Dites adieu à la bulle de l'IA et préparez-vous au krach : plusieurs analystes soulignent les signes avant-coureurs de son éclatement imminent

Sam Altman lui-même le reconnait à demi-mot

Dites adieu à la bulle de l'IA et préparez-vous au krach : plusieurs analystes soulignent les signes avant-coureurs de son éclatement imminent,
Sam Altman lui-même le reconnait à demi-mot

Depuis le lancement de ChatGPT il y a plus de deux ans, l'intelligence artificielle générative est sur toutes les lèvres. Des géants de la tech aux start-up les plus audacieuses, tout le monde s'est mis à rêver de cette nouvelle révolution. Les chiffres donnent le vertige : des milliards de dollars investis, des valorisations qui s'envolent et un marché boursier enivré par les promesses d'un futur radieux. Les promesses sont immenses : réinventer la productivité, automatiser la créativité, transformer la manière dont nous travaillons. Mais derrière l’emballement médiatique et financier, des signaux inquiétants s’accumulent.

Aussi, des voix de plus en plus nombreuses murmurent la même inquiétude : sommes-nous en train de vivre la formation d'une nouvelle bulle, prête à éclater ? Plusieurs analystes estiment que nous vivons actuellement une bulle spéculative comparable à celle des dot-com au début des années 2000.

Une étude récente du MIT fait l’effet d’une douche froide : 95 % des projets en intelligence artificielle générative échouent à créer de la valeur mesurable. Autrement dit, seule une poignée de cas d’usage parvient réellement à générer un retour sur investissement tangible. « Malgré les 30 à 40 milliards de dollars investis par les entreprises dans l'IA générative, ce rapport révèle un résultat surprenant : 95 % des organisations n'obtiennent aucun retour sur investissement », ont écrit les chercheurs du MIT.

Suite à ce rapport, les actions de Nvidia, l'entreprise évalué à 4 000 milliards de dollars qui a alimenté le boom de l'IA, ont chuté de 3,5 %, tandis que celles du géant des données Palantir ont baissé de 9 %. Les conclusions du MIT risquent de faire éclater la bulle boursière technologique, qui a ajouté des milliers de milliards de dollars à la valeur des actions américaines.

La fascination pour l'IA n'est pas infondée. Les progrès sont réels et spectaculaires. Les modèles de langage comme GPT ou les générateurs d'images ont démontré des capacités impressionnantes, ouvrant la voie à des applications autrefois inimaginables. Mais cet engouement a entraîné une course folle qui présente plusieurs points de fragilité :

• Des valorisations déconnectées de la réalité : Des start-up, parfois avec peu ou pas de revenus, atteignent le statut de licorne et des valorisations astronomiques. Le marché parie sur un potentiel futur, sans se soucier du présent. C'est le miroir de l'ère de la bulle Internet, où l'audience et la « croissance à tout prix » l'emportaient sur la rentabilité.
• Le modèle économique en question : Produire et faire fonctionner des modèles d'IA à grande échelle coûte une fortune. Ces systèmes nécessitent une puissance de calcul colossale (GPU) et des investissements massifs. Pour l'instant, les coûts de fonctionnement pour les entreprises dépassent souvent les revenus générés. La rentabilité est un horizon lointain, voire incertain.
• La surenchère du talent et de la puissance de calcul : La bataille pour attirer les meilleurs ingénieurs en IA fait grimper les salaires de manière déraisonnable. En parallèle, la pénurie de puces spécialisées comme celles de Nvidia crée une dépendance et des coûts d'infrastructure qui pèsent lourdement sur les bilans.

La plupart des entreprises se retrouvent donc face à trois obstacles majeurs :

• Des coûts massifs en infrastructure et en expertise.
• Une complexité d’intégration dans des processus métier souvent mal préparés.
• Des bénéfices limités en comparaison avec les promesses marketing.

Pour de nombreuses organisations, l’IA générative est encore perçue comme un gadget spectaculaire, mais difficile à industrialiser.


GPT-5 et la déception technologique

La plupart des personnes qui ne sont pas profondément impliquées dans la frénésie autour de l'intelligence artificielle ne l'ont peut-être pas remarqué, mais l'idée selon laquelle l'IA progresserait inexorablement vers une intelligence supérieure à celle des humains, voire deviendrait une menace pour l'humanité, a pris fin brutalement le 7 août.

C'est ce jour-là que la société d'IA la plus suivie, OpenAI, a lancé GPT-5, un produit avancé qui, selon les promesses de longue date de l'entreprise, allait faire honte à ses concurrents et déclencher une nouvelle révolution dans cette technologie prétendument révolutionnaire.

