PDG d'IBM : « il est impossible que les milliards injectés dans les centres de données IA soient rentables à cause des coûts actuels des infrastructures ».

Il ajoute que l'AGI n'est pas à portée de main

De plus en plus d'acteurs s'interrogent sur la viabilité économique des investissements dans les centres de données destinés à l'IA. JP Morgan estime qu'il faudra environ 650 milliards de dollars de revenus annuels pour obtenir un rendement de seulement 10 % sur le développement de l'IA. Le PDG d'IBM, Arvind Krishna, ne prévoit « aucun retour sur investissement » pour les milliards investis dans les centres de données. La part des travailleurs utilisant l'IA au travail est en baisse, écartant davantage la perspective de profits. En outre, Arvind Krishna se dit sceptique quant à la possibilité que la technologie actuelle atteigne l'AGI, estimant cette probabilité entre 0 et 1 %.

Les entreprises d'IA dépensent des centaines de milliards de dollars dans les centres de données dans leur course vers la suprématie dans le domaine de l'IA. Les magnats de la tech tels que le PDG de Google, Sundar Pichai, et l'ancien PDG d'Amazon Jeff Bezos laissent même entrevoir de possibles développements dans l'espace à l'avenir. D'après eux, le déploiement de clusters de calcul dans l'espace est une solution pour éliminer les contraintes terrestres.

Mais le boom de la construction de centres de données soulève des interrogations sur la demande réelle et la rentabilité de ces investissements. Le PDG d'IBM a fait quelques calculs rapides sur les infrastructures de centres de données et a déclaré qu'il est « impossible » de réaliser des bénéfices aux coûts actuels.

En se basant sur les coûts actuels, « car tout ce qui concerne l'avenir relève de la spéculation », le PDG d'IBM, Arvind Arvind, estime qu'il faut environ 80 milliards de dollars pour alimenter un centre de données d'une puissance d'environ 1 gigawatt. « Bon, c'est le chiffre d'aujourd'hui. Donc, si vous vous engagez à investir 20 à 30 gigawatts, cela représente pour une seule entreprise 1 500 milliards de dollars de dépenses d'investissement », a-t-il déclaré.

Mais ce n'est pas tout. Arvind Arvind a souligné un autre enjeu lié à la dépréciation rapide des puces d'IA dans les centres de données. L'investisseur Michael Burry a récemment pris pour cible Nvidia en raison de ses préoccupations liées à la dépréciation, ce qui a entraîné une baisse des actions dans le domaine de l'IA. (Nvidia domine le marché mondial des puces avancées dédiées au développement de l'IA ; la société détient environ 90 % des parts.)

« Il faut tout utiliser en cinq ans, car à ce moment-là, il faut tout jeter et tout remplacer », a expliqué Arvind Arvind à propos des puces. Il estime le coût total des engagements informatiques à 8 000 milliards de dollars. « À mon avis, il est impossible d'obtenir un retour sur investissement. Avec 8 000 milliards de dollars de dépenses d'investissement, il faudrait environ 800 milliards de dollars de bénéfices rien que pour payer les intérêts », a-t-il déclaré.

Le PDG d'IBM souligne que « l'AGI n'est pas à portée de main »

Arvind Krishna a fait ses remarques lors d'une discussion sur le développement des futurs centres de données dans le podcast « Decoder » animé par Nilay Patel. Ce dernier a souligné que Sam Altman pense qu'OpenAI pourrait générer un retour sur ses dépenses d'investissement. OpenAI s'est engagé à dépenser jusqu'à 1 400 milliards de dollars dans le cadre de diverses transactions. Sur ce point, Arvind Krishna a déclaré qu'il diverge du PDG d'OpenAI.


« C'est une croyance. C'est ce que certaines personnes aiment poursuivre. Je comprends leur point de vue, mais cela ne signifie pas pour autant que je sois d'accord avec elles », a-t-il déclaré. Il a précisé qu'il n'est pas convaincu que les technologies actuelles nous permettraient d'atteindre l'intelligence artificielle générale (AGI), une « superintelligence » qui, selon les entreprises d'IA, sera capable d'accomplir des tâches complexes mieux que les humains.

Arvind Krishna a estimé les chances d'y parvenir sans nouvelle avancée technologique à 0-1 %. Outre le PDG d'IBM, de nombreux autres dirigeants de premier plan se sont montrés sceptiques quant à l'accélération vers l'AGI. Marc Benioff, PDG de Salesforce, se dit « extrêmement méfiant » à l'égard de la promotion de l'AGI, la comparant à l'hypnose. Le PDG de la startup française Mistral AI, Arthur Mensch, a déclaré que « l'AGI est une stratégie marketing ».

Le fondateur de Google Brain, Andrew Ng, a déclaré que l'AGI est surestimée. Par ailleurs, même si l'AGI est l'objectif ultime, il se peut que l'augmentation de la puissance de calcul ne soit pas suffisante. Ilya Sutskever, cofondateur d'OpenAI, a déclaré en novembre 2025 que l'ère de l'augmentation de la puissance de calcul est révolue et que même une multiplication par 100 de la puissance des modèles d'IA ne serait pas complètement transformatrice.

