Des centaines de milliards de dollars ont été investies dans l'IA ces dernières années. Les entreprises ont lancé sur le marché des dizaines de produits d'IA censés révolutionner notre façon de travailler et stimuler la productivité. Mais les gains de productivité promis tardent à se concrétiser. De nombreux PDG ont admis qu'ils ne tirent aucun bénéfice des investissements dans l'IA. Au lieu de cela, une gigantesque bulle s'est formée autour de la technologie. Cette bulle est décrite comme étant pire que la bulle Internet de la fin des années 1990, et son éclatement pourrait effacer des centaines de milliards de dollars d'investissements et impacter l'économie mondiale.La bulle actuelle pousse les entreprises à présenter des produits qui ne sont pas réellement commercialisables. Les démonstrations lors du Consumer Electronics Show (CES) 2026, comme des robots capables de plier (tant bien que mal) le linge ou des assistants IA sur des PC Lenovo, sont largement décrites comme des vitrines trompeuses, plus destinées à impressionner les médias et les investisseurs qu’à offrir une réelle utilité aux consommateurs.
Dans un nouvel article sur la bulle dans le secteur de l'IA, Edward (Ed) Benjamin Zitron, auteur, podcasteur et spécialiste des relations publiques anglais, a écrit : « la situation actuelle est bien pire que celle qui prévalait lors de la bulle Internet ». Edward Zitron critique l'essor de l'IA générative.
Il dénonce le battage médiatique intense autour des entreprises spécialisées dans l'IA générative. D'après Edward Zitron, les médias couvrent aujourd'hui les entreprises non pas en fonction de leurs activités, mais en fonction de leur valeur potentielle, une valeur largement dictée par l'image de l'entreprise et les fonds qu'elle a levés auprès des investisseurs. Il estime que cela pousse les investisseurs à injecter de l'argent dans des « projets bidons ».
« Les sociétés de capital-risque ont investi dans des projets bidons. C'est aussi simple que cela. La plupart ont investi dans des canards boiteux qui ne seront jamais cotés en bourse ni vendus à une autre entreprise. Alors que beaucoup pensent que le capital-risque consiste à prendre des paris risqués sur des entreprises naissantes, la vérité est que la plupart des fonds de capital-risque sont investis dans des paris à un stade avancé », a déclaré l'auteur.
L’illusion d’innovation destinée à escroquer les investisseurs
Edward Zitron estime que « beaucoup de nouvelles technologies intégrant l’IA ne sont que des itérations d’outils déjà existants, habillés de marketing extravagant ». Ces produits sont présentés comme révolutionnaires alors qu’ils ne font rien de fondamentalement nouveau. L’industrie se concentre sur l’image et le battage médiatique plutôt que sur la création de valeur réelle. L'auteur critique le modèle de capital-risque et de l’investissement dans l’IA.
Selon lui, l'IA générative abaisse la barrière à l'entrée pour quiconque souhaite monter une startup capable de dire tout ce qu'il faut à un investisseur en capital-risque. Le vibe-coding peut créer un « prototype fonctionnel » d'un produit qui ne peut pas être mis à l'échelle (mais qui peut lever des fonds !), les problèmes nébuleux des LLM offrent aux fondateurs la possibilité de créer des sociétés nébuleuses d'observabilité et de « véracité des données ».
En conséquence, les startups d'IA ont absorbé 65 % des financements en capital-risque au quatrième trimestre 2025. Le décalage fondamental entre le capital-risque et la création de valeur (ou la réalité) a conduit à l'injection de centaines de milliards de dollars dans des startups d'IA qui affichent déjà des marges négatives. À ce stade, il est évident qu'il est « impossible » de créer un laboratoire de base ou un service alimenté par LLM qui soit rentable.
Edward Zitron a noté : « le problème avec un tel système est qu'il récompense naturellement l'escroquerie, et il était inévitable qu'une technologie vienne à l'encontre d'un système qui avait chassé tout bon sens ou toute pensée indépendante ». Il met en garde contre les fausses promesses rassurantes de l'industrie.
Les investisseurs s'inquiètent de plus en plus des actions liées à l'IA et du risque de bulle spéculative. Ils sont surtout préoccupés par le rythme effréné et par l’ampleur du financement consacré aux investissements liés à l’IA. Selon une enquête mondiale menée par Bank of America auprès des gestionnaires de fonds entre le 7 et le 13 novembre 2025, les investisseurs ont averti que les entreprises « surinvestissent » pour la première fois en deux décennies.
La situation actuelle est pire que lors de la bulle des dotcoms
Edward Zitron a rappelé quelques chiffres clés de la bulle Internet d'il y a vingt ans. Le capital-risque américain a investi 11,49 milliards de dollars (23,08 milliards de dollars actuels) en 1997, 14,27 milliards de dollars (28,21 milliards de dollars actuels) en 1998, 48,3 milliards de dollars (95,50 milliards de dollars actuels) en 1999 et plus de 100 milliards de dollars (197,71 milliards de dollars) en 2000, pour un total de 344,49 milliards de dollars (en dollars actuels).
