Prometteuse sur le papier, l’IA générative patine sur le terrain de la rentabilité réelle. Malgré des milliards investis, les doutes grandissent sur la solidité financière de ces modèles.
L’enthousiasme pour l’IA générative a balayé la tech comme un raz-de-marée. Pourtant, une réalité plus rugueuse émerge : ces technologies coûtent une fortune et rapportent bien moins. Dans une enquête IBM menée auprès de 2000 PDG, seuls 25 % affirment que leurs projets IA ont généré les résultats espérés. Plus étonnant encore, 64 % reconnaissent investir sans être certains de la valeur réelle.
Les entreprises ne veulent pas rater le coche, quitte à foncer dans l’inconnu. La moitié des dirigeants interrogés admettent que leurs investissements en IA visent d’abord à éviter d’être dépassés. Pourtant, seuls 37 % pensent qu’il vaut mieux agir vite et se tromper que d’attendre avec prudence. Une stratégie souvent risquée quand les budgets explosent et que les résultats restent flous.
Copilot, l’exemple d’un enthousiasme refroidi
Microsoft, acteur central de cette révolution, a misé gros sur Copilot. Intégré à toute sa suite logicielle, l’outil devait transformer la productivité. Mais les chiffres déçoivent : Amy Hood, directrice financière de Microsoft, a montré une courbe plate avec 20 millions d’utilisateurs hebdomadaires. Ce qui, à l’échelle de Microsoft, semble bien peu après autant d’efforts.
Même Satya Nadella, PDG de Microsoft, a fini par admettre l’évidence. Il n’existe pas d’application miracle pour l’IA. Malgré les 10 milliards de dollars investis dans OpenAI, la recette magique n’est pas encore trouvée. Ajouter Copilot à tous les outils ne suffit pas à changer la donne.
OpenAI, des pertes colossales derrière la vitrine technologique
OpenAI incarne la startup modèle de l’IA générative, soutenue par Microsoft et adulée dans le monde entier. Mais dans les coulisses, le tableau est plus sombre. En 2024, l’entreprise aurait dépensé près de 9 milliards de dollars pour générer 4 milliards de chiffre d’affaires. L’écart est colossal.
L’essentiel des coûts vient de l’infrastructure : modèles à entraîner, requêtes à traiter, serveurs à entretenir. Ed Zitron résume la situation avec ironie : « OpenAI perd de l’argent sur chaque client payant ». Même avec l’explosion des abonnements, la rentabilité reste hors de portée. Le modèle actuel repose davantage sur la croissance que sur l’équilibre économique. Jusqu’à quand ?
L’exemple Tempus AI, l’exception qui confirme
Parmi toutes les entreprises citées, Tempus AI semble être l’exception. Cette société applique l’IA générative à la médecine de précision, un domaine aux usages très ciblés. Contrairement aux acteurs généralistes, elle ne vend pas une promesse floue, mais répond à des problématiques concrètes.
Résultat : +75 % de croissance sur un an. Son succès vient de la clarté de son positionnement. En évitant les discours vides et les démonstrations gadgets, elle réussit à convaincre hôpitaux et chercheurs. Tempus montre qu’il est possible de rentabiliser l’IA générative, à condition de partir d’un besoin réel plutôt que d’une mode technologique.
Nvidia, le grand gagnant du chaos
Nvidia ne construit pas d’IA générative, elle vend le matériel nécessaire à son fonctionnement et ça change absolument tout en matière de rentabilité. Chaque fois qu’une startup lève un milliard, elle achète des GPU Nvidia. Ce sont ces puces ultra-puissantes qui permettent d’entraîner les modèles d’OpenAI, Anthropic ou Mistral.
Peu importe que les autres gagnent ou perdent : Nvidia encaisse. En 2024, ses résultats explosent, précisément parce que les autres brûlent du cash. L’entreprise reste donc en dehors du débat sur la rentabilité des usages. Elle profite de la dépendance technologique. Si la bulle de l’IA éclate, elle sera la dernière touchée.
Une bulle technologique qui gonfle dangereusement
La situation rappelle fortement la bulle Internet des années 2000. Les fonds affluent, les promesses pleuvent, mais les modèles restent bancals. Tant que les investisseurs acceptent l’idée d’une croissance sans profits, l’écosystème tient. Le jour où la question du retour sur investissement sera posée sérieusement, tout pourrait s’effondrer.
À l’heure actuelle, l’IA générative reste fascinante mais loin d’être rentable. Seules les entreprises capables de relier technologie et problème concret ont une chance de durer. Le reste risque de finir dans les livres d’histoire, classé au chapitre des illusions coûteuses.
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