« Le secteur de l'IA vous ment. La bulle de l'IA repose sur un mirage soigneusement entretenu pour masquer des défaillances structurelles et logistiques majeures »,

Selon un critique

L'auteur Edward Zitron dénonce une nouvelle fois la bulle de l'IA. Il affirme que cette bulle est entretenue par des « promesses industrielles trompeuses ». Il souligne un décalage majeur entre les ventes massives de processeurs et la lenteur réelle de construction des centres de données, freinée par des contraintes énergétiques et logistiques. L'auteur accuse les entreprises technologiques de dissimuler ces retards tout en favorisant le contournement de l'interdiction des exportations vers la Chine. Selon d'autres rapports, l'IA en entreprise court à la catastrophe ; les assistants d'IA ont un prix exorbitant, mais génèrent du code défaillant, avec hallucinations.

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. Il critique le modèle de capital-risque et de l’investissement dans l’IA.

Edward Zitron est auteur, podcasteur et spécialiste des relations publiques anglais. Il est connu pour ses analystes critiques sur le secteur technologique, notamment l'essor de l'IA générative. Il dénonce le battage médiatique intense autour des entreprises spécialisées dans l'IA générative. D'après lui, le secteur de l'IA utilise les médias pour dissimuler une croissance des infrastructures beaucoup plus lente que ce qui est annoncé officiellement.

« Toute la bulle IA repose sur un vague sentiment d'inévitabilité : l'idée que si tout le monde croit suffisamment fort que rien de tout cela ne peut jamais, jamais mal tourner, alors à un moment donné, tous les problèmes évidents finiront par disparaître », a écrit Edward Zitron dans une nouvelle analyse.

Le décalage entre les promesses d'infrastructure IA et la réalité

Selon l'auteur le secteur de l’IA entretient volontairement une confusion entre activité et valeur réelle. La réalité du terrain montre que les ajouts de capacité ont diminué de moitié au quatrième trimestre 2025 en raison de défis persistants liés au réseau électrique. Bien que les annonces de projets de centres de données aux États-Unis atteignent un total de 241 GW, seulement un tiers de cette capacité est réellement en cours de développement.


Le reste est un mélange de permis en attente, de transactions foncières spéculatives et de projets qui reposent sur des sources d'énergie que personne n'a encore construites. Une grande partie repose sur des centrales à gaz sur site, une hypothèse risquée compte tenu du contexte géopolitique actuel.

L'estimation de la capacité informatique réellement mise en service en Amérique du Nord pour l'année 2025 s'élève à seulement 3 GW, un chiffre que Edward Zitron qualifie dans son analyse de désastreux par rapport aux investissements consentis. Cette lenteur s'expliquerait par des pénuries de transmission d'électricité et des délais de construction qui s'étendent souvent sur plusieurs années, ce qui contredit les promesses de déploiement rapide.

Les centres de données mettent à rude épreuve les réseaux électriques. Les centres de données nécessitent une alimentation électrique 24 heures sur 24 à des niveaux qui rivalisent avec, voire dépassent, les besoins de petites villes. Mais la construction de nouvelles infrastructures de transport et de production nécessite des années de procédures d’autorisation, d’acquisition de terrains, de gestion de la chaîne d’approvisionnement et de travaux.

Le goulot d'étranglement lié à l'obsolescence du matériel Nvidia

Nvidia est le principal bénéficiaire de la course effrénée à l'IA. Ses processeurs graphiques (GPU) sont devenus le matériel le plus convoité de l'industrie. Les ventes de (GPU) par Nvidia progressent bien plus vite que la capacité des entreprises à les installer. Il faut désormais environ six mois pour rendre opérationnelle la valeur d'un seul trimestre de ventes, ce qui signifie que des dizaines de milliards de dollars de matériel restent inutilisés.

Sur les 195,7 milliards de dollars de revenus du segment des centres de données de Nvidia en 2026, 135 milliards de dollars concernent le marché américain, mais 44 milliards de dollars de ce matériel restent stockés et non installés. La raison en est que la construction de centres de données est un processus "glacial" comparé à la vitesse des cycles de vente de matériel, avec des projets qui prennent souvent deux à quatre ans pour être finalisés.

Cette situation crée un risque d'obsolescence précoce, car de nouveaux modèles de GPU sont annoncés chaque année avant même que les versions précédentes ne soient installées dans les centres de données en cours de construction. En conséquence, des centaines de milliards de dollars sont immobilisés dans des projets dont la viabilité économique est incertaine, d'autant plus que de nombreux centres de données ne sont pas encore rentables.

Cette course à l'achat, déconnectée de la capacité de déploiement, soulève des questions sur la rationalité économique d'acquérir du matériel deux à quatre ans avant de pouvoir l'utiliser. Sundar Pichai, PDG d'Alphabet, a mis en garde contre l'irrationalité du boom des investissements massifs dans l'IA.

Opacité industrielle et contournement des sanctions contre Pékin

Outre les problèmes complexes susmentionnés, l'industrie de l'IA est également entachée par des scandales de détournement de technologies vers la Chine, impliquant des revendeurs majeurs tels que Supermicro. Malgré les restrictions fédérales à l'exportation, des réseaux complexes de courtiers et de sociétés-écrans auraient permis d'acheminer des centaines de millions de dollars de puces Nvidia de dernière génération vers le marché chinois.


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