J.P. Morgan dénonce les dépenses consacrées à l'IA : il faudra environ 650 milliards de dollars de revenus annuel

Pour obtenir un rendement de seulement 10 % sur le développement de l'IA

J.P. Morgan dénonce les dépenses consacrées à l'IA : il faudra environ 650 milliards de dollars de revenus annuel,
pour obtenir un rendement de seulement 10 % sur le développement de l'IA

L’industrie mondiale de l’intelligence artificielle se heurte à une réalité économique brutale : les investissements colossaux engagés pour bâtir les infrastructures nécessaires aux modèles de nouvelle génération devront rapporter des revenus jamais vus dans l’histoire de la tech. Selon une analyse financière récente de J.P. Morgan, atteindre ne serait-ce qu’un rendement modeste de 10 % sur les dépenses actuelles supposerait 650 milliards de dollars de chiffre d’affaires annuel, ce qui équivaut, selon le rapport, à un paiement mensuel supplémentaire de 34,72 dollars pour chaque utilisateur d'iPhone ou de 180 dollars pour chaque abonné Netflix. Cette estimation vertigineuse ramène la bulle d’enthousiasme autour de l’IA à une question simple mais dérangeante : qui va payer pour cette révolution ?

Six cent cinquante milliards par an. Le montant semble irréel, et pourtant il décrit l’équation économique minimale permettant de justifier les dépenses massives engagées pour construire les centres de données, acquérir les GPU, alimenter les fermes en électricité et développer les modèles géants qui dominent la scène. Le secteur parle d’un effort industriel comparable à une réinvention simultanée du cloud, du web et de l’informatique personnelle. Mais jamais ces infrastructures n’ont exigé un tel niveau de capital à risque pour un retour aussi dérisoire.

L’analyse financière suggère que pour atteindre ces revenus, chaque utilisateur d’iPhone devrait verser chaque mois l’équivalent de trente-cinq dollars, ou chaque abonné Netflix près de cent quatre-vingts dollars sur la même périodicité.

Bien que cela puisse sembler réalisable, il faut tenir compte du fait qu'il existe environ 1,5 milliard d'utilisateurs actifs d'iPhone à travers le monde et plus de 300 millions d'abonnés payants à Netflix. Même si le montant estimé sera réparti entre les utilisateurs individuels, les entreprises et les administrations publiques, cela représente tout de même un nombre considérable d'abonnés payants, d'autant plus que de nombreux consommateurs ne sont pas encore convaincus de l'utilité des PC et des smartphones équipés d'IA.

Cette métaphore n’a donc rien d’anodin. Elle place la facture de l’IA sur les épaules de centaines de millions de consommateurs alors même que les services génératifs peinent encore à stabiliser leurs modèles économiques.


J.P Morgan : « Le chemin à parcourir ne sera pas simplement ascendant »

Le rapport suggère que la croissance de l'IA ne sera pas constante et qu'elle pourrait connaître les mêmes difficultés que celles qui ont affecté le secteur des télécommunications lorsqu'il a commencé à mettre en place son infrastructure fibre optique. « Le chemin à parcourir ne sera pas simplement ascendant », indique le rapport. « Notre plus grande crainte serait de voir se répéter l'expérience des télécommunications et du déploiement de la fibre optique, où la courbe des revenus n'a pas suivi un rythme justifiant la poursuite des investissements. » Bien qu'OpenAI ait déjà atteint un chiffre d'affaires annualisé de 20 milliards de dollars et qu'Anthropic vise un chiffre d'affaires de 26 milliards de dollars d'ici 2026, il ne s'agit que de rapports ou d'objectifs individuels qui ne se sont pas encore traduits en bénéfices nets.

En outre, le rapport souligne également qu'une percée inattendue pourrait entraîner une surcapacité, un risque évoqué par le PDG d'OpenAI, Sam Altman, dans un podcast avec le directeur général de Microsoft, Satya Nadella. Cela pourrait conduire à une surcapacité de calcul, avec des centres de données IA gigantesques coûtant des milliards de dollars qui resteraient inutilisés faute de demande suffisante pour les exploiter.