« Nous sommes de retour à l'ère de la recherche, mais avec de gros ordinateurs », a-t-il précisé. Arvind Krishna a salué l'ensemble des outils d'IA actuels, mais a déclaré que les grands modèles de langage (LLM) seuls ne suffiront pas. « Je pense que cela va libérer des milliers de milliards de dollars de productivité dans les entreprises, pour être tout à fait clair. Cependant, l'AGI nécessitera davantage de technologies que la voie actuelle des LLM », a-t-il déclaré.

Le PDG d'IBM propose notamment de fusionner les connaissances techniques avec les grands modèles de langage comme voie possible pour l'avenir. Dans quelle mesure cela permettra-t-il d'atteindre l'AGI ? « Même dans ce cas, je reste sceptique », a déclaré Arvind Krishna.

L'appétit énergétique des centres de données : un défi de taille

Les infrastructures permettant à l'IA de fonctionner sont énergivores. Pour produire le nombre de gigawatts dont elles ont besoin, les entreprises d'IA investissent massivement et sollicitent une aide extérieure. Dans une lettre adressée en octobre au Bureau de la politique scientifique et technologique de la Maison Blanche, le PDG d'OpenAI, Sam Altman, a recommandé aux États-Unis d'augmenter leur capacité énergétique de 100 gigawatts chaque année.

Le niveau des dépenses crée la panique dans le rang des gestionnaires de fonds mondiaux. Ils jugent que les entreprises dépensent trop rapidement et massivement dans l’IA, notamment dans les infrastructures coûteuses comme les centres de données et les puces spécialisées. Et jusqu'à 20 % des gestionnaires de fonds interrogés récemment par Bank of America partagent cet avis. C'est la première fois que cette opinion est majoritaire depuis 2005.

Selon une analyse récente de JP 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 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 suscite une question simple, mais dérangeante : qui va payer pour cette révolution ?

La forte augmentation des investissements destinés à développer les infrastructures pour l'IA a été un thème dominant dans la hausse record des actions technologiques américaines cette année. En octobre 2025, le fabricant de puces Nvidia est devenu la première entreprise au monde à atteindre une valeur de 5 000 milliards de dollars. Mais les inquiétudes croissantes quant à la viabilité de ces dépenses ont depuis provoqué un recul à Wall Street.

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. Les gestionnaires de fonds avertissent que la bulle des investissements dans l'IA a dépassé un « seuil raisonnable », tandis que le PDG de Google reconnaît qu'elle comporte des « éléments irrationnels ».

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

Selon Torsten Slok, économiste en chef chez Apollo Global Management, la bulle de l'IA est pire que la bulle Internet. Il a souligné que les dix principales actions liées à l'IA sont beaucoup plus éloignées de la réalité que ne l'étaient les entreprises dans les années 1990, et que l'histoire est sur le point de se répéter. Même Sam Altman, PDG d'OpenAI, reconnaît les similitudes. Voici un rappel sur les effets qui ont conduit à l'éclatement de la bulle Internet.

De son côté, Julien Garran, analyste chez MacroStrategy Partnership, explique que la bulle de l'IA est 17 fois plus importante que la tristement célèbre bulle Internet, provoquée à l'époque par l'engouement excessif des investisseurs pour Internet. Pire encore, Julien Garran a déclaré 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.

Selon une analyse publiée en mars 2025, l'éclatement de la bulle de l'IA pourrait anéantir les sociétés de capital-risque de la Silicon Valley et provoquer la chute des marchés publics. À l'heure actuelle, les Big Tech investissent des dizaines de milliards de dollars dans le développement de l'IA générative sans une perspective de rentabilité claire. À terme, cela pourrait entraîner une correction significative du marché si les attentes ne sont pas satisfaites.

À l'été 2024, la société Jefferies a rapporté que les valeurs liées à l'IA ont grimpé jusqu'à 656 % depuis le lancement de ChatGPT, ajoutant environ 10 000 milliards de dollars à la capitalisation boursière. Cependant, les bénéfices sont à la traîne, avec un ratio cours/bénéfice supplémentaire de 73 fois pour les valeurs de l'IA. Nvidia a enregistré les gains les plus importants, le cours de son action ayant fait un bon de 656 % entre fin 2022 et juillet 2024.

À l'heure actuelle, la plupart des projets d'IA échouent. Selon le MIT, le taux d'échec de 95 %. Malgré la ruée vers l'intégration de nouveaux modèles d'IA puissants, environ 5 % des programmes pilotes d'IA parviennent à accélérer rapidement leurs revenus ; la grande majorité stagne, n'ayant que peu ou pas d'impact mesurable sur le compte de résultat. Ce constat amer fait écho à des études récentes selon lesquelles les capacités de l'IA sont surestimées.

[B]Comment la course à l'IA s...