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Intelligence artificielle Discussion :

90 % des dirigeants affirment que l'IA n'améliore pas la productivité


Sujet :

Intelligence artificielle

  1. #581
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    Par défaut L'économiste Torsten Slok met en garde contre le fait que les calculs relatifs à l'IA ne tiennent pas la route
    Un éminent économiste avertit que les calculs relatifs à l'IA ne tiennent pas la route : « actuellement, les bénéfices sont financés par les investisseurs plutôt que générés par les clients »

    L'économiste Torsten Slok souligne un déséquilibre financier au sein de l'industrie de l'IA. Actuellement, les profits des fabricants de puces sont financés par les capitaux des investisseurs plutôt que par des revenus réels. Les entreprises qui développent des applications d'IA affichent des marges opérationnelles négatives, créant un modèle économique fragile qui repose sur l'espoir d'une rentabilité future. Si les clients finaux ne génèrent pas rapidement un retour sur investissement concret, le financement massif pourrait se tarir brutalement, provoquant l'éclatement de la bulle de l'IA. Certaines entreprises font déjà face à des flux de trésorerie disponible négatifs.

    Torsten Slok est un économiste danois de renom. Il a étudié à l'Université de Copenhague et à Princeton. Il a rejoint Apollo Global Management en août 2020 en tant qu'économiste en chef ; il dirige les analyses macroéconomiques et de marché de l'entreprise à l'échelle de la plateforme. Son parcours l'a mené à travers plusieurs institutions prestigieuses avant Apollo. Il a notamment travaillé à l'OCDE à Paris, puis au FMI pendant quatre ans.

    Dans un analyse publiée le 7 août, Torsten Slok a souligné que les maillons de la chaîne de valeur de l’IA présentant les marges bénéficiaires les plus élevées, à savoir les fabricants de modèles et d'applications d’IA, affichent en réalité « les niveaux de rentabilité les plus faibles », ce qui s’écarte du modèle économique traditionnel, dans lequel les marges bénéficiaires sont plus élevées pour les entreprises qui vendent un produit fini aux clients.

    Torsten Slok a classé les entreprises du secteur de l’IA en quatre catégories : modèles et applications, cloud et calcul, énergie et réseau électrique, et semiconducteurs et équipements. À l'aide des données de PitchBook et de Bloomberg concernant les Big Tech américains tels que Nvidia, Microsoft, OpenAI, Anthropic, Amazon, Constellation Energy, AMD et Micron, Torsten Slok a tenté de déterminer les niveaux actuels de rentabilité dans le secteur.

    IA générative : une rentabilité asymétrique et artificielle

    Torsten Slok met en lumière une anomalie majeure dans la chaîne de valeur de l'IA. Contrairement aux modèles économiques classiques où les entreprises vendant le produit final dégagent les marges les plus élevées, ce sont ici les fabricants de puces et d'équipements qui affichent la marge bénéficiaire la plus forte, soit 41 %. À l'inverse, les concepteurs de modèles et d'applications d'IA enregistrent une marge opérationnelle négative de -59 %.

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    Cette situation inhabituelle suscite de nombreuses préoccupations. Cette disparité s'explique par le fait que l'argent injecté dans le secteur ne provient pas d'une demande naturelle des clients, mais d'actionnaires espérant tirer profit de la prochaine révolution technologique. Torsten Slok résume cette situation en affirmant : « les profits du boom de l'IA sont actuellement financés par les investisseurs plutôt que gagnés auprès des consommateurs ».

    Selon l'économiste, les marges élevées en amont sont bien réelles, mais elles proviennent des capitaux levés par les acteurs déficitaires en aval, et non de la trésorerie générée par la demande finale. Goldman Sachs prévoit désormais que les investissements dans l’IA dépasseront 1 000 milliards de dollars en 2026, mais jusqu’à présent, cette technologie n’a guère fait ses preuves. Son impact sur la productivité est encore difficilement mesurable.

    Torsten Slok affirme que cette structure déséquilibrée fait peser un risque systémique sur l'ensemble du secteur. Si le financement venait à ralentir, l'asymétrie des marges menacerait de faire s'effondrer l'industrie. L'économiste en chef d'Appolo a souligné : « la réalité est que la partie la plus rentable de la chaîne de valeur de l'IA dépend de la capacité de la partie la plus déficitaire à continuer de croître en revenus ou de lever des capitaux ».

    Les capitaux peuvent combler ce fossé temporairement, mais pas indéfiniment. Le risque majeur est de savoir si le retour sur investissement apparaîtra assez rapidement chez les clients finaux pour soutenir les dépenses actuelles. Sinon l'euphorie actuelle pourrait se transformer en un krach technologique majeur.

    L'endettement préoccupant des géants de la technologie

    Torsten Slok n’est pas le premier économiste à tirer la sonnette d’alarme sur la dépendance démesurée de l’IA vis-à-vis des investissements. Dans son rapport annuel publié en juin, la Banque des règlements internationaux (BRI) a souligné que « l’afflux massif d’investissements dans l’IA dépasse les bénéfices et les flux de trésorerie disponibles », ce qui a conduit ces entreprises à émettre des titres de dette pour lever des fonds supplémentaires.

    Ces investissements sont principalement menés par cinq grands hyperscaleurs. Une analyse de Bank of America a révélé qu’en 2025, ces cinq hyperscaleurs avaient émis 121 milliards de dollars de dette, soit quatre fois le niveau moyen d’endettement annuel de ces entreprises au cours des cinq années précédentes.

    Citation Envoyé par BRI

    Une déception quant aux rendements pourrait entraîner un retrait soudain des financements et transformer le boom des dépenses d’investissement en une crise prolongée de l’investissement, avec des répercussions potentielles sur les conditions financières. Si les hyperscaleurs ralentissaient ou mettaient fin à leur rythme effréné de dépenses d’investissement, de nombreux emprunteurs tout au long de la chaîne d’approvisionnement pourraient avoir du mal à compenser la perte de revenus et à honorer le service de leur dette.
    Cette course technologique pèse lourdement sur la santé financière globale de Google, Amazon, Microsoft, Meta et Oracle. Le flux de trésorerie disponible combiné de ces cinq acteurs majeurs, qui correspond aux liquidités restantes après paiement des dépenses opérationnelles et d'infrastructure, devrait s'effondrer pour devenir presque inexistant en 2026. Pour l'année suivante, les prévisions s'avèrent beaucoup plus sombres pour ces entreprises.

    Selon une analyse récente du Washington Post, basée sur les données compilées par S&P Global Market Intelligence, la baisse attendue devrait atteindre un solde négatif de 125 milliards de dollars en 2027. Les chiffres se sont d'ailleurs détériorés récemment après qu'Amazon a revu à la hausse ses plans de dépenses pour ses centres de données équipés de matériel informatique de pointe dédié à l'IA. Ces dépenses inquiètent les investisseurs.

    Précarité des infrastructures et des accords commerciaux

    L'auteur spécialisé en technologie, Edward Zitron, illustre la fragilité financière de certains acteurs clés à travers l'exemple d'Oracle. Cette entreprise affiche un flux de trésorerie négatif de 23,7 milliards de dollars à la fin de l'exercice fiscal 2026, avec près de 130 milliards de dollars de dette et 260 milliards de dollars d'engagements de location pour des infrastructures d'IA non encore démarrées. L'entreprise de Larry Ellison semble être dos au mur.

    Le pari titanesque d'Oracle repose sur son partenariat de 300 milliards de dollars signé avec OpenAI. Dans une analyse, Edward Zitron note : « l'existence d'Oracle, et la richesse personnelle de Larry Ellison, dépendent du fait qu'OpenAI puisse ou non honorer sa promesse de dépenser 300 milliards de dollars en calcul ».

    Il qualifie cette dynamique de bulle, arguant qu'il y a peu de preuves montrant que le boom actuel se traduira par des applications capables de justifier de telles dépenses. Le plus grand danger serait que les Big Tech abandonnent leurs investissements massifs : si Microsoft, Google, Amazon et Meta décidaient de cesser les dépenses excessives dans les GPU et la construction de centres de données, cela détruirait l'illusion d'un supercycle permanent.

    Les analystes s’interrogent sur la capacité d’endettement réelle d'Oracle, et la réponse tend à être qu’il doit démontrer des progrès en matière de monétisation de l’IA. Pour l'instant, l'IA reste un gouffre financier aux perspectives de rentabilité incertaines. L'industrie américaine de l'IA, basée sur des modèles fermés, est désormais confrontée à la concurrence féroce des modèles à poids ouverts chinois, ce qui menace sérieusement sa domination.

    Une absence criante de perspectives de rendement claires

    Oracle a progressivement abandonné son modèle traditionnel de vente de licences logicielles, qui offrait des marges brutes confortables d'environ 70 % et des coûts marginaux quasi nuls. À la place, le géant du logiciel de Santa Clara a décidé de devenir un grand propriétaire immobilier dans le secteur technologique, empruntant massivement pour acheter des processeurs graphiques et construire de grands centres de données qu'il loue ensuite.

    Cette orientation l'a fait passer d'une machine à générer des liquidités à haut rendement à une entreprise d'exploitation locative à très faible marge. En conséquence, Oracle a accumulé plus de 150 milliards de dollars de dettes, et sa note de crédit a récemment été dégradée. Les ambitions d'Oracle de dominer le développement de l'IA se heurtent à un obstacle majeur : « financer un vague de dépenses sans nuire davantage à sa solvabilité ».

    Oracle dépense ses liquidités plus vite qu’il ne parvient à générer des revenus, alors qu’il est en pleine expansion de ses centres de données, un projet de 250 milliards de dollars. Cela a conduit S&P Global Ratings à abaisser la notation de crédit la société à BBB-, soit un cran seulement au-dessus du statut « spéculatif ». Moody’s Ratings a émis une perspective négative, ce qui signifie qu’une nouvelle dégradation est possible à moyen terme.

    S&P explique avoir constamment sous-estimé le montant qu'Oracle devrait dépenser en amont pour ses investissements dans l'IA. Ces investissements ont conduit l'entreprise à dépenser plus de 20 milliards de dollars au cours des quatre derniers trimestres, après déduction des dépenses d'investissement. Selon les analystes de Wall Street, pour améliorer sa notation, l'entreprise de Larry Ellison doit impérativement démontrer sa solvabilité.

    Se dirige-t-on vers l'éclatement de cette bulle de l'IA ?

