L'IA perd de son élan au moment même où les entreprises du secteur doivent accélérer pour éviter le désastre économique,

La bulle spéculative exige une croissance de revenus irréaliste pour se maintenir

L'IA perd de son élan au moment même où les entreprises du secteur doivent accélérer pour éviter le désastre économique
la bulle spéculative exige une croissance de revenus irréaliste pour se maintenir

L'analyste Edward Zitron estime que l'industrie de l'IA traverse une crise de viabilité financière majeure. Les grands acteurs comme OpenAI font face à des coûts d'infrastructure colossaux qui exigent une croissance de revenus irréaliste pour éviter la faillite. Le secteur est critiqué pour son recours massif à la dette et à un marketing trompeur, alors que la demande réelle pour ces services commence déjà à s'essouffler. L'absence de rentabilité concrète et la visibilité opaque des coûts pour les clients menacent de paralyser tout l'écosystème technologique. Selon l'analyste, ce modèle économique, fondé sur des promesses excessives, menace de s'effondrer.

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.

Dans une nouvelle analyse, Edward Zitron réaffirme que « l'industrie de l'IA est un gouffre financier insoutenable qui repose sur des projections absurdes et une dette abyssale ». Alors que les entreprises recherchent désespérément un modèle économique rentable, il constate que l'industrie commence à ralentir.

Si l'on se fie aux données de Sightline Climate datant de février, 190 GW de centres de données sont prévus afin de répondre aux besoins énergétiques de l'IA. Par ailleurs, si l'on prend au pied de la lettre la déclaration du PDG de Nvidia, Jensen Huang, selon laquelle les centres de données coûteront entre 80 et 100 milliards de dollars par gigawatt, cela signifie que ces centres de données coûteront entre 9 500 et 15 000 milliards de dollars.

L'hérésie financière « silencieuse » de la grande course à l'IA

Pour justifier les investissements massifs actuels, notamment les 190 gigawatts de centres de données prévus coûtant potentiellement jusqu'à quinze mille milliards de dollars, le secteur devra générer plus de 3 000 milliards de dollars de revenus annuels d'ici 2030. Si les acteurs n'y parviennent pas, aucun des investissements en capital des centres de données n'aura de sens, et ni Anthropic ni OpenAI ne pourront honorer leurs engagements.


Les prévisions internes sont alarmantes : OpenAI prévoit de brûler 852 milliards de dollars d'ici 2030, tandis que ses engagements, cumulés à ceux d'Anthropic, avoisinent les 1 000 milliards de dollars auprès des fournisseurs d'infrastructures. Pour éviter la faillite, ces deux entreprises doivent voir leurs revenus doubler chaque année pour atteindre des dizaines de milliards par mois d'ici début 2028, une croissance totalement délirante et irréalisable.

En réalité, Edward Zitron note que la demande pour la puissance de calcul de l'IA en dehors de ces quelques mastodontes déficitaires se chiffre à peine à quelques milliards de dollars, prouvant l'inexistence d'un véritable marché pour les installations démesurées en cours de construction ou prévues.

Les défenseurs de l'IA affirment souvent que le matériel coûtera moins cher à l'avenir ou que les entreprises sont déjà rentables sur l'inférence, c'est-à-dire l'utilisation des modèles. Cependant, l'analyste rejette cet argument, estimant que si le traitement des requêtes était réellement profitable, des acteurs comme Anthropic ne perdraient pas des milliards de dollars et ne chercheraient pas à imposer des abonnements mensuels coûteux à leurs clients.

L'Illusion de la demande et le Piège des coûts irrécupérables

Les investisseurs s'attendent à une explosion de l'utilisation de l'IA, mais ce n'est pas le cas. Loin des promesses révolutionnaires, l'adoption de l'IA ralentit considérablement face à l'explosion et l'opacité des factures. Selon l'analyste, la transition vers une facturation basée sur l'utilisation de tokens a mis en lumière l'absence cruelle de retour sur investissement réel de cette technologie. La part des travailleurs utilisant l'IA au travail est en baisse.


Les directeurs financiers réalisent l'ampleur du désastre : une étude récente a révélé que 22 % des entreprises n'ont aucune visibilité sur leurs dépenses en IA avant la facturation, et seulement 26 % déclarent avoir une vue d'ensemble de ces coûts. À titre d'exemple, Uber a épuisé en seulement quatre mois l'intégralité de son budget 2026 consacré à l'IA. Son directeur des opérations se demande désormais si cette technologie en valait la peine.

Ce dernier a mis en lumière un problème interne qualifié de « tokenmaxxing ». Ce terme décrit une situation où les employés consomment énormément de requêtes et de puissance de calcul informatique, augmentant drastiquement les coûts, sans que l'entreprise parvienne à démontrer la valeur réelle apportée par ces dépenses colossales. Dans le cas d'Uber, la société peine à dire exactement en quoi l'IA a enrichi l'expérience des utilisateurs.

Face à ce gouffre sans fond, Uber a imposé des plafonds d'utilisation stricts allant de cinq dollars par semaine pour certains employés à un peu plus de mille dollars par mois pour les ingénieurs. Au lieu d'outils productifs, l'industrie inonde le marché de logiciels bâclés, inutiles et fondamentalement non sécurisés.

Le mépris envers les clients et l'escroquerie des « boucles »

Selon Edward Zitron, face à la stagnation évidente de la demande pour les technologies d'IA, les dirigeants de l'industrie de l'IA font preuve d'un cynisme effarant et encouragent des pratiques ouvertement abusives. Des figures de proue chez Anthropic et OpenAI incitent publiquement leurs utilisateurs à créer des « boucles » algorithmiques pour leurs agents. Le but inavoué de cette manœuvre n'est pas d'améliorer la pertinence des résultats.


