La majorité des chercheurs en IA estiment que l'industrie technologique déverse des milliards dans une impasse
Les entreprises prévoient d'augmenter leurs investissements dans l'IA au cours des 18 prochains mois, mais le manque de compréhension de ce que l'IA peut faire a gêné les efforts de mise en œuvre, selon Celigo
Les responsables de l'informatique et des opérations des entreprises prévoient d'augmenter considérablement leurs investissements dans l'IA au cours des 18 prochains mois, selon une enquête mondiale indépendante annoncée par Celigo.
L'enquête menée auprès de 1 200 personnes révèle que les entreprises obtiennent des résultats positifs dès les premiers déploiements de l'IA, notamment une productivité et une efficacité accrues, une meilleure expérience client et une réduction des coûts. En conséquence, 97 % d'entre elles déclarent qu'elles augmenteront leurs dépenses en matière d'IA jusqu'en 2025 afin d'accélérer les transformations de l'IA dans les différents services de l'entreprise.
« Les résultats du rapport confirment ce que nous savions déjà être vrai - la révolution des opérations d'IA est bien en cours », déclare Scott Henderson, directeur de la technologie chez Celigo. « Alors que l'IA est rapidement devenue un composant intégral pour des fonctions informatiques et opérationnelles performantes, il est plus important que jamais pour les entreprises de disposer d'une stratégie et d'une feuille de route de mise en œuvre à l'échelle de l'organisation. Cela permettra d'éclairer les investissements visant à améliorer l'efficacité des déploiements de l'IA, à donner aux utilisateurs professionnels non techniques les moyens de mettre en œuvre des solutions d'IA et à réduire les obstacles qui empêchent une adoption généralisée. »
Près de la moitié des personnes interrogées déclarent que leur organisation utilise activement l'IA pour automatiser le service/support à la clientèle, tandis que la recherche et le développement (41 %) et le marketing (37 %) sont également cités comme des domaines ayant obtenu des résultats positifs grâce à la mise en œuvre de l'IA. Un peu moins de 50 % des personnes interrogées déclarent que leur organisation a constaté une nette amélioration de la productivité et de l'efficacité, 45 % ont bénéficié d'une optimisation des opérations, et l'utilisation de l'IA a permis d'améliorer l'expérience client et de réduire les coûts dans près de 40 % des entreprises mondiales interrogées.
Cela ne veut pas dire qu'il n'y a pas de préoccupations, 56 % citent les inquiétudes en matière de sécurité liées à l'utilisation de l'IA comme l'obstacle le plus important à l'adoption et à l'acceptation généralisées de l'IA sur leur lieu de travail. Une formation insuffisante apparaît également comme un obstacle à la réussite de l'IA, puisque 47 % déclarent qu'un manque de compréhension de ce que l'IA peut faire pour leur organisation a entravé les efforts de mise en œuvre. En outre, 46 % indiquent que les employés et les équipes craignent que leurs emplois et leurs fonctions soient remplacés par l'IA.
À propos de Celigo
Celigo est une plateforme d'intégration et d'automatisation de nouvelle génération (iPaaS) dont la mission est de simplifier et de redéfinir l'intégration telle que nous la connaissons. Créer des connexions significatives à travers votre pile technologique peut être un véritable défi, et les solutions d'hier ne peuvent plus suffire. Celigo offre la seule plateforme qui réunit tout cela, redéfinissant et simplifiant à jamais l'intégration des applications, l'automatisation des processus et l'optimisation des flux de travail. L'entreprise est présente à l'international dont aux États-Unis, aux Pays-Bas, au Royaume-Uni et en Allemagne.
Source : "AI trends in IT and operations" (rapport de Celigo)
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Voir aussi :
:fleche: L'IA générative a été rapidement adoptée par les entreprises : 67 % des personnes interrogées ont déclaré que leur entreprise utilisait actuellement l'IA générative, selon une étude de O'Reilly
:fleche: Les dépenses en solutions GenAI atteindront 143 milliards de dollars en 2027, avec un taux de croissance annuel composé de 73,3 % sur cinq ans, selon les prévisions d'IDC
:fleche: Les investissements dans la modernisation informatique devraient augmenter de 27 % en 2024, les entreprises cherchant à tirer parti des nouvelles technologies, telles que l'IA et l'edge computing
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Les grandes entreprises technologiques ont déjà investi plus de 100 milliards de dollars dans l'IA
Les grandes entreprises technologiques ont déjà investi plus de 100 milliards de dollars dans l'IA et ne comptent pas s'arrêter,
malgré le scepticisme qui commence à naître parmi les investisseurs
Les grandes entreprises technologiques ont augmenté leurs dépenses d'investissement de 50 % pour atteindre plus de 100 milliards de dollars cette année, alors qu'elles s'efforcent de mettre en place l'infrastructure nécessaire à l'intelligence artificielle, malgré le scepticisme croissant de Wall Street quant à la rentabilité de ces investissements sans précédent.
Microsoft, Alphabet, Amazon et Meta ont tous révélé des augmentations massives de leurs dépenses au cours des six premiers mois de 2024 (pour un total de 106 milliards de dollars) dans leurs derniers rapports trimestriels sur les bénéfices, tandis que leurs dirigeants ont balayé la nervosité des marchés boursiers en promettant d'autres augmentations des investissements au cours des 18 prochains mois.
« À ce stade, je préfère prendre le risque de renforcer les capacités avant qu'elles ne soient nécessaires, plutôt que trop tard », a déclaré la semaine dernière Mark Zuckerberg, chef de Meta, qui a prédit que les dépenses d'investissement de la société mère Facebook pourraient atteindre 40 milliards de dollars cette année.
L'ensemble de ces prévisions signifie que les investissements de Big Tech liés à l'IA pourraient plus que doubler d'ici à la fin de l'année. Les analystes du Dell'Oro Group s'attendent désormais à ce que 1 milliard de dollars soient investis dans des infrastructures telles que les centres de données d'ici cinq ans, même si les entreprises n'ont pas encore réussi à convaincre les investisseurs que leurs clients sont prêts à dépenser beaucoup pour des produits et des services d'IA.
« Les équipes de direction des entreprises technologiques misent sur les dépenses », a déclaré Jim Tierney, responsable de la croissance aux États-Unis chez AllianceBernstein. « Les investisseurs ne savent pas encore très bien quels sont les modèles commerciaux et les retombées. Cela crée un environnement de "confiance" qui n'est pas très rassurant compte tenu des dépenses globales ».
L'impact sur les capitalisations boursières loin de décourager les dirigeants des Big Tech
Intel, qui doit encore capter une grande partie des dépenses en infrastructures d'IA en raison de son manque de produits compétitifs, a perdu plus d'un quart de sa valeur vendredi après l'annonce de suppressions massives d'emplois. Le 2 Août 2024, l'action d'Intel a connu sa plus forte baisse depuis 1974, après que le fabricant de puces a fait état d'un important manque à gagner pour le trimestre de juin et a annoncé qu'il allait licencier plus de 15 % de ses employés. L'action se négocie à son plus bas niveau depuis 2013.