    L'IA est-elle la technologie de la démesure ? Cinq Big Tech américains, à savoir Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta et Oracle dissimulent actuellement 1 650 milliards de dollars de dettes liées à l'IA. Cette somme colossale n'apparaît pas dans leurs bilans comptables traditionnels et dépasse même leur dette officielle, qui s'élève à 1 350 milliards de dollars. Selon une étude de Nikkei, ce montant occulte a été multiplié par huit en l'espace de quatre ans.

    À l'heure actuelle, le succès de l'IA générative repose sur son immense pouvoir de séduction auprès de cadres et de dirigeants déconnectés du travail réel. Les modèles de langage sont capables de simuler le travail accompli, flattant l'ego des managers en ne refusant jamais aucune directive, aussi absurde soit-elle. Selon l'analyste Edward Zitron, les dirigeants imposent une technologie extrêmement coûteuse simplement parce que la concurrence le fait.

    L'analyste confirme un constat : l'IA n'est actuellement pas viable sur le plan économique, à l'exception de quelques acteurs très spécifiques. Nvidia est l'un des rares véritables bénéficiaires de cette course technologique. Le fabricant de puces et les entreprises de construction s'enrichissent en profitant de « l'exubérance irrationnelle » qui pousse les géants du cloud à investir des sommes colossales dans la construction massive de centres de données.

    Edward Zitron estime que c'est précisément ce climat de mépris et d'épuisement qui s'apprête à détruire l'industrie de l'intérieur. Face à la maltraitance de leurs dirigeants, les employés révoltés ont commencé à exprimer leur mécontentement. Pour l'analyste, l'IA coûte trop cher et n'est rentable pour personne.

    Source : Torsten Slok

    Et vous ?

    Quel est votre avis sur le sujet ?
    Que pensez-vous du déséquilibre financier majeur au sein de l'industrie de l'IA ?
    Les retours sur investissement seront-ils au rendez-vous comme promis ? Pourquoi ?
    Pourquoi les investisseurs continuent d'injecter de l'argent malgré l'absence de perspectives de rendement ?

    Voir aussi

    Le développement de l'IA coûte si cher à Amazon, Google, Microsoft, Meta et Oracle qu'ils devraient afficher un flux de trésorerie disponible combiné négatif de 125 milliards de dollars en 2027

    Nvidia serait en pourparlers avec OpenAI afin de garantir un financement de 250 milliards $ pour le plus grand projet de centre de données jamais annoncé aux USA, OpenAI n'étant pas rentable

    Oracle est-il condamné ? L'entreprise est dos au mur après avoir accumulé plus de 150 milliards de dollars de dettes adossées à l'IA, elle pourrait être le premier domino à tomber si la bulle de l'IA éclate

  2. #582
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    NVIDIA vient d'embrigader 6 fonds d'investissement à prêter 500 milliards de dollars à ses clients... Mais que pourrait-il mal se passer ? source Ziff Davis

  3. #583
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    Par défaut Le pari des Big Tech sur l'IA commence à menacer la stabilité financière des ménages et des fonds de retraite
    Le pari des Big Tech sur l'IA commence-t-il à paraître plus risqué ? La frénésie des dépenses d'investissement menace désormais la stabilité financière des ménages et des fonds de retraite

    L'économie américaine bascule radicalement vers l'IA à travers des investissements colossaux dans les infrastructures informatiques. Mais ce pari commence à menacer la stabilité financière des ménages et des fonds de retraite. Autrefois sources de profits prévisibles, les Big Tech brûlent désormais leurs liquidités pour bâtir des infrastructures coûteuses sans aucune garantie de rendement à court terme. Cette frénésie fait grimper les prix pour les consommateurs tout en creusant les inégalités régionales, et le marché boursier montre des signes de nervosité extrême face à la bulle. Un échec pourrait déclencher une récession généralisée et aggraver l'inflation actuelle.

    Pendant des années, les géants de la Silicon Valley ont été les moteurs fiables de l'économie américaine et des comptes de retraite des citoyens, générant d'immenses flux de trésorerie grâce à des produits numériques indispensables. Cependant, la situation financière de ces firmes a radicalement changé pour faire face au développement de l'IA. Elles misent tout sur une promesse de rentabilité phénoménale qui pourrait ne jamais se concrétiser.

    Désormais, ces entreprises technologiques injectent chaque dollar disponible dans le développement de modèles d'IA très coûteux, ce qui fait basculer certains acteurs historiques dans le rouge et menace l'équilibre financier de millions d'Américains. Bien que les optimistes espèrent des bénéfices monumentaux et une transformation positive de la vie quotidienne, les doutes commencent à s'intensifier face à l'ampleur des investissements requis.

    L'économiste Torsten Slok a résumé cette inquiétude comme suit : « cette histoire d'IA a intérêt à fonctionner, car si ce n'est pas le cas... nous allons avoir un problème ». Torsten Slok a écrit dans une analyse publiée en juillet 2025 que « la bulle de l'IA à Wall Street est pire que la bulle des dotcoms de 1999 ».

    L'explosion des coûts et l'asphyxie des flux de trésorerie

    Les optimistes de la Silicon Valley, de la Maison Blanche et d’ailleurs s'attendent à un retour sur investissement considérable : des bénéfices colossaux pour les entreprises et une augmentation de la richesse et du bien-être à l’échelle de la société, lorsque l’IA aura opéré la transformation promise de la vie, du travail et de l’économie. Mais quand cela arrivera-t-il ? À l'heure actuelle, rien n'indique que nous assisterons à cette explosion un jour.


    Quelles en seront les conséquences pour les Américains si ces investissements ne portent pas rapidement ses fruits ? Les coûts liés à l’IA et les doutes à son sujet se multiplient. Le marché boursier américain a considérablement chuté cet été, sous l’effet des craintes d’un éclatement imminent de la bulle de l’IA.

    L'action SpaceX est tombée en dessus de son prix d'introduction en bourse. SpaceX d'Elon Musk a réalisé la plus grande introduction en bourse de l'histoire le 12 juin 2026. Le cours de l'action a bondi pour atteindre 225 dollars pour une valorisation de plus de 2 000 milliards de dollars. Depuis ce pic, l'action est en chute libre ; elle se négocie actuellement à 133 dollars, un prix inférieur aux 135 dollars fixés lors de l'introduction en bourse en juin.

    Des investisseurs dans des entreprises phares comme Tesla, Nvidia ou Oracle ont perdu des milliers de milliards de dollars. La Banque des règlements internationaux (BRI) met en garde contre des risques de « récessions à l'échelle de l'économie » si cette bulle venait à éclater. Selon la BRI, si les investisseurs retiraient soudainement tous leurs billes, cela pourrait transformer le boom des dépenses en « une crise prolongée de l’investissement ».

    L'anxiété des marchés et les risques de récession globale

    Cette frénésie de dépenses est perçue de manière contrastée, agissant comme un véritable test de Rorschach financier. Si les partisans de l'IA y voient une opportunité historique de croissance et de transformation de la main-d'œuvre, les pessimistes craignent un gouffre financier impossible à rentabiliser. Face aux critiques, le PDG d'Amazon, Andy Jassy, défend ces choix en affirmant : « nous avons une vision claire de retours financiers solides ».

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    Bien que Google, Microsoft, Meta et Amazon enregistrent une hausse de leurs ventes liées à l'IA, ces revenus sont aussitôt engloutis par des dépenses d'infrastructure colossales. L'exemple du géant de la recherche Google est frappant : pour chaque dollar généré au cours des trois derniers mois, la société a dépensé 1,15 dollar pour financer ses équipements et ses centres de données d'IA, comblant la différence par l'emprunt et la vente d'actions.

    L'année prochaine, cinq géants de l'industrie (Google, Amazon, Microsoft, Meta et Oracle) devraient afficher un flux de trésorerie disponible combiné négatif de 125 milliards de dollars. Selon les analystes de Wall Street, ce qui représente un retournement historique pour ces anciennes machines à cash. La situation d'Oracle est encore plus délicate ; l'entreprise est fortement endettée et pourrait être le premier domino à tomber si la bulle de l'IA éclate.

    Christopher Wood, stratège chez Jefferies, a ainsi résumé son scepticisme : « je ne dis pas que l'IA va disparaître, mais il n'est pas clair pour moi que ces gars-là vont gagner de l'argent avec ». Il est le responsable mondial de la stratégie actions chez Jefferies, et a su prédire avec justesse les bulles financières passées. Dans une analyste récente, Torsten Slok a mis en garde contre le fait que « les calculs relatifs à l'IA ne tiennent pas la route ».

    Impact sur le coût de la vie et les inégalités sociales

    L'essor de l'IA fait grimper l'inflation. De nombreux dirigeants déplorent que les entreprises développant l’IA achètent tellement de puces informatiques pour les calculs d’IA qu’elles accaparent l’ensemble des stocks disponibles et font grimper leurs coûts. Les données révèlent que « la capacité de mémoire DRAM pour toute l'année 2027 a déjà été réservée et vendue », ce qui signifie que « la pénurie de mémoire n'est pas près de se résorber ».

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    Aux États-Unis, cette inflation aggrave les difficultés rencontrées par le président Donald Trump pour répondre aux préoccupations des Américains concernant le pouvoir d'achat. Dans certaines régions du pays, comme le Mid-Atlantic, la demande énergétique des centres de données fait grimper les factures d’électricité des ménages. Ces hausses de prix liées à l’IA sont perçues comme « l’une des causes de la persistance d’une inflation tenace ».

    Des entreprises telles qu’Apple et Microsoft ont augmenté les prix des smartphones, des ordinateurs portables, des consoles de jeux vidéo et d’autres produits. « Les consommateurs vont vraiment en pâtir, tant en termes de coûts que de manque d’innovation », a déclaré Cory Gardner, PDG de la NCTA.

    De plus, certains signes indiquent que l'IA pourrait creuser le fossé économique entre les nantis et les démunis du pays, en canalisant davantage de richesses vers les régions et les personnes qui sont déjà favorisées. Selon une étude menée par Barbara Denham, économiste en chef chez Oxford Economics, ce sont les grandes agglomérations américaines, déjà en situation de réussite économique, qui tirent le plus grand profit de l’essor de l’IA.

