Le boom de l’IA ressemble étrangement au krach Internet des années 2000, avec quelques différences importantes

Si la chute de mille milliards de dollars des principales valeurs technologiques de la semaine dernière nous a semblé familière, c'est parce que nous avons déjà vécu ce cas auparavant, lorsque le battage médiatique autour de l'innovation s'est pour la dernière fois heurté à la réalité économique.

Alors que les marchés s'effondrent en raison du malaise des investisseurs face à la flambée des valorisations des sociétés d'intelligence artificielle (IA), les commentateurs se posent la même question qu'ils se posaient lors du krach des entreprises Internet il y a 25 ans.

La technologie peut-elle vraiment défier les principes économiques fondamentaux ?

C'est une question que j'ai abordée lors de ma conférence inaugurale à l'Université d'Otago en août 2000, au moment même où les valeurs Internet s'effondraient et des centaines de sociétés Internet faisaient faillite.

J'ai alors soutenu que de nombreuses entreprises Internet étaient « nues » parce que leurs modèles économiques étaient visibles aux yeux de tous. Ils ont dépensé d’énormes sommes pour attirer des clients sans aucune voie crédible de profit.

Une génération plus tard, la même logique est à l’origine du boom de l’IA.

Différentes mesures, même histoire

En 2000, Internet promettait de révolutionner le commerce, avec un succès mesuré en « globes oculaires » et en « clics » plutôt qu'en profits. Aujourd'hui, ces indicateurs sont devenus des « jetons traités » et des « requêtes de modèle ».

Le langage a peut-être changé, mais la croyance selon laquelle l’échelle mène automatiquement au profit n’a pas changé.

Tout comme nous avons appris qu’Internet allait supprimer les intermédiaires, supprimant les intermédiaires traditionnels comme les détaillants et les courtiers, des promesses ont été faites selon lesquelles l’IA supprimerait le travail cognitif.

Tous deux ont encouragé les investisseurs à négliger les pertes dans leur quête de domination à long terme.

Au plus fort de la frénésie Internet, des entreprises telles que le détaillant en ligne eToys ont dépensé énormément en marketing pour gagner des clients. Aujourd’hui, les développeurs d’IA investissent des milliards dans la puissance de calcul, les données et l’énergie, sans pour autant être rentables.

La valorisation de Nvidia, estimée à plusieurs milliers de milliards de dollars, les pertes persistantes d'OpenAI malgré l'augmentation des revenus et l'afflux de financements à risque dans les start-ups de l'IA font tous écho à la bulle de 1999.

Hier comme aujourd’hui, les dépenses sont confondues avec des investissements.

Ce que le krach Internet aurait dû nous apprendre

En 2000, j’ai suggéré que les entreprises Internet construisaient des actifs basés sur le marché, tels que la valeur de la marque, les relations clients et les données, qui ne pourraient créer une véritable valeur que si elles produisaient des clients fidèles et rentables.

Le problème était que les investisseurs considéraient les dépenses comme une preuve de croissance et le marketing comme un modèle économique à part entière.

L’économie de l’IA répète ce schéma.

Les ensembles de données, les architectures de modèles et les écosystèmes d'utilisateurs sont traités comme des actifs même s'ils n'ont pas encore généré de rendements positifs.

Leur valeur repose sur la conviction que la monétisation finira par rattraper le coût. La logique reste la même ; seule l'histoire a changé.

Le boom des dotcoms a été tiré par des start-ups fragiles, alimentées par le capital-risque et l’enthousiasme du public.

L'essor actuel de l'IA est mené par de puissants opérateurs historiques comme Microsoft, Google, Amazon et Nvidia, qui peuvent subir des années de pertes tout en recherchant la domination. Cela réduit le risque systémique mais concentre le pouvoir de marché.

La destination de l’argent a également changé. Les sociétés Internet dépensaient autrefois de l’argent en publicité. Les entreprises d’IA consomment de la puissance de calcul et des données.

Les dépenses sont passées de l'agence marketing au centre de données, mais la question demeure : crée-t-elle une réelle valeur ou seulement l'illusion du progrès ?

L’IA va également plus loin qu’Internet. Le Web a transformé notre façon de communiquer et d’acheter, mais l’IA façonne notre façon de penser, d’apprendre et de prendre des décisions.

Si un krach survient, il pourrait éroder la confiance du public dans la technologie elle-même et ralentir l’innovation pendant des années. Les taux d’intérêt réels relativement bas et l’abondance du capital ont également contribué à alimenter cette vague actuelle d’investissements technologiques.

Tout comme le boom de la fin des années 1990, où une politique monétaire favorable a contribué à une hausse des valorisations technologiques, ce cycle montre comment le contexte macrofinancier peut amplifier l’optimisme technologique.

Le retour de la manie intangible

Malgré ces différences, le modèle de valorisation est familier. Les investisseurs privilégient encore une fois le potentiel plutôt que la performance.

En 2000, les analystes justifiaient les valorisations en comptant les utilisateurs qu'une entreprise pourrait un jour monétiser. En 2025, ils modélisent la « demande d’inférence » et « l’avantage des données ». Les deux sont des suppositions sur un avenir imaginé.

Le récit est devenu capital à mesure que les marchés récompensent la conviction plutôt que les preuves. Le danger n’est pas un échec technologique mais une distorsion économique lorsque la narration dépasse la solvabilité.

Même les entreprises rentables peuvent être prises dans le courant descendant.

En 2000, des leaders comme Yahoo! et eBay ont perdu la majeure partie de leur valeur marchande lorsque la bulle a éclaté, malgré leur survie à long terme. La même chose pourrait arriver aux géants de l’IA d’aujourd’hui.

Deux leçons sont encore valables. Premièrement, l’évolutivité sans rentabilité n’est pas un modèle économique. La croissance exponentielle peut aggraver les pertes plutôt que de les réduire.

Chaque requête d'IA supplémentaire entraîne un coût de calcul réel, de sorte que la croissance n'a d'importance que lorsqu'elle conduit à des marges durables.

Deuxièmement, les actifs incorporels doivent créer une valeur mesurable : le marketing, les données et les algorithmes ne sont des actifs que lorsqu’ils génèrent des flux de trésorerie durables ou des avantages sociaux évidents.

Pour les décideurs politiques, l’implication est claire : financer des projets d’IA qui génèrent des gains de productivité ou des avantages sociaux tangibles, plutôt que de simplement alimenter le battage médiatique.

Même si l’IA va transformer notre façon de travailler et de penser, elle ne peut pas abolir le lien entre le coût, la valeur et les besoins des clients. Une valeur durable vient du fait d’offrir de véritables avantages aux personnes.

La question est désormais de savoir si les gains de productivité réels de l’IA finiront par justifier les valorisations actuelles, comme l’a finalement fait Internet, après une correction douloureuse.