Pourtant, alors que les actions de Google, Microsoft et Amazon se sont effondrées immédiatement après la publication de leurs résultats, les dirigeants des grandes entreprises technologiques n'ont pas cherché à s'excuser pour leur frénésie de dépenses.
Zuckerberg a estimé que la puissance de calcul nécessaire pour former son prochain grand modèle de langage serait « presque 10 fois supérieure » à celle de la version précédente, tout en admettant qu'il faudrait « des années » avant que certaines de ses fonctions d'IA, telles que son chatbot Meta AI, ne rapportent de l'argent « par elles-mêmes ».
« Dans le domaine de la technologie, lorsque vous traversez des transitions comme celle-ci, le risque de sous-investissement [dans l'IA] est beaucoup plus élevé que celui de surinvestissement », a déclaré Sundar Pichai, directeur général de Google.
Après qu'Alphabet, la société mère de Google, a annoncé une augmentation de 90 % des dépenses d'investissement au cours des deux premiers trimestres de 2024, pour atteindre 25 milliards de dollars, Microsoft a réagi avec une augmentation de 78 %, pour atteindre 33 milliards de dollars.
Amazon a déclaré qu'elle s'attendait à ce que les dépenses d'investissement globales augmentent « de manière significative » en 2024, ce qui, selon le directeur financier Brian Olsavsky, serait principalement canalisé dans une nouvelle infrastructure de cloud. L'IA générative est désormais une « activité de plusieurs milliards de dollars » pour l'entreprise, a-t-il ajouté. Mais dans le contexte de la déroute générale du marché et des signes de faiblesse de son activité grand public, les actions d'Amazon ont chuté de 8,8 % après la publication des résultats.
Les limites et les préoccupations
Bien que les investissements massifs en IA promettent des avancées technologiques, ils soulèvent également des questions et des inquiétudes. Voici quelques points à considérer :
- Concentration de pouvoir : Les Big Tech détiennent déjà une part importante du marché technologique. Leur domination dans le domaine de l’IA pourrait renforcer leur position et créer un déséquilibre de pouvoir.
- Biais algorithmiques : L’IA est souvent formée sur des données historiques, qui peuvent contenir des biais. Si ces biais sont intégrés dans les systèmes d’IA, ils peuvent perpétuer des inégalités et des discriminations.
- Vie privée et surveillance : L’IA alimente les systèmes de surveillance, la reconnaissance faciale et la collecte de données. Comment garantir que ces technologies ne violent pas la vie privée des individus ?
- Impact sur l’emploi : L’automatisation grâce à l’IA peut entraîner la suppression d’emplois. Comment assurer une transition équitable pour les travailleurs touchés ?
- Éthique de l’IA : Les décisions prises par les systèmes d’IA peuvent avoir des conséquences profondes. Comment établir des normes éthiques pour guider leur développement et leur utilisation ?
L'IA : un gouffre financier avec un impact considérable sur le climat
Les modèles d'IA générative comme ChatGPT s'améliorent grâce à la puissance de calcul brute des centres de données, qui traitent d'énormes ensembles de données pour trouver des modèles et améliorer les réponses. Mais la puissance de calcul est coûteuse et, pendant des années, elle n'a pas été un investissement rentable pour de nombreux opérateurs de centres de données.
De plus, l'IA ne boit pas d'eau, mais les centres de données, où sont formés les systèmes d'intelligence artificielle, en utilisent beaucoup pour refroidir leurs serveurs. Il ne s'agit là que d'une partie du puzzle en ce qui concerne la consommation d'eau numérique. Les systèmes d'intelligence artificielle tels que ChatGPT et Bard consomment bien plus d'eau et d'énergie qu'une recherche Internet classique. Selon une étude publiée par l'université de Californie à Riverside, une conversation avec ChatGPT consomme environ 50 cl d'eau, soit l'équivalent d'une petite bouteille en plastique. Avec près de 1,5 milliard d'utilisateurs par mois, l'addition est vite faite.
Microsoft et Google disposent de centres de données pour assurer le fonctionnement de leurs services cloud, notamment le stockage et le cloud computing. Ces centres de données consomment beaucoup d'énergie et d'eau pour le refroidissement. La consommation d'énergie a probablement augmenté depuis que les deux entreprises ont sauté à pieds joints dans le train de l'IA ; en 2023, Google et Microsoft ont consommé chacun 24 TWh d'électricité, ce qui dépasse la consommation de plus de 100 pays, dont l'Islande, le Ghana et la Tunisie, selon une analyse.
Certains experts sont convaincus que le boom de l'IA va s'essouffler
De nombreux rapports prédisent que l'IA ajoutera des milliers de milliards à l'économie mondiale en stimulant la productivité comme jamais auparavant dans l'histoire. Mais un nombre croissant d'analystes et de scientifiques de renom se montrent sceptiques quant à ces prédictions. Ce groupe estime que la surestimation des possibilités de l'IA a créé une bulle spéculative, car les valorisations se détachent de la réalité. Cela serait comparable à la bulle Internet de la fin des années 1990, dont quelques entreprises seulement ont survécu. Les experts craignent que la même chose se produise aujourd'hui, compte tenu de la récente montée en flèche des actions liées à l'IA.
En août dernier, le professeur Gary Marcus de l'université de New York a écrit dans une analyste publiée la plateforme de blogging Substack : « nous commençons à voir des signes que l'IA générative pourrait être un raté ».
Marcus a déclaré : « le retour sur investissement de l'IA générative n'est peut-être pas si important, après tout ». Parmi les signes avant-coureurs, un rapport du Wall Street Journal a signalé que les clients ont trouvé trop cher le prix de 30 dollars par mois du nouveau l'assistant d'IA Copilot de Microsoft. Selon lui, il est difficile de mettre en production de grands modèles de langage (LLM) ; la plupart des travaux réalisés à ce jour sont préliminaires. Il rapporte que les entreprises commencent à modérer leurs attentes. De nombreuses attentes initiales étaient irréalistes. De plus, certains pensent que l'AGI ne viendra pas des LLM.
De son côté, Jeffrey Funk, professeur à la retraite et consultant sur les nouvelles technologies, souligne que les entreprises d'IA ont dépensé d'énormes sommes d'argent pour lutter contre les hallucinations (lorsque les systèmes d'IA inventent des faits), mais n'ont pas résolu le problème.
De plus, selon lui : « les revenus ne sont pas encore là et ne viendront peut-être jamais. Les valorisations anticipent des marchés de plusieurs milliards de dollars, mais les revenus actuels de l'IA générative se chiffrent, selon les rumeurs, à quelques centaines de millions. Ces revenus pourraient réellement être multipliés par 1000, mais il s'agit là d'une hypothèse très spéculative. Nous ne devrions pas nous contenter de le supposer ». Funk prévient également que le rythme de l'innovation dans le domaine de l'IA générative semble ralentir. Il a cité de nombreux facteurs qui sont à l'origine du ralentissement de l'innovation.