Ce montant représente seulement 6,174 milliards de dollars de plus que les 338,3 milliards de dollars levés en 2025, dont 40 à 50 % (environ 168 milliards de dollars) ont été investis dans l'IA générative. En 2024, les startups nord-américaines spécialisées dans l'IA ont levé environ 106 milliards de dollars.
À partir de ces données, Edward Zitron explique que la bulle actuelle est en fait « bien pire » que la bulle Internet, parce que les sommes investies sont presque aussi importantes et que l’écart entre promesse et réalité économique semble encore plus grand. Selon le New York Times, « 48 % des entreprises de l'ère des dotcoms créées depuis 1996 existaient encore fin 2004, soit plus de quatre ans après le pic atteint par le Nasdaq en mars 2000 ».
Celles qui ont fait faillite étaient principalement des boutiques en ligne douteuses et manifestement non viables, telles que WebVan, Pets.com et Kozmo. Dans les faits, la bulle Internet que tout le monde a connue n'avait que très peu à voir avec la technologie proprement dite. Les investisseurs sur les marchés publics se sont précipités, les yeux fermés et le portefeuille à la main, pour investir dans toute entreprise qui sentait même de loin l'informatique.
Selon Edward Zitron, cette frénésie a conduit pratiquement toutes les grandes valeurs technologiques ou de télécommunications à se négocier à un multiple ridicule de leur bénéfice par action (jusqu'à 60 fois dans le cas de Microsoft). La bulle Internet a éclaté lorsque les actions bidon des dotcoms se sont effondrées et que le monde a réalisé que la magie d'Internet n'était pas une panacée capable de « redresser tous les modèles économiques ».
Risques et conséquences potentielles de l'éclatement de la bulle
Les géants comme Lucent ont cessé d'être récompensés pour avoir conclu des accords douteux et circulaires, ce qui a conduit à l'effondrement de la bulle des télécommunications et à la vente à bas prix de millions de kilomètres de fibre en 2002. L'offre excédentaire de fibre a finalement été considérée comme positive, entraînant une augmentation de la demande lorsque des milliards de personnes se sont connectées à Internet à la fin des années 2000.
Cependant, même si la bulle Internet a finalement laissé des infrastructures utiles, Edward Zitron estime que la bulle actuelle de l'IA pourrait avoir des conséquences désastreuses parce que les investissements sont plus larges, plus profonds et plus intégrés à l’économie globale qu'à l'époque des dotcoms.
La part des travailleurs utilisant l'IA au travail serait en baisse
L'enthousiasme semble faiblir. Des données du Census Bureau des États-Unis montrent une baisse de l’utilisation de l’IA au travail : la part des travailleurs l'utilisant dans la production de biens et services est passée à environ 11 %. La baisse est particulièrement marquée dans les grandes entreprises, celles ayant plus de 250 employés. D’autres sources rapportent un taux d’usage plus élevé, mais elles convergent toutes vers l’idée d’un ralentissement.
À titre d'exemple, Jon Hartley, de l'université de Stanford, et ses collègues ont constaté qu'en septembre 2025, 37 % des Américains utilisaient l'IA générative au travail, contre 46 % en juin. Une étude menée par Alex Bick, de la Banque fédérale de réserve de Saint-Louis, et ses collègues a révélé qu'en août 2024, 12,1 % des adultes en âge de travailler utilisaient quotidiennement l'IA générative au travail. Un an plus tard, ce chiffre était de 12,6 %.
Ramp Business Corporation, une société de technologie financière, constate qu'au début de l'année 2025, l'utilisation de l'IA a grimpé en flèche dans les entreprises américaines pour atteindre 40 %, avant de se stabiliser. La croissance de l'adoption de l'IA générative semble vraiment ralentir. Cette situation est une douche froide pour les investisseurs qui, attirés par les promesses, avaient misé massivement sur l’IA en espérant des profits très élevés.
Jusqu'à présent, les investisseurs ne voient pas l'adoption de l'IA se traduire par une amélioration de la rentabilité ou de la croissance. Selon un sondage réalisé auprès de cadres supérieurs par le cabinet de conseil Deloitte et le Centre for AI, Management and Organisation de l'université de Hong Kong, 45 % ont déclaré que les initiatives en matière d'IA avaient généré des rendements inférieurs à leurs attentes. L'IA peine toujours à tenir ses promesses.
Les économistes mettent en contre la bulle dans le secteur de l'IA
Depuis le lancement de ChatGPT en 2022, l'industrie technologique prêche que l'IA générative va transformer l'économie. Les dirigeants ont dépensé des milliards pour équiper leur personnel et...
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