Discussion :

[Anthony]

Le succès de l'IA a permis d'injecter énormément de capitaux sur le marché en un court laps de temps, un comportement similaire à celui observé en l'an 2000 avec la période des "dot com"

Le succès liée au monde de l'IA a entraîné l'arrivée de tant de capitaux sur le marché en si peu de temps. Cela entraîne une longue liste d'effets pour les investisseurs ESG (Environnement, Social et Gouvernance).

Un ancien vétéran de l'ESG a mentionné que le comportement d'aujourd'hui est très similaire à la notion observée en l'an 2000, lorsque le monde de la technologie s'est épanoui avec la période des "dot com".

Des rapports ont prouvé que même les entreprises qui dévoilent des termes tels que l'IA dans le cadre de leurs bénéfices verront le prix de leurs actions augmenter considérablement.

En mai de cette année, une course s'est engagée pour s'approprier une partie de cette période d'essor de l'IA, et les entreprises ont été chargées à bloc et sont entrées en mode turbo. Nombreuses sont celles qui épatent le marché avec une nouvelle série d'objectifs liés aux ventes qui surprennent même certaines des personnes les plus optimistes du secteur.

Depuis lors, nous avons vu l'entreprise ajouter une hausse stupéfiante de 30 % à la valeur globale de sa part de marché, ce qui s'est traduit par des bénéfices atteignant 160 %.

Ce type de développement permet réellement d'augmenter les fonds et de fournir le bon modèle pour réaliser les bonnes opérations.

Pour vous donner un meilleur exemple de ce que cela signifie. Près de 1 300 fonds enregistrés par l'ESG représentent un chiffre stupéfiant de 20 milliards de dollars, uniquement pour NVIDIA. En outre, il existe même un sous-ensemble pour les gestionnaires de fonds qui effectuent des promotions liées à l'IA.

Rappelons que NVIDIA met sur le marché des puces adaptées à l'ensemble du traitement de l'IA. Ce type de technologie est encore en cours de développement par d'autres géants de la technologie tels qu'Amazon, Alphabet et même Microsoft.

Le marché de ces entreprises d'IA générative a la capacité d'augmenter sa croissance de plus de 40 % chaque année et pourrait atteindre 1 300 milliards de dollars au cours des dix prochaines années.

Aujourd'hui, l'Amérique tente de surmonter la crise massive liée aux banques régionales et s'habitue lentement mais sûrement à un environnement où l'économie continue de se fissurer sous la pression d'un nombre croissant de licenciements. C'est pourquoi le thème de l'investissement de croissance gagne en popularité au fil du temps.

C'est comme si la tendance à l'IA avait surgi de nulle part et qu'avant même de s'en rendre compte, toutes les grandes entreprises technologiques s'étaient lancées dans une course pour l'intégrer et en tirer le meilleur parti.

Mais cela ne signifie pas que les gens achètent à tour de bras. Les actions ne manquent pas et la menace d'une récession plane.

Il ne faudra pas attendre longtemps avant d'assister à une augmentation considérable des produits d'IA sur le marché, mais il faudra faire preuve d'un comportement extrêmement sélectif. Il faudrait moins s'intéresser aux personnes qui produisent l'IA et plus à celles qui adoptent l'épreuve.

Source : Bloomberg

Et vous ?

Quel est votre avis sur le sujet ?

Trouvez-vous que ces informations sont crédibles et pertinentes ?

Selon vous, l'afflux rapide de capitaux sur le marché de l'IA doit-il faire craindre une nouvelle bulle potentielle ?

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[Jules34]

Donc on est d'accord que le rallye des dotcom c'était une bulle, que le rallye du bitcoin c'était une bulle, que le rallye du métavers était une bulle, mais pour l'IA ils se sont vraiment pas loupé tout les jeunes se sont transformés en fan boy de l'IA et sont persuadés que le monde va changé suite à ça (spoiler alert : si il change ce sera uniquement en pire) et les capital risqueurs arrosent de blé une industrie qui était en train de se casser la gueule.

Elle tombe à pic l'IA décidément...

Quelle arnaque

[floyer]

Les dotcom… intrinsèquement, il y avait de la valeur à tirer (Amazon, Google, Facebook… sont là pour le prouver), mais peut-être pas autant que les investissements ! Le bitcoin… j’avoue que la valeur intrinsèque m’échappe… je ne saisi pas tous. Le metaverse… d’une certaine manière, on en parle depuis Second Life ! Et depuis le soufflé a retombé…

[Mathis Lucas]

Des conseillers en investissement paient le prix pour avoir vendu ce qui ressemblait beaucoup à des contes de fées sur l'IA
ils sont condamnés à 400 000 $ d'amendes pour avoir dupé leurs clients

La Securities and Exchange Commission (SEC) des États-Unis sévit contre les conseillers en investissement qui prétendent faussement utiliser l'IA. Elle a annoncé lundi avoir condamné les entreprises Delphia et Global Predictions 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. Le régulateur a constaté que les entreprises ont exagéré ou menti sur leurs sites Web et leurs médias sociaux quant à l'utilisation de l'IA dans leurs activités. Cela révèle que certains entrepreneurs sont prêts à tout pour surfer sur la vague de l'IA et profiter de la bulle spéculative qui entoure la technologie.

Il est évident que des progrès remarquables ont été réalisés ces dernières années dans le domaine de l'IA. Mais ce qui l'est moins, c'est la valeur intrinsèque de cette technologie, ce qui pose la question de savoir si l'IA est surévaluée ou sous-évaluée. À ce propos, des analystes financiers commencent à avertir que l'IA est en train de devenir une nouvelle bulle spéculative et que celle-ci est probablement pire que la bulle des dotcoms. Ils invitent les investisseurs et les clients à la prudence, mais le rapport d'enquête publié lundi par la SEC prouve que certains sont malheureusement déjà tombés dans le panneau.

La SEC a condamné les conseillers en investissement, Delphia, basé au Canada, et Global Predictions, basé à San Francisco, pour avoir fait des déclarations fausses et trompeuses sur l'utilisation de l'IA et de l'apprentissage automatique dans leurs activités. Ces entreprises ont annoncé sur leurs sites Web et leurs médias sociaux qu'elles utilisaient des algorithmes d'IA et d'apprentissage automatique pour améliorer les stratégies d'investissement. Toutefois, la SEC a constaté que ces entreprises ne disposaient pas d'une technologie aussi avancée qu'elles le prétendaient ou qu'elles ne l'utilisaient pas autant qu'elles l'annonçaient.

« Nous avons constaté que Delphia et Global Predictions ont fait savoir à leurs clients et à leurs clients potentiels qu'ils utilisaient l'IA de certaines manières alors qu'en fait ils ne le faisaient pas. Nous avons constaté à maintes reprises que lorsque de nouvelles technologies apparaissent, elles peuvent susciter l'engouement des investisseurs ainsi que de fausses allégations de la part de ceux qui prétendent les utiliser. Les conseillers en investissement ne doivent pas induire le public en erreur en affirmant qu'ils utilisent un modèle d'IA alors que ce n'est pas le cas », a déclaré le président de la SEC, Gary Gensler, dans le communiqué.

Delphia et Global Predictions ont été condamnés à payer respectivement 225 000 et 175 000 dollars d'amendes pour avoir induit leurs clients en erreur. La SEC accuse les deux conseillers en investissement de s'être livrés à "l'IA washing", un terme utilisé dans le domaine de l'IA pour décrire l'exagération des capacités d'apprentissage automatique. Par exemple, Delphia a affirmé que son système utilisait l'IA et l'apprentissage automatique pour intégrer les données des clients, une affirmation que la SEC a jugée fausse. Delphia n'utilisait l'IA ni dans l'analyse des données des clients ni dans ses processus d'investissement.

« Delphia a déclaré qu'il utilisait l'IA et l'apprentissage automatique pour analyser les dépenses de ses clients de détail et les données des médias sociaux afin d'éclairer ses conseils en matière d'investissement, alors qu'en fait, aucune donnée de ce type n'était utilisée dans son processus d'investissement », a déclaré la SEC. Delphia a reçu des avertissements en 2021 et bien qu'il ait accepté de modifier ses pratiques, le cabinet ne s'est que partiellement conformé à la loi. La société a continué d'affirmer qu'elle utilisait les données de ses clients comme intrants d'IA, mais selon le rapport de la SEC, elle n'a jamais rien fait de tel.

De son côté, Global Predictions a également fait de nombreuses déclarations sur l'IA, comme le fait d'être "le premier conseiller financier réglementé en matière d'IA". Toutefois, lorsque la SEC lui a demandé de prouver ces déclarations, l'entreprise n'a pas pu produire de documents à cette fin : « Global Predictions n'a pas non plus divulgué les conflits d'intérêts qui l'opposent aux personnes qui témoignent, a prétendu à tort qu'elle offrait des services de récupération des pertes fiscales et a inclus des termes inadmissibles dans son contrat de conseil, entre autres violations de la législation sur les valeurs mobilières ».

La SEC a mis en garde les investisseurs contre les escrocs qui s'attaquent à ceux qui se laissent entraîner dans le dernier cycle de l'engouement pour l'IA. Selon Gurbir S. Grewal, directeur de la division de l'application des lois de la SEC, l'IA washing est un véritable danger pour les investisseurs. Il explique notamment : « alors que de plus en plus d'investisseurs envisagent d'utiliser des outils d'IA pour prendre leurs décisions d'investissement ou décident d'investir dans des entreprises qui prétendent exploiter son pouvoir de transformation, nous sommes déterminés à les protéger contre ceux qui se livrent à l'IA washing ».

Grewal a menacé de représailles les personnes qui tenteront d'utiliser l'argument de l'IA pour vendre leurs produits aux clients, alors qu'elles ne disposent pas ou n'utilisent pas une technologie. « Comme les mesures d'application d'aujourd'hui le démontrent clairement au secteur de l'investissement, si vous prétendez utiliser l'IA dans vos processus d'investissement, vous devez vous assurer que vos déclarations ne sont pas fausses ou trompeuses », a-t-il déclaré. Les analystes financiers, comme le gestionnaire de portefeuille Apollo Global Management, avertissent depuis quelque temps déjà qu'une bulle de l'IA se forme.

Lorsque le fabricant de puces d'IA Nvidia a franchi la barre des 2 000 milliards de dollars de capitalisation boursière, le gourou de la technologie, Dan Ives de Wedbush Securities, a prédit que la fête ne faisait que commencer pour les actions liées à l’IA. Cependant, l'économiste en chef d'Apollo Global Management, fondé entre autres par le milliardaire Marc Rowan, semble être du côté opposé de cette projection ; il a averti que les valorisations ont dépassé les excès de l’ère des dotcoms. Cathie Wood, gestionnaire de fonds chez ARK Invest, a décidé de réduire ses participations dans les actions de semiconducteurs liées à l’IA.

Dans une note de recherche publiée dimanche, Torsten Sløk, partenaire et économiste en chef de la firme de gestion de patrimoine de Rowan, a déclaré : « les 10 premières entreprises du S&P 500 sont plus surévaluées aujourd’hui que ne l’étaient les 10 premières entreprises pendant la bulle technologique du milieu des années 1990 ». Joshua Brown, conseiller financier chez Ritholtz Wealth Management LLC, demande aux investisseurs de faire preuve de prudence. Entre-temps, les produits et services dont le nom comporte le terme "IA", y compris les chatbots tels que ChatGPT, continuent de gagner en popularité.

« J'ai passé 25 ans à observer, négocier et investir sur le marché boursier. La répétition des motifs est incroyable. À chaque génération, nous voyons de nouvelles bulles, qui se forment lorsqu'une innovation arrive et que tout le monde s'enthousiasme pour l'avenir. La foule est emportée par une vague de folie, alimentée par les gains récents qu'ils ont vus pour eux-mêmes (ou pour les autres) et toutes les autres considérations passent par la fenêtre. Faites-moi entrer, je me fiche de comment, je ne peux pas manquer ça », a-t-il déclaré. L'explosion de la bulle de l'IA pourrait avoir des conséquences dévastatrices.