Près de la moitié des entreprises américaines utilisant l'IA déclarent que leur objectif est de réduire les coûts liés au personnel
Dans une enquête qui s'est achevée le 3 juin, la Fed de Richmond a interrogé 450 directeurs financiers sur les projets d'automatisation au sein de leurs entreprises. Près de deux tiers d'entre eux ont déclaré que leur entreprise a pour priorité stratégique d'automatiser les tâches généralement effectuées par les employés. Parmi les entreprises qui prévoient d'automatiser au cours des 12 prochains mois, une majorité s'attend à mettre en œuvre l'IA pour effectuer un large éventail de tâches. L'enquête a été menée en collaboration avec la Fuqua School of Business de l'université Duke et la la Réserve fédérale d'Atlanta, en Géorgie.
John Graham, professeur de finance à l'université Duke et directeur académique de l'étude, a déclaré : « les directeurs financiers affirment que leurs entreprises utilisent l'IA afin d'automatiser une multitude de tâches, qu'il s'agisse du paiement des fournisseurs, de la facturation, de l'approvisionnement, des rapports financiers ou de l'optimisation de l'utilisation des installations. Cela s'ajoute au fait que les entreprises utilisent ChatGPT pour générer des idées créatives et rédiger des descriptions d'emploi, des contrats, des plans de marketing et des communiqués de presse ». L'on pourrait bientôt assister à des licenciements.
Des préoccupations croissantes parmi les travailleurs
Un travailleur écrit : « on ne peut pas créer une société où l'on doit travailler pour vivre et donner tous les emplois raisonnablement rémunérés à l'IA sans s'attendre à des problèmes majeurs. C'est à se demander si les personnes qui défendent cette idée sont si imprévoyantes qu'ils ne se rendent pas compte que les gens sans argent ne peuvent pas acheter de choses ».
Un autre de se demander :
« Si des gens perdent leur emploi à cause de l'IA, la société doit s'organiser en conséquence.
« Sommes-nous prêts à assumer le coût à court terme d'un chômage massif pour la promesse à long terme d'une croissance économique et d'une prospérité pour tous ? Encourageons-nous ces personnes à exercer des métiers centrés sur l'humain ? Décourageons-nous les jeunes et les jeunes adultes d'exercer des professions qui seront probablement rendues obsolètes par l'IA à l'avenir ? Investissons-nous dans une formation plus poussée sur la manière de développer ou d'utiliser les outils d'IA afin que personne ne prenne du retard ?
« Ou devons-nous accepter le fait qu'une partie non négligeable de la population sera probablement dévastée économiquement et devons-nous simplement commencer à mettre en place des politiques visant à garantir que tout le monde dispose au minimum d'un logement sûr, d'un accès à une alimentation saine et à l'eau, au chauffage et à la climatisation, à l'internet et à des soins médicaux gratuits ou abordables ? »
Source : résultats trimestriels
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:fleche: Qu'en pensez-vous ? Partagez-vous le point de vue des chefs d'entreprises qui multiplient les investissements sur l'IA ou pensez-vous comme ceux qui voient en l'IA une bulle ? Dans quelle mesure ?
:fleche: L'IAG, une utopie ou une prouesse technique réalisable ?
:fleche: Quel impact voyez-vous l’IA avoir sur notre vie quotidienne dans les prochaines années ?
:fleche: Comment pouvons-nous garantir que ces investissements profitent à tous et ne creusent pas les inégalités ?
:fleche: Quelles devraient être les limites éthiques de l’utilisation de l’IA par les grandes entreprises ?
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Près de cent milliards investis dans l'IA, mais les résultats sont mitigés et les perspectives sont faibles
Le boom des investissements dans l'IA : plus de 92 Mds $ injectés en 2023 dans la construction de centres de données et l'achat de puces et d'équipements
avec des résultats mitigés et de faibles perspectives
Un nouveau rapport sur la course à l'IA fait état d'une hausse vertigineuse des investissements dans l'infrastructure nécessaire au fonctionnement de la technologie. Plus de 28 milliards de dollars auraient été injectés en un an dans la construction de centres de données aux États-Unis et le pays aurait importé plus de 65 milliards de dollars d'équipements électroniques rien qu'en 2023. Les investissements dans les puces d'IA de pointe et les sources d'énergie sont également en hausse. Pourtant, les résultats des projets d'IA sont mitigés et des rapports soulignent que l'IA perd de sa popularité, avec des perspectives qui s'amenuisent.
Centres de données et équipements électroniques
La ruée vers l'IA entraîne une montée en flèche des investissements dans les infrastructures physiques, les dépenses en centres de données, ordinateurs et autres infrastructures atteignant des sommets. Des données compilées par l'analyste économique américain Joseph Politano, auteur de la lettre d'information Apricitas Economics, montrent comment ces dépenses ont grimpé après le lancement du chatbot d'IA ChatGPT d'OpenAI en novembre 2022.
D'après le rapport, à l'heure actuelle, le montant des investissements dans la construction de centres de données aux États-Unis atteint le chiffre record de 28,6 milliards de dollars par an, soit une hausse de 57 % par rapport à l'année dernière et de 114 % par rapport à il y a seulement deux ans. À titre de comparaison, c'est à peu près autant que ce que l'Amérique dépense pour la construction de restaurants, de bars et de magasins de détail réunis.
Le rapport précise que ce chiffre ne concerne que les bâtiments proprement dits, à l'exclusion des racks massifs d'ordinateurs surpuissants qui constituent le cerveau des centres de données, ainsi que de grandes quantités de câbles, de ventilateurs et d'autres pièces nécessaires au fonctionnement de ce cerveau. Par conséquent, les entreprises ont à nouveau dépensé des dizaines de milliards de dollars pour équiper leurs grands centres de données.
Selon le rapport, en août 2024, les importations nettes américaines de gros ordinateurs (comme ceux utilisés pour la formation à l'IA) ont atteint un nouveau record, et les importations nettes de pièces informatiques, d'accessoires et d'autres composants avaient atteint un record juste le mois précédent. Au total les États-Unis ont importé plus de 65 milliards de dollars dans ces deux catégories en 2023, en plus de l'augmentation de la production nationale.
La majorité de ces nouveaux centres de données, ordinateurs et équipements seraient achetés par des entreprises technologiques, notamment des fournisseurs d'infrastructures informatiques comme Amazon, des sociétés de recherche sur le Web comme Google et des éditeurs de logiciels comme Microsoft. En outre, ces entreprises ont augmenté leurs avoirs nets en immobilisations corporelles de plus de 95 milliards de dollars au cours de l'année écoulée.