La dynamique actuelle ressemble-t-elle à une bulle ?

Les acteurs majeurs de la tech, pris dans une course à l’armement algorithmique, promettent des bénéfices futurs extraordinaires. Mais cette promesse répète une mécanique bien connue dans l’histoire de la Silicon Valley : on dépense aujourd’hui, on réfléchira plus tard à ce que cela rapporte. Or, pour la première fois depuis l’arrivée du cloud, des institutions financières de premier plan s’inquiètent ouvertement de l’absence de perspectives de rentabilité crédible.

Le parallélisme historique avec la bulle dot-com n’est pas parfait. Les géants de l’IA ont des revenus, et leurs technologies démontrent des performances tangibles. Mais l’échelle d’investissement dépasse tout ce que le secteur a connu. Les modèles à plusieurs milliards de paramètres exigent des infrastructures électriques colossales, parfois l’équivalent d’une petite ville. Les GPU deviennent des objets stratégiques comparables au pétrole numérique. Et l’alimentation de ces centres en énergie propre devient elle-même un défi industriel majeur.

Cette spirale conduit de plus en plus d’analystes à se demander si les promesses de productivité, d’automatisation intégrale ou de croissance exponentielle justifieront un jour de telles dépenses.

Bien que le rapport n'évoque pas la bulle souvent évoquée autour de l'IA, il s'agit là d'un scénario mis en avant par de nombreux experts. Par exemple, l'ancien PDG d'Intel, Pat Gelsinger, a déclaré que les entreprises n'avaient pas encore commencé à tirer pleinement parti de l'IA, alors que celle-ci bouleversait déjà le secteur des prestataires de services tel que nous le connaissons aujourd'hui. Et si la bulle de l'IA venait à éclater, même les entreprises qui ne sont pas directement liées aux technologies d'IA seraient touchées par le krach, exposant près de 20 000 milliards de dollars de capitalisation boursière.


Un modèle économique encore sans repère clair

Le paradoxe est simple : alors que l’industrie investit des centaines de milliards dans l’infrastructure IA, personne ne semble réellement savoir comment ces plateformes vont rapporter durablement de l’argent.

Les services payants pour le grand public restent marginaux. Les API destinées aux entreprises ne couvrent qu’une fraction des coûts. Les startups de l’écosystème, ultra-consommatrices de calcul, vivent elles-mêmes des financements de plus en plus dilués. Quant aux promesses de gains de productivité dans les entreprises, elles demeurent complexes à mesurer, donc difficiles à monétiser directement.

Au-delà de l’effet de mode, une question s’impose : peut-on bâtir une économie de l’IA basée uniquement sur des abonnements mensuels de quelques dizaines d’euros par utilisateur ? Les chiffres avancés par les analystes montrent que la réponse est probablement non. À moins de réinventer totalement la notion de monétisation, l’IA générative coûtera toujours plus qu’elle ne rapporte.

Le risque systémique : l’hypothèse d’un mur énergétique et financier

L’exigence en énergie des modèles de nouvelle génération constitue l’un des points critiques les plus inquiétants. Pour maintenir l’illusion d’une IA omniprésente et toujours plus performante, il faudrait multiplier les centres de données capables de consommer l’équivalent de plusieurs réacteurs nucléaires. Pour les banques, cela crée un risque structurel comparable à celui des infrastructures logistiques ou pétrolières : une dépendance absolue à des facteurs physiques dont la croissance n’est pas infinie.

Du côté financier, la fragilisation est tout aussi palpable. Les grandes entreprises de l’IA dépensent à perte, parfois à des niveaux inimaginables. Prenons le cas d'OpenAI : l’éditeur de ChatGPT, a subi des pertes vertigineuses estimées à 12 milliards de dollars sur le dernier trimestre (un montant inédit pour une entreprise tech sur trois mois) pour 4,3 milliards de dollars de recette... en six mois. Si les investisseurs venaient à douter de la rentabilité future de ces modèles, l’effet domino serait fulgurant.


