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   11 012,00 € de l’objectif de 40 000,00 € atteint

par Moon of Alabama

J’ai déjà écrit quelques articles sur la bulle de l’IA :

• L’«intelligence artificielle» n’est (pour l’essentiel) qu’une reconnaissance de formes glorifiée – 2 juin 2023
• La bulle de l’IA est-elle sur le point d’éclater ? – 3 octobre 2025
• Ces modèles d’IA «effrayants» ne sont encore que du n’importe quoi – 24 avril 2026
• C’est une question de maths – Comment la Chine évite la bulle de l’IA – 4 août 2026

J’ai déploré que les grands modèles linguistiques (LLM), tant vantés par OpenAI et Anthropic, ne soient pour l’essentiel que des moteurs de recherche peu fiables. Il n’existe que très peu de cas d’utilisation concrets pour ces modèles. C’est pourquoi j’affirme qu’ils ne justifient pas les investissements actuels dans l’IA.

Mais les entreprises d’IA (et ceux qui en font la promotion) veulent beaucoup d’argent. Comme leurs modèles très coûteux n’ont aucune utilité réelle, elles évoquent sans cesse des cas d’utilisation futurs. Lorsqu’on les interroge sur les avantages concrets actuels, elles éludent la question et font référence à la science-fiction.

Le maître de cette tactique est Scam Altman, le directeur d’OpenAI.

Lors d’une récente interview, on lui a demandé comment il utilisait personnellement le produit de son entreprise. C’est bien sûr une question facile. C’est comme demander au PDG de Mercedes pourquoi il adore conduire les voitures de son entreprise. N’importe quel commercial sensé saisirait cette occasion pour vanter ses produits.

Altman, cependant, change de sujet (@20:25) :

«Q : Comment utilisez-vous ChatGPT ? Comment l’utilisez-vous au quotidien et à quoi cela ressemble-t-il ?

Altman : Hum… laissez-moi répondre à une question plus intéressante que celle-là. Comment j’aimerais l’utiliser.

Je pense que nous sommes proches d’un monde où un descendant de ChatGPT pourrait surveiller votre écran d’ordinateur en permanence, suivre toutes les réunions auxquelles vous participez, enregistrer tous vos appels, tout ce genre de choses, et avoir une vision parfaite du contexte de toute votre vie, de tout ce que vous voyez…

En regardant ce baratin, deux questions m’ont traversé l’esprit :

1. Mais qui diable voudrait d’une telle chose ?
2. Pourquoi Altman ne dit-il pas comment il utilise son produit ?»

Une deuxième interview sans difficulté avec Altman, publiée il y a trois jours, répond à la deuxième question.

Sam Altman n’utilise pas ChatGPT (@5:58) ni Codecs, l’autre produit de son entreprise.

«Altman : J’utilise les ordinateurs de la même manière depuis 20 ans. J’ai désormais un outil magique appelé Codecs. Vous aussi. Tout le monde l’a.

Cela signifie que je devrais complètement changer ma façon d’utiliser mon ordinateur. Je ne devrais pas passer mon temps à cliquer, euh… vous savez, à copier-coller d’une application de messagerie à une autre. Je ne devrais pas faire défiler machinalement mes e-mails en essayant de déterminer lequel me fera le moins de mal d’ouvrir et de répondre quand je n’ai pas envie de m’en occuper. Je ne devrais pas tenir une liste de tâches et accomplir ce genre de tâches informatiques de la même manière que je le fais depuis si longtemps.

Et pourtant, il y a comme une idée ancrée dans mon esprit selon laquelle faire ce genre de choses, c’est ça, travailler, et c’est ça, être productif».

Ce qu’Altman dit en réalité ici, c’est que le produit de son entreprise ne lui est pas utile dans son travail quotidien. Il pourrait l’être, dit-il, si… si… et si… Mais ce n’est pas le cas actuellement. Du moins, pas pour lui.

Pourtant, il continue de courir après l’argent pour l’investir dans des modèles OpenAI toujours plus gigantesques qui n’apporteront aucune valeur ajoutée.

Il n’est donc pas étonnant que les rats quittent son navire :

«Le responsable des centres de données d’OpenAI a quitté l’entreprise (archivé) – WSJ

Chris Malone, un cadre clé chargé de superviser le développement des centres de données d’OpenAI, a quitté l’entreprise la semaine dernière, selon des sources proches du dossier, rejoignant ainsi une vague de départs parmi les dirigeants à l’approche d’une introduction en bourse prévue. […]

Son départ intervient dans le contexte d’un exode plus large au sein de l’entreprise, qui se prépare à une introduction en bourse attendue en 2027 et s’efforce de rattraper son rival Anthropic en termes de ventes aux entreprises. Ces dernières semaines, la directrice des recettes, Denise Dresser, le directeur des opérations, Brad Lightcap, et Fidji Simo, qui occupait le poste de bras droit du PDG Sam Altman, ont tous quitté l’entreprise».