Les investissements dans les puces d'IA de pointe
Les investissements des entreprises américaines dans les ordinateurs et les équipements connexes ont atteint un nouveau record dans le contexte du boom de l'IA, avec une hausse de 16,6 % au cours de l'année écoulée, même après ajustement pour tenir compte de l'inflation. En outre, la demande avide de puces d'IA est visible dans la quantité croissante de puces, d'ordinateurs et de composants connexes que les États-Unis importent aujourd'hui de Taïwan.
Joseph Politano rapporte que ces importations ont totalisé plus de 38 milliards de dollars en 2023, soit une augmentation de plus de 140 % par rapport à l'année précédente, et il n'y a aucun signe de ralentissement. Les trois catégories ont connu une croissance rapide, mais ce sont les importations directes américaines de puces logiques qui ont connu la plus forte augmentation relative, passant de niveaux relativement minimes à près de 5 milliards de dollars par an.
Par ailleurs, selon le rapport, bien que les processeurs de données et les sociétés Internet telles que Amazon et Google continuent d'afficher les niveaux d'investissement les plus élevés dans l'espace technologique, ce sont les développeurs de logiciels qui ont connu la croissance d'investissement la plus rapide.
L'investissement réel des éditeurs de logiciels dans la propriété intellectuelle - qui englobe les modèles d'IA eux-mêmes ainsi que la recherche et le développement connexes - a augmenté de 40 % depuis 2021, tandis que l'investissement réel dans le matériel, comme les ordinateurs, a connu une croissance de 96 %.
« L'ère où les principaux développeurs de logiciels étaient des entreprises peu axées sur le matériel a été remplacée par une ère où les développeurs font la course entre eux pour voir qui peut développer les capacités matérielles le plus rapidement », indique le rapport.
La consommation électrique des centres de données
Les modèles d'IA et les gigantesques entrepôts informatiques qui permettent leur formation, ainsi que le reste de l'Internet, sont très coûteux en électricité. Le directeur marketing d'Arm, Ami Badani, a déclaré en avril que les centres de données consommaient 2 % de l'ensemble des besoins énergétiques mondiaux. Il est presque certain que ce chiffre augmentera si la technologie continue à être largement adoptée. De nombreuses études tendent à le confirmer.
« Nous ne pourrons pas poursuivre les progrès de l'IA sans puissance d'adressage. ChatGPT nécessite 15 fois plus d'énergie qu'une recherche traditionnelle sur le Web », a-t-il déclaré. Dans un rapport publié cette année, l'Association internationale de l'énergie affirme que les centres de données représenteront un tiers des nouveaux besoins en énergie aux États-Unis jusqu'en 2026 et doubleront dans le monde entier d'ici 2026 pour atteindre 1 000 térawattheures.
Selon Grid Strategies, les prévisions de croissance sur neuf ans pour l'Amérique du Nord ont pratiquement doublé par rapport à 2023, car les entreprises construisent des centres de données pour l'IA qui font paraître minuscules les besoins des centres de données traditionnels. Les énergies renouvelables, en tant que source d'énergie la moins chère du marché, seraient un moyen de répondre à cette croissance, mais selon les analyses, ces énergies ne sont pas idéales.
La ruée des géants de la Tech vers l'énergie nucléaire
C'est la raison pour laquelle les entreprises technologiques telles que Microsoft, Amazon, Google et Oracle se ruent vers l'énergie nucléaire. Amazon a signé récemment trois accords visant à accélérer le développement de la technologie dans le domaine de l'énergie nucléaire. Ces investissements permettront au leader mondial du cloud computing de répondre aux besoins de ses centres de données et de l'IA. (Amazon investit dans la startup d'IA Anthropic.)
Google a annoncé récemment avoir commandé six ou sept SMR à l'entreprise californienne Kairos Power. Google a déclaré que « l'entreprise s'efforçait de construire l'infrastructure informatique la plus économe en énergie au monde ». Mais la demande en énergie de ses centres de données n'a cessé de croître ces dernières années, et semble avoir bondi avec l'essor de l'IA générative. Les émissions du géant de la recherche en ligne ont également fortement augmenté.
L'annonce de Google fait suite à l'annonce faite par Microsoft le mois dernier. Selon l'annonce, Microsoft s'engagerait à acheter pendant 20 ans de l'électricité provenant de la centrale nucléaire américaine en sommeil de Three Mile Island si Constellation Energy redémarrait le site. La centrale a été le théâtre d'un accident nucléaire majeur en 1979, qui n'a toutefois pas fait de blessés ni de morts. La remise en service de la centrale suscite des préoccupations.
De son côté, le fondateur d'Oracle, Larry Ellison, a annoncé en septembre que sa société prévoit de construire un campus de centres de données de 1 GW soutenu par trois SMR, mais il n'a pas encore fourni d'autres détails. Le projet vise à répondre aux besoins de l'IA. Oracle dispose d'un grand nombre de centres de données en activité ou en construction dans le monde, dont le plus grand a une capacité de 800 MW et devrait abriter des clusters de GPU Nvidia.
Par ailleurs, le géant de la colocation Equinix a accepté d'acheter 500 MW dans le cadre d'accords d'achat d'électricité avec Oklo, une entreprise spécialisée dans les réacteurs à fission rapide et soutenue par le PDG d'OpenAI, Sam Altman. Prometheus Hyperscale a également annoncé qu'il achète 100 MW à Oklo. Toutefois, les réacteurs à fission rapide sont une technologie qui n'a pas encore fait ses preuves et qui se heurte à d'importants obstacles réglementaires.
L'IA n'a pas permis de redynamiser le marché de l'emploi
Selon le rapport de Joseph Politano, malgré le rebond des revenus du secteur technologique et l'explosion des investissements physiques, la croissance de l'emploi est restée remarquablement faible. Les États-Unis n'ont créé que 32 000 emplois dans le secteur technologique au cours de l'année écoulée, soit moins qu'à n'importe quel moment en 2021, 2022 ou au cours des neuf années précédant la pandémie. D'autres rapports font état du tarissement des offres.
Même les éditeurs de logiciels et les secteurs de l'infrastructure informatique qui sont à l'avant-garde de ce boom de l'IA ont connu une croissance nette de l'emploi pratiquement nulle en 2023 ; le marché de l'emploi lamentable qui a assailli les récents diplômés en informatique ne s'est tout simplement pas beaucoup amélioré. Bien que les talents en IA soient très recherchés, l'IA n'a pas stimulé le marché de l'emploi comme certains l'avaient prédit.
La société de capital-risque CRV prévoit de rendre l'argent qu'elle a collecté auprès des investisseurs. La raison en est que les conditions du marché ont changé pour le pire. CRV estime que les valorisations des startups sont trop élevées par rapport à leur potentiel de rentabilité. Cela confirme les rapports précédents selon lesquels les valorisations liées à l'IA sont détachées de la réalité, créant ainsi une bulle spéculative qui pourrait se solder par un désastre.