    Précarité des infrastructures et des accords commerciaux

    L'auteur spécialisé en technologie, Edward Zitron, illustre la fragilité financière de certains acteurs clés à travers l'exemple d'Oracle. Cette entreprise affiche un flux de trésorerie négatif de 23,7 milliards de dollars à la fin de l'exercice fiscal 2026, avec près de 130 milliards de dollars de dette et 260 milliards de dollars d'engagements de location pour des infrastructures d'IA non encore démarrées. L'entreprise de Larry Ellison semble être dos au mur.

    Le pari titanesque d'Oracle repose sur son partenariat de 300 milliards de dollars signé avec OpenAI. Dans une analyse, Edward Zitron note : « l'existence d'Oracle, et la richesse personnelle de Larry Ellison, dépendent du fait qu'OpenAI puisse ou non honorer sa promesse de dépenser 300 milliards de dollars en calcul ».

    Il qualifie cette dynamique de bulle, arguant qu'il y a peu de preuves montrant que le boom actuel se traduira par des applications capables de justifier de telles dépenses. Le plus grand danger serait que les Big Tech abandonnent leurs investissements massifs : si Microsoft, Google, Amazon et Meta décidaient de cesser les dépenses excessives dans les GPU et la construction de centres de données, cela détruirait l'illusion d'un supercycle permanent.

    Les analystes s’interrogent sur la capacité d’endettement réelle d'Oracle, et la réponse tend à être qu’il doit démontrer des progrès en matière de monétisation de l’IA. Pour l'instant, l'IA reste un gouffre financier aux perspectives de rentabilité incertaines. L'industrie américaine de l'IA, basée sur des modèles fermés, est désormais confrontée à la concurrence féroce des modèles à poids ouverts chinois, ce qui menace sérieusement sa domination.

    Et vous ?

    Quel est votre avis sur le sujet ?
    Que pensez-vous de la frénésie des dépenses d'investissement dans le secteur de l'IA ?
    Elle menace désormais la stabilité financière des ménages et des fonds de retraite. Qu'en pensez-vous ?

    Voir aussi

    Un éminent économiste avertit que les calculs relatifs à l'IA ne tiennent pas la route : « actuellement, les bénéfices sont financés par les investisseurs plutôt que générés par les clients »

    L'action SpaceX recule encore de 7 % après des dépenses d'investissement dans l'IA, d'un montant de 15,8 Mds $, supérieures aux prévisions. La société affiche une perte nette de 541 millions au T2 2026

    Le développement de l'IA coûte si cher à Amazon, Google, Microsoft, Meta et Oracle qu'ils devraient afficher un flux de trésorerie disponible combiné négatif de 125 milliards de dollars en 2027

  4. #584
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    Salut à tous.

    Je me pose cette question : les investissements nécessaires pour construire l'infrastructure de l'IA sont-ils compatibles avec les revenus que cette infrastructure peut réellement produire ?
    Justement, la rentabilité actuelle ne semble pas suffisante pour justifier le niveau d'investissement. Et rien ne prouve qu'il y aura encore un engouement si le cout de l'accès à l'IA (l'abonnement) augmente. Cela pourrait, tout au contraire, restreindre son accès car les économies réalisées grâce aux suppressions de postes pourraient ne pas compenser le coût de l'IA.

    Ce qui m'amène à me poser cette autre question : les gains de productivité procurés par l'IA sont-ils suffisamment importants pour que les entreprises restent gagnantes malgré le coût de l'IA ?
    L'IA pourrait parfaitement être une réussite technique tout en étant un échec commercial ou financier.

  5. #585
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    Citation Envoyé par Artemus24 Voir le message
    Ce qui m'amène à me poser cette autre question : les gains de productivité procurés par l'IA sont-ils suffisamment importants pour que les entreprises restent gagnantes malgré le coût de l'IA ?
    Ben à vrai dire, Anthropic (à l'origine de l'IA Claude, gros concurrent de OpenAI) a déjà répondu à votre question: Ses propres études ont conclu qu'il n'y avait pas de gains de productivité dans le développement de programmes informatiques si on prend en compte la totalité des tâches nécessaires à la création, à la correction, à la maintenance et au support d'un logiciel et pas uniquement la phase "je ponds du code"!!!

  6. #586
    r0d
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    Citation Envoyé par Mathis Lucas Voir le message
    L'essor de l'IA fait grimper l'inflation.
    Comment l'essor de l'IA fait grimper l'inflation ?

    Il me semblait que c'était surtout les droits de douane de Trump qui faisaient monter l'inflation. Aux états-unis en tout cas.
    Ainsi que le guerre en Iran et en Ukraine. Mais l'IA ? Ca fait grimper le prix de la RAM et des puces, ok, mais est-ce que ça a un réel impact sur l'inflation ?
    « [...] en ce qui concerne la doctrine selon laquelle les trois angles d'un triangle sont égaux à deux angles d'un carré, si elle avait été contraire au droit de dominer de quelqu'un, ou à l'intérêt de ceux qui dominent, je ne doute pas qu'elle eût été, sinon débattue, en tout cas éliminée en brûlant tous les livres de géométrie [...] »
    Thomas Hobbes, Léviathan, Chapitre 11

  7. #587
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    @ Anselme45 : je parlais économie, pas technique.

    @ R0d : je ne pense pas que cela a un réel impact sur l'inflation, à l'inverse des taxes douanières, de la flambé du prix du pétrole, ...

  8. #588
    r0d
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    Après quelques recherches rapides, il apparait que l'augmentation du prix des puces et de la RAM représente entre 0.1% et 0.3% de l'inflation, selon les pays et selon les sources. Je suis nul en économie, mais je pense pouvoir dire que c'est donc négligeable.
    « [...] en ce qui concerne la doctrine selon laquelle les trois angles d'un triangle sont égaux à deux angles d'un carré, si elle avait été contraire au droit de dominer de quelqu'un, ou à l'intérêt de ceux qui dominent, je ne doute pas qu'elle eût été, sinon débattue, en tout cas éliminée en brûlant tous les livres de géométrie [...] »
    Thomas Hobbes, Léviathan, Chapitre 11

  9. #589
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    A part les puces et la RAM, l'IA fait surenchérir aussi les prix de l'énergie, de l'eau et de l'immobilier.

    A San Francisco par exemple, la classe moyenne ne peut plus se loger du fait des hauts salaires des employés de l'IA qui paient plus cher leur logements.

    Pour l'énergie et l'eau, non seulement elles se raréfient mais, comme le rapportait une news de DVP, le Texas a décidé d'interrompre des projets d'installation de datacenter pour éviter une surcharge des réseaux et préserver la qualité de vie de ses citoyens.

  10. #590
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    justement, si les investissement sur l IA commenceraient à s'essoufler, peut etre que que les data center se calmeront sur les achats de RAM, eaux, energie, etc à n importe quel prix et que donc les prix vont se tasser.

  11. #591
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    Par défaut Euh...
    Citation Envoyé par Eric80 Voir le message
    justement, si les investissement sur l IA commenceraient à s'essoufler, peut etre que que les data center se calmeront sur les achats de RAM, eaux, energie, etc à n importe quel prix et que donc les prix vont se tasser.
    SI c'est comme les sachets de frites... Quand les pommes de terres augmentent, le prix du sachet augmente, et quand le prix des pomme de terre diminue, le prix du sachet ben, il ne diminue pas... C'est comme pour le prix de l'essence, un frisson fait monter le prix assez rapidement, mais la descente est toujours plus lente, car elle a a été achetée bien avant d'arriver à la pompe... c'est étrange que lorsque les prix montent, par un effet de l'espace-temps surement, le délai semble se raccourcir, comme si là, le pétrole pompé hier arrivait directement à la pompe le lendemain. C'est juste du foutage de gueule, y'a pas d'autres mots....

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  12. #592
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    @ Ouftiboy : après avoir augmenté les prix, en principe, la volumétrie des achats baisse.
    Pour retrouver le chiffre d'affaire d'avant, il fait que la volumétrie réaugmente à nouveau et donc que le prix baisse.
    Sauf que dans certains cas, le consommateur est prisonnier et ne peut pas faire autrement que de continuer d'acheter, même quand les prix augmentent.
    Par exemple, la nourriture, ainsi que l'essence à la pompe, l'électricité, voire son gaz en hiver pour se chauffer.
    Les prix ne baissent pas car ces entreprises veulent gagner plus d'argent sur le dos des consommateurs qui sont prisonnier de ce système.
    Pourquoi ? Parce que la volumétrie ne baisse pas, même quand les prix augmentent.

    L'équilibre du prix se fait quand la volumétrie est à son maximum et l'entreprise a un maximum de profit.
    C'est une règle économique mais il y a des garde-fous qui empêchent en principe de faire n'importe quoi.
    Par exemple le prix du gaz était bas car la France l'achetait aux Russes. C'est encore le cas mais plus pour longtemps.
    Le prix de l'électricité est dû à une réglementation internationale complètement stupide que nous subissons tous en France alors que nous produisons cette électricité.
    En analysant cela, on comprend que nous sommes englués dans un système construit pour tirer toujours plus de profits.

  13. #593
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    En théorie, les entreprises sans monopole sont tenu de faire des prix assez bas pour éviter que la clientèle parte à la concurrence.

    Ainsi, on supporte des contraintes globales comme le prix du Brent qui affecte tous les revendeurs, mais à partir de ce prix, on ne peut pas augmenter les prix indéfiniment.

    Mais ça, c’est la théorie…

  14. #594
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    Par défaut Et oui...
    Citation Envoyé par floyer Voir le message
    En théorie, les entreprises sans monopole sont tenu de faire des prix assez bas pour éviter que la clientèle parte à la concurrence.

    Ainsi, on supporte des contraintes globales comme le prix du Brent qui affecte tous les revendeurs, mais à partir de ce prix, on ne peut pas augmenter les prix indéfiniment.

    Mais ça, c’est la théorie…
    Tout comme la libérisation des prix de l'électricité, avec une concurrence, aurait dû faire descendre les prix... En théorie...

  15. #595
    Membre Expert Avatar de Uther
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    Après ça dépend à quoi on compare, un monopole privé n'a pas les mêmes objectifs qu'un monopole d'état.

  16. #596
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    Par défaut Tout a fait d'accord... en théorie...
    Uther, je suis toujours content de tes interventions :-)

    Oui, un monopole d'état n'a pas le même but qu'un monopole privé, mais malheureusement, force est d'admettre que part les temps qui court, la notion entre monopole d'état et monopole privé a dangereusement convergé, les deux se mêlant et se mélangeant, tendant finalement a profiter à une minorité, ce qui s'est déjà passé maintes fois. L'Histoire étant une boucle immuable, sauf à de trop rares moments.