Sources : communiqué de presse de la SEC, message de la SEC aux investisseurs en IA

Et vous ?

Quel est votre avis sur le sujet ?
Que pensez-vous des agissements de Delphia et Global Predictions ?
Ces amendes vont-elles dissuader ces cabinets de conseil de poursuivre leur duperie ?
Quels impacts la condamnation de ces deux entreprises pourrait-elle avoir sur le marché de l'IA ?
La bulle de l'IA va-t-elle continuer à s'agrandir ? Comment limiter les impacts de cette folie spéculative ?

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[Mathis Lucas]

Pourquoi certains experts sont-ils si convaincus que le boom de l'IA va s'essouffler ? Ils voient des similitudes avec l'ère des dotcoms
et affirment que les capacités de l'IA générative sont surestimées

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.

Les investissements massifs dans l'IA générative rappelleraient l'ère des dotcoms

La demande pour les produits d'IA a connu une croissance fulgurante depuis le lancement de ChatGPT par OpenAI. L'IA générative est déjà utilisée dans divers domaines, mais il est difficile d'imaginer comment elle évoluera. Selon les analystes, cette inconnue suscite l'enthousiasme. Un observateur peut affirmer que la technologie sera inutile, tandis qu'un autre peut tout aussi bien imaginer un nombre presque infini de possibilités. Bank of America a publié un rapport selon lequel l'IA entraînera des changements radicaux et stimulera l'économie mondiale de 15 700 milliards de dollars d'ici les sept prochaines années.

Goldman Sachs prévoit que l'IA générative entraînera une augmentation de 7 000 milliards de dollars du PIB mondial et augmentera la croissance de la productivité de 1,5 % d'ici la fin de la décennie. Mais Arthur Sants, chroniqueur des investisseurs au Financial Times, affirme que ce sentiment de possibilité est à l'origine des bulles d'investissement, car les valorisations des entreprises se détachent de la réalité. C'est ce type de détachement qui a provoqué la bulle Internet à la fin des années 1990. Les investisseurs pensaient qu'Internet, le commerce électronique et la numérisation des entreprises allaient changer le monde.

Mais la bulle a fini par éclater au début des années 2000 ; les investisseurs avaient perdu confiance dans la croissance rapide des entreprises technologiques, ce qui avait provoqué une fuite de capitaux des dotcoms vers les entreprises opérant dans l'ancienne économie. Les analystes craignent que la même chose se produise aujourd'hui en raison de la 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 ».

À la fin des années 1990, Cisco était la principale entreprise d'infrastructure informatique. La croissance d'Internet nécessitait un déploiement important d'infrastructures. Il fallait construire des serveurs et les connecter les uns aux autres à l'aide de routeurs, puis au système de télécommunications au sens large. L'hypothèse était que tout le monde allait transférer ses communications et son commerce sur Internet et que, pour ce faire, un déploiement rapide était nécessaire. En conséquence, le prix de l'action de Cisco a augmenté de plus de 450 % au cours des deux années qui ont précédé la fin de l'année 1999.

Cela a précédé toute augmentation significative des bénéfices, ce qui signifie que son évaluation a atteint 120 fois ses bénéfices prévisionnels à un an. La croissance des bénéfices ne s'est pas concrétisée aussi rapidement que prévu et, moins d'un an après le pic de valorisation atteint en mai 2000, la valeur de l'action avait chuté de 70 %. Il est intéressant de noter que Cisco a connu une croissance régulière de ses bénéfices au cours de la décennie suivante. Selon Sants, l'année dernière, les bénéfices de Cisco étaient six fois plus élevés qu'en 2000, mais le cours de son action était encore inférieur de 20 % à son sommet.

Sants note : « le problème n'est pas que l'hypothèse était erronée, mais que la croissance n'a pas été assez rapide pour répondre à l'engouement pour l'évaluation. Il s'est aussi avéré que l'infrastructure est devenue un travail banalisé à faible marge ». Au début de l'année 2000, le ratio cours/bénéfice à terme de Vodafone était de 72 : plus cher que Nvidia depuis la crise financière de 2008. Selon Sants, Vodafone ne s'est jamais remis de l'effondrement de la bulle Internet.

Les hallucinations des modèles de langage révèlent les limites de l'IA générative

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.

Il souligne que les progrès en matière de rentabilité des LLM ont été lents et qu'après le lancement de GPT-4 par OpenAI en 2023, personne n'a lancé un modèle nettement plus puissant. Selon Marcus, l'industrie est peut-être en train d'atteindre un plateau en matière de capacité pure, car personne n'a été en mesure de battre GPT-4 de manière décisive. Des entreprises comme Google et Anthropic ont investi beaucoup d'argent pour essayer, mais Marcus affirme qu'aucun n'a réussi ; au lieu de cela, il semble qu'il y ait une convergence aux niveaux GPT-4. En outre, il a noté que les cas d'utilisation des LLM ne sont pas clairs.

Marcus affirme qu'il y a eu des "progrès" dans la recherche d'utilisations possibles pour les LLM, mais jusqu'à présent, la technologie est souvent utilisée dans le domaine de la criminalité. « Les mauvais acteurs, dont les normes de fiabilité sont peut-être moins strictes, semblent les utiliser pour la cybercriminalité et la désinformation », a-t-il écrit. 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.

Il a écrit sur LinkedIn : « 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.

Il a déclaré : « pensez aux PC ou à l'iPhone. Les premières années ont été marquées par d'importantes améliorations des performances du système, qui ont diminué au fil du temps malgré des améliorations annuelles de 40 % du rapport performance/prix de la mémoire et des puces de processeur ». Dans le même temps, la loi de Moore s'étant considérablement ralentie au cours des 5 à 10 dernières années, les fabricants de puces ne peuvent en attendre beaucoup plus, et ceux qui s'inquiètent de la grande consommation d'énergie de l'IA générative ne manqueront pas de faire pression en faveur d'une réglementation stricte.

Les intégrations de l'IA dans les suites de productivité ne sont pas convaincantes

S'adressant à The Information, Todd Lohr, directeur de la société de conseil KPMG, s'est montré mitigé quant aux avantages des produits Copilot de Microsoft. Il a déclaré : « Word est correct, PowerPoint n'est pas particulièrement utile, à moins que vous ne l'entraîniez à suivre des instructions spécifiques, car il ne crée qu'un PowerPoint très basique. Excel n'est pas encore au point : il faut passer beaucoup de temps à faire de l'ingénierie d'invite pour qu'il fasse quelque chose pour vous, ce qui prend beaucoup plus de temps que d'écrire les formules Excel soi-même ». Les PC Copilot+ font également l'objet de critiques.

Michael Hartnett, stratège en investissement chez Bank of America, a aussi suggéré que l'IA pourrait être une bulle, la comparant au krach des dotcoms en 2000. Le PDG d'Amazon, Andy Jassy, a déclaré lors d'une conférence téléphonique sur les résultats en février que les revenus à court terme provenant de l'IA seront "relativement faibles". Et s'adressant au Daily Mail, Dom Couldwell, responsable de l'ingénierie de terrain chez DataStax, a déclaré que l'industrie se trouve toujours dans la phase "inconnue inconnue" de l'IA générative. Il a fait remarquer que l'IA générative fait l'objet d'un battage médiatique sans précédent.

Couldwell a déclaré : « ce domaine fait l'objet d'un tel battage médiatique qu'il grandit en public. Il a fallu trois ans à Netflix pour atteindre un million d'utilisateurs, mais il n'a fallu que 5 jours à ChatGPT. Il y a aussi des entreprises qui considèrent que c'est la prochaine façon de s'enrichir rapidement après les cryptomonnaies ». Pour Amanda Marcotte, rédactrice politique senior pour le webzine Salon, l'appétit croissant de la Silicon Valley pour les produits frauduleux pousse les milliardaires de la Tech à financer la campagne de Trump qui serait plus favorable aux escrocs que Biden. Elle fait allusion aux produits estampillés "IA".

Dans une récente analyse, Michael Atleson, un avocat de la Federal Trade Commission (FTC) des États-Unis, a dénoncé le comportement des entreprises d'IA. Atleson a écrit : « certaines de ces entreprises comparent leurs produits à de la magie (ce qui n'est pas le cas), parlent de produits dotés de sentiments (ce qui n'est pas le cas) ou admettent qu'elles veulent simplement que les gens aient l'impression que leurs produits sont magiques ou dotés de sentiments ». Atleson s'interroge sur la capacité des entreprises à développer ces technologies et à faire en sorte qu'elles répondent de manière sûre aux besoins de clients.

Couldwell explique que les entreprises avec lesquelles il travaille essaient encore d'identifier les domaines dans lesquels l'IA générative peut donner des résultats concrets. Il a ajouté : « sans vouloir être trop technique, le défi consiste à savoir comment les entreprises peuvent faire travailler leurs propres données et leur propriété intellectuelle, plutôt que de se contenter d'exploiter OpenAI ou la technologie de Google. Vous devez l'utiliser comme un facteur multiplicateur pour rendre vos employés plus productifs, offrir plus de valeur à vos clients et vous différencier du chatbot coupé-collé de vos concurrents ».

« Les gens ne réalisent pas qu'il ne s'agit pas d'une "intelligence". Il s'agit plutôt d'un algorithme ultra performant qui recherche des réponses sur Internet. Depuis des décennies, les algorithmes alimentent toutes sortes d'applications, des moteurs de recherche aux systèmes de négociation financière. Tout ce qu'ils ont fait récemment, c'est de rendre l'interface suffisamment intelligente pour qu'elle soit plus conviviale, au point qu'elle semble presque humaine », a écrit un critique.

De nombreux experts craignent que l'IA générative s'avère finalement un leurre

Marcus s'interroge sur la situation : « et si l'IA générative s'avérait être un leurre ? À l'exception peut-être du supraconducteur à température ambiante LK-99, qui aurait connu une ascension fulgurante et une chute rapide, j'ai connu peu de choses qui ont fait l'objet d'un battage médiatique aussi important que l'IA générative. Les valorisations des entreprises se chiffrent en milliards, la couverture médiatique est littéralement constante ; tout le monde ne parle que de cela, de la Silicon Valley à Washington DC en passant par Genève. Mais, pour commencer, les revenus ne sont pas encore là, et pourraient ne jamais venir ».

Selon Marcus, jusqu'à présent, la plupart des revenus semblent provenir de deux sources : l'écriture de code semi-automatique et la génération de texte. Mais selon Harness, le code généré par l'IA pourrait tripler la charge de travail des développeurs à l'année à venir. L'augmentation du volume de code livré accroît les risques de failles et de vulnérabilités si les tests et les mesures de sécurité ne sont pas rigoureusement appliqués. Et de nombreuses préoccupations persistent quant à l'utilisation de l'IA générative en entreprise. Les entreprises craignent de plus en plus que leurs secrets soient mémorisés par l'IA et divulgués ensuite.

Les étudiants de premier cycle continuent à utiliser l'IA générative, mais leurs poches ne sont pas profondes (il est fort probable qu'ils se tournent vers des concurrents open source). D'autres clients potentiels payants risquent de se décourager rapidement. Il y a eu de nombreuses désillusions en ce qui concerne l'utilisation de chatbots tels que ChatGPT et Gemini Pro. Un avocat qui avait utilisé ChatGPT pour des recherches juridiques a été réprimandé par un juge et a dû promettre, par écrit, de ne plus jamais le faire sans supervision. En outre, un rapport a récemment signalé que l'utilisation des GPT pourrait être en baisse.