L'IA perd de sa popularité et les perspectives de rendements s'amenuisent
L'IA générative a connu une ascension fulgurante depuis fin 2022 et a mobilisé des investissements colossaux. Mais la ferveur commence à baisser. Le cours des actions des sociétés à l'origine de la révolution de l'IA a chuté de 15 % depuis le sommet atteint en juillet 2024. Un nombre croissant d'investisseurs craignent que le rendement ne soit pas à la hauteur des milliards injectés. Les experts s'interrogent sur les limites des grands modèles de langage (LLM). Il apparaît de plus en plus clairement que la machine à faire du battage médiatique sur l'IA générative commence à ralentir, avec un retour à la réalité.
Des dizaines de milliards de dollars ont été dépensés pour développer de modèles d'IA depuis le début du boom de l'IA, mais très peu d'entreprises les utilisent réellement. Selon les chiffres du Bureau du recensement des États-Unis, seuls 4,8 % des entreprises utilisent des modèles d'IA pour produire des biens et des services, contre 5,4 % au début de l'année. C'est à peu près la même proportion qui a l'intention de le faire au cours au cours de l'année prochaine.
Le problème de nombreux modèles d'IA actuels est qu'ils ne sont tout simplement pas assez puissants pour être tangibles. Une étude publiée cette année par le groupe de réflexion RAND a révélé que 80 % des projets d'IA échouent, soit plus du double du taux enregistré pour les autres projets. Certains dirigeants se plaignent, expliquant que les retombées des projets d'IA sont "lamentables". Selon plusieurs analystes, les rendements ne seront pas à la hauteur.
Par ailleurs, des rapports indiquent qu'OpenAI, le leader de la course à l'IA, serait lui-même en difficulté. OpenAI prévoit une perte d'environ 5 milliards de dollars pour un chiffre d'affaires de 3,7 milliards de dollars en 2024. Le chiffre d'affaires devrait atteindre 11,6 milliards de dollars pour l'année 2025. OpenAI, qui est soutenu par Microsoft, est actuellement à la recherche d'un financement qui pourrait valoriser la société à plus de 150 milliards de dollars.
Les startups qui ont promis des gadgets d'IA révolutionnaires échouent lamentablement. Le Humane AI Pin et le rabbit r1 promettaient un avenir grandiose. Ni l'un ni l'autre n'ont tenu leurs promesses. L'AI Pin ne résout aucun problème et les retours sont supérieurs au nombre de ventes. Le rabbit r1 s'avère être une application Android inintéressant. Et les lunettes Ray-Ban de Meta suscitent de sérieuses préoccupations en matière de protection de la vie privée.
Au début de l'année, la Securities and Exchange Commission (SEC) a sévit contre des entreprises qui prétendent faussement utiliser l'IA. Delphia et Global Predictions ont été condamnés à une amende totale de 400 000 dollars pour avoir trompé leurs clients en affirmant que leurs produits utilisaient l'IA pour améliorer les prévisions. Ils avaient exagéré ou menti sur leurs sites Web et leurs médias sociaux quant à l'utilisation de l'IA dans leurs activités.
Source : billet de blogue
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:fleche: Pensez-vous qu'il est encore trop tôt pour dire que les projets d'IA ont échoué ? Pourquoi ?
:fleche: Que pensez-vous de la demande en énergie des centres de données d'IA ? Comment faire face à ce défi ?
Voir aussi
:fleche: CRV, un fonds de capital-risque de la Silicon Valley, restitue 275 millions de dollars aux investisseurs en raison du faible potentiel de rentabilité des startups, et les perspectives de l'IA s'amenuisent
:fleche: L'IA perd de sa popularité et certains investisseurs commencent à craindre qu'elle ne leur apporte pas les profits considérables escomptés, d'autres restent toutefois optimistes quant au potentiel de l'IA
:fleche: Les entreprises prévoient d'augmenter leurs investissements dans l'IA au cours des 18 prochains mois, mais le manque de compréhension de ce que l'IA peut faire a gêné les efforts de mise en œuvre, selon Celigo
Les géants de la technologie s'apprêtent à dépenser 200 milliards de dollars cette année dans la course à l'IA
Les géants de la technologie s'apprêtent à dépenser 200 milliards de dollars cette année dans la course à l'IA
malgré des résultats qui ne justifient pas les coûts et les craintes de Wall Street
L'IA continue de mobiliser des investissements colossaux malgré les résultats mitigés et les faibles perspectives de rendement. Un rapport indique que les dépenses d'investissement des quatre plus grandes sociétés d'Internet et de logiciels (Amazon, Microsoft, Meta et Alphabet) devraient dépasser largement les 200 milliards de dollars cette année, une somme record pour ce collectif. À titre de comparaison, une précédente analyse a rapporté que l'IA a mobilisé environ 100 milliards de dollars au cours de l'année dernière. La hausse des investissements intervient alors que le scepticisme augmente quant à la rentabilité des projets d'IA générative.
Les Big Tech continuent d'injecter des milliards de dollars dans les projets d'IA
À l'été 2024, les actions de plusieurs entreprises engagées dans la course à l'IA ont connu une baisse importante après les résultats non satisfaisants dans le secteur. Wall Street a sanctionné ces entreprises pour avoir dépensé des sommes colossales afin de développer l'IA, mais pour des résultats qui ne justifiaient pas les coûts. Les actions de Microsoft avaient chuté de 6 % après ses résultats décevants en matière d'IA et les actions de Meta avaient chuté d'environ 3 %.
Mais les inquiétudes des investisseurs ne semblent pas réfréner les ardeurs des géants technologiques. Après la publication des résultats du troisième trimestre 2024, les dirigeants de chaque entreprise ont prévenu les investisseurs que leurs dépenses allaient se poursuivre l'année prochaine, voire s'intensifier. Selon u analyse, rien que Microsoft, Amazon, Meta et Alphabet devraient dépenser plus de 200 milliards de dollars cette année dans le développement de l'IA.
Andy Jassy, PDG d'Amazon, a déclaré que l'IA est « une opportunité d'une ampleur vraiment inhabituelle, peut-être unique dans une vie », comme en témoigne la projection de son entreprise d'un montant record de 75 milliards de dollars de dépenses pour 2024. « Je pense que nos clients, notre entreprise et nos actionnaires se réjouiront à long terme du fait que nous poursuivons nos efforts de manière agressive », a déclaré Andy Jassy aux actionnaires d'Amazon.
Les analystes de l'institut de recherche MoffettNathanson ont qualifié les dépenses d'Amazon de « vraiment stupéfiantes ». De son côté, le PDG de Meta, Mark Zuckerberg, s'est engagé à accélérer les investissements dans les grands modèles de langage (LLM) et dans d'autres projets futuristes qu'il considère désormais comme essentiels pour l'avenir de son entreprise. Les dépenses d'investissement de Meta pourraient atteindre 40 milliards de dollars cette année.
