L’été, ses eaux turquoise, ses langues de sable fin… Et ses craintes pour l’IA générative. Au cours des deux derniers mois, comme il y a un an, l’avenir de la technologie star du moment a échauffé les esprits. Les investissements colossaux depuis l’apparition de l’agent de conversation ChatGPT - près de 180 milliards de dollars de financements privés en 2024 - posent la question de leur rentabilité future. L’été dernier, la peur d’une bulle financière s’était cristallisée autour d’un rapport de McKinsey au titre équivoque : "Trop de dépenses, trop peu d’avantages ?". Cette fois, le chiffre tiré d’une étude du MIT, le célèbre institut de recherche américain, a servi de catalyseur. Ses auteurs estiment que 95 % des projets d’IA générative menés en entreprise ne débouchent sur aucun profit. "Or, ce sont bien ces sociétés qui paieront la facture des coûteuses infrastructures IA", pointe Guillaume Uettwiller, gérant thématique chez le gestionnaire d’actifs CPRAM. Sam Altman, le patron d’OpenAI, a lui-même accrédité l’existence d’une bulle.

Le problème, ici, ne vient pas tant de l’adoption de l’IA générative. L’université Stanford, dans son état des lieux annuel, assure qu’une grande majorité des entreprises tente de s’en saisir. Mais la mise en œuvre s’avère délicate. D’abord parce qu’elle se limite parfois aux outils clés en main type ChatGPT ou Copilot (Microsoft), déployés pour une variété de tâches chronophages mais peu critiques. "De la veille, de l’assistance pour les comptes rendus, de la traduction…", liste Ghislain de Pierrefeu, consultant spécialisé dans l’IA au sein du cabinet Wavestone, qui arpente régulièrement les open spaces. Les gains de productivité associés sont difficiles à calculer et fluctuent selon les expériences personnelles et le niveau de formation. A l’exception du codage, la technologie se frotte encore difficilement à des tâches complexes. Sans surprise, l’étude du MIT ajoute que l’IA générative a des effets marginaux dans la santé, l’énergie ou l’industrie lourde.

Son intégration est semée d’embûches. Les entreprises ne se sont toujours pas confrontées aux chantiers stratégiques pour en tirer profit, remarque Ghislain de Pierrefeu. Un dossier emblématique et longtemps sous-estimé est celui de la data. L’IA a besoin de données propres et maîtrisées pour être efficace, personnalisée. D’importants moyens financiers et techniques sont requis afin de rassembler et d’annoter ces données, dans certains cas très dispersées entre les services marketing, logistique ou recherche et développement. "Cela ne décourage pas les entreprises, mais cela repousse dans le temps la mise en place de l’IA", observe l’expert, qui constate ainsi le déploiement de très peu de cas d’usages de l’intelligence artificielle générative "à l’échelle", soit à l’ensemble des collaborateurs d’une division d’entreprise, voire de la compagnie dans sa globalité.

Les signaux positifs

Ce retard, néanmoins, n’est pour l’heure pas jugé catastrophique. La bulle, si elle existe, gonfle gentiment. Le leader dans l’infrastructure IA, Nvidia, a annoncé fin août d’excellents résultats. "Les revenus cloud sont en forte hausse et accélèrent", note de son côté Guillaume Uettwiller, de CPRAM. L’appétit pour l’IA générative est porté par une large diffusion auprès des particuliers à travers le monde. La technologie semble là pour durer. Le nombre de "tokens" - cette unité de texte utilisée par les IA - explose : plusieurs milliards de milliards sont générés chaque mois. DeepSeek R-1, le modèle open source chinois publié début 2025, a eu le mérite d’abaisser le coût unitaire des requêtes. Et donc, de faciliter la diffusion de l’IA - beaucoup de rivaux comme OpenAI l’ont d’ailleurs imité. Les comparaisons avec la bulle Internet ("dotcom") des années 2000 ne tiennent pas vraiment la route.

Mais le temps n’est pas illimité non plus. Le scepticisme grandit autour des promesses de la technologie : en août, GPT-5, le dernier modèle d’OpenAI, le champion du secteur, a été froidement accueilli. Un demi-succès qui accrédite la thèse pessimiste de Daron Acemoglu. Le prix Nobel d’économie affirme que seuls 5 % des métiers seront véritablement transformés par l’IA au cours des dix prochaines années. Les multiples plans de départ parmi les grandes entreprises tech adoptant l’IA à toute vitesse - Microsoft s’est récemment séparé de 9 000 employés - sont susceptibles d’alimenter une défiance sociale. Gare, enfin, à la conjoncture macroéconomique, liée aux droits de douane imposés par Donald Trump, ou en France à la situation politique, qui rendrait les entreprises attentistes… Et ferait grossir la bulle. Jusqu’à l’explosion ?

Prudence, tout de même. Un tel évènement ne se fera pas sans signes avant-coureurs. L’affaissement des ventes de Nvidia ou de Salesforce, qui édite des logiciels pour les entreprises, pourrait constituer un bon indicateur avancé. Tout comme l’enlisement de Stargate, le projet à 500 milliards de dollars sur quatre ans développé par SoftBank, OpenAI et Oracle, remarque sur son blog l’expert tech Ed Zitron. A surveiller, avant l’été prochain.