Ben Rogoff, gestionnaire principal du Polar Capital Technology Trust (PCT) et investisseur dans les sociétés technologiques depuis 25 ans, constate certaines similitudes la période des dotcoms : « l'hypothèse nulle est qu'il s'agit de la même période que celle des dotcoms et je m'en inquiète, car je suis payé pour m'en inquiéter ». La difficulté consiste à évaluer l'ampleur de la demande pour l'IA générative et la quantité d'infrastructures nécessaires pour y répondre. Les entreprises informatiques ne veulent pas rester à la traîne et investissent massivement dans les centres de données pour l'IA en prévision de la croissance future.

Cela a stimulé les entreprises de semiconducteurs telles que Nvidia et AMD. Au début de l'année, Microsoft, Amazon et Alphabet ont révélé qu'ils avaient dépensé collectivement 120 milliards de dollars en dépenses d'investissement l'année dernière. Dans le cas de Microsoft et d'Alphabet, ce chiffre a augmenté d'environ 50 % en glissement annuel au quatrième trimestre. Le principal bénéficiaire de ces dépenses est Nvidia, fournisseur d'unités de traitement graphique (GPU). Son histoire est bien connue à ce stade. La nouveauté de cette saison des résultats est qu'AMD semble aussi bénéficier de la hausse des investissements.

Au cours des trois mois précédant décembre, le chiffre d'affaires des centres de données a augmenté de 38 % par rapport à l'année précédente pour atteindre 2,3 milliards de dollars, grâce à la forte croissance de ses GPU AMD Instinct. Le cabinet d'analyse Omdia affirme que l'IA fera augmenter les dépenses dans les centres de données de 28,5 % et deviendra la principale charge de travail des serveurs d'ici à 2027. Mais d'autres analystes estiment qu'il est difficile de déterminer si les investissements massifs dans les centres de données pour l'IA constituent à l'heure actuelle un excès de dépenses ou un manque de dépenses.

Dans le premier cas, les entreprises se retrouveraient avec des serveurs sous-utilisés et n'auraient plus besoin d'investir beaucoup dans les années à venir, ce qui pourrait nuire à la valorisation des puces. En somme, les experts pensent que le résultat de la normalisation des valorisations des actions liées à l'IA après la folie spéculative risque d'être dévastateur à la fois pour les entreprises et pour les investisseurs qui investissent massivement dans la technologie sans aucun recul.

Source : billets de blogue

Et vous ?

Quel est votre avis sur le sujet ?
Partagez-vous l'avis selon lequel le boom de l'IA générative va s'essouffler ?
L'enthousiasme suscité par la technologie est-il semblable à celui observé à l'époque des dotcoms ?
Quels pourraient être les impacts sur l'industrie si les investisseurs cessaient de croire aux promesses de l'IA générative ?
Que pensez-vous de l'intégration de l'assistant Copilot dans la suite bureautique Microsoft Office ? Rend-elle les utilisateurs plus productifs ?
Que pensez-vous des chatbots de génération de code ? Rendent-ils les développeurs plus productifs ou risquent-ils d'augmenter leurs charges de travail ?
Que pensez-vous des produits d'IA générative configurés pour les équipes et les entreprises comme ChatGPT Team et ChatGPT Enterprise ?

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L'IA fera augmenter les dépenses dans les centres de données de 28,5 % et deviendra la principale charge de travail des serveurs d'ici à 2027, selon un rapport du cabinet d'analyse Omdia

Les défis croissants du code généré par l'IA : le code généré par l'IA pourrait augmenter la charge de travail des développeurs et accroître les risques, selon Harness

McKinsey prévoit que l'IA ajoutera jusqu'à 4400 milliards de dollars de valeur à l'économie chaque année et 13400 milliards de dollars de valeur ajoutée annuelle à l'économie mondiale d'ici 2030

[Ryu2000]

Partagez-vous l'avis selon lequel le boom de l'IA générative va s'essouffler ?

Ce serait chouette, j'arrive à saturation, il y a trop d'articles qui parle d'IA.

L'enthousiasme suscité par la technologie est-il semblable à celui observé à l'époque des dotcoms ?

J'ai l'impression que c'est pire, mais ma perspective est biaisée.

Quels pourraient être les impacts sur l'industrie si les investisseurs cessaient de croire aux promesses de l'IA générative ?

Que se passe-t-il quand une bulle financière explose ?

Hein ?
Suis-je le seul à n'avoir strictement rien compris ?

[Invité]

Logique, ce sont des "soufflés spéculatifs" : des bulles triviales à haute valeur spéculative s'inscrivant dans un modèle économique, qui court depuis le moyen-âge, quasi-inchangé si ce n'est la forme évidemment.
De fait, "l'investissement" n'en n'est pas réellement un : de réaliste, il devient irréaliste au sein d'une structure fortement hiérarchisée, qui le fige parce qu'elle n'a pas d'autre fin que de se maintenir.
Paradoxalement, l'abondance naturelle est le fruit d'un principe de parcimonie : c'est l'économie réelle.

[AlexWest]

La question d'une bulle spéculative peut et doit se poser. Nous sommes dans une période où pour différentes raisons il y a beaucoup de liquidités financières disponibles et l'IA semble pour de nombreux opérateurs un secteur dans lequel investir au risque peut-être d'un surinvestissement. Néanmoins je ne pense pas qu'aujourd'hui on puisse mettre en cause la révolution que représente l'IA. Ce serait comme, dans les débuts du moteur, on se disait "c'est bruyant, peu fiable, ça consomme beaucoup, bref, aucun avenir".
Pour voir beaucoup de cas d'usage, je ne peux pas douter que nous assistons à une révolution, la problématique économique vis à vis de l'IA est plutôt l'impact sur l'emploi et le modèle de société qui s'ouvre. Je vois peu de professions qui ne seront pas rapidement remplaçables par l'IA. Et avec l'arrivée de la robotique, dont on ne parle pas encore beaucoup...

[Fagus]

La question d'une bulle spéculative peut et doit se poser. [...]
Pour voir beaucoup de cas d'usage, je ne peux pas douter que nous assistons à une révolution, la problématique économique vis à vis de l'IA est plutôt l'impact sur l'emploi et le modèle de société qui s'ouvre. Je vois peu de professions qui ne seront pas rapidement remplaçables par l'IA. Et avec l'arrivée de la robotique, dont on ne parle pas encore beaucoup...

La bulle spéculative, OK.

1) Dans l'histoire à chaque fois qu'une profession disparaît à cause des évolutions techniques, le % de population correspondant (pas forcément les individus) est réaffecté à d'autres tâches précédemment vacantes, ce qui augmente la productivité globale de la société. Ex : Lors de la révolution industrielle l'apport de la patate a rendu inutile une grosse partie de la main d'oeuvre agricole (la patate a une productivité 2x supérieure au blé. 2x !!!) Cette population a pu devenir ouvrier et fabriquer les machines qui ont exploité l'énergie pour fabriquer ce qui été fait à la main, ce qui a encore libéré plus de main d'oeuvre, etc. Est-ce que quelqu'un veut faire gardien de chèvres, faucheur de blé, tisserand etc ?

2) Quelles professions sont rapidement remplaçables par l'IA ? Les boulangers pâtissiers ? Les maçons ? Les chaudronniers ? Les mecs qui font la plonge ou qui turbinent aux cuisines ? Comme dirait l'autre, il suffit de se mettre dans la rue pour trouver plein de gens qui la traversent pour chercher du boulot.
Je connais un chirurgien (thoracique) qui affirme que sa clinique a acheté un robot chirurgien mais que le robot coûte 2 millions d'euros à l'achat et 150k par an en maintenance, et qu'en plus il faut un chirurgien dans la salle pour faire les trous, plus lui dans la salle pour manipuler le robot (et qu'en plus l'opération dure plus longtemps et le patient ne sort pas plus tôt). Certes, la robotique a fait des progrès, mais ça reste très très cher.

En informatique, c'est bien les LLM pour générer des bouts de code (avec des hallu), mais c'est pas lui qui va faire l'architecture du projet et la vision globale.

Les théoriciens des LLM rappellent quand même que l'intelligence générale ne viendra pas de cette technologie qui n'est qu'un générateur statistique de texte sans compréhension.

Est-ce que les gens rapidement remplaçables par GPT n'occupaient pas des bullshit job en fait ?

PS : c'est pas moi qui a moinsé.

[Jade Emy]

Les valeurs de l'IA ont grimpé jusqu'à 656 % depuis le lancement de ChatGPT, ajoutant environ 10 000 milliards de dollars à la capitalisation boursière, mais les bénéfices sont à la traîne

Les valeurs de l'IA ont grimpé jusqu'à 656 % depuis le lancement de ChatGPT, ajoutant environ 10 000 milliards de dollars à la capitalisation boursière. Mais les bénéfices sont à la traîne, avec un ratio cours/bénéfice supplémentaire de 73 fois pour les valeurs de l'IA, prévient la société de courtage Jefferies.

L'intelligence artificielle (IA), dans son sens le plus large, est l'intelligence dont font preuve les machines, en particulier les systèmes informatiques. Il s'agit d'un domaine de recherche en informatique qui développe et étudie des méthodes et des logiciels permettant aux machines de percevoir leur environnement et d'utiliser l'apprentissage et l'intelligence pour prendre des mesures qui maximisent leurs chances d'atteindre des objectifs définis.

Lancé en novembre 2022, on attribue à ChatGPT le début du boom de l'IA, qui a conduit à des investissements rapides et continus dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA) et à l'attention du public à son égard. Basé sur de grands modèles de langage (LLM), ChatGPT est un chatbot et un assistant virtuel développé par OpenAI. Le lancement de ChatGPT a stimulé la sortie de produits concurrents, notamment Gemini, Claude, Llama, Ernie et Grok.

L'utilisation croissante de l'intelligence artificielle entraîne une évolution sociétale et économique vers une automatisation accrue, une prise de décision fondée sur les données et l'intégration de systèmes d'IA dans divers secteurs économiques et domaines de la vie, ce qui a un impact sur les marchés de l'emploi, les soins de santé, le gouvernement, l'industrie, l'éducation, la propagande et la désinformation. Cela soulève des questions sur les effets à long terme, les implications éthiques et les risques de l'IA, suscitant des discussions sur les politiques réglementaires visant à garantir la sécurité et les avantages de la technologie.

Depuis le lancement de ChatGPT à la fin de 2022, la valeur des titres d'IA a bondi de 127 %, ce qui représente une capitalisation boursière d'environ 10 000 milliards de dollars. Toutefois, les prévisions de bénéfices pour 2025 de ces entreprises n'ont augmenté que de 25 % au cours de la même période, prévient la société de courtage Jefferies dans une note adressée à ses clients.

Ce décalage a fait grimper le ratio cours/bénéfice différentiel des actions liées à l'IA à 73 fois, ce qui suggère que les investisseurs prennent en compte des prévisions de croissance extrêmement optimistes dans l'ensemble du secteur.

Nvidia a enregistré les gains les plus importants, le cours de son action ayant augmenté de 656 % depuis la fin de l'année 2022. Malgré les signes de surévaluation, la société de courtage Jefferies estime que la bulle de l'IA pourrait continuer à se développer à court terme, citant de solides plans de dépenses d'investissement jusqu'en 2025 et d'importantes réserves de liquidités chez les principaux fournisseurs de cloud.

Le rapport prévient néanmoins que d'ici à la mi-2025, les investisseurs pourraient exiger des feuilles de route plus claires en matière de monétisation, ce qui risquerait de faire éclater la bulle. Jefferies estime qu'au moins 100 milliards de dollars de chiffre d'affaires supplémentaire généré par l'IA pourraient être nécessaires pour justifier les valorisations récentes, et prévient que sans une croissance significative des revenus, l'enthousiasme actuel du marché pourrait s'avérer insoutenable.

Source : La société de courtage Jefferies

Et vous ?

