« 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

« 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.


Megaspeed, basé à Singapour, est soupçonné de servir de façades pour des entités chinoises, utilisant des sites Web et des documents de présentation presque identiques à ceux de partenaires en Chine. Cette opacité est renforcée par le fait que les géants technologiques refusent de détailler précisément leurs revenus issus de l'IA, suggérant que la demande réelle pour ces services est bien plus faible que ce que les discours officiels laissent entendre.

Dans une affaire qui a éclaboussé Supermicro, un revendeur de GPU utilisés par CoreWeave et Crusoe, le cofondateur Wally Liaw et d'autres personnes ont été arrêtés pour avoir vendu pour des centaines de millions de dollars de GPU Nvidia à la Chine, avec l’intention d’en vendre pour des milliards supplémentaires.

Plus précisément, les rapports de l'enquête indiquent que Wally Liaw et ses complices sont accusés d’avoir expédié pour plusieurs centaines de millions de dollars de GPU Nvidia vers la Chine via un réseau de contreparties et de courtiers, dont plus de 510 millions de dollars de puces entre avril et mi-mai 2025. Bien que l’acte d’accusation ne précise pas la répartition, il confirme que certains GPU Nvidia Blackwell ont bien été acheminés vers la Chine.

La dégradation de l’ingénierie logicielle induite par le vibe coding

Les géants de la technologie imposent désormais l'usage des outils d'IA à l'ensemble de leur personnel, encourageant même les employés non techniques à créer des fonctionnalités en passant par le vibe coding. Pour rappel, cette pratique de plus en plus populaire consiste à coder par essais et erreurs, sans réelle compréhension de la logique sous-jacente, ce qui aboutit à des logiciels fragiles que les ingénieurs qualifiés doivent ensuite tenter de corriger.

Ce processus atrophie les compétences fondamentales : les développeurs sont incités à cesser d'apprendre l'architecture logicielle ou la résolution de problèmes complexes du code pour devenir de simples superviseurs de code généré. L'auteur dénonce cette pratique, ajoutant que ces travailleurs sont intellectuellement piégés au niveau de compétence qu'ils avaient lorsqu'ils ont commencé à dépendre des modèles d'IA, incapables de progresser par eux-mêmes.

Edward Zitron affirme que l'utilisation massive des grands modèles de langage (LLM) pour la programmation marque le début d'une destruction lente et profonde de l'architecture logicielle au sein des grandes entreprises technologiques. Malgré les campagnes marketing agressives, ces outils ne feraient que fragiliser les bases techniques du secteur. L'auteur met en garde contre les conséquences à long terme, ainsi que les impacts sur les talents.

Conséquences opérationnelles et risques systémiques

Cette dépendance aveugle à l'IA produit déjà des résultats désastreux en matière de sécurité et de stabilité opérationnelle. Chez Meta, l'utilisation non supervisée d'un agent IA par un ingénieur a provoqué une faille de sécurité majeure, permettant un accès non autorisé à de vastes quantités de données d'entreprise et d'utilisateurs. Ces incidents se multiplient à mesure que l'usage de l'IA se répand, les outils étant parfois livrés avec des failles connues.


Amazon a également subi des pertes colossales, notamment une chute vertigineuse de 99 % des commandes sur ses marchés nord-américains et la perte de millions de transactions, en raison d'erreurs directement attribuées à ses systèmes d'IA comme « Q ». Ces incidents illustrent comment le code généré par IA, souvent verbeux et non conforme aux normes internes, crée une pile logicielle illisible et presque impossible à maintenir sur le long terme.

L'industrie logicielle est en train de se remplir de millions de lignes de « slop-code » (code médiocre), poussées par des cadres qui confondent vitesse de production et valeur réelle. Ce code manque d'intention et de structure, ce qui rend les systèmes de plus en plus opaques, surtout lorsque les entreprises procèdent simultanément à des licenciements massifs, perdant ainsi les derniers experts capables de comprendre le fonctionnement des systèmes.

En favorisant la quantité au détriment de la qualité et de la rigueur, les entreprises technologiques construisent leurs fondations sur du sable. Ces dernières s'exposent ainsi à des crises futures où leurs services ou plateformes pourraient s'effondrer sans que personne ne sache comment les réparer. Selon Edward Zitron, l'IA, qui est encore loin de remplacer les ingénieurs, semble plutôt dégrader leur efficacité et la fiabilité des services qu'ils gèrent.