Le budget d'investissement d'Alphabet, la société mère de Google, a dépassé les attentes de Wall Street et son directeur financier, Anat Ashkenazi, a prévu des augmentations substantielles en 2025. Apple a également promis d'investir dans l'IA, en introduisant une suite de services appelée « Apple Intelligence ». Mais ses résultats financiers relativement faibles ce trimestre n'ont pas été aidés par ses nouveaux produits d'IA, qui pour la plupart n'étaient pas encore arrivés.
Des résultats mitigés et des perspectives faibles concernant les rendements futurs
À l'échelle de l'industrie, les analystes tablent sur plusieurs centaines de milliards de dollars de dépenses d'investissement dans le secteur de l'IA en 2024. Toutefois, les résultats financiers des entreprises au troisième trimestre 2024 ont été mitigés. Les actions d'Amazon et d'Alphabet ont grimpé en flèche après que les entreprises ont dépassé les attentes en matière de bénéfices, en grande partie grâce à la croissance de leurs divisions de cloud computing respectives.
Pour Microsoft, sa performance trimestrielle médiocre n'est pas due au fait que les clients ne faisaient pas la queue pour payer ses offres de cloud et d'IA, mais au fait que l'entreprise n'a pas pu développer ses capacités assez rapidement. « Toute cette demande s'est manifestée assez rapidement. Les centres de données ne se construisent pas du jour au lendemain », a déclaré le PDG Satya Nadella aux investisseurs lors d'un appel sur les résultats trimestriels.
Microsoft a dépensé 14,9 milliards de dollars au cours du trimestre, soit une augmentation de 50 % par rapport à l'année dernière, et un montant supérieur à celui que l'entreprise avait jamais dépensé en biens et équipements au cours d'une seule année avant 2020. La directrice financière de Microsoft, Amy Hood, a également déclaré aux investisseurs que l'entreprise s'efforcerait d'équilibrer la question de l'approvisionnement des centres de données.
Selon un rapport de Bloomberg, l'inquiétude de Wall Street quant à l'emballement des dépenses n'est pas près de s'estomper. Meta a récemment annoncé des pertes d'exploitation de 4,4 milliards de dollars pour Reality Labs, sa division qui fabrique des lunettes de réalité augmentée et d'autres gadgets loin d'être un succès commercial. La société a également dépensé beaucoup pour fabriquer ses modèles d'IA LLama qui visent à concurrencer Google et OpenAI.
Lors de la conférence téléphonique sur les résultats, Mark Zuckerberg a affirmé que ces investissements dans l'IA amélioraient l'activité principale de Meta, à savoir la vente de publicités sur Facebook et Instagram. « Mais les investisseurs resteront nerveux face à tout signe de faiblesse dans le secteur de la publicité, car ils continuent d'attendre un retour sur les plus grands paris de Meta en matière d'IA », a déclaré Jasmine Enberg, analyste principale pour Emarketer.
Les dépenses colossales en matière de centres de données et d'équipements
La ruée vers l'IA entraîne une montée en flèche des investissements dans les infrastructures physiques, les dépenses en centres de données, ordinateurs et autres infrastructures atteignant des sommets. Des données compilées par l'analyste économique américain Joseph Politano, auteur de la lettre d'information Apricitas Economics, montrent comment ces dépenses ont grimpé après le lancement du chatbot d'IA ChatGPT d'OpenAI en novembre 2022.
D'après le rapport, à l'heure actuelle, le montant des investissements dans la construction de centres de données aux États-Unis atteint le chiffre record de 28,6 milliards de dollars par an, soit une hausse de 57 % par rapport à l'année dernière et de 114 % par rapport à il y a seulement deux ans. À titre de comparaison, c'est à peu près autant que ce que l'Amérique dépense pour la construction de restaurants, de bars et de magasins de détail réunis.
Le rapport précise que ce chiffre ne concerne que les bâtiments proprement dits, à l'exclusion des racks massifs d'ordinateurs surpuissants qui constituent le cerveau des centres de données, ainsi que de grandes quantités de câbles, de ventilateurs et d'autres pièces nécessaires au fonctionnement de ce cerveau. Par conséquent, les entreprises ont à nouveau dépensé des dizaines de milliards de dollars pour équiper leurs grands centres de données.
Selon le rapport, en août 2024, les importations nettes américaines de gros ordinateurs (comme ceux utilisés pour la formation à l'IA) ont atteint un nouveau record, et les importations nettes de pièces informatiques, d'accessoires et d'autres composants avaient atteint un record juste le mois précédent. Au total les États-Unis ont importé plus de 65 milliards de dollars dans ces deux catégories en 2023, en plus de l'augmentation de la production nationale.
La majorité de ces nouveaux centres de données, ordinateurs et équipements seraient achetés par des entreprises technologiques, notamment des fournisseurs d'infrastructures informatiques comme Amazon, des sociétés de recherche sur le Web comme Google et des éditeurs de logiciels comme Microsoft. En outre, ces entreprises ont augmenté leurs avoirs nets en immobilisations corporelles de plus de 95 milliards de dollars au cours de l'année écoulée.
Les investissements dans les puces d'IA de pointe
Les investissements des entreprises américaines dans les ordinateurs et les équipements connexes ont atteint un nouveau record dans le contexte du boom de l'IA, avec une hausse de 16,6 % au cours de l'année écoulée, même après ajustement pour tenir compte de l'inflation. En outre, la demande avide de puces d'IA est visible dans la quantité croissante de puces, d'ordinateurs et de composants connexes que les États-Unis importent aujourd'hui de Taïwan.
Joseph Politano rapporte que ces importations ont totalisé plus de 38 milliards de dollars en 2023, soit une augmentation de plus de 140 % par rapport à l'année précédente, et il n'y a aucun signe de ralentissement. Les trois catégories ont connu une croissance rapide, mais ce sont les importations directes américaines de puces logiques qui ont connu la plus forte augmentation relative, passant de niveaux relativement minimes à près de 5 milliards de dollars par an.
Par ailleurs, selon le rapport, bien que les processeurs de données et les sociétés Internet telles que Amazon et Google continuent d'afficher les niveaux d'investissement les plus élevés dans l'espace technologique, ce sont les développeurs de logiciels qui ont connu la croissance d'investissement la plus rapide.
L'investissement réel des éditeurs de logiciels dans la propriété intellectuelle - qui englobe les modèles d'IA eux-mêmes ainsi que la recherche et le développement connexes - a augmenté de 40 % depuis 2021, tandis que l'investissement réel dans le matériel, comme les ordinateurs, a connu une croissance de 96 %.
« L'ère où les principaux développeurs de logiciels étaient des entreprises peu axées sur le matériel a été remplacée par une ère où les développeurs font la course entre eux pour voir qui peut développer les capacités matérielles le plus rapidement », indique le rapport.