Pensez-vous que ces précisions sont crédibles ou pertinentes ?
Quel est votre avis sur le sujet ?

Voir aussi :

« L'IA est en fait inutile et elle a créé une bulle "faire semblant jusqu'à ce que ça marche" qui pourrait se solder par un désastre », prévient un observateur chevronné des marchés

Pourquoi certains experts sont-ils si convaincus que le boom de l'IA va s'essouffler ? Ils voient des similitudes avec l'ère des dotcoms et affirment que les capacités de l'IA générative sont surestimées

Les Big Tech dépensent plus que les sociétés de capital-risque dans la frénésie d'investissement dans l'IA, avec des accords représentant les deux tiers des 27 milliards de dollars investis en 2023

[pierre-y]

Faudrait déja que l'IA existe... (peut être en laboratoire ceci dit)

[Mathis Lucas]

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

L'IA générative a connu une ascension fulgurante au cours des deux dernières années 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 le mois dernier. Un nombre croissant d'investisseurs craignent que le rendement ne soit pas à la hauteur des milliards injectés. En outre, les experts s'interrogent sur les limites des grands modèles de langage (LLM). Toutefois, certains disent que les applications à forte valeur ajoutée arrivent et que le ralentissement est la preuve que cette technologie finira par s'imposer. Ont-ils raison ?

L'IA générative ne parvient pas à suivre le rythme intense du battage médiatique

Il apparaît de plus en plus clairement que la machine à faire du battage médiatique sur l'IA générative commence à ralentir. Les grandes entreprises technologiques ont dépensé des dizaines de milliards de dollars 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.

Les percées réalisées dans le domaine de l'IA générative, en particulier dans les LLM, ont captivé l'imagination du monde entier et donné lieu à des affirmations extravagantes sur les capacités et le potentiel de l'IA. Cela dit, le problème de nombreux modèles actuels est qu'ils ne sont tout simplement pas assez puissants pour être tangibles. Une étude publiée la semaine dernière par le groupe de réflexion RAND révèle que 80 % des projets d'IA échouent, soit plus du double du taux enregistré pour les autres projets. De nombreux dirigeants se plaignent, expliquant que les retombées des projets d'IA sont "lamentables".

Le rapport énumère des difficultés liées à l'IA générative, allant des investissements élevés dans les données et l'infrastructure de l'IA au manque de talents humains nécessaires. Les systèmes d'IA générative arrivent à résoudre des tests très complexes d'admission à l'université, mais échouent à des tâches très simples. Il est donc difficile de juger du potentiel de ces technologies, ce qui conduit à une fausse confiance dans l'IA et, en fin de compte, à l'échec des projets.

Prenons l'exemple de la tentative de McDonald's d'automatiser les commandes au volant à l'aide de l'IA, qui est devenue virale sur TikTok après avoir échoué de manière spectaculaire. Il y a également eu les efforts du gouvernement américain pour créer des systèmes permettant de résumer les soumissions publiques et de calculer les droits à l'aide sociale, qui ont également été abandonnés. Les LLM ne sont tout simplement pas fiables en raison des hallucinations.

Une autre étude de l'université Cornell a montré que les capacités des LLM tels que le GPT-4 ne correspondent pas toujours à ce que les gens attendent d'eux. En particulier, les modèles les plus performants n'ont pas obtenu les résultats escomptés dans des situations à fort enjeu où des réponses incorrectes pouvaient être catastrophiques. L'étude a également montré que les modèles peuvent induire une fausse confiance chez leurs utilisateurs, ce qui peut être dangereux.

En raison du fait que les LLM répondent couramment aux requêtes, les humains peuvent tirer des conclusions trop optimistes sur leurs capacités et les déployer dans des situations pour lesquelles ils ne sont pas adaptés. L'expérience des projets réussis montre qu'il est difficile de faire en sorte qu'un modèle génératif donne réellement des réponses précises à l'aide d'invites humaines. En effet, l'interrogation des LLM a introduit une nouvelle aptitude imprévue.

Par exemple, le système de tutorat Khanmigo de la Khan Academy a souvent révélé les bonnes réponses à des questions alors qu'on lui avait demandé de ne pas le faire. Bien que l'IA ait fait des progrès étonnants, il est essentiel de se rappeler qu'il s'agit toujours d'une technologie dotée de capacités et de contraintes dans des domaines tels que le raisonnement de bon sens, la compréhension du contexte et la généralisation des connaissances à d'autres tâches.

L'évolution de l'IA répond-elle au "cycle de l'engouement" des innovations ?

Le cycle de l'engouement (hype cycle) est un terme popularisé par le cabinet d'études Gartner et qui est bien connu dans la Silicon Valley. Après une période initiale d'euphorie irrationnelle et de surinvestissement, les nouvelles technologies en vogue entrent dans le "creux de la désillusion" où les sentiments se dégradent. Tout le monde commence à s'inquiéter du fait que l'adoption de la technologie se fait trop lentement, alors que les bénéfices sont difficiles à obtenir. Cependant, comme la nuit succède au jour, la technologie fait son grand retour. Les applications ayant une forte valeur ajoutée commencent à apparaître.

Les investissements qui ont accompagné la vague d'euphorie permettent de développer massivement les infrastructures, ce qui pousse la technologie vers l'adoption par le grand public. Alors, le cycle de l'engouement est-il un guide utile pour l'avenir de l'IA dans le monde ? Comme de nombreuses innovations précédentes, certains analytes affirment que l'IA générative suit ce cycle. Les étapes du cycle de l'engouement de l'IA générative sont décrites comme suit :

• déclenchement de l'innovation : une percée dans la technologie de l'IA suscite un engouement important et l'attention des médias ;
• pic des attentes exagérées : des affirmations exagérées et des attentes irréalistes concernant les capacités de l'IA apparaissent ;
• le creux de la désillusion : à mesure que l'engouement initial s'estompe, les défis et les limites de l'IA deviennent évidents, ce qui entraîne une baisse de l'intérêt ;
• le creux de l'illumination : les applications pratiques et les cas d'utilisation de l'IA dans le monde réel commencent à apparaître, ce qui conduit à une compréhension plus réaliste de son potentiel ;
• plateau de productivité : l'IA a été largement adoptée et intégrée dans diverses industries, apportant des avantages tangibles.

L'Internet a suivi une évolution similaire. Dans les années 1990, la technologie a suscité l'euphorie, les experts prédisant que tout le monde ferait ses achats en ligne dans quelques années. En 2000, le marché s'est effondré, entraînant la faillite de 135 grandes sociétés Internet. Toutefois, le point positif est que les entreprises de télécommunications avaient investi des milliards dans les câbles à fibres optiques, qui allaient devenir l'infrastructure de l'Internet d'aujourd'hui.

Les entreprises continuent à injecter des milliards dans l'IA, mais la baisse de l'adoption marque un recalibrage dans le boom de l'IA. Pour la première fois, il semble que l'engouement pour l'IA s'essouffle. Un récent rapport de Gartner a répertorié la plupart des systèmes d'IA générative comme étant soit au sommet des attentes exagérées, soit encore en progression. Il suggère que la plupart de ces technologies ne seront pas pleinement productives avant deux à cinq ans.

« L'avenir de l'intelligence artificielle ressemblera à celui de toutes les autres technologies. Il y aura une construction gigantesque et coûteuse d'infrastructures, suivie d'un énorme effondrement lorsque les gens se rendront compte qu'ils ne savent pas vraiment comment utiliser l'IA de manière productive, puis d'une lente reprise à mesure qu'ils la comprendront », déclare Noah Smith, commentateur économique. Mais de nombreux critiques ne partagent pas cet avis.

Tout d'abord, les versions de l'IA elle-même ont connu pendant des décennies des périodes d'engouement et de désespoir, accompagnées d'une hausse et d'une diminution de l'engagement et de l'investissement des universitaires, mais sans atteindre le stade final du cycle d'engouement. L'IA a suscité de l'euphorie dans les années 1960, notamment à propos d'Eliza, un des premiers chatbots. Cette période a été suivie par des hivers de l'IA dans les années 1970 et 1990.

Jusqu'en 2020, l'intérêt de la recherche pour l'IA a diminué, avant de repartir à la hausse avec l'arrivée de l'IA générative, à la suite du départ canon de ChatGPT. Pour les critiques, le cycle de l'engouement n'explique pas l'évolution de l'IA.

La bulle spéculative créée par l'IA générative pourrait se solder par un désastre

James Ferguson, associé fondateur de MacroStrategy Partnership, un cabinet de recherche macroéconomique basé au Royaume-Uni, craint que la folie spéculative autour de l'IA générative se solde par un désastre. L'analyste affirme que l'hallucination des LLM pourrait s'avérer un défi insoluble, ce qui conduirait l'IA à avoir beaucoup moins d'applications viables. Pour Ferguson, l'IA pourrait s'avérer "inutile" dans les années à venir et créer beaucoup de désillusions.

« Historiquement, ces bulles finissent mal. Quiconque est un peu vieux jeu et a déjà vu ce genre de choses est donc tenté de croire que cela finira mal. Je dirais que l'IA n'a toujours pas fait ses preuves. Faire semblant jusqu'à ce qu'on y arrive peut fonctionner dans la Silicon Valley, mais pour le reste d'entre nous, je pense que l'expression "une fois mordu, deux fois timide" est plus appropriée pour l'IA », a souligné Ferguson à Merryn Somerset Webb, de Bloomberg.

Il a ajouté : « si l'on ne peut pas faire confiance à l'IA, alors l'IA est effectivement, à mon avis, inutile ». Il a déclaré que la technologie pourrait finir par être trop "gourmande en énergie" pour être un outil rentable pour de nombreuses entreprises. À cet égard, une étude publiée cette année par l'Amsterdam School of Business and Economics a révélé que les applications d'IA pourraient à elles seules consommer autant d'énergie que les Pays-Bas d'ici 2027.

« Si Nvidia ne facture pas ses puces de plus en plus chères, vous devez également payer de plus en plus cher pour faire fonctionner ces puces sur vos serveurs. Vous vous retrouvez donc avec quelque chose de très cher qui n'a pas encore prouvé, en dehors de quelques applications étroites, qu'il est rentable », a déclaré Ferguson. Les acteurs du secteur de l'IA espèrent des percées majeures dans la production énergétique, mais le secteur avance lentement.

Mais Ben Goertzel, mathématicien et chercheur américain en IA, affirme que les craintes en rapport avec l'éclatement de la bulle de l'IA sont alarmistes et que cela n'arrivera tout simplement pas. « Je ne pense pas que la bulle de la GenAI éclatera un jour, parce que je pense que les applications à très haute valeur ajoutée de cette technologie arriveront assez vite pour éviter que les PDG des Big Tech ne s'épuisent sur la GenAI », a-t-il déclaré dans un billet publié sur X.

Par ailleurs, Ferguson affirme que la bonne nouvelle, c'est que la bulle boursière actuelle est tellement concentrée sur les actions liées à l'IA qu'il y a encore de la valeur. Bien entendu, l'éclatement de la bulle de l'IA entraînera une douleur généralisée pour les investisseurs. Mais après cela, Ferguson recommande de s'intéresser aux petites capitalisations américaines actuellement mal aimées, qui pourraient bénéficier de baisses de taux d'intérêt et ne sont pas très valorisées.

« Le problème, c'est que cette valeur doit être trouvée de la bonne vieille manière, en parcourant les petites capitalisations et en recherchant des entreprises qui se développent de manière régulière, à l'ancienne », a-t-il déclaré. En somme, les experts pensent que le résultat de la normalisation des valorisations des actions liées à l'IA après la folie spéculative risque d'être dévastateur à la fois pour les entreprises et pour les investisseurs qui investissent dans l'IA sans aucun recul.

Et vous ?

