POURQUOI LA BULLE DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE EST CONDAMNÉE À EXPLOSER
Serveurs dans un datacenter. © Taylor Vick
17 septembre 2024
Depuis le lancement de ChatGPT il y a bientôt deux ans, les grandes entreprises de la Silicon Valley ne jurent plus que par l’intelligence artificielle. Pendant un an et demi, leurs promesses d’une nouvelle révolution technologique grâce à l’IA ont séduit les investisseurs, qui ont parié énormément d’argent sur ces outils. Mais la bulle spéculative est condamnée à exploser, un premier avertissement ayant eu lieu sur les marchés financiers en août. Dès les prochaines années, les quantités de données et de ressources physiques nécessaires à l’IA risquent en effet de manquer. [1]
Début août, les sept plus grandes entreprises technologiques américaines ont perdu une valeur combinée de 800 milliards de dollars, les investisseurs ayant liquidé leurs actions dans un mouvement de panique soudain face à l’imminence d’une récession aux États-Unis et à la prise de conscience progressive que la « révolution de l’IA » tant attendue avait été spectaculairement surestimée. Ce marasme boursier est venu couronner 18 mois extraordinaires qui ont suivi le lancement, en décembre 2022, du modèle génératif de langage ChatGTP appartenant à la société Open AI, dont la capacité à produire des écrits et des conversations semblables à ceux d’un être humain a surpris le monde entier. Malgré un rebond partiel des valorisations en bourse depuis août, le sentiment de malaise qui s’installe, à savoir que l’IA ne sera pas à la hauteur de l’extraordinaire battage médiatique qu’elle a suscité, ne s’est pas dissipé pour autant. Goldman Sachs et la banque ING ont ainsi récemment publié des rapports mettant en garde contre les coûts excessifs et les avantages limités de l’IA.
Cet engouement de la financer pour l’IA avait fini par atteindre des sommets caricaturaux. De vaines spéculations sur une éventuelle « conscience » des machines et la perspective imminente d’un superordinateur tout-puissant – ce que l’on appelle l’intelligence artificielle générale – ont été incessamment alimentées par des prophètes de l’IA tels que Sam Altman, PDG d’OpenAI. Cela a bien sûr contribué à faire grimper les valorisations de sa propre entreprise et bien d’autres dans le domaine de la technologie à des niveaux extraordinaires. Le concepteur de puces Nvidia, dont les semi-conducteurs et cartes graphiques ont été réorientés des jeux vidéo vers les applications d’intelligence artificielle, est ainsi brièvement devenu, en juin dernier, l’entreprise la plus valorisée au monde, ses puces essentielles au processus d’« entraînement » des modèles d’intelligence artificielle à partir d’énormes quantités de données étant en pénurie face à la demande.
Aujourd’hui, 5,35 milliards de personnes sont en ligne, soit plus que les 4,18 milliards qui ont accès à des toilettes à domicile.
Pour comprendre pourquoi l’IA est une bulle, il est essentiel de comprendre qu’elle n’est qu’une extension de technologies déjà existantes et très familières. Depuis deux décennies, le modèle économique de base du secteur technologique repose sur la collecte et le traitement d’énormes quantités de données produites par les utilisateurs, ce qui permet d’obtenir des informations précieuses sur le comportement des consommateurs, qui sont vendues aux professionnels du secteur publicitaire. Avec l’arrivée des smartphones à la fin des années 2000, toute une infrastructure technologique s’est rapidement mise en place pour permettre la collecte impitoyable, minute par minute, des données des utilisateurs. Aujourd’hui, 5,35 milliards de personnes sont en ligne, soit plus que les 4,18 milliards qui ont accès à des toilettes à domicile.
Cette agrégation ahurissante de données humaines constitue une partie de la matière première de l’IA. Associée à des processeurs spécialisés, du type de ceux fournis par Nvidia, la quantité de données est aujourd’hui si importante que de nouvelles applications jusqu’alors irréalisables peuvent être développées – la plus frappante étant la création de logiciels informatiques apparemment capables de tenir une conversation. À nos yeux humains, les résultats peuvent paraître presque magiques : l’ordinateur intelligent pouvant converser avec un humain est un vieux rêve de science-fiction. Dans le même temps, d’incroyables créations artistiques sont à la portée de quelques clics. Il n’est donc pas surprenant que l’IA ait suscité un engouement aussi extraordinaire. Mais elle reste, fondamentalement, une extension de l’industrie de l’extraction de données dans laquelle nous nous sommes tous empêtrés au cours des deux dernières décennies.
Selon le Wall Street Journal, l’IA sera à court de données provenant de l’ensemble de l’internet et produites par l’ensemble de l’humanité dès 2026.