L'IA perd de sa popularité et les perspectives de rendements s'amenuisent
L'IA générative a connu une ascension fulgurante depuis fin 2022 et a mobilisé des investissements colossaux. Mais la ferveur commence à baisser. Le cours des actions des sociétés à l'origine de la révolution de l'IA a chuté de 15 % depuis le sommet atteint en juillet 2024. Un nombre croissant d'investisseurs craignent que le rendement ne soit pas à la hauteur des milliards injectés. Les experts s'interrogent sur les limites des grands modèles de langage (LLM). Il apparaît de plus en plus clairement que la machine à faire du battage médiatique sur l'IA générative commence à ralentir, avec un retour à la réalité.
Des dizaines de milliards de dollars ont été dépensés pour développer de modèles d'IA depuis le début du boom de l'IA, mais très peu d'entreprises les utilisent réellement. Selon les chiffres du Bureau du recensement des États-Unis, seuls 4,8 % des entreprises utilisent des modèles d'IA pour produire des biens et des services, contre 5,4 % au début de l'année. C'est à peu près la même proportion qui a l'intention de le faire au cours au cours de l'année prochaine.
Le problème de nombreux modèles d'IA actuels est qu'ils ne sont tout simplement pas assez puissants pour être tangibles. Une étude publiée cette année par le groupe de réflexion RAND a révélé que 80 % des projets d'IA échouent, soit plus du double du taux enregistré pour les autres projets. Certains dirigeants se plaignent, expliquant que les retombées des projets d'IA sont "lamentables". Selon plusieurs analystes, les rendements ne seront pas à la hauteur.
Par ailleurs, des rapports indiquent qu'OpenAI, le leader de la course à l'IA, serait lui-même en difficulté. OpenAI prévoit une perte d'environ 5 milliards de dollars pour un chiffre d'affaires de 3,7 milliards de dollars en 2024. Le chiffre d'affaires devrait atteindre 11,6 milliards de dollars pour l'année 2025. OpenAI, qui est soutenu par Microsoft, est actuellement à la recherche d'un financement qui pourrait valoriser la société à plus de 150 milliards de dollars.
Les startups qui ont promis des gadgets d'IA révolutionnaires échouent lamentablement. Le Humane AI Pin et le rabbit r1 promettaient un avenir grandiose. Ni l'un ni l'autre n'ont tenu leurs promesses. L'AI Pin ne résout aucun problème et les retours sont supérieurs au nombre de ventes. Le rabbit r1 s'avère être une application Android inintéressant. Et les lunettes Ray-Ban de Meta suscitent de sérieuses préoccupations en matière de protection de la vie privée.
Au début de l'année, la Securities and Exchange Commission (SEC) a sévit contre des entreprises qui prétendent faussement utiliser l'IA. Delphia et Global Predictions ont été condamnés à une amende totale de 400 000 dollars pour avoir trompé leurs clients en affirmant que leurs produits utilisaient l'IA pour améliorer les prévisions. Ils avaient exagéré ou menti sur leurs sites Web et leurs médias sociaux quant à l'utilisation de l'IA dans leurs activités.
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Voir aussi
:fleche: Les actions de Microsoft chutent de plus de 6 % après la publication de résultats décevants en matière d'IA, la course à l'IA est excessivement coûteuse et les bénéfices ne sont pas à la hauteur des dépenses
:fleche: Le boom des investissements dans l'IA : plus de 92 Mds $ injectés en 2023 dans la construction de centres de données et l'achat de puces et d'équipements, avec des résultats mitigés et de faibles perspectives
:fleche: L'IA et le cloud font grimper les bénéfices d'Alphabet de 34 % pour atteindre 88,3 milliards de dollars au troisième trimestre 2024, mais ses activités de recherche et de publicité font face à de grands défis
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La majorité des chercheurs en IA estiment que l'industrie technologique déverse des milliards dans une impasse
La majorité des chercheurs en IA estiment que l'industrie technologique déverse des milliards dans une impasse
ils ajoutent qu'il est peu probable que la mise à l'échelle conduise à l'AGI
Une enquête révèle qu'une bonne partie des chercheurs en IA considèrent que les Big Tech ne sont pas sur la bonne voie. Environ 76 % d'entre eux estiment qu'il est « peu probable » ou « très peu probable » que l'augmentation de la puissance de calcul et des données des modèles d'IA actuels conduise à l'intelligence artificielle générale (AGI). Les entreprises ont investi des centaines de milliards de dollars dans l'IA depuis 2023. Mais les conclusions de l'enquête suggèrent que cet argent est déversé dans une impasse. Elles constituent un désaveu retentissant de la méthode longtemps privilégiée par l'industrie technologique pour obtenir des gains en matière d'IA.
L'enquête suggère que l'industrie des centaines de milliards dans une impasse
Les Big Tech parient sur une stratégie simple depuis l'avènement de l'IA générative : ils pensent que « le fait d'augmenter continuellement la puissance de calcul de l'IA permettrait d'obtenir une AGI, c'est-à-dire des systèmes capables d'égaler ou de surpasser la cognition humaine ». Cependant, cette approche est de plus en plus remise en cause, notamment par l'apparition de modèles d'IA plus petits et plus puissants, tels que le modèle d'IA chinois DeepSeek-R1.
En outre, une récente enquête menée auprès de chercheurs en IA laisse entrevoir un scepticisme croissant quant au fait que l'augmentation sans fin de la puissance de calcul soit la bonne voie à suivre. L'enquête a été menée par l'Association pour l'avancement de l'IA (AAAI) et a interrogé 475 chercheurs en IA.
Malgré les centaines de milliards investis dans la construction d'énormes centres de données et le développement de modèles d'IA de plus en plus vastes, les répondants à l'enquête ont déclaré que le rendement de ces investissements diminue. Selon le rapport de l'enquête, au moins 76 % d'entre eux estiment qu'il est « peu probable » ou « très peu probable » que l'augmentation de la puissance de calcul et des données des modèles d'IA actuels conduise à l'AGI.
Étant donné que l'AGI est ce que les développeurs d'IA affirment tous être leur objectif final, on peut dire sans risque de se tromper que la mise à l'échelle est largement considérée comme une impasse. Stuart Russell, informaticien à l'université de Berkeley et contributeur au rapport, a déclaré : « les investissements considérables dans la mise à l'échelle, non accompagnés d'efforts comparables pour comprendre ce qui se passe, m'ont toujours semblé déplacés ».
Il a ajouté : « je pense qu'il y a environ un an, il est devenu évident pour tout le monde que les avantages de la mise à l'échelle au sens classique du terme avaient atteint un plateau ». Pour de nombreux critiques, les lois de mise à l'échelle ne fonctionnent plus, mais certains patrons de la Tech rejettent cette idée.