Quel est votre avis sur le sujet ?
Que pensez-vous de la baisse de la popularité de l'IA générative ? Qu'est-ce que cela annonce ?
Selon vous, l'évolution de l'IA répond-elle au cycle de l'engouement des innovations tel que décrit par Gartner ?
Quid de la bulle spéculative créée par l'IA générative ? Va-t-elle éclater comme la bulle des dotcoms au début des années 2000 ?
Les applications à forte valeur ajoutée arriveront-elles juste à temps pour empêcher le désastre comme certains experts en IA le prétendent ?

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« La bulle de la GenAI n'éclatera pas, car les applications à haute valeur ajoutée arriveront assez vite pour éviter que les PDG des Big Tech ne s'épuisent sur la GenAI », affirme l'expert en IA Ben Goertzel

[calvaire]

Tous le monde dans ce forum l'a dit et répété, l'ia est une bulle.
l'ia générative est un formidable outil qui peux améliorer la productivité, c'est un bon outil pour trouver les informations que l'on veux dans une doc.
Mais cela ne remplace pas un professionnel, cela remplace pas un dev, un médecin, avocat.

les ia hallucine, sorte souvent du code faux qui compile pas ou m'invente souvent des api dans mon cas.
Même si l'ia n’hallucinait pas, il faut bien taper des prompts bien précis pour que ca marche et ca prends du temps.

Ca valait bien des investissements cette histoire oui, mais pas des milliards de milliards de cotation en bourse comme les valeurs boursières de nvidia. C'est complétement déconnecté de la réalité.

[floyer]

J’ai eu droit à du code qui compilait et était correct… tout comme du code avec des API inventées.

Ainsi, si une fois sur deux cela génère quelque chose de bien, c’est bien profitable. Bon, il vaut mieux bien vérifier le résultat (si c’est inspiré d’un code vulnérable, méfiance). Mais cela peut être un bon outil si bien supervisé.

[kain_tn]

J’ai eu droit à du code qui compilait et était correct… tout comme du code avec des API inventées.

Ainsi, si une fois sur deux cela génère quelque chose de bien, c’est bien profitable. Bon, il vaut mieux bien vérifier le résultat (si c’est inspiré d’un code vulnérable, méfiance). Mais cela peut être un bon outil si bien supervisé.

Si tu remplaces IA par dev junior, tu trouves toujours que 50%, c'est un résultat acceptable?

[Mathis Lucas]

« Il y a peut-être une bulle sur les dépenses en matière d'IA générative, mais la technologie aura un impact significatif à long terme »
affirme la directrice financière de ServiceNow

Gina Mastantuono, directrice financière de ServiceNow, reste optimiste quant aux promesses de l'IA générative. Elle a déclaré lors d'une récente interview qu'il y a peut-être une bulle sur les dépenses en matière d'IA générative et que cela ne générera pas des millions de dollars pour les clients demain. Mais elle pense qu'il s'agit d'une nouvelle avancée technologique majeure qui changera la façon dont nous faisons des affaires et interagissons les uns avec les autres au travail, ainsi que la façon dont les entreprises de consommation fonctionnent. La dirigeante pense en effet que l'IA générative finira par s'imposer, tout comme le cloud.

La directrice financière de ServiceNow pense que l'IA générative tiendra ses promesses

Lors de la Deutsche Bank Technology Conference qui a eu lieu à la fin du mois d'août, Brad Zelnick, responsable de la recherche sur les actions logicielles à la banque, a demandé à la directrice financière de ServiceNow, Gina Mastantuono, si la technologie était difficile à vendre. Selon plusieurs rapports, « les résultats ne sont pas à la hauteur des investissements colossaux en matière d'IA générative et la technologie est limitée et confrontée à de nombreux défis ». Les actions des entreprises spécialisées dans l'IA générative ont dévissé ces dernières semaines, signe que les investisseurs deviennent plus prudents.

Zelnick a rappelé deux thèmes issus des conversations avec les DSI : « premièrement, il a été difficile d'amener les clients à s'engager à compenser leurs dépenses et à réaliser les économies nécessaires pour justifier le retour sur investissement et les investissements initiaux liés à l'IA générative. Deuxièmement, la technologie est présentée comme le Saint Graal ». En réponse à la question et aux commentaires soulignés par Zelnick, Mastantuono a répondu :

« Tout cela est donc bien vrai, n'est-ce pas ? Et ce n'est pas surprenant, il s'agit d'une nouvelle avancée technologique que la plupart des gens ne comprenaient pas il y a un an et demi. L'autre question que l'on nous pose, c'est de savoir si c'est une bulle, n'est-ce pas ? Cela doit être un autre commentaire, est-ce une bulle ? » Zelnick a poursuivi en demandant Mastantuono si l'IA est une bulle. Mastantuono a semblé s'opposer à cette idée en répondant :

C'est énorme. Cela va changer la façon dont les consommateurs interagissent entre eux. Je ne suis pas dans le domaine de la consommation, je vais donc parler de la consommation. Cela va changer la façon dont nous faisons des affaires et interagissons les uns avec les autres au travail. Cela va également changer la façon dont les entreprises de consommation fonctionnent. Mais nous n'en sommes qu'au tout début.

Il s'agit des mêmes conversations que celles que nous avons eues lorsque le cloud est arrivé, n'est-ce pas ? Cela a pris du temps. Et aujourd'hui, les personnes qui n'ont pas encore adopté le cloud se démènent comme jamais auparavant pour le faire. Ce n'est donc pas une bulle.

Maintenant, est-ce qu'il y a une bulle en ce moment sur les dépenses ? Peut-être. Mais c'est quelque chose qui va durer à long terme, n'est-ce pas ? Nous devons donc réfléchir à ce que cela signifie. Qu'est-ce que cela signifie quand je dis que chaque flux de travail et chaque industrie va changer à cause de l'IA ?

Mastantuono a cité l'exemple du secteur pharmaceutique, où des chercheurs très occupés tentent de réduire les coûts et d'améliorer la vie des patients, ce qui permet d'obtenir rapidement de la valeur. Selon elle, l'IA générative pourrait réduire les 6,6 années nécessaires à la mise sur le marché des produits en réduisant le taux d'abandon des patients participant aux essais cliniques grâce à l'automatisation de la communication et des réponses aux questions.

Elle explique : « si l'on peut faire passer ces 6,6 ans à 6 ans ou à 5,6 ans, cela représente des milliards de dollars de chiffre d'affaires pour les entreprises pharmaceutiques. Cela représente des tonnes de dollars sur le résultat net, car non seulement le résultat net est plus élevé, mais vous économisez également beaucoup d'argent. C'est là que l'IA s'impose, et ce uniquement au sein de l'entreprise : résoudre des problèmes qui sont si manuels et si complexes ».

Les résultats des projets d'IA générative ne sont pas à la hauteur du battage médiatique

Le débat sur l'IA générative a créé un clivage dans l'industrie : il y a ceux qui pensent que les capacités de la technologie sont exagérées et qu'elle constitue une bulle et ceux qui affirment que nous sommes en présence d'une innovation de rupture qui aura un impact fondamental sur l'économie. Dans le cas de ServiceNow, l'entreprise tente de rassurer les investisseurs sur le fait que les investissements des entreprises dans l'IA générative seront bientôt rentabilisés, mais ce n'est peut-être pas pour tout de suite et les clients potentiels ne doivent pas s'attendre à d'énormes retours sur investissement « demain ».

Mastantuono a déclaré : « [les clients] ne vont pas obtenir des centaines de millions de dollars demain, mais s'ils réfléchissent vraiment à ce qu'ils vont faire, et vous avez raison, cela prend un peu de temps, car il y a beaucoup de bruit, mais si vous pensez à ce qui se passe déjà avec la consolidation des plateformes et la collaboration avec des plateformes de confiance qui ont innové dans ce domaine..., je pense que vous allez voir une réelle valeur ajoutée ».

Les grands modèles de langages (LLM) ont fait l'objet d'un battage médiatique intense et d'investissements en dents de scie. Dans son dernier rapport Hype Cycle for Emerging Technologies, le cabinet de conseil Gartner a noté que l'IA générative est entrée dans le redoutable « creux de la désillusion ». Selon Arun Chandrasekaran, analyste chez Gartner, la technologie sera précieuse à l'avenir, mais est actuellement incapable de répondre aux attentes élevées.

Toutefois, de nombreux critiques ne partagent pas cet avis. Les grandes entreprises technologiques ont dépensé des dizaines de milliards de dollars 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.

Selon certains rapports, les craintes en matière de gouvernance des données liées à l'utilisation de l'IA générative incitent certains DSI à bloquer les projets Microsoft Copilot. Il semble donc que les efforts déployés par Microsoft pour convaincre les clients des avantages en matière de productivité doivent également prendre en compte d'autres préoccupations des entreprises. Outre la sécurité, les hallucinations des modèles d'IA sont un autre défi à surmonter.

Par ailleurs, Wall Street semble se diriger vers une correction boursière après la folie spéculative provoquée par l'IA générative, propulsant les actions liées à l'IA à des sommets historiques. Les inquiétudes concernant la lenteur des retombées des investissements considérables dans l'IA ont frappé les entreprises les plus importantes de Wall Street, les actions de Microsoft et d'Alphabet se négociant à la baisse à la suite de leurs rapports trimestriels en juillet.

Todd Sohn, stratège ETF chez Strategas Securities, a déclaré : « une telle quantité d'argent a été consacrée à l'IA et aux puces au cours des 12 derniers mois que le marché est complètement faussé ». Nvidia, qui a bénéficié le plus du battage médiatique autour de l'IA générative, a perdu 279 milliards de dollars de sa valeur de marché après une chute brutale de 9,5 % de la valeur de son action mardi. Wall Street connaît une sévère contreperformance.

La bulle spéculative provoquée par l'IA générative pourrait se solder par un désastre

James Ferguson, associé fondateur de MacroStrategy Partnership, un cabinet de recherche macroéconomique basé au Royaume-Uni, craint que la folie spéculative autour de l'IA générative se solde par un désastre. L'analyste affirme que l'hallucination des LLM pourrait s'avérer un défi insoluble, ce qui conduirait l'IA à avoir beaucoup moins d'applications viables. Pour Ferguson, l'IA pourrait s'avérer "inutile" dans les années à venir et créer beaucoup de désillusions.

« Historiquement, ces bulles finissent mal. Quiconque est un peu vieux jeu et a déjà vu ce genre de choses est donc tenté de croire que cela finira mal. Je dirais que l'IA n'a toujours pas fait ses preuves. Faire semblant jusqu'à ce qu'on y arrive peut fonctionner dans la Silicon Valley, mais pour le reste d'entre nous, je pense que l'expression "une fois mordu, deux fois timide" est plus appropriée pour l'IA », a souligné Ferguson à Merryn Somerset Webb, de Bloomberg.

Il a ajouté : « si l'on ne peut pas faire confiance à l'IA, alors l'IA est effectivement, à mon avis, inutile ». Il a déclaré que la technologie pourrait finir par être trop "gourmande en énergie" pour être un outil rentable pour de nombreuses entreprises. À cet égard, une étude publiée cette année par l'Amsterdam School of Business and Economics a révélé que les applications d'IA pourraient à elles seules consommer autant d'énergie que les Pays-Bas d'ici 2027.

« Si Nvidia ne facture pas ses puces de plus en plus chères, vous devez également payer de plus en plus cher pour faire fonctionner ces puces sur vos serveurs. Vous vous retrouvez donc avec quelque chose de très cher qui n'a pas encore prouvé, en dehors de quelques applications étroites, qu'il est rentable », a déclaré Ferguson. Les acteurs du secteur de l'IA espèrent des percées majeures dans la production énergétique, mais le secteur avance lentement.