    BàT et Peace & Love.

  17. #597
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    Par défaut OpenAI annonce la construction d'un gigantesque centre de données dans l'Ohio
    OpenAI annonce la construction d'un gigantesque centre de données d'IA dans l'Ohio, avec une garantie de 105 milliards $ de Nvidia, malgré l'intensification du mouvement de contestation

    OpenAI, le créateur de ChatGPT, a annoncé un nouveau centre de données gigantesque aux États-Unis, avec le soutien d’un engagement financier de 105 milliards de dollars de la part de Nvidia. SB Energy construira, détiendra et exploitera le centre de données dans le cadre d’un bail de 20 ans conclu avec OpenAI, et fournira progressivement la capacité nécessaire. OpenAI sera le client et utilisera la capacité du site, qui hébergera exclusivement l’infrastructure de calcul IA de NVIDIA. Nvidia avait auparavant envisagé d’apporter une garantie de 250 milliards de dollars. « OpenAI paiera le loyer », a déclaré Nvidia, ajoutant que l’accord avait été conclu avec « la même rigueur que celle que nous appliquons à la gestion de la chaîne d’approvisionnement ».

    Selon un rapport de début août, Nvidia serait en pourparlers avec OpenAI afin d’apporter une garantie financière de 250 milliards de dollars pour ce qui pourrait devenir le plus grand projet de centre de données jamais annoncé aux États-Unis. La garantie couvrirait le financement lié au bail du centre de données et à la dette de construction, mais pas les puces Nvidia qui alimenteront l’installation. Le rapport ajoute que Nvidia négocie séparément le financement de l’achat de puces d’IA pour OpenAI. Pour Nvidia, la garantie proposée pourrait renforcer encore la demande pour ses puces d’IA, au risque de crédit tout en réduisant ses flux de trésorerie à court terme.

    Récemment, OpenAI, le créateur de ChatGPT, a annoncé un nouveau centre de données gigantesque aux États-Unis pour une durée de 20 ans, avec le soutien d’un engagement financier de 105 milliards de dollars de la part de Nvidia, selon un document réglementaire publié le 17 août. Le projet sera construit sur le site d’une ancienne usine d’enrichissement d’uranium datant de la guerre froide, dans l’Ohio, et pourrait à terme atteindre une capacité de 8 GW, ce qui en ferait le plus grand centre de données dédié à l’intelligence artificielle (IA). Le centre de données fonctionnera également « exclusivement » avec des puces Nvidia.

    SoftBank et le propriétaire du centre de données, une filiale appelée SB Energy, investiront plus de 4 milliards de dollars américains dans les infrastructures énergétiques locales et « construiront au moins 10 GW de nouvelles capacités de production d’énergie » pour alimenter le centre de données. OpenAI s’engagera à verser 40 millions de dollars américains pour « soutenir les priorités locales ».

    De plus, Nvidia investira 1,5 milliard de dollars américains dans SB Energy, bien que la société ait pris les devants pour contrer les critiques concernant ce que l’on appelle le « financement circulaire », qui a alimenté les craintes d’une bulle de l’IA qui finirait par éclater. « OpenAI paiera le loyer », a déclaré Nvidia, ajoutant que l’accord avait été conclu avec « la même rigueur que celle que nous appliquons à la gestion de la chaîne d’approvisionnement ».

    Cependant, la garantie de financement de Nvidia, la plus importante qu’elle ait jamais accordée, marque un changement d’échelle pour une pratique devenue courante dans le secteur : malgré une croissance explosive de leur chiffre d’affaires, les développeurs d’IA dépendent toujours du soutien financier de leurs propres fournisseurs pour construire l’infrastructure gigantesque qui sous-tend cette révolution technologique.


    Nvidia avait auparavant envisagé d’apporter une garantie de 250 milliards de dollars. L’action de Nvidia avait chuté de 5 % à la suite de ces informations, mais elle affiche une hausse de plus de 19 % en 2026. « Ce sera un site gigantesque, doté d’une puissance de calcul suffisante pour aider des millions de personnes à utiliser l’IA afin de réaliser des choses que nous commençons seulement à imaginer aujourd’hui », a déclaré Sam Altman, PDG d’OpenAI, dans un communiqué.

    OpenAI prévoit que le projet créera 35 000 emplois temporaires dans le secteur de la construction sur six ans et 2 500 « emplois opérationnels à long terme », a-t-elle indiqué dans un article de blog. Ces promesses en matière d’emploi et d’investissements énergétiques constituent une réponse à l’hostilité croissante envers les centres de données, dont le fonctionnement nécessite d’importantes quantités d’électricité et d’eau. Plus de 70 % des Américains s’opposent à leur implantation à proximité de leur domicile, selon un sondage Gallup réalisé en mars, et la hausse des factures d’électricité, attribuée en partie à ces sites, alimente le débat dans le cadre des élections de mi-mandat.

    Selon un rapport de juillet, le mouvement de contestation contre les centres de données d'intelligence artificielle (IA) a franchi un nouveau cap : le 18 juillet 2026, 142 rassemblements ont été organisés dans 42 États américains, du Texas à la Californie. Derrière ces manifestations, menées par l'association citoyenne Humans First, se cache un public qui ne croit tout simplement pas aux arguments avancés par le secteur.

    Selon un sondage Ipsos réalisé en juin, à peine 14 % des personnes interrogées se disent prêtes à soutenir la construction d'un centre de données dans leur communauté pour financer des projets d'IA. Les manifestants réclament davantage de transparence, une meilleure protection des ressources en eau et des mécanismes de responsabilisation des grandes entreprises technologiques. Pour le secteur, la problématique ne se limite plus au simple déploiement d'infrastructures, mais devient une question d'acceptabilité sociale.

    OpenAI et SB Energy affirment qu’ils prendront en charge les coûts énergétiques et d’infrastructure du centre de données sans les répercuter sur les habitants. Il disposera dans un premier temps d’une capacité de 4,25 GW, avec la possibilité d’ajouter 3,75 GW supplémentaires. Une centrale nucléaire peut fournir environ 1 GW d’énergie. Selon les données de l’État, la ville de San Francisco dans son ensemble a consommé un peu plus de 5 GW d’énergie en 2024.

    En 2025, OpenAI, Nvidia et SoftBank – aux côtés d’autres partenaires, dont Oracle – ont également annoncé un projet pluriannuel de centres de données d’une valeur de 500 milliards de dollars américains, baptisé « Stargate », dans le cadre duquel ils se sont engagés à déployer une capacité de 10 GW sur plusieurs sites. La moitié de cette capacité est en cours de construction aux Émirats arabes unis.

    Nvidia est au cœur du boom de l’IA, mais l’entreprise commence à susciter des doutes. Malgré des résultats financiers spectaculaires et une valorisation record, les investisseurs s’interrogent sur la solidité réelle de son modèle de croissance. Le cœur de l’inquiétude concerne « les gros contrats » que Nvidia a conclus avec des acteurs majeurs de l’IA. Une partie de ces deals repose sur des mécanismes de financement où Nvidia finance des partenaires, lesquels utilisent ensuite cet argent pour acheter ses propres puces. Ce schéma alimente la crainte d’une croissance en partie circulaire.

    Voici l'annonce d'OpenAI :

    OpenAI rejoint le projet PORTS-Pike : Renforcer l'investissement communautaire et soutenir des milliers d'emplois dans le sud de l'Ohio.

    OpenAI a conclu un accord visant à s'assurer d'une capacité d'environ 8 gigawatts-IT sur le campus technologique PORTS-Pike, dans le comté de Pike (Ohio), en collaboration avec SB Energy, NVIDIA et le ministère américain de l'Énergie. Nous souhaitons développer ce projet en partenariat avec le comté de Pike : en prenant en charge les coûts énergétiques et d'infrastructure spécifiques au projet, en utilisant l'eau de manière responsable, en créant des opportunités pour les travailleurs et les entreprises locales, et en réalisant des investissements à long terme définis en concertation avec la communauté.

    Le projet devrait créer 35 000 emplois dans le secteur de la construction au cours de ses six années de déploiement, jusqu’en 2032, ainsi que 2 500 emplois d’exploitation à long terme. Nous investirons également 40 millions de dollars dans un fonds de subventions communautaires destiné à soutenir les priorités identifiées par les habitants de la région, en complément de l’engagement de 40 millions de dollars déjà annoncé par SB Energy. Par ailleurs, nous accordons 84 millions de dollars de crédits Codex via ChatGPT, permettant ainsi à chaque étudiant de l’Ohio d’accéder à cette technologie.

    Le comté de Pike a contribué à la croissance industrielle des États-Unis au XXe siècle et, aujourd’hui, grâce à ce projet, il a une nouvelle occasion de jouer un rôle de premier plan dans la prochaine ère de l’industrialisation américaine.

    Nous souhaitons que ce projet serve de catalyseur pour la création d’emplois, la croissance des entreprises et les investissements dans tout le sud de l’Ohio — et qu’il contribue à faire de cette région un lieu où les jeunes peuvent construire leur carrière, fonder une famille et choisir de s’y installer durablement.

    À mesure que nous nous intégrons à la communauté, ces principes guideront notre action :

    - Le projet prendra en charge ses propres coûts énergétiques et d’infrastructure. SB Energy assumera l’intégralité des coûts liés à la modernisation du réseau et à la mise en place des nouvelles lignes de transport d’électricité nécessaires à l’alimentation du centre de données. Ces coûts ne seront pas répercutés sur l’État de l’Ohio ni sur les autres consommateurs de la région. Cet investissement renforcera également le réseau électrique régional et contribuera à une alimentation électrique plus fiable à long terme.

    - Le centre de données réutilisera l’eau afin de réduire sa consommation continue. Il utilisera des systèmes de refroidissement en circuit fermé et à air qui recyclent l’eau, plutôt que de recourir à des tours de refroidissement qui consomment en permanence de l’eau pour le refroidissement. En conséquence, il consommera nettement moins d’eau que l’usine de diffusion gazeuse de Portsmouth par le passé. Une fois le système de refroidissement du centre de données rempli, la consommation d’eau courante devrait être comparable à celle d’un immeuble de bureaux accueillant un nombre similaire de personnes, en tenant compte des lavabos et des sanitaires, du nettoyage et de l’entretien des équipements, ainsi que de l’aménagement paysager. PORTS-Pike collabore avec le ministère de l’Énergie afin de tirer parti du réseau d’eau existant sur le site. Nous financerons également de nouvelles infrastructures hydrauliques en partenariat avec les communautés locales et au profit de celles-ci. Une fois la conception du site finalisée, nous publierons les estimations de la consommation d’eau du projet.

