d'IA ont dépensé d'énormes sommes d'argent pour lutter contre les hallucinations (lorsque l'IA invente des faits), mais n'ont pas résolu le problème. Funk a également rapporté que le rythme de l'innovation dans le domaine de l'IA générative...
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