Edward Zitron affirme que cette manœuvre vise à forcer les agents d'IA à agir de manière autonome et à consommer aveuglément le plus de tokens possible, augmentant ainsi artificiellement les factures. Cette incitation à faire tourner les machines à vide, même et surtout lorsqu'elles hallucinent, démontre un mépris absolu pour les clients, ouvertement traités comme de simples portefeuilles à vider pour maintenir à flot cette bulle surévaluée.

Edward Zitron utilise une métaphore cinglante pour illustrer « la stupidité intrinsèque de l'IA » : celle d'une immense araignée mécanique géante qui coûterait un million de dollars à fabriquer et quarante mille dollars en carburant à chaque utilisation juste pour préparer une tasse de café. Bien qu'elle réussisse occasionnellement sa tâche, elle est susceptible de pulvériser la cuisine dans le processus, suscitant des interrogations sur son utilité réelle.

De plus, il ajoute que l'industrie de l'IA masque consciemment ces échecs catastrophiques et ces coûts de fonctionnement astronomiques derrière des abonnements massivement subventionnés à perte pour tromper le public et les entreprises. Dépouillée de son habillage marketing, l'intelligence artificielle se réduit à un outil profondément erratique, extraordinairement cher, destructeur, et dont le fonctionnement demeure atrocement imprévisible.

L'économie circulaire : une pyramide de Ponzi technologique

Dans son analyse, Edward Zitron affirme que ce modèle économique frauduleux repose sur un circuit fermé pervers où la recherche d'efficacité et la réduction des coûts sont intentionnellement rejetées. Les laboratoires d'IA tels qu'OpenAI s'efforcent de maintenir des coûts de fonctionnement exorbitants pour justifier la croissance artificielle qui pousse les fournisseurs d'infrastructure (les géants du cloud) à réinvestir dans ces mêmes laboratoires.


Ces flux financiers servent ensuite à acheter frénétiquement de nouveaux GPU auprès de sociétés comme Nvidia. Ce château de cartes ne tient que sur l'illusion aveugle qu'une base de clients infinie finira par payer des sommes ahurissantes pour des services dont la valeur ajoutée réelle est inexistante.

En l'état, l'IA est fondamentalement limitée, et économiquement non viable à moins de multiplier miraculeusement par dix la demande globale, ce qui est une chimère. Cette folie spéculative ne consume pas uniquement des capitaux, elle détruit également les travailleurs du secteur technologique. Soumis à un rythme de travail infernal par des dirigeants déconnectés des réalités de la production, les employés vivent un véritable chemin de croix.

Les entreprises exigent de leurs employés qu'ils intègrent l'IA de force dans tous les projets, dans des délais impossibles, le tout sous la menace constante de vagues de licenciements massifs. Certains sont épuisés, écœurés et profondément aliénés par ces outils médiocres qu'ils sont contraints de développer. L'utilisation anarchique de l'IA inonde tous les domaines de données plausibles, mais erronées, ce qui constitue une véritable menace.

Se dirige-t-on vers l'éclatement de cette bulle spéculative ?

L'analyste confirme un constat : l'IA n'est actuellement pas viable sur le plan économique, à l'exception de quelques acteurs très spécifiques. Nvidia est l'un des rares véritables bénéficiaires de cette course technologique. Nvidia et les entreprises de construction s'enrichissent en profitant de « l'exubérance irrationnelle » qui pousse les géants du cloud à investir des sommes colossales dans la construction massive de centres de données.


Dans son article, Edward Zitron estime que l'est précisément ce climat de mépris et d'épuisement qui s'apprête à détruire l'industrie de l'intérieur. Face à la maltraitance de leurs dirigeants, des travailleurs révoltés ont commencé à parler. L'analyste affirme également avoir récemment discuté avec de nombreux employés écœurés par cette situation et que l'un d'entre eux lui a confié des informations explosives capables de faire éclater la bulle de l'IA.

Il annonce la publication, d'ici deux semaines, d'une enquête dévastatrice qui mettra brutalement à nu la vérité sur ce secteur de l'IA. Les données qu'il s'apprête à révéler constituent, selon ses propres mots, « l'aboutissement des pires craintes de toute une industrie ». Ce n'est donc pas une simple critique, mais un véritable coup de grâce médiatique et financier qui, selon lui, détruira définitivement l'illusion économique sur laquelle repose l'IA.

Conclusion

À l'heure actuelle, le succès de l'IA générative repose sur son immense pouvoir de séduction auprès de cadres et de dirigeants déconnectés du travail réel. Les modèles de langage sont capables de simuler parfaitement le travail accompli, flattant l'ego des managers en ne refusant jamais aucune directive, aussi absurde soit-elle. Selon Edward Zitron, ces dirigeants imposent une technologie extrêmement coûteuse simplement parce que la concurrence le fait.

Pour Edward Zitron, cela prouve que cette industrie s'apparente davantage à une gigantesque escroquerie validée par l'ignorance d'une partie du monde de l'entreprise. Les entreprises investissent des fortunes non pas parce que l'IA est efficace, mais parce que leurs dirigeants agissent par mimétisme et ignorance.

Sam Altman, PDG d'OpenAI, et Dario Amodei, PDG d'Anthropic, sont décrits comme de grands arnaqueurs ayant bâti un produit gaspillant 1 000 milliards de dollars pour générer un résultat médiocre, dont le succès ne repose que sur la paresse d'une culture d'entreprise dominée par des dirigeants qui ne travaillent pas réellement. Certains analystes estiment que Google pourrait bien être le seul acteur capable d'aller au bout de cette course.

Sources : billet de blogue, Sightline Climate

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