L'engouement pour l'IA générative est-il en train de s'essouffler ? – Pourquoi c'est le moment idéal pour se lancer

L'IA générative est rapidement passée d'une technologie expérimentale à un atout essentiel pour les entreprises de divers secteurs. Selon un rapport de Bloomberg Intelligence, le marché mondial de l'IA générative était évalué à environ 40 milliards de dollars en 2023, soit une multiplication par dix depuis 2020. Il devrait atteindre 1 300 milliards de dollars d'ici 2032, avec un taux de croissance annuel prévu de 42 %. De même, Fortune Business Insights estime que le marché mondial de l'IA générative atteindra environ 1 000 milliards de dollars d'ici 2032, avec une croissance annuelle de 40 % par rapport à sa valeur actuelle d'environ 43 milliards de dollars.

NVIDIA et OpenAI, souvent considérées comme les figures de proue de l'IA – NVIDIA avec ses puces informatiques et OpenAI avec ses modèles et solutions d'IA –, ont vu leur valorisation monter en flèche. NVIDIA était évaluée à environ 400 milliards de dollars en juin 2022, à environ 1 000 milliards de dollars en juin 2023 et à environ 3 000 milliards de dollars en juin 2024. OpenAI, quant à elle, a plus que quadruplé sa valorisation pour atteindre environ 157 milliards de dollars lors de son dernier tour de table, contre 29 milliards de dollars en 2023. Parmi les investisseurs qui soutiennent ces entreprises figurent non seulement des sociétés de capital-risque, mais aussi des acteurs majeurs du secteur tels que Microsoft et NVIDIA.

Ces valorisations mettent en évidence la confiance croissante suscitée par l'IA générative, les acteurs du secteur étant impatients de se tailler une part de ce qui pourrait devenir, à moyen terme, un secteur pesant plusieurs milliers de milliards de dollars. L'IA générative a été qualifiée de « prochaine grande révolution après Internet ».

La GenAI n'est-elle qu'un simple « engouement » éphémère ? Depuis l'éclatement de la bulle Internet dans les années 2000, les investisseurs dans les technologies émergentes font preuve de prudence — à juste titre, étant donné que la plupart de ces technologies n'ont pas résisté à l'épreuve du temps. Dans ce contexte, l'enthousiasme actuel autour de la GenAI n'est-il qu'un nouvel « engouement », ou y a-t-il une réelle « substance » derrière sa croissance rapide ?

Pour approfondir cette question, nous pouvons nous pencher sur l'action NVIDIA, l'un des fleurons de l'IA grâce à ses puces informatiques, et la comparer à la valorisation de Cisco lors de la bulle Internet du début des années 2000.

Figure 1 : Ratio cours/bénéfice prévisionnel de Cisco (à gauche, pendant la bulle Internet) et de NVIDIA (à droite, fin juin 2024)

La comparaison ci-dessus suggère que l'IA n'est pas une bulle ; sa croissance repose sur des fondements solides, contrairement à la bulle Internet des années 2000 : l'ascension de Cisco à la fin des années 1990 et au début des années 2000 a été principalement tirée par une expansion des multiples, tandis que la croissance de NVIDIA est alimentée par une forte augmentation du chiffre d'affaires et des bénéfices, plutôt que par une hausse des multiples de valorisation induite par une euphorie irrationnelle.

Il n'y a pas si longtemps, en 2007, Apple a surpris Wall Street après le lancement de l'iPhone. Ses bénéfices ont augmenté tandis que son ratio cours/bénéfice prévisionnel restait stable. Aujourd'hui, Apple est l'entreprise la plus valorisée au monde. Cela confirme une fois de plus que cette croissance fulgurante repose sur des atouts réels, et met en évidence les fondements qui sous-tendent le potentiel de l'IA.

De plus, dans l'histoire de la technologie (bien que récente), il n'y a jamais eu de technologie dans laquelle les 7 ou 8 plus grandes entreprises technologiques, y compris les FAANG, aient investi des millions de dollars, à l'exception de l'IA générative !

Maintenant que nous avons établi que l'IA générative n'est pas qu'un simple « effet de mode », penchons-nous sur la question de son « déclin ».

