« Je me suis trompé sur beaucoup de choses, mais surtout sur une : l’économie a beaucoup d’inertie » : Sam Altman reconnaît que les entreprises n’ont pas adopté l’IA autant qu’il l’imaginait

Que s’est-il passé ? Sam Altman pensait qu’après la sortie de GPT-4, beaucoup de choses allaient changer beaucoup plus rapidement. Lors d’une récente conversation avec David Senra, le PDG d’OpenAI a reconnu que « je me suis trompé sur plusieurs choses, mais l’une d’entre elles concerne la vitesse : l’économie a trop d’inertie ». Altman s’attendait à ce qu’une grande partie des logiciels d’entreprise subissent des changements majeurs et que les nouvelles entreprises soient en mesure de proposer des alternatives aux logiciels existants. Il pensait que l’IA allait bouleverser les processus et les entreprises à un rythme effréné. Cela ne s’est pas passé comme ça.

Le problème n’est pas technique. Les modèles se sont beaucoup améliorés depuis l’apparition de GPT-4 en 2023, mais les entreprises n’évoluent pas au même rythme que les API. Pour remplacer des processus, il faut intégrer des systèmes, revoir la sécurité, migrer des données, former des employés ou convaincre des clients. Il y a trop d’étapes intermédiaires qui compliquent la réalisation de la « révolution » : ouvrir ChatGPT et l’utiliser peut prendre quelques secondes, mais repenser les flux internes d’une entreprise peut prendre des années. Peu importe que les modèles continuent de s’améliorer : les entreprises continuent d’évoluer à vitesse humaine.

Un succès viral… auprès des consommateurs. La vérité est que l’utilisation de l’IA parmi les utilisateurs finaux a explosé presque immédiatement : rappelez-vous que ChatGPT a été le produit le plus rapide à atteindre 100 millions d’utilisateurs dans l’histoire (même si Threads l’a ensuite dépassé avec un peu de ruse). Cependant, l’adoption par les entreprises a été beaucoup plus lente. Les entreprises adoptent des projets pilotes pour intégrer l’IA dans leurs processus, mais elles dépendent des fournisseurs ou des applications. Altman s’attendait à ce que l’IA accélère le changement, mais il reconnaît que les coûts liés à la modification des anciens processus peuvent être presque aussi importants que les capacités des nouveaux.

Mais Altman est également soulagé. Dans l’interview, le PDG d’OpenAI affirme également que cette lenteur peut effectivement rendre la transition plus fluide dans les entreprises. Lorsque l’économie connaît une telle inertie, elle fait office de tampon pour la révolution. Bien que les startups d’IA souhaitent vendre l’IA rapidement, l’adoption de sauts technologiques prend généralement du temps, et il reconnaît que ce n’est pas une mauvaise chose.

Une ancienne loi est à nouveau confirmée. Nous avons tendance à surestimer l’impact d’une technologie à court terme et à le sous-estimer à long terme. Avec l’IA, il semble que nous soyons précisément dans une phase intermédiaire inconfortable dans laquelle, après l’enthousiasme initial, l’impact réel sur notre monde n’est pas encore visible. Ce qui se passe confirme la loi d’Amara, qui dit précisément que les changements technologiques, aussi spectaculaires soient-ils, mettent du temps à se cristalliser.

Le PC et Internet confirment ce paradoxe. Les premiers ordinateurs personnels de la fin des années 70 et du début des années 80 ont suscité d’énormes attentes, mais leur impact s’est produit lorsque les entreprises et les foyers ont modifié leur façon de travailler pour y parvenir. Avec Internet, quelque chose d’encore plus clair s’est produit dans ce sens : la bulle Internet a montré que son importance avait été surestimée à l’époque, mais au fil des années, Internet a fini par devenir l’une des technologies qui ont le plus transformé notre monde.

À Simseo | Qu’est-ce que cela signifie que les entreprises d’IA rencontrent des problèmes d’alignement et y consacrent déjà 20 % de leurs ressources ?