Les chercheurs affirment que les lois de mise à l'échelle ont atteint un plateau
Les lois de mise à l'échelle des LLM ont été proposées par les chercheurs d'OpenAI en 2020. Elles stipulent que l'efficacité des modèles d'IA augmente de manière proportionnelle à la taille du modèle. En d'autres termes, la performance des modèles de langage tend à s'améliorer de « manière prévisible » à mesure que les modèles deviennent plus grands (plus de paramètres), sont formés sur plus de données et ont accès à plus de puissance de calcul (compute).
En outre, les modèles plus grands sont censés être plus efficaces et plus rapides, mais aussi générer beaucoup moins d'erreurs que les modèles plus petits. Toutefois, de nombreux critiques sont convaincus que le développement des modèles pourrait bientôt atteindre des rendements décroissants.
Le directeur technique de Microsoft, Kevin Scott, ne partage pas les craintes selon lesquelles les lois de mises à l'échelle des grands modèles de langage ont atteint leurs limites. L'année dernière, il s'est dit optimiste quant aux futures itérations des modèles et à leur capacité à améliorer les domaines dans lesquels les modèles actuels ont des difficultés. La position de Microsoft sur cette question s'aligne en effet sur ses investissements considérables en matière d'IA.
« Malgré ce que d'autres pensent, nous n'en sommes pas à des rendements marginaux décroissants en ce qui concerne la mise à l'échelle. J'essaie d'aider les gens à comprendre qu'il existe une exponentielle et que, malheureusement, on ne peut l'observer que tous les deux ans, car il faut du temps pour construire des superordinateurs et former des modèles à partir de ces derniers », avait déclaré Kevin Scott. Mais Microsoft semble aujourd'hui sceptique à ce sujet.
L'année dernière, Ed Zitron, un critique de l'IA, a écrit dans un billet sur son blogue sarcastique : « l'une des défenses de l'investissement continu dans l'IA générative est qu'OpenAI a quelque chose que nous ne connaissons pas. Une grande technologie secrète et sexy qui brisera éternellement les os de tous ceux qui la détestent. Cependant, j'ai un contrepoint : "non, ce n'est pas le cas" ». Pourtant, Jensen Huang, PDG de Nvidia, quant à lui, reste très optimiste.
Des investissements colossaux avec un impact important sur l'environnement
Des sommes colossales sont investies dans la course à l'IA. Selon les estimations, plus de 92 milliards de dollars ont été injectés en 2023 dans la construction de centres de données et l'achat de puces et d'équipements, avec des résultats mitigés et de faibles perspectives. Toutefois, la compétition s'est poursuivie Selon un rapport de TechCrunch, l'année dernière, le financement en capital-risque de l'IA générative aurait dépassé les 56 milliards de dollars.
Ce mouvement a aussi entraîné une demande massive d'accélérateurs d'IA, un rapport de février indiquant que l'industrie des semiconducteurs atteindrait la somme colossale de 626 milliards de dollars en 2024. Les rivaux tels que Meta, Amazon, OpenAI, etc. investissent également des sommes colossales.
Le fonctionnement des modèles d'IA a toujours nécessité d'énormes quantités d'énergie, et à mesure qu'ils sont mis à l'échelle, les demandes n'ont fait qu'augmenter. Ainsi, Microsoft, Google et Amazon concluent des contrats pour l'accès à l'énergie nucléaire afin d'alimenter leurs gigantesques centres de données.
Outre le scepticisme, l'enquête met également en évidence un changement de priorités parmi les chercheurs en IA. Alors que 77 % d'entre eux accordent la priorité à la conception de systèmes d'IA présentant un profil risque-bénéfice acceptable, seuls 23 % se concentrent sur la poursuite directe de l'AGI.
En outre, selon l'Association pour l'avancement de l'IA, 82 % d'entre eux estiment que si l'AGI est développée par des entités privées, elle devrait être détenue par l'État afin d'atténuer les risques mondiaux et les préoccupations éthiques. Toutefois, 70 % des personnes interrogées s'opposent à l'arrêt de la recherche sur l'AGI tant que des mécanismes de sécurité complets n'ont pas été mis en place, ce qui suggère une approche prudente, mais qui va de l'avant.
Des approches moins coûteuses et plus efficaces sont à l'étude dans l'industrie
En novembre dernier, des rapports indiquaient que les chercheurs d'OpenAI avaient découvert que la prochaine version majeure du grand modèle de langage (GPT-5) de l'entreprise présentait des améliorations nettement moindres et, dans certains cas, pas d'améliorations du tout par rapport aux versions précédentes. OpenAI a également révisé sa définition de l'AGI, suscitant des critiques selon lesquelles il a fortement revu les attentes à la baisse.
En décembre 2024, Sundar Pichai, PDG de Google, a déclaré officiellement que « les gains faciles en matière d'IA sont terminés », tout en affirmant avec assurance qu'il n'y avait aucune raison pour que « l'industrie ne puisse pas continuer à progresser ». Il n'a toutefois pas été claire sur la voie à suivre désormais.
Des approches moins coûteuses et plus efficaces sont à l'étude. OpenAI a utilisé une méthode connue sous le nom de « test-time compute » avec ses derniers modèles, dans laquelle l'IA passe plus de temps à « réfléchir » avant de sélectionner la solution la plus prometteuse. Les chercheurs affirment que cette méthode expérimentale a permis d'augmenter les performances du modèle, ce qui aurait nécessité des montagnes de calculs pour être reproduit.
« Mais il est peu probable que cette approche soit une solution miracle », a déclaré Arvind Narayanan, informaticien à l'université de Princeton. En attendant, les startups chinoises bouleversent le secteur de l'IA et secouent les marchés financiers américains avec des méthodes très peu coûteuses et très efficaces.
La startup chinoise DeepSeek a inauguré une approche appelée « mélange d'experts », qui exploite plusieurs réseaux neuronaux, chacun spécialisé dans des domaines différents (les proverbiaux « experts ») pour aider à trouver des solutions, au lieu de s'appuyer sur un seul modèle « généraliste ».
Néanmoins, si l'on en croit l'engagement de Microsoft à continuer de dépenser des dizaines de milliards de dollars dans les centres de données, la mise à l'échelle par la force brute restera le mode opératoire privilégié des titans de l'industrie. Pendant ce temps, il reviendra aux startups les plus rustres de chercher des moyens d'en faire plus avec moins de moyens. OpenAI, Anthropic et les startups chinoises se livrent désormais une concurrence féroce.
Source : rapport de l'enquête (PDF)
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:fleche: Le boom des investissements dans l'IA : plus de 92 Mds $ injectés en 2023 dans la construction de centres de données et l'achat de puces et d'équipements, avec des résultats mitigés et de faibles perspectives
Est ce les conclusions d’études scientifiques ou des avis ?
En fait la seule question que nous devrions poser et est-ce que ces conclusions de ces chercheurs en IA sont issues d’étude scientifique réfutable ou juste des avis.
Si ce sont des avis, je dirai qu’on a rien à faire 😑
“The best way to predict the future is to invent it.” A. Kay.