Mais Ben Goertzel, mathématicien et chercheur américain en IA, affirme que les craintes en rapport avec l'éclatement de la bulle de l'IA sont alarmistes et que cela n'arrivera tout simplement pas. « Je ne pense pas que la bulle de la GenAI éclatera un jour, parce que je pense que les applications à très haute valeur ajoutée de cette technologie arriveront assez vite pour éviter que les PDG des Big Tech ne s'épuisent sur la GenAI », a-t-il déclaré dans un billet publié sur X.

Par ailleurs, Ferguson affirme que la bonne nouvelle, c'est que la bulle boursière actuelle est tellement concentrée sur les actions liées à l'IA qu'il y a encore de la valeur. Bien entendu, l'éclatement de la bulle de l'IA entraînera une douleur généralisée pour les investisseurs. Mais après cela, Ferguson recommande de s'intéresser aux petites capitalisations américaines actuellement mal aimées, qui pourraient bénéficier de baisses de taux d'intérêt et ne sont pas très valorisées.

« Le problème, c'est que cette valeur doit être trouvée de la bonne vieille manière, en parcourant les petites capitalisations et en recherchant des entreprises qui se développent de manière régulière, à l'ancienne », a-t-il déclaré. En somme, les experts pensent que le résultat de la normalisation des valorisations des actions liées à l'IA après la folie spéculative risque d'être dévastateur à la fois pour les entreprises et pour les investisseurs qui investissent dans l'IA sans aucun recul.

Source : interview de Gina Mastantuono à la Deutsche Bank Technology Conference

Et vous ?

Quel est votre avis sur le sujet sur le débat sur l'IA générative ?
Sommes-nous en présence d'une innovation de rupture comme certains le prétendent ?
Que pensez-vous des déclarations de la directrice financière de ServiceNow sur l'avenir de l'IA générative ?
L'IA générative va-t-elle impacter les interactions et le fonctionnement des entreprises comme elle le prétend ?

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Nvidia subit une perte record de 279 milliards de dollars de sa valeur de marché dans le sillage de la chute de Wall Street, certains analystes affirment que la bulle de l'IA commence à s'essouffler

« L'IA est en fait inutile et elle a créé une bulle "faire semblant jusqu'à ce que ça marche" qui pourrait se solder par un désastre », prévient un observateur chevronné des marchés

[Mathis Lucas]

Byju's, une startup de technologie éducative autrefois évaluée à 22 milliards de dollars, ne vaut plus rien aujourd'hui
un désastre auquel s'exposent également les startups d'IA surévaluées

Le fondateur de Byju's a déclaré que sa startup de technologie éducative, qui valait 22 milliards de dollars, ne vaut plus rien aujourd'hui. Il a déclaré que les investisseurs se sont enfuis et que le départ de trois des principaux bailleurs de fonds du conseil d'administration a jeté le discrédit sur la startup. Il reconnaît avoir commis des erreurs, mal anticipé le marché et surestimé le potentiel de croissance. La situation de Byju's fait écho à celle des startups technologiques qui sont passées de licornes à zombies ces dernières années. De nombreuses actions liées à l'IA sont considérées comme surévaluées et les experts craignent que cela se solde par une catastrophe.

De coqueluche des investisseurs il y a deux ans à startup en disgrâce

Byju's, qui figurait parmi les jeunes entreprises de technologie de l'information les plus prisées au monde et qui était la coqueluche des investisseurs pendant la pandémie de Covid-19, a vu sa situation se dégrader considérablement après les revers opérationnels et financiers qu'elle a connus au cours de ces deux dernières années. À l'été 2023, les analystes mettaient déjà en garde contre la situation critique de Byju's, qui est maintenant proche d'un dépôt de bilan.

Byju's est une startup indienne de technologie éducative fondée en 2011. L'entreprise a lancé son application d'apprentissage en 2015. Avec 15 millions d'abonnés en 2018, Byju's est devenu une licorne (évalué à un milliard de dollars) en grande pompe, avant d'atteindre une valorisation de 22 milliards de dollars. Il s'est rapidement développé pendant la pandémie de Covid-19, les apprenants se tournant vers les cours en ligne pendant les périodes de confinement.

Cependant, en 2021, il a enregistré une perte de 327 millions de dollars, soit 17 fois plus que l'année précédente. Depuis lors, le géant de l'edtech a connu une débâcle extraordinaire. Évalué à 22 milliards de dollars en 2022, Byju's a vu son évaluation ramenée à 5,1 milliards de dollars en 2023 par Prosus NV, le principal investisseur et actionnaire de l'entreprise. Les experts estiment qu'il s'agit d'une correction nécessaire dans le cycle haussier des startups indiennes.

Toutefois, les rapports sur l'état de Byju's suggèrent que les déboires de la startup vont au-delà d'une simple correction de sa valorisation. En avril 2023, l'entreprise a déclaré avoir plus de 150 millions d'apprenants inscrits. Les médias locaux ont rapport au début de cette année que Byju's a licencié environ 500 employés, principalement dans ses services de vente et de marketing. Et à en croire le fondateur lui-même, Byju Raveendran, Byju's est au bord du gouffre.

Lors d'une récente interview, Byju Raveendran a fait savoir que Byju's a maintenant « une valeur nette de zéro ». Il a déclaré sans ambages : « elle vaut zéro. De quelle évaluation parlez-vous ? Elle vaut zéro ». Il s'agit d'une décote impressionnante en l'espace de deux ans.

Croissance incontrôlée, mauvaise évaluation, etc. : une stratégie fatale

« Byju's est une entreprise qui s'est développée trop vite, trop tôt. Après la pandémie, lorsque les enfants sont retournés à l'école, il y a eu un ralentissement. Toutefois, Byju's a continué à se développer et les investisseurs ont continué à y investir de l'argent. Ils n'ont pas vu les signes annonciateurs d'un ralentissement », a expliqué Shriram Subramanian, qui dirige une entreprise indépendante de recherche et de conseil en matière de gouvernance d'entreprise.

Aniruddha Malpani, investisseur providentiel et critique virulent du modèle d'entreprise de Byju, estime que l'entreprise a connu une « fortune de papier ». « Il y a un grand écart entre la valeur et l'évaluation », a-t-il déclaré. Avec une croissance exponentielle pendant la pandémie, Byju s'est lancée dans une frénésie d'acquisitions, dépensant deux milliards de dollars pour acquérir des startups de technologies éducatives telles que WhiteHat Jr, Aakash, Toppr et Epic.

Byju Raveendran a reconnu jeudi après-midi avoir commis des erreurs, mal anticipé le marché et surestimé le potentiel de croissance. Il a déclaré que l'acquisition agressive par Byju's de plus d'une vingtaine de startups pour se développer sur de nouveaux marchés s'est avérée fatale lorsque le financement s'est tari en 2022. Byju's prévoyait en effet d'entrer en bourse début 2022, plusieurs banquiers d'affaires ayant évalué l'entreprise à 50 milliards de dollars.

Selon Byju's, un grand nombre de ses plus de 100 investisseurs l'avaient encouragé à poursuivre une expansion agressive sur pas moins de 40 marchés. Toutefois, il a ajouté que ces mêmes investisseurs se sont dégonflés lorsque les marchés mondiaux ont chuté à la suite de l'invasion de l'Ukraine par la Russie, entraînant le marché du capital-risque dans une spirale descendante. Aujourd'hui, presque la totalité des investisseurs semble avoir quitté le navire.

Byju Raveendran a déclaré que « bon nombre de ses investisseurs se sont enfuis » et que le départ de trois bailleurs de fonds clés - Prosus Ventures, Peak XV et Chan Zuckerberg Initiative - du conseil d'administration de Byju's l'année dernière a empêché la startup de lever des fonds supplémentaires. Les représentants des trois entreprises susmentionnées ainsi que l'auditeur Deloitte ont quitté le conseil d'administration de la startup au cours de l'année dernière.

Ils ont invoqué des problèmes de gouvernance. Byju's a depuis entamé une procédure d'insolvabilité. Byju's, qui était autrefois la startup indienne la plus précieuse, compte parmi ses bailleurs de fonds BlackRock, UBS, Lightspeed, QIA, Bond, Silver Lake, Verlinvest, Tencent, l'Office d'investissement du régime de pensions du Canada, General Atlantic, Tiger Global, Owl Ventures et la SFI de la Banque mondiale. Elle a levé plus de 5 milliards de dollars à ce jour.

Des startups technologiques passent du stade de « licorne à zombie »

Un rapport alarmant sur les startups, publié à la fin de l'année dernière, indique que des startups qui valaient autrefois des milliards de dollars ferment brusquement ou sont vendues pour des sommes dérisoires. Carta, une société qui fournit des services financiers à de nombreuses startups de la Silicon Valley, affirme que 87 des startups enregistrées sur sa plateforme ayant levé au moins 10 millions de dollars ont fermé en octobre 2023, soit deux fois plus que sur l'ensemble de l'année 2022. L'univers des startups technologiques semble confronté à des défis importants qui menacent la survie de milliers d'entre elles.

À titre illustratif, le rapport cite la société de coworking WeWork, qui avait levé 11 milliards de dollars en tant que société privée, la startup de soins de santé OliveAI, la startup spécialisée dans le transport de marchandises Convoy et la startup de construction de maisons Veev. Convoy a levé 900 millions de dollars au cours des dernières années et Veev a amassé 647 millions de dollars. Cependant, toutes deux ont été victimes de la crise qui frappe les startups.

Que ce soit WeWork, OliveAI, Convoy ou encore Veev, toutes ont déposé leur bilan ou ont fermé leurs portes dans la deuxième moitié de 2023. Hopin, une startup qui a levé plus de 1,6 milliard de dollars et a été évaluée à 7,6 milliards de dollars, a vendu son activité principale pour seulement 15 millions de dollars en août 2023. Plastiq, une startup spécialisée dans les technologies financières qui avait réussi à lever 226 millions de dollars, a fait faillite en mai 2023.

Mais qu'est-ce qui explique la vague d'effondrements des startups technologiques ? Le rapport souligne que les problèmes de liquidités sont à l'origine de la vague d'échecs de startups. Elles ne parviennent pas à générer des revenus, puis voient leur trésorerie se tarir. Les efforts de réduction des coûts n'ayant pas d'impact, certaines choisissent de fermer, avant d'être totalement à court d'argent, et de restituer aux investisseurs les capitaux non dépensés.

D'autres startups ont endigué leurs pertes, mais sont incapables de se développer et survivent comme des coquilles "zombies" sans vie. La morosité du secteur a également été masquée par un boom des entreprises axées sur l'IA, qui a suscité un engouement et des financements au cours deux dernières années.

Des startups d'IA surévaluées avec de faibles perspectives de rendement

Perplexity AI, une startup fondée en août 2022 qui propose un moteur de recherche basé sur l'IA, cherche à obtenir une valorisation de 9 milliards de dollars lors de son prochain tour de table. Cette valorisation sera supérieure à celle de 3 milliards de dollars obtenue lors d'un tour de table début 2024. Pourtant, plusieurs rapports soulignent que le moteur de recherche de Perplexity laisse à désirer et qu'il se livre à des pratiques préjudiciables aux éditeurs et aux médias.

Selon les analystes de Goldman Sachs, les entreprises technologiques, les services publics et d'autres sociétés prévoient de dépenser plus de 1 000 milliards de dollars dans l'infrastructure de l'IA au cours des prochaines années. Dans une note récente, des chercheurs de BlackRock Investment Institute affirment que l'IA pourrait être à l'origine d'une transformation comparable à la révolution industrielle. Les investisseurs de base voient eux aussi le potentiel de l'IA.

Mais les analystes du marché mettent en garde contre la frénésie des investissements dans l'IA. Christopher R. Jackson, vice-président senior d'UBS Wealth Management, affirme : « lorsqu'une hausse aussi rapide se produit, il faut être conscient du risque que les investisseurs se soient emballés. Je pense que le problème, en particulier à court terme, est la rapidité avec laquelle les choses ont évolué ». D'autres avertissent qu'un désastre pourrait se produire.