    - Cet investissement apportera des avantages concrets au comté de Pike et au sud de l’Ohio. Le centre de données PORTS-Pike Technology devrait créer 35 000 emplois dans le secteur de la construction au cours de ses six années de construction, jusqu’en 2032, ainsi que 2 500 emplois opérationnels à long terme. OpenAI et SB Energy s’efforceront de donner la priorité aux travailleurs, entrepreneurs, fournisseurs, artisans et prestataires de services locaux. S’appuyant sur l’accord communautaire existant de SB Energy, d’un montant de 40 millions de dollars, OpenAI investira 40 millions de dollars supplémentaires ; cet investissement communautaire sera orienté en fonction des priorités des habitants, telles que les écoles, la sécurité publique, les soins de santé, les services publics, la formation de la main-d’œuvre, le logement, les services aux anciens combattants, les petites entreprises et le soutien aux familles actives. Le projet devrait générer des centaines de millions de dollars de recettes fiscales au niveau de l’État et au niveau local tout au long de son cycle de vie. Les recettes issues de l’impôt foncier local et régional serviront principalement à financer les écoles publiques, tandis que les autres recettes fiscales régionales et locales contribueront à financer les écoles, les routes, la sécurité publique, les services d’urgence, les soins de santé, le développement de la main-d’œuvre et d’autres priorités publiques.

    - Nous investirons dans des emplois de qualité et dans des parcours professionnels pour les habitants de la région. PORTS-Pike Campus a signé un protocole d’accord avec les syndicats du bâtiment d’Amérique du Nord afin de s’engager dans la réalisation du projet. Nous prévoyons de collaborer avec le Conseil des métiers du bâtiment et de la construction de l’État de l’Ohio (Ohio State Building and Construction Trades Council) et l’ensemble de ses corps de métier affiliés, ainsi qu’avec les écoles locales, les établissements d’enseignement supérieur, les programmes d’apprentissage, les organisations d’anciens combattants, les partenaires sociaux et les groupes de professionnels, afin d’aider les résidents à se préparer à des postes dans les domaines de la construction, de la technique et de l’exploitation. En travaillant ensemble, nous créerons des emplois de qualité et contribuerons à développer un vivier plus large de compétences, d’entreprises et d’opportunités, capable d’attirer de nouveaux employeurs et de soutenir les carrières dans toute la région pour les années à venir.

    - Les étudiants de l’Ohio auront accès à des outils destinés aux métiers de demain. OpenAI mettra à disposition jusqu’à 84 millions de dollars de crédits Codex pour environ 844 000 étudiants éligibles de l’Ohio inscrits dans des universités, des établissements d’enseignement supérieur de proximité et des écoles techniques, âgés de 18 ans et plus, au cours de l’année universitaire 2026-2027. Codex est un outil d’OpenAI intégré à ChatGPT qui aide les utilisateurs à développer des logiciels et à mener à bien des projets techniques. Les étudiants éligibles recevront 100 dollars de crédits sur leur compte ChatGPT, ce qui leur permettra d’acquérir une expérience pratique de l’utilisation de l’IA pour mener à bien des tâches complexes, créer des projets et développer des compétences utiles pour des carrières dans les domaines de l’ingénierie, de l’industrie, de la santé, de l’éducation, de l’entrepreneuriat et des métiers spécialisés. Au total, l’investissement local d’OpenAI et les crédits Codex, associés à la subvention communautaire de SB Energy, représentent plus de 160 millions de dollars d’avantages pour les habitants du comté de Pike et de l’Ohio. Les étudiants peuvent obtenir plus d’informations sur chatgpt.com/codex/ohio-college-students/⁠.

    - Nous rendrons compte publiquement de nos progrès. Chaque année, nous publierons un rapport portant sur le recrutement local, l’investissement communautaire, la consommation d’eau et la consommation d’énergie liée au projet.

    Nous continuerons à rencontrer les habitants, les élus locaux, les établissements scolaires, les entreprises, les organisations syndicales et les associations locales afin de contribuer à l’élaboration d’un « Ohio Community Compact ». Ce pacte reflétera les priorités locales et traduira ces principes en mesures concrètes et publiques à mesure que le projet avancera.

    Il reste un travail considérable à accomplir, et le centre de données ne sera pas construit d’un seul coup. SB Energy développe le projet sur des terrains privés et des terrains réhabilités contrôlés par le ministère de l’Énergie, sur le site de l’ancienne usine de diffusion gazeuse de Portsmouth. Nous saluons le rôle moteur joué par l’administration Trump pour faire avancer le réaménagement de ce site fédéral au service de l’infrastructure américaine en matière d’IA. Cela confère à un site qui a autrefois soutenu l’industrie américaine et la sécurité nationale un nouveau rôle : celui de construire l’infrastructure de l’ère de l’intelligence.

    Les 800 premiers mégawatts devraient être disponibles en 2028, en utilisant en grande partie les infrastructures existantes d’AEP. La poursuite du développement nécessitera de nouvelles centrales électriques raccordées au réseau, notamment des centrales au gaz naturel, ainsi que de nouvelles lignes de transport d’électricité et les infrastructures associées. SB Energy a publié des informations supplémentaires sur le projet sur portscampus.com⁠.

    SB Energy construira, détiendra et exploitera le centre de données dans le cadre d’un bail de 20 ans conclu avec OpenAI, et fournira progressivement la capacité nécessaire. OpenAI sera le client et utilisera la capacité du site, qui hébergera exclusivement l’infrastructure de calcul IA de NVIDIA. Nous concluons ce contrat de capacité en fonction de nos besoins prévisionnels à long terme en matière d’entraînement de pointe et de la demande croissante pour nos produits. OpenAI ne commencera à payer que lorsque la capacité achevée sera disponible à la location et financera ces engagements grâce aux revenus et aux flux de trésorerie issus de la croissance significative de notre activité, ainsi qu’aux capitaux levés auprès d’investisseurs. Par ailleurs, NVIDIA investira 1,5 milliard de dollars dans SB Energy et apportera un soutien financier pour le terrain, l’alimentation électrique et la construction du gros œuvre associés aux 4,25 IT-GW initiaux. Le développement dépendra de la mise en place des infrastructures nécessaires, des autorisations, des études environnementales et du financement.

    NVIDIA et OpenAI collaborent aux phases de conception, de test et de mise en service du centre de données. Les deux entreprises publieront également conjointement un livre blanc technique présentant les enseignements tirés du projet PORTS-Pike — notamment comment une conception d’infrastructure résiliente, une qualification rigoureuse des composants du centre de données et une gestion des charges de travail au niveau logiciel peuvent favoriser une disponibilité de calcul accrue, une plus grande fiabilité et un temps moyen entre pannes plus long à l’échelle du cluster — contribuant ainsi à faire de ce centre de données un modèle pour la conception des supercalculateurs de nouvelle génération.

    Nous comptons utiliser cette capacité pour répondre à la demande croissante en matière d’IA avancée et conserver notre position de laboratoire de recherche de pointe en IA, conformément à notre mission.

    Les centres de données tels que le PORTS-Pike Technology Data Center constituent l’un des fondements physiques de l’IA. Associés aux puces, à l’alimentation électrique et aux réseaux à haut débit, ils nous permettent de développer des systèmes plus performants et de rendre des outils tels que ChatGPT et Codex plus fiables, plus abordables et accessibles à un plus grand nombre de personnes et d’entreprises.

    Notre mission est de veiller à ce que l’intelligence artificielle générale profite à l’humanité tout entière. Mieux nous la construirons, plus les gens pourront utiliser l’IA pour apprendre, créer, résoudre des problèmes, créer des entreprises et accomplir des tâches qui leur étaient auparavant inaccessibles.

    Notre responsabilité est de veiller à ce que les communautés qui contribuent à sa construction bénéficient pleinement de ces avantages. Nous nous réjouissons de collaborer avec le comté de Pike et l’ensemble de la région du sud de l’Ohio alors qu’elle entame un nouveau chapitre de sa longue contribution au progrès américain.

    Source : OpenAI

    Et vous ?

    Pensez-vous que cette annonce est crédible ou pertinente ?
    Quel est votre avis sur le sujet ?

    Voir aussi :

    OpenAI prévoit d'investir 750 milliards de dollars dans des infrastructures d'IA d'ici 2030, alimentées au gaz naturel, dont un quart proviendra de turbines à cycle simple, plus polluantes

    L'empreinte carbone de l'IA va bien au-delà de l'appétit énergétique des centres de données : elle stimule la production massive d'énergies fossiles, avec des émissions jusqu'à 13 fois supérieures

    Les protestations contre les datacenters, portés par l'explosion des besoins en IA et les ambitions de chaque pays d'être représentatif dans la filière, se multiplient à l'échelle mondiale
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  18. #598
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    Par défaut 90 % des dirigeants affirment que l'IA n'améliore pas la productivité
    90 % des dirigeants affirment que l'IA n'améliore pas la productivité, mais certaines entreprises procèdent néanmoins à des réductions d'effectifs, justifiant ces décisions par la mise en œuvre de l'IA

    L’étude a porté sur un échantillon de 6000 dirigeants d’entreprises situées aux USA, au Royaume-Uni, en Allemagne et en Australie. 90 % de ce lot affirment ne pas avoir relevé de gains en matière de productivité (l’étude parle de façon spécifique de volume de vente par individu induit par l’utilisation de l’IA) sur les trois dernières années. Elle vient à la suite d’autres qui débouchent sur la même conclusion selon laquelle l’intelligence artificielle n’a pas d’impact positif sur la productivité. Pourtant, certaines entreprises continuent à réduire leurs effectifs au motif de l’adoption de l’intelligence artificielle.