En réalité, GPT-5 s'est révélé être un échec. Il s'est avéré moins convivial et, à bien des égards, moins performant que ses prédécesseurs dans l'arsenal d'OpenAI. Il a commis le même type d'erreurs risibles en répondant aux demandes des utilisateurs, n'était pas meilleur en mathématiques (voire pire) et ne représentait en rien l'avancée dont OpenAI et son directeur général, Sam Altman, avaient tant vanté les mérites.

« On pensait que cette croissance serait exponentielle », explique Alex Hanna, critique technologique et coauteur (avec Emily M. Bender de l'université de Washington) du nouvel ouvrage incontournable The AI Con: How to Fight Big Tech's Hype and Create the Future We Want (L'arnaque de l'IA : comment lutter contre le battage médiatique des géants de la technologie et créer l'avenir que nous voulons). Au lieu de cela, selon Hanna, « nous nous heurtons à un mur ».

Les conséquences vont au-delà de ce que tant de personnes ont été amenés à attendre (chefs d'entreprise), voire à craindre (travailleurs), de la pénétration de l'IA dans nos vies. Des centaines de milliards de dollars ont été investis par des capital-risqueurs et de grandes entreprises telles que Google, Amazon et Microsoft dans OpenAI et ses nombreux laboratoires d'IA, même si aucun de ces laboratoires n'a encore réalisé de bénéfices.

Une bulle rappelant celle des dot-com

L’histoire se répète. Au tournant des années 2000, la bulle Internet avait vu les valorisations de jeunes pousses s’envoler à des niveaux absurdes. Beaucoup de ces sociétés ont ensuite disparu.

Aujourd’hui, on retrouve les mêmes ingrédients avec l’IA :

• Des investissements colossaux (plus de 500 milliards de dollars injectés en deux ans par les GAFAM).
• Des revenus modestes en retour (35 milliards estimés en plus, soit un écart énorme).
• Une frénésie médiatique où chaque entreprise se doit d’annoncer son « plan IA » pour rester crédible.

Les entreprises cotées en bourse se sont empressées d'annoncer des investissements dans l'IA ou de revendiquer des capacités d'IA pour leurs produits dans l'espoir de faire grimper le cours de leurs actions, tout comme la génération précédente d'entreprises s'était présentée comme des « dot-coms » dans les années 1990 afin de paraître plus attrayantes aux yeux des investisseurs.

Nvidia, le fabricant d'une puce haute performance alimentant la recherche en IA, joue presque le même rôle que celui joué par Intel Corp., un autre fabricant de puces, dans les années 1990 en tant que leader boursier, contribuant à soutenir le marché haussier des actions.

« Cela semble logique pour une bulle », a déclaré Marko Kolanovic, ancien directeur de recherche chez JP Morgan.

Le MIT a constaté que malgré des investissements massifs dans les logiciels d'IA, la moitié des projets se sont soldés par un échec. Il a indiqué que 80 % des entreprises avaient exploré la technologie de l'IA, mais que seulement 40 % l'avaient déployée. Il ajoute que les « systèmes de niveau entreprise » ont été « discrètement rejetés » par les grandes entreprises et que seulement « 20 % ont atteint le stade pilote et 5 % seulement ont atteint le stade de la production ».

Le rapport, issu du projet Nanda AI de l'université américaine, poursuit en affirmant que de nombreux employés souhaitent en fait utiliser l'IA, mais se tournent vers des produits grand public tels que ChatGPT à leurs propres frais, plutôt que de s'appuyer sur des outils d'IA d'entreprise coûteux ou peu maniables. Le rapport insiste sur le fait que « l'IA transforme déjà le travail, mais pas par les voies officielles », mais sa conclusion principale, selon laquelle la quasi-totalité des investissements des entreprises sont gaspillés, n'aurait pas pu tomber à un moment plus délicat.


Sam Altman, PDG d'OpenAI, admet à demi-mot

Bien qu'il soit l'un des principaux bénéficiaires du boom de l'IA (les investisseurs envisageraient une valorisation de 500 milliards de dollars pour sa start-up OpenAI), Sam Altman a refusé, le week-end dernier, d'écarter les inquiétudes selon lesquelles les actions technologiques seraient dans une bulle. « Les investisseurs sont-ils trop enthousiastes ? Je pense que oui », a déclaré le directeur général d'OpenAI aux journalistes lors d'un dîner privé, ajoutant que certaines personnes risquaient de perdre « des sommes colossales ».

Les investisseurs craignent que l'un de ces perdants ne soit SoftBank, le géant japonais de la technologie qui a investi des milliards dans OpenAI. Ses actions ont chuté de 7 % mardi.


Si les promesses de l'IA s'avèrent être aussi illusoires que celles des dot-coms, les investisseurs boursiers pourraient être confrontés à une douloureuse prise de conscience.