Des analystes affirment que les valorisations de nombreuses startups d'IA se détachent de la réalité. Ils rappellent que c'est ce type de détachement qui a provoqué la bulle Internet à la fin des années 1990. Les investisseurs pensaient qu'Internet, le commerce électronique et la numérisation des entreprises allaient changer le monde. Mais ils ont été déçus. La bulle s'est soldée par un désastre et seules quelques entreprises n'ont pas déposé le bilan à l'époque.

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.

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.

Source : Byju Raveendran, fondateur de Byju's

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[Stéphane le calme]

Malgré des investissements des grandes entreprises de l'IA estimés à 292 milliards de dollars, le chiffre d'affaire généré reste faible
tandis que les centres de données mettent à rude épreuve les réseaux électriques

L'industrie de l'intelligence artificielle (IA) traverse une période paradoxale. Malgré des investissements colossaux estimés à 292 milliards de dollars par les géants de la technologie, les revenus générés par les logiciels d'IA restent modestes et souvent théoriques. Cette situation soulève des questions cruciales sur la viabilité économique de ces investissements et leurs implications sociétales, environnementales et industrielles.

La Silicon Valley mise tout sur l'IA. Les centres de données mettent à rude épreuve les réseaux électriques. Les coûts de formation des modèles se chiffrent en milliards. Pourtant, dans l'industrie du logiciel, les revenus de l'IA restent théoriques.

Les hyperscalers (associés à Meta et Oracle) prévoient de dépenser 292 milliards de dollars dans l'infrastructure de l'IA d'ici 2025, soit une augmentation de 88 % par rapport à 2023. Toutefois, deux tiers des éditeurs de logiciels signalent encore une décélération de la croissance en 2024.

Les actions du secteur des semi-conducteurs ont bondi de 43 % depuis le début de l'année en raison des attentes en matière d'IA, tandis que l'indice des logiciels IGV a progressé de 27,62 %. Microsoft, malgré son investissement dans OpenAI, a sous-performé l'IGV de 19 % depuis la publication du ChatGPT. L'iShares Expanded Tech-Software Sector ETF (IGV) est un indice sectoriel qui inclut Microsoft et de nombreuses sociétés de logiciels à forte capitalisation.

Un modèle économique sous pression

Les dépenses massives en IA, bien que spectaculaires, révèlent un problème de fond : le décalage entre les investissements réalisés et les bénéfices tangibles. Les entreprises comme Google, Microsoft et Amazon misent sur l'IA non seulement pour maintenir leur position dominante, mais aussi pour attirer des parts de marché futures dans des secteurs en évolution rapide comme la santé, l'automatisation ou la finance. Cependant, les logiciels d'IA peinent à transformer ces investissements en flux de revenus solides.

Les raisons sont multiples. D'une part, les entreprises clientes hésitent à adopter des solutions coûteuses, souvent complexes à intégrer dans leurs systèmes existants. D'autre part, les réglementations émergentes et les préoccupations éthiques autour de l'IA freinent leur déploiement à grande échelle. Enfin, les modèles économiques des acteurs de l'IA restent flous, reposant sur des promesses de gains futurs sans garanties concrètes.

L'impact environnemental des centres de données

Un autre point critique réside dans la pression exercée par les centres de données sur les infrastructures énergétiques. L'entraînement de modèles d'IA, en particulier ceux de grande taille comme les modèles de langage ou les algorithmes de vision par ordinateur, nécessite une puissance de calcul gigantesque. Ces opérations consomment des quantités faramineuses d'électricité, contribuant à des émissions de carbone significatives et mettant à rude épreuve les réseaux électriques dans plusieurs régions du monde.

Cette consommation énergétique pose des problèmes de durabilité. Alors que les gouvernements et les entreprises s'efforcent de respecter des engagements climatiques ambitieux, la croissance rapide des centres de données entre en conflit avec ces objectifs. De plus, les infrastructures énergétiques actuelles, souvent vieillissantes, ne peuvent pas toujours supporter la demande croissante, augmentant les risques de pannes et les tensions sur les réseaux électriques locaux.

Le coût exponentiel de la recherche et du développement

Le coût de l'entraînement des modèles atteint des sommets vertigineux. OpenAI, par exemple, a dépensé des centaines de millions de dollars pour développer GPT-4. Ce coût exponentiel reflète non seulement la complexité technique croissante des modèles, mais aussi la nécessité d'infrastructures matérielles et logicielles de pointe.

À terme, cette situation pourrait accentuer la concentration du pouvoir dans les mains de quelques entreprises technologiques capables de supporter ces dépenses. Les start-ups et les chercheurs indépendants risquent d'être exclus du marché, réduisant ainsi l'innovation et la diversité des perspectives dans le domaine de l'IA.

Un rapport note une décélération dans la croissance des entreprises de logiciels

Selon les estimations de la banque d'investissement Jefferies, le chiffre d'affaires de Microsoft lié à l'IA représente 3 % du chiffre d'affaires total. Snowflake s'attend à une contribution immatérielle de l'IA au cours de l'exercice 2025. Salesforce ne tient pas compte de la contribution matérielle des nouveaux produits d'IA dans ses prévisions pour l'exercice 2025. Firefly AI d'Adobe, lancé en mars 2023, n'a pas accéléré le chiffre d'affaires.

61 % des entreprises indiquent que leur architecture actuelle ne peut pas prendre en charge les charges de travail d'IA sans modifications, selon Jefferies. La moitié des ingénieurs de données passent le plus clair de leur temps à résoudre les problèmes de connexion des sources de données. Le traitement en temps réel et les pipelines de données restent les principales contraintes architecturales.

Une enquête menée par Jefferies a révélé que les grandes entreprises sont en tête de l'adoption de l'IA en raison de l'infrastructure de données existante. Selon un consultant partenaire d'AWS cité dans le rapport, « un très faible pourcentage de POC passe en production ».

Les coûts de formation pour les modèles d'IA d'avant-garde ont atteint 100 millions de dollars. Le PDG d'Anthropic, Dario Amodei, prévoit des coûts de « dix ou cent milliards de dollars » entre 2025 et 2027.

Anthropic CEO Dario Amodei says by 2027 AI models will cost up to $100 billion to train and will be "better than most humans at most things" pic.twitter.com/Ay5qtY3sN6

— Tsarathustra (@tsarnick) June 27, 2024

Meta affirme que la formation du Llama 4 nécessitera « presque 10 fois plus » de calcul que celle du Llama 3. Zuckerberg a déclaré aux investisseurs : « la quantité de calcul nécessaire pour entraîner Llama 4 sera probablement près de 10 fois supérieures à celle que nous avons utilisée pour entraîner le Llama 3, et les futurs modèles continueront à se développer au-delà de cela. Il est difficile de prédire l'évolution des modèles sur plusieurs générations dans le futur. Mais à ce stade, je préfère prendre le risque de développer la capacité avant qu'elle ne soit nécessaire plutôt que trop tard, étant donné les longs délais de mise en place de nouveaux projets d'inférence ». L'augmentation de la puissance devrait coûter excessivement cher.

Alexandr Wang, PDG de Scale AI, indique qu'ils se sont heurtés à un mur en matière de pré-entraînement. Les données du laboratoire de recherche en IA de Berkeley montrent que la mise à l'échelle de grands modèles de langage entraîne une diminution des performances.

Les limites de l'infrastructure physique persistent également. Meta signale que la consommation d'énergie lors de l'entraînement des modèles « dépasse les limites du réseau électrique ». Le vice-président de Microsoft chargé du matériel Azure déclare que « l'infrastructure de l'IA peut difficilement répondre aux besoins du développement de modèles d'IA ».

Le rapport de Jefferies note que les entreprises passent du développement interne à des solutions achetées. Un partenaire de Salesforce rapporte qu'un client qui employait auparavant « 50 personnes essayant de créer des agents » a déployé la solution d'IA de Salesforce « en quelques heures ».

Les dépenses d'infrastructure continuent de s'accélérer tandis que la croissance du chiffre d'affaires des logiciels ralentit. L'indice IGV des logiciels accuse un retard de 13 % sur les valeurs des semi-conducteurs en 2024.

La course à l'IA est devenue trop coûteuse et les résultats ne sont pas à la hauteur

Susan Li, la directrice financière de Meta, a déclaré que l'entreprise réfléchissait à différents projets de centres de données et à la création de capacités pour former les futurs modèles d'IA. Elle a ajouté que Meta s'attend à ce que cet investissement augmente les dépenses en capital en 2025. La formation de modèles est devenue une activité coûteuse. Les données indiquent que les dépenses en capital de Meta ont augmenté de près de 33 % pour atteindre 8,5 milliards de dollars au deuxième trimestre 2024, contre 6,4 milliards de dollars un an plus tôt, en raison des investissements dans les serveurs, les centres de données et l'infrastructure de réseau.

Les réseaux électriques n'étaient pas préparés à la croissance subite de la demande

L'IA gagne en popularité dans presque tous les domaines d'activité de la vie et a poussé les actions des entreprises technologiques vers des sommets historiques. Mais une « vérité dérangeante » apparaît dans de plus en plus de conversations professionnelles : l'IA est un énorme gouffre à électricité. Elon Musk a déclaré récemment que la demande croissante de puces d'IA gourmandes en énergie pourrait bientôt entraîner une pénurie d'électricité. « L'année prochaine vous verrez qu'ils ne trouveront pas assez d'électricité pour faire fonctionner toutes les puces », a-t-il déclaré à la conférence Bosch ConnectedWorld fin avril.

La croissance rapide de l'IA a fait grimper la demande en énergie à un niveau plus élevé que ce qui était prévu. Aux États-Unis, elle mettrait déjà à rude épreuve les capacités de production du pays. Grid Strategies estime que les prévisions de croissance sur neuf ans pour l'Amérique du Nord ont pratiquement doublé par rapport à l'année dernière, car les entreprises construisent des centres de données pour l'IA qui font paraître minuscules les besoins des centres de données traditionnels. Où cela nous mène-t-il ? Comment pouvons-nous naviguer dans un avenir énergétique durable avec l'explosion de l'utilisation de l'IA ?

Aux États-Unis, les analystes rapportent que les réseaux électriques atteignent peu à peu leur limite. L'année dernière, les prévisions à cinq ans de Grid Strategies tablaient sur une croissance de 2,6 %. Depuis, ce chiffre a presque doublé pour atteindre 4,7 % et les planificateurs de Grid Strategies s'attendent à ce que la demande de pointe augmente de 38 gigawatts. Cela équivaut à la quantité nécessaire pour alimenter 12,7 millions de foyers, soit un peu plus que le nombre total d'unités d'habitation au Texas. Mais plus inquiétant encore, les analystes pensent que ce chiffre est probablement une sous-estimation des besoins réels.

OpenAI s'attend à 5 milliards de dollars de pertes cette année à cause des coûts de formation de l'IA

OpenAI est sur la bonne voie pour dépenser quelque 7 milliards de dollars uniquement pour la formation de ses modèles d'intelligence artificielle, et 1,5 milliard de dollars supplémentaires pour la dotation en personnel, selon un rapport. Ces dépenses dépassent de loin celles de ses rivaux, comme Anthropic, soutenu par Amazon, qui prévoit un taux d'absorption de 2,7 milliards de dollars en 2024.

Selon une analyse de The Information, l’entreprise pourrait perdre jusqu’à 5 milliards de dollars en 2024, mettant ainsi en péril sa trésorerie dans les 12 prochains mois. Les dépenses élevées d'OpenAI ont obligé l'entreprise à conclure un nouveau cycle de financement.

Sources : IGV, Jefferies

Et vous ?

Les investissements massifs dans l’IA sont-ils une bulle spéculative ou un pari à long terme ?