Le volume de données extraites est désormais tel que des résultats relevant de la science-fiction semblent aujourd’hui possibles. Mais parce qu’il s’agit d’une industrie extractive, et parce qu’elle doit fonctionner à une échelle aussi vaste, il y a des limites strictes à ce que les technologies actuelles de l’IA peuvent faire. C’est ainsi que la valorisation boursière des entreprises technologiques dépasse largement la réalité économique, créant les conditions d’une bulle spéculative classique.
Le premier obstacle est l’épuisement de la matière première que constituent les données humaines. Selon un calcul publié dans le Wall Street Journal, l’IA sera à court de données provenant de l’ensemble de l’internet et produites par l’ensemble de l’humanité dès 2026. Les entreprises spécialisées dans l’IA ont donc pris l’habitude d’utiliser des données générées par l’IA pour essayer d’entraîner leurs machines ! Mais cela produit ce qu’un récent article universitaire a appelé « l’effondrement du modèle » : L’IA cesse de fonctionner lorsqu’elle doit se nourrir d’elle-même. Et plus l’internet sera inondé de « déchets d’IA », moins l’IA sera utile. Un scénario qui met en doute la survie même de l’IA selon le spécialiste Corey Doctorow.
À l’autre extrémité de la machine d’extraction de données se trouve l’infrastructure matérielle nécessaire pour faire fonctionner ses algorithmes. Cependant, plus les ordinateurs qui exécutent les logiciels sont alimentés en données, plus ils deviennent gourmands en ressources. Les centres de données se multiplient dans le monde entier pour répondre à la demande : Microsoft ouvre actuellement un nouveau datacenter quelque part sur la planète tous les trois jours. Or, ces datacenters exigent d’énormes ressources. Ainsi, un centre de données moyen de Google consomme autant d’électricité que 80.000 ménages. En Pennsylvanie, un complexe de serveurs d’Amazon dispose ainsi d’une centrale nucléaire dédiée à son alimentation en électricité. Pour maintenir au frais ces serveurs bourdonnants, il faut d’énormes volumes d’eau : un nouveau centre de données à grande échelle consomme en général la même quantité d’eau par jour que 40.000 personnes. Il n’est donc pas étonnant que, du Chili à l’Irlande, les protestations contre ces monstres commencent à se multiplier. En Grande-Bretagne, les plans d’expansion rapide de l’IA récemment annoncés par le gouvernement travailliste risquent de se heurter de plein fouet à des réserves d’eau déjà très sollicitées.
Après l’euphorie, les craintes d’une bulle autour de l’intelligence artificielle générative
Les dépenses du secteur de l’intelligence artificielle générative, notamment en capacité de calcul informatique, dépassent largement ses revenus, alertent certains analystes.
C’est « la question à 600 milliards de dollars », écrit David Cahn, un associé de Sequoia Partners, un fonds d’investissement historique de la Silicon Valley, spécialisé dans la tech. Selon ses calculs, exposés dans un long billetpublié le 20 juin, c’est le montant des revenus qui seraient nécessaires pour rentabiliser les investissements actuels dans le secteur. « La bulle de l’IA [intelligence artificielle] atteint un point de bascule », prévient-il, soulignant un décalage entre les dépenses et les recettes prévues.
Lire aussi « La “hype” autour de l’intelligence artificielle risque de créer des déceptions »
Un constat également évoqué dans une note de la banque d’affaires Goldman Sachs, publiée le 25 juin et titrée : « IA générative : trop de dépenses pour trop peu de bénéfices ? » L’IA « générative » – cette famille de logiciels capables de créer des textes, des images ou des sons, popularisée depuis le lancement de ChatGPT, fin 2022 – est une « vraie invention », mais elle fait l’objet de « trop d’optimisme et de hype », y déclare notamment le professeur au Massachusetts Institute of Technology Daron Acemoglu.
Ces notes incitant à la prudence rejoignent une petite musique entendue ces derniers mois chez d’autres observateurs. « Attention à l’euphorie de l’IA », a mis en garde l’éditorialiste du Financial Times Rana Foroohar, alors que l’essayiste spécialiste du numérique Cory Doctorow ou le chroniqueur du Guardian John Naughton prédisaient une « bulle ». Plus récemment, un article publié dans The Economist a estimé que l’IA générative pourrait bien être un cas de« surinvestissement dans les infrastructures, nourri par l’excitation suscitée par une nouvelle technologie », la comparant à la « folie du chemin de fer » à la fin du XIXe siècle ou au « boom des télécoms » à la naissance d’Internet, dans les années 2000. Les dépenses liées à l’IA générative sont des signes que les géants du secteur surestimeraient la « volonté des gens de payer pour des chatbots ou des outils dernier cri », écrivait le magazine économique britannique.