Certains rapports suggèrent que l'enthousiasme initial pour l'IA générative laisse place à une période de désintérêt. Gartner suit l'évolution des technologies émergentes tout au long de leur cycle de vie dans son célèbre « Hype Cycle for Emerging Technologies », qui sert de référence reconnue pour mesurer l'engouement suscité par les nouvelles technologies. Au cours des 20 dernières années, plus de 200 technologies distinctes ont été présentées dans cette analyse. Selon le Hype Cycle, les technologies suivent généralement une courbe de maturité, passant par cinq étapes : le déclencheur de l'innovation, le pic des attentes exagérées, le creux de la désillusion, la pente de l'illumination et le plateau de la productivité.

Le rapport de 2024 indique que l'IA générative est susceptible d'entrer, ou est peut-être déjà entrée, dans la phase dite du « creux de la désillusion ». Cette phase se caractérise par un déclin de l'intérêt, les expériences et les mises en œuvre ne répondant pas aux attentes. À ce stade, les fournisseurs de cette technologie peuvent rencontrer des difficultés, voire faire faillite, et les investissements ne se poursuivront que si les prestataires qui survivent parviennent à améliorer leurs produits de manière à satisfaire les premiers utilisateurs.

Figure 2 : Cycle de hype de Gartner pour les technologies émergentes – août 2023 (à gauche) et août 2024 (à droite)

Cependant, data que l'intérêt pour l'IA générative et son adoption restent forts. Selon une enquête de McKinsey, 65 % des personnes interrogées indiquent que leur entreprise utilise régulièrement l'IA générative, soit près du double du pourcentage relevé lors de la même enquête l'année dernière.

Le taux d'adoption de l'IA au sein des organisations des personnes interrogées oscillait autour de 50 % ces dernières années, mais il est désormais passé à 72 % en 2024.

Cette tendance à l'adoption est mondiale. En 2023, l'enquête a révélé que l'adoption de l'IA n'avait encore atteint les 66 % dans aucune région. Cependant, en 2024, plus de 66 % des personnes interrogées dans presque toutes les régions indiquent que leur entreprise utilise l'IA dans le cadre de ses activités.

De plus, les entreprises ont désormais recours à l'IA dans un plus grand nombre de domaines de leurs activités. 50 % des personnes interrogées indiquent que leur entreprise a adopté l'IA dans au moins deux fonctions opérationnelles, contre moins de 33 % en 2023.

De nouveaux produits et modèles prometteurs font également leur apparition. GPT-4 a démontré des capacités remarquables, notamment en matière de raisonnement avancé, de résolution de problèmes et d'écriture créative. Il est capable de traiter et de générer du texte, du code et des images. De plus en plus d'éléments laissent penser que l'IA générative (GenAI) se rapproche de l'intelligence artificielle générale (AGI) — des machines dotées d'une intelligence semblable à celle de l'homme, capables d'apprendre n'importe quelle tâche intellectuelle — et GPT-4 est considéré comme le plus proche d'atteindre cet objectif. De plus, de nouveaux modèles d'images open source tels que Flux et Stable Diffusion XL peuvent créer des images très détaillées et réalistes, même à partir de consignes complexes.

Le PDG d’Anthropic estime que l’IA générale (AGI) sera une réalité d’ici 2026. Elon Musk partage ce point de vue, affirmant que l’IA surpassera l’intelligence humaine d’ici là. Mark Zuckerberg a également déclaré : «Même si les progrès sur les modèles de base s’arrêtaient aujourd’hui, ce que je ne pense pas, je pense que nous aurions encore cinq ans d’innovation produit pour permettre au secteur de déterminer comment exploiter au mieux toutes les avancées réalisées jusqu’à présent».

Cette transformation s'accompagne de nombreux signes visibles de progrès, plusieurs produits ayant déjà connu un fort taux d'adoption et trouvé leur adéquation produit-marché. Les modèles open source Llama de Meta ont été téléchargés 350 millions de fois à ce jour, soit 10 fois plus qu'en août 2024. L'utilisation mensuelle (volume de tokens) de Llama a été multipliée par 10 entre janvier et juillet 2024. Co-Pilot, alimenté par la GenAI, est le produit de GitHub qui connaît la croissance la plus rapide ; il représenterait 40 % de sa croissance et générerait des centaines de millions de dollars de chiffre d'affaires, alors qu'il n'a été lancé qu'en octobre 2021. De nombreuses entreprises augmentent leur chiffre d'affaires ou réduisent leurs coûts grâce aux produits GenAI. Photoroom, par exemple, a atteint 65 millions de dollars de chiffre d'affaires annuel récurrent (ARR) en mars 2024, soit une augmentation de 195 % par rapport à l'année précédente. L'entreprise utilise GenAI pour créer des images destinées aux entreprises de commerce électronique, bien que certains critiques suggèrent que GenAI n'est pas nécessaire pour des applications sérieuses. Klarna réalise également des progrès significatifs grâce à l'IA : 66 % des demandes de ses clients sont désormais traitées par l'IA, ce qui équivaut au travail de 700 agents à temps plein, permettant ainsi une économie de coûts d'environ 40 millions de dollars. En marketing, Klarna utilise l'IA pour des tâches telles que la création d'images et la traduction, ce qui lui permet de réaliser 37 % d'économies, soit environ 10 millions de dollars par an!