Comment les entreprises technologiques peuvent-elles mieux démontrer la rentabilité des logiciels d'IA ?

Faut-il repenser les modèles de financement des start-ups en IA pour encourager des innovations à plus petite échelle ?

Les bénéfices potentiels de l'IA justifient-ils son impact environnemental croissant ?

L’IA est-elle surévaluée en tant que solution miracle à des problèmes sociaux et économiques complexes ?

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L'arnaque de Kaedim : comment une start-up d'IA a trompé ses clients avec du travail réalisé par des humains. Quand l'IA devient une façade pour exploiter des artistes 3D

[Mathis Lucas]

« La bulle de l'IA à Wall Street est pire que la bulle des dotcoms de 1999 », avertit un économiste de premier plan. Les dix principales actions liées à l'IA sont nettement plus éloignées de la réalité

Torsten Slok, l'influent économiste en chef d'Apollo Global Management, une importante société d'investissement internationale, affirme que « la bulle actuelle du marché de l'IA est encore plus étendue que la frénésie des dotcoms de la fin des années 1990 ». Selon une note écrite par l'économiste, les dix principales actions du secteur de l'IA sont beaucoup plus éloignées de la réalité que ne l'étaient les titans de la technologie dans les années 1990. Son graphique est un avertissement brutal que l'histoire est sur le point de se répéter. L'économiste James Ferguson a averti que l'éclatement de la bulle pourrait se solder par un désastre.

La crise des dotcoms, aussi appelée bulle Internet ou bulle des dotcoms, est une bulle spéculative qui a eu lieu entre 1995 et 2001, culminant vers mars 2000, avant d'éclater brutalement. Elle a concerné principalement les entreprises du secteur des technologies et d'Internet aux États-Unis, mais ses effets ont été ressentis dans le monde entier. Les entreprises misent massivement leurs billes sur deux des technologies émergentes : l'Internet et le Web.

Dans les années 1990, Internet devenait accessible au grand public. Les investisseurs ont commencé à injecter massivement de l'argent dans toutes sortes de jeunes entreprises promettant de révolutionner le commerce, l'information ou les services en ligne. Le simple fait d’avoir un site Web ou un projet numérique suffisait à attirer des dizaines de millions de dollars de financements. Le marché boursier, notamment le NASDAQ, a alors atteint des sommets.

Mais en mars 2000, le vent tourne. Les investisseurs se rendent compte que beaucoup de ces entreprises ne sont pas rentables, certaines n'ont même aucun produit fini. La confiance s’effondre, les cours boursiers chutent, et des milliers entreprises font faillite presque du jour au lendemain. La bourse technologique américaine a dégringolé. La crise a entraîné des pertes colossales pour les investisseurs, et un gros coup d’arrêt à l’euphorie autour d'Internet.

Seulement quelques entreprises solides ont survécu à la tempête, comme Amazon ou Google, et sont devenues les géants qu’on connaît aujourd’hui. Cependant, les économistes avertissent que l'histoire est sur le point de se répéter. Cette fois, le mot magique n'est pas « .com ». C'est « IA ».

Une bulle gigantesque s'est formée autour de l'IA générative

Torsten Sløk, éminent économiste en chef chez Apollo Global Management, a récemment adressé une note aux clients de l'entreprise. Mais cette note sert également d'avertissement à l'endroit de toute l'industrie technologique : les principales entreprises du S&P 500 sont « plus surévaluées » que les grandes entreprises au plus fort de la bulle Internet à la fin des années 1990 et au début des années 2000. Et cela représente un gros risque pour l'industrie.

« La différence entre la bulle informatique des années 1990 et la bulle de l'IA aujourd'hui est que les 10 premières entreprises du S&P 500 sont aujourd'hui plus surévaluées qu'elles ne l'étaient dans les années 1990 », a écrit Torsten Sløk dans sa note largement diffusée sur les médias sociaux. D'après l'analyse de Torsten Sløk, les 10 premières entreprises de l'indice de référence se négocient à un ratio cours/bénéfice prévisionnel sur 12 mois d'environ 25.

« Cela suggère que les entreprises sont cotées à une prime légèrement plus élevée qu'il y a vingt ans », a-t-il écrit. Le ratio cours/bénéfice mesure la cherté d'une action en comparant son prix à ses bénéfices. Un ratio élevé signifie que les investisseurs paient une prime et parient sur une forte croissance future.

Cela signifie que les investisseurs parient si agressivement sur les géants de l'IA tels que Nvidia, Microsoft, Apple et Google que le cours de leurs actions s'est détaché de leurs bénéfices réels, plus encore que ne l'étaient les chouchous de la technologie, notamment Cisco et AOL dans les années quatre-vingt-dix. Les dix premières entreprises technologiques à l'origine de cette frénésie comprennent Nvidia, Microsoft, Apple, Alphabet (Google), Amazon et Meta.

Elles détiennent la valeur marchande la plus importante à Wall Street. Nvidia a récemment franchi la barre des 4 000 milliards de capitalisation boursière, dépassant Microsoft et Apple, qui sont les deux seules autres entreprises de la course à l'IA possédant une valorisation supérieure à 3 000 milliards de dollars. Il s'agit d'une frénésie d'IA très concentrée qui pousse une poignée d'actions à très forte capitalisation à se retrouver en situation de saignement de nez.

Un effondrement brutal de la bulle pourrait être dévastateur

Les chiffres montrent que le S&P 500 se porte bien cette année. Toutefois, voici la vérité qui dérange : la plupart de ces gains proviennent de ces dix sociétés seulement. Les 490 autres sociétés de l'indice n'ont pratiquement pas bougé. Ce type de hausse étroite est très risqué. La santé de l'ensemble du marché boursier dépend des performances d'un très petit nombre d'entreprises. Si Nvidia « éternue », c'est tout le marché qui risque d'attraper un rhume.

Le problème est que Wall Street traite l'IA comme si elle avait déjà tenu toutes ses promesses, qu'il s'agisse d'une révolution de la productivité ou d'économies de plusieurs milliards de dollars. Le potentiel est considéré comme une certitude, même si la plupart de ces gains ne se sont pas encore matérialisés.

Wall Street fonce tête baissée. Elle évalue le prix d'un avenir parfait pour l'IA sans tenir compte des risques énormes : répression réglementaire, coûts de calcul faramineux, hallucinations des modèles, ou tout simplement un taux d'adoption plus lent que prévu. Comme le montre le graphique de Torsten Slok, Wall Street évalue les dix plus grandes entreprises spécialisées dans l'IA comme si elles étaient « invincibles ». Ce n'est jamais bon signe.

« Historiquement, ces bulles finissent mal. Quiconque est un peu vieux jeu et a déjà vu ce genre de choses est donc tenté de croire que cela finira mal », a expliqué James Ferguson, à Merryn Somerset Webb, de Bloomberg, dans un épisode du podcast Merryn Talks Money en juillet 2024. Selon lui, les hallucinations pourraient s'avérer un problème plus insoluble que prévu initialement, ce qui conduirait l'IA à avoir beaucoup moins d'applications viables :

« Je dirais que l'IA n'a toujours pas fait ses preuves. Faire semblant jusqu'à ce qu'on y arrive peut fonctionner dans la Silicon Valley, mais pour le reste d'entre nous, je pense que l'expression "une fois mordu, deux fois timide" est plus appropriée pour l'IA. Si l'on ne peut pas faire confiance à l'IA, alors l'IA est effectivement, à mon avis, inutile ». L'appétit énergivore de l'IA pourrait l'empêcher de devenir un outil rentable pour de nombreuses entreprises.

Des entreprises surévaluées avec des bénéfices à la traîne

Selon un rapport publié à l'été 2024 par la société Jefferies, les valeurs liées à l'IA ont grimpé jusqu'à 656 % depuis le lancement de ChatGPT, ajoutant environ 10 000 milliards de dollars à la capitalisation boursière. Mais les bénéfices sont à la traîne, avec un ratio cours/bénéfice supplémentaire de 73 fois pour les valeurs de l'IA. Nvidia a enregistré les gains les plus importants, le cours de son action ayant grimpé de 656 % entre fin 2022 et juillet 2024.

Le battage médiatique autour de l'IA a permis d'injecter énormément de capitaux sur le marché en un court laps de temps. 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. Selon Bank of America, l'IA entraînera des changements radicaux et stimulera l'économie mondiale de 15 700 milliards de dollars d'ici les sept prochaines années.

Malgré les signes de surévaluation, Jefferies estime que la bulle de l'IA pourrait continuer à se développer à court terme, citant de solides plans de dépenses d'investissement jusqu'en 2025 et d'importantes réserves de liquidités chez les principaux fournisseurs cloud. Le rapport prévient néanmoins que d'ici à la mi-2025, les investisseurs pourraient exiger des feuilles de route plus claires en matière de monétisation, ce qui risquerait de faire éclater la bulle.

Selon Jefferies, au moins 100 milliards de dollars de chiffre d'affaires supplémentaire généré par l'IA pourraient être nécessaires pour justifier les valorisations récentes. Il prévient que sans une croissance significative des revenus, l'enthousiasme actuel du marché pourrait s'avérer insoutenable.

Selon une analyse publiée en mars 2025, l'éclatement de la bulle de l'IA pourrait anéantir les sociétés de capital-risque de la Silicon Valley et provoquer la chute des marchés publics. À l'heure actuelle, les Big Tech investissent des dizaines de milliards de dollars dans le développement de l'IA générative sans une perspective de rentabilité claire. À terme, cela pourrait entraîner « une correction significative du marché » si les attentes ne sont pas satisfaites.

À son tour, cette situation pourrait provoquer un effondrement de l'économie dans son ensemble, impactant ainsi tout le monde. Selon de nombreux analystes économiques, les dégâts pourraient être colossaux. Plus Wall Street parie sur la perfection de l'IA, plus ce rallye boursier devient fragile.

Conclusion

La question n'est pas de savoir si l'IA va changer le monde. Elle le fera, tout comme l'a fait Internet. La vraie question est de savoir combien les investisseurs sont prêts à payer aujourd'hui pour des bénéfices qui pourraient ne pas arriver avant des années, voire jamais. En effet, les bulles n'éclatent pas parce que la technologie est fausse. Elles éclatent lorsque les attentes des investisseurs dépassent largement la réalité et que le flux d'argent facile se tarit.

Si les bénéfices des entreprises ne rattrapent pas rapidement ces valorisations astronomiques, le marché n'aura peut-être même pas besoin d'un élément déclencheur spécifique pour se dégonfler. Les valorisations à elles seules pourraient suffire. Et lorsque les bulles éclatent, elles ne le font pas poliment. Elles implosent, faisant disparaître des milliers de milliards de dollars de valeur et brisant du même coup la confiance des investisseurs.

La technologie appelée « IA » survivra certainement. Les dix premières entreprises y survivront probablement aussi. Mais les portefeuilles qui poursuivent ce rêve sans parachute risquent de ne pas y parvenir. Tout comme en 2000, lorsqu’Internet semblait avoir rendu la gravité financière obsolète, le train de l'IA se dirige à toute allure vers une falaise qu'il pense pouvoir survoler. Torsten Slok nous rappelle simplement que nous sommes déjà passés par là.

Et vous ?

Quel est votre avis sur le sujet ?
Que pensez-vous de la taille de la bulle dans le secteur de l'IA ?
Selon vous, pourquoi Wall Street mise autant sur la technologie de l'IA générative ?
Les bénéfices des entreprises vont-elles rattraper rapidement ces valorisations astronomiques ?

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[RenarddeFeu]

Sans même parler de l'IA, le fait qu'un groupe comme LVMH qui réalise 12 milliards de bénéfices par an soit valorisé 260 est le signe d'une finance malade.

Le dividende par action est de 12 euros alors qu'elle en vaut 475.