    Autres chiffres clés de l’étude

    • 69 % des entreprises aux États-Unis, au Royaume-Uni, en Allemagne et en Australie utilisent actuellement des technologies d'IA, dont l'adoption connaît une croissance rapide depuis le début de l'année 2025.
    • Les PDG et les cadres supérieurs utilisent activement l'IA à titre personnel, à raison de 1,5 heure par semaine en moyenne, soit une augmentation de 50 % depuis le début de l'année 2025.
    • Les dirigeants prévoient une hausse de la productivité de 1,4 % et une baisse de l’emploi de 0,7 % due à l’IA au cours des trois prochaines années, ce qui implique une perte d’environ 1,75 million d’emplois dans ces pays d’ici 2028.
    • Les salariés interrogés aux États-Unis s'attendent à ce que l'IA fasse progresser l'emploi de 0,5 %, ce qui révèle un écart significatif par rapport aux prévisions des dirigeants.
    • Les entreprises plus grandes, plus productives et offrant de meilleurs salaires, en particulier celles dirigées par des dirigeants plus jeunes, affichent un taux d'adoption de l'IA plus élevé et anticipent des gains de productivité plus importants.


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    Dans la filière du génie logiciel, les chiffres du récent cas de la migration du code source de Zig vers Rust, menée avec Claude Fable, laissent croire à un gain de productivité mais c’est sans compter avec la dette technique induite par l’utilisation de l’intelligence artificielle et qui finit par saper le gain apparent de productivité

    Bun a fait passer son code de Zig vers Rust pour résoudre des problèmes complexes de gestion de la mémoire, de stabilité et de maintenance, tout en s'appuyant sur un flux de travail piloté par l'IA (notamment via Claude Fable) qui a rendu cette migration massive possible en un temps record.

    Bun est un moteur d’exécution initialement développé en Zig – un langage de programmation présenté comme un remplaçant potentiel du C. La tête derrière le projet vient d’annoncer le passage complet du code source de Zig vers Rust. Selon Jared Sumner, ce choix a été motivé par la nécessité de la mise à contribution de Rust pour corriger certaines tares de Zig, notamment en matière de gestion des accès à la mémoire.

    La plus-value de l’utilisation de l’intelligence artificielle qui est en général mise en avant dans le processus du développement de logiciels est le gain de productivité. Le cas de la migration du code source Bun de Zig vers Rust ne fait pas exception étant donné que Jared Sumner rapporte que cette transition a été possible en seulement 11 jours contre une année pour une petite équipe d’ingénieurs lancée sur les 535 496 lignes de code de Zig, selon son estimatif.

    Résultat :

    • le code en Rust produit par l'IA contient plus de 13 000 blocs unsafe, soit une proportion anormalement élevée comparée aux projets écrits par des humains. Par exemple, la gestion de la mémoire de bas niveau et les allocateurs personnalisés s'interfacent directement avec les pointeurs bruts via des constructions non sécurisées (unsafe). Elle gère la provenance des pointeurs et les appels explicites de désallocation par le biais des tables virtuelles (vtables) des allocateurs standard comme on peut le voir dans la section de code suivante :


    Code Rust : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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    // bun_alloc is the T0 foundation crate that bun_threading and bun_collections
    // depend on; importing either to satisfy the disallowed-types lint would create
    // a dependency cycle.
    #![allow(clippy::disallowed_types)]
    #![feature(arbitrary_self_types_pointers)]
    #![feature(allocator_api)]
    // `#[thread_local]` (vs the `thread_local!` macro) compiles to a bare
    // `__thread` slot — single `mov reg, fs:[OFFSET]` access, no `LocalKey`
    // `__getit()` wrapper, no lazy-init flag check, no dtor-registration probe.
    // Used for the per-allocation hot-path TLS in `ast_alloc::AST_ALLOC`.
    #![feature(thread_local)]
     
    use core::fmt::Write as _;
    use core::mem::{MaybeUninit, size_of};
    use core::ptr::{NonNull, addr_of_mut};
    use core::sync::atomic::{AtomicU16, AtomicU32, Ordering};
    use std::collections::HashMap;
     
    // ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────
    // Re-exports
    // ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────
     
    pub use bun_mimalloc_sys::mimalloc;
    pub mod c_thunks;
     
    // ── Allocator vtable ───────────────────────────────────────────────────────
    #[repr(transparent)]
    #[derive(Clone, Copy, PartialEq, Eq)]
    pub struct Alignment(pub u8); // log2 of byte alignment
    impl Alignment {
        #[inline]
        pub(crate) const fn to_byte_units(self) -> usize {
            1usize << self.0
        }
        #[inline]
        pub(crate) const fn from_byte_units(b: usize) -> Self {
            Self(b.trailing_zeros() as u8)
        }
    }
     
    // ── `max_align_t` alignment ────────────────────────────────────────────────
    // The `libc` crate does not expose `max_align_t` on every target Bun ships
    // (missing on Windows MSVC and on FreeBSD aarch64), so those targets carry a
    // local mirror of `max_align_t`. Remaining non-Windows targets keep
    // `libc::max_align_t` (which carries `long double`, align 16 on x86_64/aarch64;
    // the {f64,i64,*const ()} fallback would silently downgrade to 8).
    #[cfg(windows)]
    #[repr(C)]
    struct MaxAlignT {
        _f: f64,
        _i: i64,
        _p: *const (),
    }
    #[cfg(windows)]
    pub(crate) const MAX_ALIGN_T: usize = core::mem::align_of::<MaxAlignT>();
    // On AArch64
    // AAPCS64 `long double` is IEEE binary128, 16-byte aligned. The `libc` crate
    // only defines `max_align_t` for FreeBSD on x86_64, so hardcode the ABI value
    // for the aarch64 port.
    #[cfg(all(target_os = "freebsd", target_arch = "aarch64"))]
    pub(crate) const MAX_ALIGN_T: usize = 16;
    #[cfg(not(any(windows, all(target_os = "freebsd", target_arch = "aarch64"))))]
    pub(crate) const MAX_ALIGN_T: usize = core::mem::align_of::<libc::max_align_t>();
     
    pub struct AllocatorVTable {
        pub alloc: unsafe fn(*mut core::ffi::c_void, usize, Alignment, usize) -> *mut u8,
        pub resize: unsafe fn(*mut core::ffi::c_void, &mut [u8], Alignment, usize, usize) -> bool,
        pub remap: unsafe fn(*mut core::ffi::c_void, &mut [u8], Alignment, usize, usize) -> *mut u8,
        pub free: unsafe fn(*mut core::ffi::c_void, &mut [u8], Alignment, usize),
    }
    impl AllocatorVTable {
        /// `alloc` impl that always fails. For vtables that only ever `free` an
        /// externally-produced buffer (mmap region, plugin-owned memory, refcounted
        /// foreign string) and never allocate or grow it.
        pub(crate) const NO_ALLOC: unsafe fn(
            *mut core::ffi::c_void,
            usize,
            Alignment,
            usize,
        ) -> *mut u8 = |_, _, _, _| core::ptr::null_mut();
        pub(crate) const NO_RESIZE: unsafe fn(
            *mut core::ffi::c_void,
            &mut [u8],
            Alignment,
            usize,
            usize,
        ) -> bool = |_, _, _, _, _| false;
        pub(crate) const NO_REMAP: unsafe fn(
            *mut core::ffi::c_void,
            &mut [u8],
            Alignment,
            usize,
            usize,
        ) -> *mut u8 = |_, _, _, _, _| core::ptr::null_mut();
     
        /// Build a "free-only" vtable: `alloc`/`resize`/`remap` all no-op/fail and
        /// only `free` is meaningful. Each call site still gets its own `static`
        /// (vtable address is an identity tag for `is_instance`).
        pub const fn free_only(
            free: unsafe fn(*mut core::ffi::c_void, &mut [u8], Alignment, usize),
        ) -> Self {
            Self {
                alloc: Self::NO_ALLOC,
                resize: Self::NO_RESIZE,
                remap: Self::NO_REMAP,
                free,
            }
        }
    }
     
    /// Fat allocator handle (ptr + vtable). Distinct from the `Allocator` trait below.
    #[derive(Clone, Copy)]
    pub struct StdAllocator {
        pub ptr: *mut core::ffi::c_void,
        pub vtable: &'static AllocatorVTable,
    }
     
    // SAFETY: `ptr` is an opaque tag/context handle; the vtable is `&'static`.
    // Thread-safety of dispatch is the implementor's concern (mimalloc is
    // thread-safe).
    unsafe impl Send for StdAllocator {}
    // SAFETY: see the `Send` impl directly above.
    unsafe impl Sync for StdAllocator {}
     
    impl Default for StdAllocator {
        /// The mimalloc-backed `c_allocator`.
        #[inline]
        fn default() -> Self {
            basic::C_ALLOCATOR
        }
    }
     
    impl StdAllocator {
        #[inline]
        pub(crate) fn raw_free(&self, buf: &mut [u8], alignment: Alignment, ra: usize) {
            // SAFETY: vtable invariant — `free` callee respects the (ptr, buf, alignment, ra) contract.
            unsafe { (self.vtable.free)(self.ptr, buf, alignment, ra) }
        }
        /// `raw_free` with `ret_addr = 0`, byte-aligned.
        #[inline]
        pub fn free(&self, bytes: &[u8]) {
            if bytes.is_empty() {
                return;
            }
            // SAFETY: `bytes` is reborrowed mutably only for the vtable signature; the
            // callee treats it as opaque.
            let buf =
                unsafe { core::slice::from_raw_parts_mut(bytes.as_ptr().cast_mut(), bytes.len()) };
            self.raw_free(buf, Alignment::from_byte_units(1), 0);
        }
    }
     
    // PORTING.md §Allocators: AST crates thread an `Arena`; non-AST use Vec/Box
    // (global mimalloc). `Arena` is the real per-heap `MimallocArena` — unlike
    // `bumpalo::Bump`, it supports per-allocation free + realloc, so `ArenaVec`
    // no longer leaks on grow.
    pub use mimalloc_arena::MimallocArena;
    pub type Arena = MimallocArena;
    mod baby_vec;
    pub use baby_vec::BabyVec;
    /// Arena-backed `Vec` with `u32` length/capacity.
    /// 24 B (vs 32 B for `Vec<T, &'a MimallocArena>`); the
    /// allocator handle is kept inline for lifetime checking. Growth/free route
    /// through `<&MimallocArena as Allocator>` (= `mi_heap_realloc_aligned` /
    /// `mi_free`); reclaimed on arena `reset`/`Drop`.
    pub type ArenaVec<'a, T> = BabyVec<'a, T>;
    pub use mimalloc_arena::{ArenaString, ArenaVecExt};
     