La bulle de l'IA serait désormais 17 fois plus importante que la tristement célèbre bulle Internet

Selon une nouvelle évaluation réalisée par Julien Garran, analyste de recherche chez MacroStrategy Partnership, la bulle de l'IA est désormais 17 fois plus importante que la tristement célèbre bulle Internet, une première dans l'histoire des actions technologiques liée à l'engouement des investisseurs pour Internet. Pire encore, Garran estime que l'IA représente aujourd'hui plus de quatre fois la richesse piégée dans la bulle des subprimes de 2008, qui a entraîné des années de crise prolongée à travers le monde.

Dans le cas de la bulle Internet, selon le macroéconomiste David Henderson, une catastrophe économique majeure a été évitée car l'impact de la ruée vers le marché boursier sur la croissance du PIB américain a été minime. Malheureusement, ce n'est pas le cas des investissements dans l'IA, qui représentent désormais une part importante de notre croissance économique après des années d'engouement effréné.

Avant la crise financière de 2008, les investisseurs optimistes ont alimenté un marché immobilier voué à l'échec, créé par les banques pour transformer les prêts hypothécaires à haut risque en source de liquidités. À l'instar de ces prêts hypothécaires toxiques, l'IA n'a démontré que très peu de valeur à long terme, du moins à ce stade de son développement, note Garran.

Le problème avec l'IA, a-t-il déclaré, est qu'il est « impossible de créer une application ayant une valeur commerciale, car elle est soit générique [comme dans les jeux vidéo], ce qui ne se vend pas, soit issue du domaine public [comme dans les devoirs], soit soumise au droit d'auteur ».

Il ajoute que c'est également un produit difficile à commercialiser efficacement, comme le montre clairement une start-up spécialisée dans l'IA à New York, dont les publicités dans le métro sont recouvertes de graffitis hostiles. Parallèlement, selon Garran, le coût des systèmes d'IA augmente de manière exponentielle, tandis que les gains en termes de capacités diminuent rapidement.

La facture finale pourrait revenir aux entreprises… ou aux États

L’analyse financière sur les 650 milliards révèle une vérité implicite : à un moment ou un autre, quelqu’un devra absorber la facture. Les entreprises, qui dépendent déjà du cloud pour une grande partie de leur informatique, pourraient voir leurs coûts exploser si les fournisseurs décident finalement de répercuter les dépenses. À l’inverse, les États pourraient être tentés de subventionner massivement l’infrastructure IA pour ne pas perdre la course mondiale, à l’image des stratégies industrielles appliquées aux énergies renouvelables ou aux semi-conducteurs.

Pourtant, le rapport de J.P. Morgan n'est pas entièrement pessimiste ; il mentionne que « quoi qu'il en soit, même si tout fonctionne, il y aura (toujours) des gagnants spectaculaires, et probablement aussi des perdants tout aussi spectaculaires, compte tenu des capitaux en jeu et de la nature « winner-takes-all » (le gagnant rafle tout) de certaines parties de l'écosystème de l'IA ». Cela signifie que même si la bulle de l'IA n'éclate pas, nous pourrions tout de même assister à des échecs retentissants de la part de certains des plus grands acteurs du secteur de l'IA aujourd'hui.

Source : rapport de J.P. Morgan

Et vous ?

Trouvez-vous l'analyse de J.P. Morgan crédible ou pertinente ?

Comment imaginer une industrie qui doit générer 650 milliards de dollars par an alors qu’elle ne dispose aujourd’hui d’aucun produit réellement monétisable à grande échelle ?

Les utilisateurs finaux seront-ils prêts à payer plus pour accéder à l’IA, alors que beaucoup considèrent encore ces services comme un bonus et non comme une nécessité ? Ou bien les entreprises devront-elles absorber cette explosion des coûts, au risque de fragiliser leurs propres marges ?

Peut-on continuer à gonfler la taille des modèles à l’infini sans réinventer leurs architectures internes ? L’IA doit-elle s’orienter vers une logique de frugalité, ou persister dans la course à la puissance brute malgré son coût énergétique et financier insoutenable ?