OpenAI est à l’agonie. Sa disparition provoquera probablement un krach encore plus important. Ensuite, Microsoft s’emparera de sa carcasse.

Son principal concurrent, Anthropic, est tout aussi dément (archivé) et connaîtra lui aussi la chute :

«L’introduction en bourse record de SpaceX a repoussé les limites d’un indicateur financier obscur. Celle d’Anthropic pourrait les repousser encore plus loin.

Le créateur de Claude devrait annoncer aux investisseurs que ses opportunités de chiffre d’affaires potentielles dépassent les 30 000 milliards de dollars, surpassant ainsi l’estimation de 28 500 milliards de dollars de SpaceX, selon des sources proches du dossier.

Les start-ups technologiques ou autres entreprises en pleine croissance qui entrent en bourse estiment souvent leur “marché potentiel total”, ou TAM, afin de montrer aux investisseurs qu’elles disposent d’une marge de croissance suffisante. Ces chiffres estiment le montant du chiffre d’affaires annuel qu’une entreprise pourrait théoriquement générer si elle atteignait 100% de part de marché, en s’appuyant sur des données allant des statistiques sectorielles aux modèles bancaires. […]

Pour replacer dans son contexte cette vision de plus de 30 000 milliards de dollars, les 191 entreprises technologiques de l’indice S&P 1500 ont généré 2400 milliards de dollars de chiffre d’affaires l’année dernière».

Les valorisations avancées par ces entreprises, ainsi que les centaines de milliards investis dans les centres de données pour assurer leur fonctionnement, sont absurdes lorsqu’on les compare aux revenus potentiels que ces entreprises pourraient générer.

Imaginez un produit si performant que chaque foyer aux États-Unis et en Europe soit prêt à dépenser environ 20 dollars par mois pour l’utiliser. Cela représente 400 millions de foyers, soit un chiffre d’affaires total de 48 milliards de dollars par an. C’est une somme dérisoire comparée aux quelque 1100 milliards de dollars de contrats signés par OpenAI et Anthropic avec Microsoft, Amazon et Oracle pour des ressources de calcul actuelles et futures.

Aucun produit d’IA n’est en vue (si ce n’est le battage médiatique) et aucun chiffre d’affaires ne peut justifier de tels investissements.

BCA Research (via Ed Zitron) partage cet avis :

«Les entreprises d’IA pourraient devoir générer à terme 10 000 milliards de dollars de chiffre d’affaires par an pour justifier leurs dépenses d’investissement. À moins d’une augmentation massive de la croissance de la productivité, cet objectif sera très difficile à atteindre».

Les dépenses d’investissement actuellement consacrées aux grands modèles linguistiques (LLM) et à l’IA n’ont aucun rapport avec leurs revenus futurs potentiels. C’est de l’argent gaspillé.

Il n’y a pour l’instant eu aucune «croissance productive» due à l’IA. Au sein des entreprises, les projets d’IA échouent systématiquement. Au niveau de l’usage personnel, il suffit de demander à Scam Altman, qui n’a encore constaté aucun gain de productivité personnel au cours de sa journée de travail.

L’alarmisme selon lequel l’IA entraînerait des pertes d’emplois est également absurde. Il s’agit d’un argument marketing visant à justifier davantage d’investissements en capital. Dans la réalité, les pertes d’emplois liées à l’IA sont un mythe.

Les grands modèles linguistiques (LLM) sont des moteurs de recherche sémantiques raisonnablement performants, bien qu’encore imparfaits. En y ajoutant certaines fonctionnalités, ils peuvent être utilisés pour la génération de texte, de code, d’images ou de vidéos. Mais comme ces modèles sont intrinsèquement peu fiables, tous leurs résultats nécessitent une supervision humaine.

Les gens ne sont prêts à débourser qu’une somme limitée pour ce que font les grands modèles linguistiques. Les coûts de formation de nouveaux modèles dépassent largement leurs revenus potentiels. Les algorithmes sous-jacents des grands modèles linguistiques actuels (modèles «Transformer») sont très gourmands en ressources de calcul, ce qui rend leur utilisation coûteuse.

Rien ne justifie des investissements colossaux dans ces modèles.

source : Moon of Alabama