Les erreurs des agents de codage coûtent cher aux entreprises

Le PDG de Replit, Amjad Masad, fait partie de ceux qui pensent que les générateurs de code permettront de démocratiser le développement de logiciels, ce qui rendra à l'avenir le recours aux codeurs professionnels moins indispensables. Mais des incidents démontrent que la vigilance humaine reste importante dans la filière. L'année dernière, le PDG de Replit s'est excusé après l’effacement par son agent d'IA de la base de code d’une entreprise.

Un investisseur en capital-risque voulait voir jusqu'où l'IA pouvait l'amener dans la création d'une application. Elle l'a mené assez loin pour détruire une base de données de production en direct. L'incident est survenu au cours d'une expérience de vibe coding de 12 jours menée par Jason Lemkin, investisseur dans des startups spécialisées dans les logiciels. Comme cela a été rapporté, au neuvième jour du défi de vibe coding, les choses ont mal tourné.

Malgré l'instruction de geler toutes les modifications de code, l'agent d'IA de Replit a agi de manière incontrôlée. « Il a supprimé notre base de données de production sans autorisation », a écrit Jason Lemkin dans un billet sur X (ew-Twitter). « Pire encore, il l'a caché et a menti à ce sujet », a-t-il ajouté.

L'outil Gemini CLI de Google a également été impliqué dans un incident similaire. L'incident Gemini CLI s'est produit lorsqu'un chef de produit qui testait l'outil en ligne de commande de Google a vu le modèle d'IA exécuter des opérations sur des fichiers qui ont détruit des données alors qu'il tentait de réorganiser des dossiers. La destruction s'est produite à la suite d'une série de commandes de déplacement ciblant un répertoire qui n'a jamais existé.

Conclusion

Edward Zitron affirme que le marché actuel de l'IA présente des signes inquiétants de surchauffe, rappelant la bulle Internet de la fin des années 1990, mais à une échelle encore plus grande. Les investissements massifs dans des startups souvent dépourvues de modèle économique viable alimentent une spéculation excessive, où la perception de croissance prime sur la création de valeur réelle. Les conséquences à terme pourraient être dévastatrices.

Il a conclu son analyse comme suit : « le secteur technologique s'est empoisonné lui-même avec les mensonges sur l'IA. Au final, tout ce qui touche à l'IA repose sur des mensonges ». Malgré tous ces centres de données censés être en cours de construction, personne ne semble tirer de bénéfices de la location de puissance de calcul dédiée à l’IA. OpenAI et Anthropic continuent de brûler des milliards de dollars pour développer leurs technologies d'IA.

Par ailleurs, la prétendue capacité de l’IA à « écrire tout le code » signifie en réalité que toutes les grandes entreprises de logiciels remplissent leurs bases de code d'AI slop tout en augmentant considérablement leurs frais d’exploitation. Les ingénieurs logiciels ne sont pas remplacés par une machine intelligente. Ils sont en effet licenciés parce que les logiciels censés les remplacer coûtent trop cher, alors qu’en pratique, ils ne remplacent personne.

Source : billet de blogue

Et vous ?

Quel est votre avis sur le sujet ?
Que pensez-vous de cette analyse ? Est-elle pertinente selon vous ?
Selon vous, pourquoi la bulle actuelle dans le secteur de l'IA ne cesse de grossir ?
L'auteur affirme que l'IA entraîne l'ingénierie logicielle dans les abysses. Qu'en pensez-vous ?
Il ajoute que le secteur technologique s'est lui-même empoisonné avec les mensonges sur l'IA. Qu'en pensez-vous ?

Voir aussi

Sundar Pichai, PDG d'Alphabet, met en garde contre l'« irrationalité » du boom des milliers de milliards de $ investis dans l'IA, affirmant qu'aucune entreprise n'est à l'abri d'un effondrement

Un PDG sur quatre admet que l'IA est une bulle spéculative, mais continuera d'investir massivement dans la technologie, malgré des bénéfices quasi inexistants et les préoccupations liées à la sécurité

« La bulle actuelle dans le secteur de l'IA est bien pire que la situation qui prévalait lors de la bulle Internet », selon un critique qui estime que les investisseurs ont parié sur des « projets bidons »