Investissements colossaux
Point de départ de ces craintes, les montants investis dans les infrastructures, principalement les centres de données capables de fournir la capacité de calcul informatique nécessaire pour entraîner, puis faire fonctionner les modèles d’IA générative : 200 milliards de dollars (186 milliards d’euros) en 2024, pour les quatre géants Amazon, Microsoft, Google et Meta (Facebook, Instagram), soit 45 % de plus qu’en 2023 et 180 % par rapport à 2019, selon le cabinet d’analystes Bernstein Research. Alimentées par le prix élevé des processeurs spécifiques à l’IA du leader Nvidia, ces dépenses vont continuer, car de nouvelles générations de ces puces spécialisées vont arriver, note Sequoia Capital. Le secteur prévoit des investissements d’environ 1 000 milliards de dollars sur les prochaines années.
Lire aussi | Derrière l’IA, la déferlante des data centers
« Quel problème à 1 000 milliards de dollars l’IA va-t-elle résoudre ? », demande Jim Covello, responsable de la Global Equity Research chez Goldman Sachs. Selon lui, l’IA générative sert pour l’instant surtout à « rendre des processus existants – comme l’écriture de code informatique – plus efficaces » – souvent avec un surcoût et aussi avec un taux « d’erreurs » –, mais « aucune application réellement transformante, et rentable, n’a été trouvée ».
Or, face à ces investissements colossaux, les revenus restent relativement faibles. OpenAI – le créateur de ChatGPT, dans lequel Microsoft a investi 13 milliards de dollars – aurait un rythme de 3,4 milliards de chiffre d’affaires annuel, selon The Information. Anthropic – dans laquelle Amazon et Google ont investi 6 milliards de dollars – ambitionnerait d’atteindre 850 millions en 2024, selon le même média. Perplexity AI générerait 20 millions de dollars par an environ, selon le média américain TechCrunch. Même en ajoutant des montants estimés autour de 10 milliards de dollars de chiffre d’affaires par géant comme Google, Microsoft ou Amazon, il reste un « trou » substantiel, alerte M. Cahn, de Sequoia.
Lire aussi | Google, Microsoft et Meta justifient leurs gros investissements dans l’IA
« Les succès viendront-ils suffisamment vite pour justifier les investissements d’aujourd’hui ? C’est une question stratégique de risque » et un « pari », reconnaissait récemment, dans Les Echos, Yann LeCun. Le patron de l’IA chez Meta soulignait au passage les limites actuelles des modèles de traitement du langage et leur modèle économique incertain, d’autant qu’existent des alternatives open source dont les licences sont gratuites. De plus, les recherches qui permettraient aux futures IA de commencer à « planifier ou raisonner » prendront au minimum cinq ans, notait-il. Enfin, souligne la note de Goldman Sachs, les importants besoins en électricité liés au calcul informatique pour l’IA vont supposer des investissements supplémentaires dans les réseaux électriques.
Des géants rentables et diversifiés
Bien sûr, tout le monde ne peint pas un tableau aussi sombre. Il y a une « possibilité très réelle que l’équation de coût de l’IA change », estime le spécialiste du marché du logiciel chez Goldman Sachs, Kash Rangan, croyant à des baisses de prix et à l’émergence de nouveaux cas d’usage. « Les gens ne pensaient pas avoir besoin des smartphones, d’Uber ou d’Airbnb avant qu’ils existent », abonde son collègue Eric Sheridan. Et contrairement aux start-up de la bulle des débuts d’Internet, les acteurs de l’IA sont aujourd’hui souvent des géants rentables et diversifiés, avec des « réseaux de distribution et des bases d’utilisateurs massives », note M. Rangan.
« A chaque révolution technologique, il y a des excès : au début des années 2000, on valorisait une prise Internet ADSL à plusieurs milliers d’euros, ce n’était pas raisonnable. Mais, au final, il y a quand même eu de gros gagnants », estime l’associé du fonds français Daphni Pierre-Eric Leibovici, qui a investi dans des start-up d’IA comme Mistral, H ou Pasqal.
« Les frénésies spéculatives font partie de la technologie », concède M. Cahn, de Sequoia, mais il ne faut pas croire à l’« illusion » répandue de la Silicon Valley au reste du monde, selon laquelle « [ils vont] tous [s’]enrichir rapidement parce qu’une superintelligence va émerger demain ». « En réalité, la route sera longue, avec des hauts et des bas », met-il en garde
Lire aussi | Intelligence artificielle : mobilisation contre la domination annoncée des géants du numérique
Santé-Environnement-Politique 
Un avis sur « IA: la bulle spéculative est condamnée à exploser, un premier avertissement ayant eu lieu sur les marchés financiers en août. »