    /// `bumpalo::collections::Vec::from_iter_in` parity for [`ArenaVec`].
    #[inline]
    pub fn vec_from_iter_in<'a, T, I>(iter: I, arena: &'a MimallocArena) -> ArenaVec<'a, T>
    where
        I: IntoIterator<Item = T>,
    {
        let iter = iter.into_iter();
        let (lo, _) = iter.size_hint();
        let mut v = ArenaVec::with_capacity_in(lo, arena);
        v.extend(iter);
        v
    }
     
    /// Re-tag an [`ArenaVec`]'s allocator handle to `dst` without copying data.
    ///
    /// Sound because `<&MimallocArena as Allocator>` is heap-agnostic on the
    /// existing buffer:
    /// - `deallocate` → `mi_free(ptr)`: looks up the owning heap from the pointer's
    ///   page metadata; works from any thread on any heap's allocation.
    /// - `grow`/`shrink` → `mi_heap_realloc_aligned(dst, ptr, ..)`: returns `ptr`
    ///   in-place if it fits (read-only `mi_usable_size`), else allocs on `dst`,
    ///   `memcpy`s, then `mi_free(ptr)`.
    ///
    /// The original arena is never `mi_heap_malloc`-ed from again via this `Vec`,
    /// so the [`MimallocArena`] single-thread-alloc contract is preserved.
    #[inline]
    pub fn transfer_arena<'a, T>(v: &mut ArenaVec<'a, T>, dst: &'a MimallocArena) {
        v.set_allocator(dst);
    }
     
    /// `bumpalo::format!` parity — `arena_format!(in arena, "...", ..)` →
    /// [`ArenaString`].
    #[macro_export]
    macro_rules! arena_format {
        (in $arena:expr, $($arg:tt)*) => {{
            let mut __s = $crate::ArenaString::new_in($arena);
            ::core::fmt::Write::write_fmt(&mut __s, ::core::format_args!($($arg)*))
                .expect("ArenaString::write_fmt is infallible");
            __s
        }};
    }
     
    /// `bun.use_mimalloc` — false under ASAN, where the global allocator is `std::alloc::System`.
    pub const USE_MIMALLOC: bool = cfg!(not(bun_asan));
     
    // ── Allocator-vtable modules: per-module disposition (PORTING.md §Allocators) ──
    //
    //   MimallocArena            → prefer `bun_alloc::Arena` (= bumpalo::Bump)
    //   MaxHeapAllocator         → debug-only cap (single-allocation arena)
    //   heap_breakdown           → macOS malloc_zone_* per-tag heaps (debug builds)
    //   basic                    → `impl GlobalAlloc for Mimalloc` above is the canonical impl
    //
    //   LinuxMemFdAllocator, MimallocArena (the vtable impl)
    //   import bun_core/sys/runtime/collections and so live in
    //   `bun_runtime::allocators`; callers import from
    //   there directly.
    //
    #[path = "MaxHeapAllocator.rs"]
    pub mod max_heap_allocator;
    pub mod stack_fallback;
     
    /// Raw alloc/free matching the `#[global_allocator]` (`mi_*` normally, libc under ASAN).
    pub mod default_alloc {
        use core::ffi::c_void;
     
        #[inline]
        pub fn malloc(size: usize) -> *mut c_void {
            if cfg!(bun_asan) {
                // SAFETY: `libc::malloc` has no input preconditions; null on failure.
                unsafe { libc::malloc(size) }
            } else {
                crate::mimalloc::mi_malloc(size)
            }
        }
     
        /// # Safety
        /// `ptr` must be null or a live allocation from the default allocator.
        #[inline]
        pub unsafe fn realloc(ptr: *mut c_void, new_size: usize) -> *mut c_void {
            if cfg!(bun_asan) {
                // SAFETY: caller guarantees `ptr` is null or a live libc allocation
                // (the default allocator under ASAN).
                unsafe { libc::realloc(ptr, new_size) }
            } else {
                // SAFETY: caller guarantees `ptr` is null or a live mimalloc allocation.
                unsafe { crate::mimalloc::mi_realloc(ptr, new_size) }
            }
        }
     
        /// # Safety
        /// `ptr` must be null or a live allocation from the default allocator.
        #[inline]
        pub unsafe fn free(ptr: *mut c_void) {
            if cfg!(bun_asan) {
                // SAFETY: caller guarantees `ptr` is null or a live libc allocation
                // (the default allocator under ASAN).
                unsafe { libc::free(ptr) }
            } else {
                // SAFETY: caller guarantees `ptr` is null or a live mimalloc allocation.
                unsafe { crate::mimalloc::mi_free(ptr) }
            }
        }
     
        /// # Safety
        /// `ptr` must be null or a live allocation from the default allocator.
        #[inline]
        pub unsafe fn usable_size(ptr: *const c_void) -> usize {
            if ptr.is_null() {
                return 0;
            }
            // Under `bun_asan` the global allocator is `std::alloc::System`, so the
            // size must come from libc, not mimalloc — and the symbol differs per
            // OS (`malloc_usable_size` on Linux, `malloc_size` on macOS). `bun_asan`
            // is only ever set on Linux or macOS, so the catch-all (non-asan, every
            // `check-all` target including Windows) stays on mimalloc.
            #[cfg(all(bun_asan, target_os = "linux"))]
            return unsafe { libc::malloc_usable_size(ptr.cast_mut()) };
            #[cfg(all(bun_asan, target_os = "macos"))]
            return unsafe { libc::malloc_size(ptr) };
            // SAFETY: caller guarantees `ptr` is a live mimalloc allocation (the
            // non-null check above already handled null).
            #[cfg(not(any(all(bun_asan, target_os = "linux"), all(bun_asan, target_os = "macos"))))]
            return unsafe { crate::mimalloc::mi_usable_size(ptr) };
        }
     
        // The aligned variants are `#[cfg]`-split (not `if cfg!()`) because the
        // posix_memalign/malloc_usable_size symbols don't exist on Windows.
     
        #[cfg(not(bun_asan))]
        #[inline]
        pub(crate) fn malloc_aligned(size: usize, align: usize) -> *mut c_void {
            crate::mimalloc::mi_malloc_auto_align(size, align)
        }
     
        #[cfg(bun_asan)]
        #[inline]
        pub(crate) fn malloc_aligned(size: usize, align: usize) -> *mut c_void {
            if align <= crate::MAX_ALIGN_T {
                return unsafe { libc::malloc(size) };
            }
            let mut p: *mut c_void = core::ptr::null_mut();
            let align = align.max(core::mem::size_of::<*mut c_void>());
            if unsafe { libc::posix_memalign(&mut p, align, size) } != 0 {
                return core::ptr::null_mut();
            }
            p
        }
     
        /// # Safety
        /// `ptr` must be null or a live allocation from the default allocator with the given `align`.
        #[cfg(not(bun_asan))]
        #[inline]
        pub(crate) unsafe fn realloc_aligned(
            ptr: *mut c_void,
            new_size: usize,
            align: usize,
        ) -> *mut c_void {
            // SAFETY: caller guarantees `ptr` is null or a live mimalloc allocation
            // with alignment `align`.
            unsafe { crate::mimalloc::mi_realloc_aligned(ptr, new_size, align) }
        }
     
        /// # Safety
        /// `ptr` must be null or a live allocation from the default allocator with the given `align`.
        #[cfg(bun_asan)]
        #[inline]
        pub(crate) unsafe fn realloc_aligned(
            ptr: *mut c_void,
            new_size: usize,
            align: usize,
        ) -> *mut c_void {
            if align <= crate::MAX_ALIGN_T {
                return unsafe { libc::realloc(ptr, new_size) };
            }
            let new_ptr = malloc_aligned(new_size, align);
            if new_ptr.is_null() {
                return core::ptr::null_mut();
            }
            if !ptr.is_null() {
                unsafe {
                    let copy = usable_size(ptr).min(new_size);
                    core::ptr::copy_nonoverlapping(ptr.cast::<u8>(), new_ptr.cast::<u8>(), copy);
                    libc::free(ptr);
                }
            }
            new_ptr
        }
    }
     
    pub use max_heap_allocator::MaxHeapAllocator;
    pub use stack_fallback::ArenaPtr;
     
    #[path = "MimallocArena.rs"]
    pub mod mimalloc_arena;
     
    pub mod ast_alloc;
    pub use ast_alloc::{AstAlloc, AstBox, AstVec, ast_box};
    mod hashbrown_bridge;
    /// Re-export so `bun_collections` can name the polyfill trait in
    /// `StringHashMap`'s `A` bound without taking its own direct dep on
    /// `allocator-api2`.
    pub use allocator_api2::alloc::Allocator as HashbrownAllocator;
     
    // ── tier-0 local primitives ───────────────────────────────────────────────
    // Real, self-contained helpers used by the BSS containers below. These are the
    // canonical tier-0 definitions, re-exported by higher tiers (`bun_paths::SEP_STR`,
    // `bun_core::strings::trim_right`, `bun_core::strings::trim_right`).
     
    /// `"\\"` on Windows, `"/"` elsewhere.
    /// Canonical tier-0 definition; re-exported by `bun_paths::SEP_STR`.
    pub const SEP_STR: &str = if cfg!(windows) { "\\" } else { "/" };
     
    /// `b'\\'` on Windows, `b'/'` elsewhere.
    /// Canonical tier-0 definition; re-exported by `bun_paths::SEP` / `bun_core::SEP`.
    pub const SEP: u8 = if cfg!(windows) { b'\\' } else { b'/' };
     
    /// Canonical tier-0 definition; re-exported by `bun_core::strings::trim_right`.
    #[inline]
    pub fn trim_right<'a>(s: &'a [u8], chars: &[u8]) -> &'a [u8] {
        let mut end = s.len();
        while end > 0 && chars.contains(&s[end - 1]) {
            end -= 1;
        }
        &s[..end]
    }
     
    /// Canonical tier-0 definition; re-exported by `bun_core::strings::trim_left`.
    #[inline]
    pub fn trim_left<'a>(s: &'a [u8], chars: &[u8]) -> &'a [u8] {
        let mut begin = 0usize;
        while begin < s.len() && chars.contains(&s[begin]) {
            begin += 1;
        }
        &s[begin..]
    }
     
    /// Strip `chars` from both ends.
    /// Canonical tier-0 definition; re-exported by `bun_core::strings::trim`.
    #[inline]
    pub fn trim<'a>(s: &'a [u8], chars: &[u8]) -> &'a [u8] {
        trim_right(trim_left(s, chars), chars)
    }
     
    // ─── ascii-lowercase helpers ──────────────────────────────────────────────
    // Sunk from bun_core::strings so bun_alloc::BSSList::append_lower_case can call
    // them without a dep cycle (bun_core → bun_alloc, not the reverse).
    // `bun_core::strings` re-exports `copy_lowercase` and `ascii_lowercase_buf`.
     
