Sam Altman reconnaît un secret de polichinelle : « Je pense que c’est la critique la plus valable à l’encontre de l’IA à l’heure actuelle, il y a beaucoup de gaspillage »
La course à l’intelligence artificielle pousse les grandes entreprises technologiques à dilapider d’énormes sommes d’argent pour avoir la meilleure IA, celle que le plus de gens utilisent et, surtout, celle qui génère le plus d’argent (trois concepts qui sont loin d’être les mêmes et qu’il suffit de dire à Google). Selon les données de Goldman Sachs, les grandes entreprises technologiques et leurs fournisseurs d’infrastructures ont prévu de dépenser plus de mille milliards de dollars en puces, centres de données et logiciels. La question à un million de dollars est la suivante : y a-t-il un retour après cet investissement ?
Le PDG d’OpenAI, l’une des entreprises en lutte et certainement l’une des plus intéressées (elle n’a pas la force des vétérans comme Google, Meta ou Microsoft), l’a déjà reconnu dans une interview pour CNBC : il est tout à fait normal de s’inquiéter de ces dépenses en IA face au gaspillage et à l’incertitude de savoir quand ils obtiendront leur récompense (si elle arrive).
Les déclarations de Sam Altman. Interrogé sur les doutes générés par l’IA, il a répondu sans ambages qu’il s’agissait de « la critique la plus juste que l’on puisse faire à l’heure actuelle ». Et il a ajouté : « Je sais que de grandes choses se produisent, mais je sais qu’il y a beaucoup de gaspillage. » Il a également mis sur la table les deux questions que se posent les entreprises qui adoptent l’IA dans leurs processus : combien de temps doivent-elles attendre pour que ce changement se fasse sentir dans leurs revenus et combien de temps pour que les coûts soient maîtrisés. Spoiler : si l’on se base sur les derniers mouvements d’Uber et de Microsoft, deux entreprises à succès, les choses s’annoncent mal.
La chose la plus intéressante dans cette démonstration d’honnêteté est d’où ils viennent. Altman est la personne qui a levé le plus d’argent pour financer OpenAI, l’une des entreprises leaders dans le secteur de l’IA mais aussi l’un des nouveaux venus, un bébé par rapport aux entreprises mythiques qui dominent la technologie depuis des décennies. Le fait qu’Altman parle de déchets constitue un avant et un après dans le discours de l’industrie.
Pourquoi c’est important. Jusqu’à présent, le retour sur investissement de l’IA était un concept sur les lèvres d’analystes sceptiques, d’économistes et de personnes qui ne croyaient pas à ce boom et qui pointaient directement vers une bulle sur le point d’éclater. Mais Altman l’a intégré dans son discours d’entreprise et cela représente un changement de paradigme : ce n’est plus une position critique de l’extérieur du secteur, c’est l’entreprise la plus influente qui la verbalise auprès des utilisateurs et des investisseurs.
Comme nous l’avions prévu dans l’introduction, Goldman Sachs avait déjà posé cette même question en 2024 avec son « Gen AI : Too Much Spend, Too Little Benefit ? L’économiste et prix Nobel 2024 Daron Acemoglu du MIT a publié une étude intitulée « La macroéconomie simple de l’IA » dans laquelle il estime que l’impact réel de l’IA sur la productivité économique au cours de la prochaine décennie serait dérisoire (surtout si l’on prend en compte les discours et les investissements) de seulement 0,5 %.
Contexte. Que dans cette phase d’expansion et de formation de l’IA ce ne soit pas rentable n’est un secret pour personne, mais il s’agit d’un problème à la fois économique et technique. Avec les données en main, il y a des raisons de s’inquiéter. Ce récent rapport de Cast AI comprend l’analyse de 23 000 clusters informatiques, révélant que l’utilisation moyenne des GPU n’est que de 5 %. Autrement dit, 95 % du matériel le plus cher et le plus avancé du marché (les cartes graphiques NVIDIA très recherchées) fonctionnent bien en dessous de leur capacité.
Une partie de l’explication réside dans FOMO : Venture Beat explique que de nombreuses entreprises acquièrent des puces d’IA non pas parce qu’elles en ont besoin maintenant, mais par crainte d’en manquer à l’avenir. Le phénomène n’est pas nouveau, on l’a déjà vu lors de la pandémie avec les semi-conducteurs (et à l’échelle domestique, avec le papier toilette).
Il y a quelqu’un qui gagne. Dans cette histoire d’entreprises qui investissent pour gagner la course à l’IA et d’autres qui l’adoptent pour se moderniser, il y a quelqu’un qui gagne dès la première minute : NVIDIA facture la même chose que ses puces fonctionnent à 5 % ou à 100 %. Et il bat tous ses records. En 2024, elle a enregistré des revenus de 60,9 milliards de dollars (126 % de plus que l’année précédente) grâce à cette demande excessive de centres de données.
Les grands fournisseurs de cloud, la sainte trinité composée d’Amazon, Microsoft et Google (les trois occupent 70 % du marché, selon les données de Synergy) facturent la même chose, que le client obtienne ou non des résultats. Selon Synergy Research Group, le marché mondial des infrastructures cloud dépassera les 330 milliards de dollars en 2024. Le problème sous-jacent réside dans les incitations : ceux qui ont le plus de poids dans le rythme des investissements en IA sont précisément ceux qui en perdent le moins, donc personne ne prend de mesures contre le gaspillage.
Oui, mais. Faire une lecture catastrophique des déclarations d’Altman serait une erreur et en fait, le PDG d’OpenAI lui-même a exprimé sa confiance « que l’industrie résoudra le problème rapidement ». Après tout, dans cette phase initiale, il est normal de subir des pertes et sinon, ils en parleront à Netflix via le streaming. Le gaspillage actuel peut simplement être le coût de mise en place d’infrastructures dont la valeur sera réalisée plus tard. Même le rapport de Goldman Sachs reconnaît que les bulles mettent du temps à éclater, ce qui signifie que l’IA a encore de la marge pour tenir ses promesses. Bien entendu, une bonne partie des dépenses actuelles en intelligence artificielle est liée aux GPU aux architectures spécifiques qui pourraient devenir obsolètes face à des modèles plus performants ou des architectures spécifiques.
À Simseo | Le problème n’est pas de dépenser beaucoup de jetons, c’est que la plupart d’entre eux sont gaspillés
À Simseo | Anthropic a devancé OpenAI dans sa course à l’introduction en bourse. C’est une très mauvaise nouvelle pour Sam Altman
Couverture | TechCrunch (CC BY 2.0) et Giorgio Trovato