Des investissements considérables sont consacrés au renforcement des capacités et des infrastructures en matière d'IA. Les géants de la technologie tels que Google, Microsoft et d'autres consacrent plus de 50 milliards de dollars chaque trimestre aux infrastructures numériques, notamment aux processeurs graphiques destinés à l'IA, et aucun ralentissement n'est prévu à court terme.

Au vu de toute cette effervescence, pensez-vous que le « train » de l'IA ralentit ou perd de son élan ?

OpenAI a récemment fait l'objet d'une controverse marquée par les départs soudains et les réembauches rapides de membres clés de son personnel, notamment le PDG Sam Altman, le directeur scientifique Ilya Sutskever et le chercheur principal Jan Leike. Des divergences d'opinion quant à l'orientation de l'entreprise, notamment en matière de sécurité de l'IA et data éthique data (comme l'utilisation de data protégées par le droit d'auteur et de data sensibles data entraîner les modèles), ainsi que des inquiétudes quant à la possibilité que les intérêts commerciaux priment sur les considérations éthiques, ont suscité des débats tant en interne que dans l'opinion publique.

Pour répondre aux préoccupations concernant les pratiques éthiques en matière d'IA, les entreprises ont commencé à conclure des accords de licence officiels et à nouer des partenariats avec data . Par exemple, Reddit a signé un accord de licence avec Google afin de lui donner accès à son contenu généré par les utilisateurs à des fins d'entraînement de l'IA. De même, Shutterstock s'est associé à plusieurs grandes entreprises technologiques, notamment Meta, OpenAI, Amazon et Apple, pour leur concéder sous licence sa vaste bibliothèque d'images et de vidéos destinées à l'entraînement de l'IA. De plus, Reuters a concédé sous licence son contenu d'actualité à des entreprises spécialisées dans l'IA afin de les aider à entraîner leurs modèles.

Cependant, une inquiétude persiste quant au risque que les modèles d’IA soient biaisés et discriminatoires, en fonction des data sur data sont entraînés. Comme le dit Andrew Ng, pionnier dans le domaine de l’IA : « L’IA n’est impartiale que dans la mesure où data sont les data sur data est entraînée. Si nous lui fournissons data biaisées, nous obtiendrons des résultats biaisés. » La loi européenne sur l'IA et les réglementations similaires, bien qu'elles visent à garantir le développement et l'utilisation éthiques de l'IA, sont confrontées à des défis pour trouver un équilibre entre innovation et contrôle. D'une part, elles favorisent la transparence, la responsabilité et l'atténuation des risques, contribuant ainsi à instaurer la confiance dans les technologies d'IA. D'autre part, ces réglementations pourraient freiner l'innovation, en particulier dans les domaines où il est difficile de définir des règles claires, et pourraient imposer des charges de conformité importantes aux entreprises, notamment aux plus petites.

Outre ces préoccupations, l'IA pose d'importants défis techniques. Alors que des investissements considérables sont consacrés aux infrastructures d'IA, le maintien de la puissance de calcul nécessaire à ces systèmes consomme une quantité d'énergie considérable. Par exemple, l'entraînement d'un modèle tel que GPT-3 nécessite environ 1 300 MWh d'électricité, soit suffisamment pour alimenter 130 foyers américains pendant un an. Une seule requête ChatGPT consomme 2,9 wattheures, ce qui est nettement supérieur aux 0,3 wattheures utilisés par une recherche Google. Si ChatGPT devait traiter les 9 milliards de recherches quotidiennes de Google, la demande annuelle en électricité augmenterait de 10 térawattheures, soit l'équivalent de la consommation annuelle totale d'électricité de 1,5 million de résidents de l'UE. L'AIE estime que la demande énergétique liée à l'IA et aux technologies connexes pourrait doubler d'ici 2026, atteignant des niveaux comparables à la consommation annuelle totale d'électricité du Japon. Le développement de nouveaux modèles d'IA nécessitera également des fermes de GPU plus importantes, des modèles plus avancés et des volumes de data de plus en plus considérables data traiter.