    /// ASCII-lowercase
    /// `in_` into `out` (which must be at least `in_.len()`), returning the
    /// written prefix. Memcpy-runs + per-uppercase-byte fixup; identical output
    /// to a byte-at-a-time `to_ascii_lowercase` zip.
    pub fn copy_lowercase<'a>(in_: &[u8], out: &'a mut [u8]) -> &'a [u8] {
        let mut in_slice = in_;
        // Reshaped for borrowck — track output offset instead of reslicing &mut.
        let mut out_off: usize = 0;
     
        'begin: loop {
            for (i, &c) in in_slice.iter().enumerate() {
                if let b'A'..=b'Z' = c {
                    out[out_off..out_off + i].copy_from_slice(&in_slice[0..i]);
                    out[out_off + i] = c.to_ascii_lowercase();
                    let end = i + 1;
                    in_slice = &in_slice[end..];
                    out_off += end;
                    continue 'begin;
                }
            }
     
            out[out_off..out_off + in_slice.len()].copy_from_slice(in_slice);
            break;
        }
     
        &out[0..in_.len()]
    }
     
    /// Lowercase `input` into a fresh `[u8; N]` stack buffer, returning
    /// `Some((buf, input.len()))` or `None` if `input.len() > N`. The unused tail
    /// of `buf` is zero-filled. Covers the ubiquitous "lowercase a short key into
    /// a stack buffer, then look it up in a length-gated map" pattern.
    #[inline]
    pub fn ascii_lowercase_buf<const N: usize>(input: &[u8]) -> Option<([u8; N], usize)> {
        if input.len() > N {
            return None;
        }
        let mut buf = [0u8; N];
        copy_lowercase(input, &mut buf[..input.len()]);
        Some((buf, input.len()))
    }
     
    /// Wrap a raw allocator pointer in the `Result<NonNull<[u8]>, AllocError>`
    /// shape `core::alloc::Allocator` wants. Null → `Err(AllocError)`. Generic
    /// over the pointee so mimalloc's `*mut c_void` returns pass straight in.
    #[inline(always)]
    pub(crate) fn alloc_result<T>(
        p: *mut T,
        size: usize,
    ) -> core::result::Result<NonNull<[u8]>, core::alloc::AllocError> {
        NonNull::new(p.cast::<u8>())
            .map(|p| NonNull::slice_from_raw_parts(p, size))
            .ok_or(core::alloc::AllocError)
    }
     
    /// Number of bytes the formatted args would produce.
    ///
    /// Drives a discarding `fmt::Write` that only sums `s.len()` — no allocation,
    /// no UTF-8 validation beyond what the formatter already did. Lives here in
    /// T0 so higher tiers (`bun_core::fmt::count` re-exports this) and `bun_alloc`
    /// itself can share the single implementation.
    #[inline]
    pub fn fmt_count(args: core::fmt::Arguments<'_>) -> usize {
        struct Discarding(usize);
        impl core::fmt::Write for Discarding {
            #[inline]
            fn write_str(&mut self, s: &str) -> core::fmt::Result {
                self.0 += s.len();
                Ok(())
            }
        }
        let mut w = Discarding(0);
        // Infallible: our `write_str` never errors.
        let _ = core::fmt::write(&mut w, args);
        w.0
    }
     
    /// `core::fmt::Write` adapter over a borrowed `&mut [u8]` — the engine behind
    /// [`buf_print`] / [`buf_print_len`] (and `bun_core::fmt::buf_print_z`).
    ///
    /// Lives at T0 so `bun_alloc` itself can use it (`BSSStringList::print`); T1
    /// `bun_core::fmt` re-exports it and adds an `io::Write` impl for write-only
    /// sites.
    pub struct SliceCursor<'a> {
        pub buf: &'a mut [u8],
        pub at: usize,
    }
    impl<'a> SliceCursor<'a> {
        #[inline]
        pub fn new(buf: &'a mut [u8]) -> Self {
            Self { buf, at: 0 }
        }
    }
    impl core::fmt::Write for SliceCursor<'_> {
        #[inline]
        fn write_str(&mut self, s: &str) -> core::fmt::Result {
            let bytes = s.as_bytes();
            let end = self.at + bytes.len();
            if end > self.buf.len() {
                return Err(core::fmt::Error);
            }
            self.buf[self.at..end].copy_from_slice(bytes);
            self.at = end;
            Ok(())
        }
    }
     
    /// Render the formatted args into `buf`, returning the written sub-slice.
    /// Fails (`fmt::Error`) when `buf` is too short.
    pub fn buf_print<'a>(
        buf: &'a mut [u8],
        args: core::fmt::Arguments<'_>,
    ) -> core::result::Result<&'a [u8], core::fmt::Error> {
        let mut c = SliceCursor { buf, at: 0 };
        core::fmt::write(&mut c, args)?;
        let len = c.at;
        Ok(&c.buf[..len])
    }
    }

    • l’on note l’apparition dans le code de centaines d'utilisations de static mut et de fonctions de contournement de la mémoire qui violent les garanties de sécurité traditionnelles de Rust. A titre d’illustration, la fonction PathString::init (située dans les sources de gestion de chaînes de caractères de bun_core) a fait l'objet d'audits publics de sécurité après avoir été signalée pour avoir exposé par inadvertance un comportement non sécurisé dans une interface pourtant déclarée comme sûre.
    • certains fichiers générés atteignent près de 10 000 lignes de code et rendent donc la maintenance humaine très ardue.



    C’est en droite ligne avec cet état de choses que le titre d’emploi de spécialiste en nettoyage de code généré par l'IA fait surface dans la filière du développement de logiciels

    Avec l’essor d’outils d’IA tels que ChatGPT, il est désormais possible de décrire un programme en langage naturel (français par exemple) et de demander au modèle d’IA de le traduire en code fonctionnel. Andrej Karpathy, ancien chercheur d’OpenAI, a récemment donné un nom à cette pratique, le « vibe coding », qui gagne du terrain dans les milieux technologiques. Google a même déclaré générer 25 % de son code par IA.

    Cette technique, rendue possible par les grands modèles de langage (LLM) d’entreprises comme OpenAI ou Anthropic, attire l’attention parce qu’elle pourrait abaisser la barrière à l’entrée de la création de logiciels. Mais des questions subsistent quant à la capacité de cette approche à produire de manière fiable un code adapté aux applications du monde réel, même si des outils tels que Cursor Composer, GitHub Copilot et Replit Agent rendent le processus de plus en plus accessible aux non-programmeurs.

    En effet, Kumar explique que ses clients lui mettent souvent à disposition des sites web ou des applications générées par une intelligence et qui se sont avérés instables ou totalement inutilisables. Son rôle : réparer la casse ou remettre de l’ordre dans le code généré par l’intelligence artificielle afin d’aboutir à un produit logiciel fonctionnel. Harsh Kumar entre ainsi dans la nouvelle catégorie de titre d’emploi dénommée spécialiste en nettoyage de code généré par l’intelligence artificielle.

    Cet état de chose suggère que certains apocalypses emploi développeur dus à l’intelligence artificielle vont finir par se muter en opportunités pour ces derniers

    Les données officielles de la DARES semblent désormais le confirmer : l'intelligence artificielle est bien en train de provoquer une forme d'apocalypse sur le marché de l'emploi des développeurs informatiques. La preuve ? Pour la première fois depuis 2016, l'informatique n'est plus en « tension très forte » de recrutement. Le secteur enregistre en 2024 la plus forte baisse de tensions tous domaines professionnels confondus, passant du niveau 5 au niveau 4 sur l'échelle DARES. Traduction concrète : il y a désormais plus d'informaticiens disponibles que de postes à pourvoir, quand le BTP, l'industrie et la maintenance continuent de souffrir d'une pénurie record. Pendant que l'IA génère du code à la place des développeurs, elle ne réparera jamais un trou dans votre toit, comme prévenait déjà le PDG de Lowe's qui a encouragé les jeunes à se tourner vers les travaux manuels.

    Source : Etude du Bureau national américain sur la recherche économique (NBER)

    Et vous ?

    Les chiffres mis en avant par cette étude sont-ils cohérents avec la réalité dont vous êtes au fait ? Les trouvez-vous pertinents ?
    Que pensez-vous du volume de vente par individu induit par l’utilisation de l’IA comme mesure de productivité ? Est-ce un critère pertinent ? Sinon sur quel jeu de critère peut-on mesurer la productivité des développeurs informatique qui mettent des outils d’intelligence artificielle à contribution ?

    Voir aussi :

    Les ingénieurs de Microsoft contraints de creuser leurs propres tombes avec l'IA. Ils sont sous pression pour concevoir et adopter des outils capables d'automatiser leurs tâches, ils sont ensuite licenciés

    Les salariés de la tech sont démoralisés face aux vagues de licenciements et à l'augmentation des heures de travail qu'elles provoquent, ils ont une liste de responsabilités plus longue pour le même salaire

    Le marché de l'emploi dans le secteur de la technologie se rétrécit alors que l'IA redéfinit les exigences de l'industrie, les postes autrefois réservés aux jeunes diplômés disparaissent au profit de l'IA
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  19. #599
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    Pourtant, certaines entreprises continuent à réduire leurs effectifs au motif de l’adoption de l’intelligence artificielle.
    Et oui, pour la bonne et simple raison que la réduction de leurs effectifs est due à la baisse de leur résultats économiques et non pas à une augmentation de leur productivité...

    Même le dernier des crétins préfèrera dire "Je suis à la pointe du progès... Grâce à l'IA, je licencie" plutôt que "Mes affaires périclitent et comme j'ai plus les moyens de payer la masse salariale de mon entreprise, je licencie du personnel"

    Ou comment grâce à l'IA, transformer ses échecs en une grande réussite!

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