Le lancement peu encourageant de GPT-5 pourrait précipiter cette prise de conscience. « Les entreprises spécialisées dans l'IA soutiennent actuellement l'économie américaine, mais cela ressemble beaucoup à une bulle », a déclaré Hanna.

Le lancement a été si décevant qu'il a mis en lumière à quel point l'ensemble du secteur de l'IA dépendait du battage médiatique.

Voici ce qu'a déclaré Altman juste avant le dévoilement de GPT-5, en le comparant à son prédécesseur immédiat, GPT-4o : « GPT-4o, c'était peut-être comme parler à un étudiant », a-t-il déclaré. « Avec GPT-5, c'est maintenant comme parler à un expert, un véritable expert titulaire d'un doctorat dans n'importe quel domaine dont vous avez besoin à la demande... quels que soient vos objectifs. »

Eh bien, pas vraiment. Lorsqu'un utilisateur lui a demandé de produire une carte des États-Unis avec tous les États indiqués, GPT-5 a généré un monde imaginaire, comprenant des États tels que Tonnessee, Mississipo et West Wigina. Un autre utilisateur a demandé au modèle de lui fournir une liste des 12 premiers présidents, avec leurs noms et leurs photos. Il n'en a trouvé que neuf, dont les présidents Gearge Washington, John Quincy Adama et Thomason Jefferson.

Les utilisateurs expérimentés des modèles précédents de la nouvelle version ont été consternés, notamment par la décision d'OpenAI de fermer l'accès à ses anciennes versions et d'obliger les utilisateurs à se fier à la nouvelle. « GPT5 est horrible », a écrit un utilisateur sur Reddit. « Des réponses courtes et insuffisantes, un langage stylisé plus désagréable, moins de « personnalité »... et nous n'avons pas la possibilité d'utiliser simplement d'autres modèles. » OpenAI a rapidement cédé et a rouvert l'accès aux anciennes versions.

Conclusion

Depuis le lancement de ChatGPT en 2022, la Silicon Valley prêche que les chatbots IA vont transformer l'économie. Les dirigeants ont donc dépensé des milliards pour équiper leur personnel et prédit des économies massives.

Mais la révolution promise de l'IA est au point mort, selon le rapport du MIT.

Après avoir interrogé 150 chefs d'entreprise et 350 employés, le MIT a constaté que « seuls 5 % des projets pilotes intégrant l'IA génèrent des millions de dollars de valeur, tandis que la grande majorité reste bloquée sans impact mesurable sur le compte de résultat ».

Le constat est clair : l’IA traverse une phase d’emballement qui ne pourra pas durer. Les marchés, les chercheurs et même les dirigeants des géants du secteur en conviennent.

Alors, faut-il s'attendre à une catastrophe ? Non. Le "krach" d'une bulle n'est pas la fin de la technologie, mais la fin d'une période d'excès et de spéculation. La bulle, tôt ou tard, se dégonflera. Mais pour les professionnels de l’informatique, ce n’est pas une menace insurmontable : c’est une occasion de prendre du recul, de sélectionner les bons cas d’usage et de préparer l’avenir.

Les entreprises ne seront plus jugées sur leurs promesses, mais sur leur capacité à générer de la valeur réelle et à résoudre des problèmes concrets. Ce sera le moment idéal pour :

• Se concentrer sur les fondamentaux. Mettre l'accent sur les projets qui offrent un ROI clair et tangible.
• Adopter une approche pragmatique. Tester les solutions d'IA en se concentrant sur les cas d'usage qui améliorent véritablement l'efficacité ou créent de nouveaux services.
• Séparer le bon grain de l'ivraie. Les entreprises viables et les technologies robustes survivront, laissant derrière elles le bruit et le marketing surfait.

La véritable révolution de l’IA n’a sans doute pas encore commencé. Et c’est peut-être seulement après l’éclatement de la bulle actuelle que nous verrons émerger les applications qui transformeront vraiment nos métiers et nos sociétés.

Source : Rapport du Center for Information Systems Research du MIT

Et vous ?

Pensez-vous que l’IA générative est une véritable révolution technologique, ou simplement une mode passagère alimentée par le marketing ?

Selon vous, quels secteurs métier tireront réellement profit de l’IA, même après un éventuel éclatement de la bulle ?

Dans vos propres projets, avez-vous constaté un retour sur investissement concret grâce à l’IA, ou plutôt une déception ?

Faut-il selon vous continuer à investir massivement dans l’IA, ou adopter une approche plus sobre et ciblée ?

L’obsession pour les modèles géants est-elle la bonne voie, ou devrait-on privilégier des modèles spécialisés plus petits mais plus efficaces ?

Pensez-vous que les PME auront réellement accès à des solutions IA utiles, ou que cette technologie restera réservée aux grands groupes capables d’investir lourdement ?