Environ 75 % des PDG à l'échelle mondiale considèrent que le leadership en matière d'IA est essentiel pour conserver un avantage concurrentiel. En effet, environ 64 % d'entre eux sont prêts à prendre davantage de risques que leurs concurrents pour ne pas se faire distancer. Si les géants de la technologie montrent clairement la voie, les dirigeants d'entreprises du secteur non technologique ont eux aussi souligné l'importance d'intégrer l'IA dans le monde du travail.

Andrew Witty, ancien PDG de GlaxoSmithKline, a déclaré : « L'intelligence artificielle a le potentiel de révolutionner le secteur de la santé, de la découverte de médicaments à la médecine personnalisée. Elle peut nous aider à accélérer le développement de nouveaux traitements et à améliorer les résultats pour les patients. »

Doug McMillon, PDG de Walmart, a déclaré : « L'intelligence artificielle est en train de transformer le secteur de la distribution. Elle nous aide à optimiser notre chaîne d'approvisionnement, à personnaliser l'expérience d'achat et à améliorer le service client. »

Mary Barra, PDG de General Motors, a déclaré : « L'intelligence artificielle est un moteur essentiel de l'innovation dans le secteur automobile. Elle nous permet de développer des voitures autonomes, d'améliorer la sécurité des véhicules et d'enrichir l'expérience de conduite dans son ensemble. »

Les exemples de ce type abondent dans divers secteurs, ce qui témoigne de l'engouement et des opportunités que l'IA générative a suscités chez les dirigeants. L'innovation dans ce domaine est en plein essor : de nouveaux modèles sont continuellement développés et lancés, tels que LLaMA et Mistral de Meta. De plus, des entreprises voient le jour non seulement pour créer ces modèles, mais aussi pour déployer et proposer des services articulés autour d'eux. Photoroom, Greenlite et Permitflow ne sont que quelques exemples parmi ces initiatives. En 2015, Google comptait à lui seul plus de 2 700 projets d'IA en cours.

L'intégration de l'IA dans vos processus métier offre un avantage significatif lié à l'effet de précurseur ainsi que des bénéfices cumulatifs. L'IA peut considérablement améliorer la prise de décision : selon une enquête de Gartner, les entreprises qui ont adopté l'IA ont vu leurs erreurs de décision diminuer de 37 %. Elle peut également améliorer l'efficacité opérationnelle ; une étude d'Accenture suggère que l'IA a le potentiel d'augmenter la productivité des employés jusqu'à 40 %, et des entreprises comme Klara réalisent déjà environ 50 millions de dollars d'économies par an grâce à l'IA. De plus, l'IA peut transformer l'expérience client. Selon une analyse de McKinsey et du Forum économique mondial (WEF), la GenAI devrait contribuer à hauteur de 2 600 à 4 400 milliards de dollars à l'économie mondiale chaque année d'ici 2040. Cela représente une opportunité considérable, et il est crucial pour les entreprises de se positionner afin de capter une part de cette valeur émergente.

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En conclusion, l'IA générative est en passe de bouleverser nos modes de fonctionnement, tout comme l'Internet l'a fait il y a plusieurs décennies. Malgré le scepticisme et les défis à relever – allant des questions éthiques à la consommation énergétique –, son adoption dans tous les secteurs continue de s'accélérer à un rythme sans précédent, portée par des avantages commerciaux concrets et une innovation constante. À mesure que les entreprises intègrent l'IA générative dans leurs processus, elles constatent des améliorations significatives en termes d'efficacité, de prise de décision et d'expérience client. Avec un impact estimé à plusieurs milliers de milliards de dollars sur l'économie mondiale, cette technologie offre un puissant avantage concurrentiel. C'est maintenant le moment idéal pour tirer parti de l'IA générative, car ses progrès rapides répondent à la fois aux exigences croissantes des entreprises et au besoin de solutions innovantes.