PODCAST L’intelligence artificielle rencontre ses premières limites

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Jusqu'à il y a peu, le seul fait de dire qu'on investissait dans l'IA générative attirait les capitaux privés comme un aimant.

C'est moins vrai aujourd'hui. J'en veux pour preuve ce qui vient de se passer avec Meta, la maison mère de Facebook, Instagram et WhatsApp, dont le cours de bourse a fortement chuté jeudi dernier malgré un doublement des bénéfices au premier trimestre.

L'annonce par le groupe d'un investissement colossal de 35 à 40 milliards de dollars dans l'IA rien que pour cette année a fait frémir les marchés, d'autant que les dépenses seront encore plus élevées en 2025.

Cela coûte si cher parce qu'il faut acheter massivement des microprocesseurs de dernière génération qui sont indispensables à l'entraînement des modèles d'IA générative. Et coûtent des fortunes. Cette inflation des coûts place la barre très haut pour ceux qui tentent de suivre le rythme, à l'exemple du petit Mistral, le champion français de l'IA, qui a dû se rapprocher de l'américain Microsoft pour poursuivre sa route.

Quels sont les bénéfices que Facebook attend de l'IA ?

Pour rentabiliser son investissement, Mark Zuckerberg parie sur l'accroissement des recettes publicitaires engendrées par l'utilisation de son nouvel assistant virtuel, MetaAI. Il compte aussi sur les abonnements, en faisant payer un droit d'accès aux modèles plus performants.

Microsoft aussi tente de faire payer aux entreprises son nouveau logiciel Copilot, à hauteur de 30 dollars par utilisateur et par mois. Même chose pour le logiciel Gemini de Google ou GPT4 d'OpenAI. Mais l'adoption reste très lente car les entreprises ne sont pas encore prêtes pour un déploiement massif.

L'IA vaut-elle réellement tous ces milliards ?

18 mois après le lancement de ChatGPT, on commence à revenir à la raison sur les bénéfices attendus de l'IA générative à court terme. C'est très bien pour faire des comptes-rendus de réunions ou automatiser certaines tâches très normées, juridiques ou comptables. Mais les modèles font aussi des erreurs et ont des « hallucinations », c'est-à-dire qu'elles inventent une réponse présentée comme vraie.

Bref on est peut-être déjà en train d'atteindre le « sommet des attentes disproportionnées » du cycle de l'innovation défini par le cabinet de conseil américain Gartner. Avant d'arriver à maturité, cette technologie prometteuse pourrait bien traverser le creux des désillusions qui signale la fin de la hype. Bref, le remplacement de l'homme par des machines plus intelligentes n'est pas encore pour demain. Peut-être pour après-demain... si les milliards continuent d'y être déversés.

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