Ia : les cios alertent, le coût explose et l’intérêt s’effrite
Le constat est amer : les directeurs informatiques (CIO) sont de plus en plus inquiets. Le budget alloué à l’intelligence artificielle (IA) s’amenuise, sans pour autant apporter les résultats escomptés. Andrew Macdonald, directeur des opérations d’Uber, a d’emblée exprimé son scepticisme, soulignant l’absence de gains de productivité tangibles en lien avec les investissements massifs.
Une spirale infernale de « tokenmaxxing »
La situation est d’autant plus frustrante qu’elle coïncide avec une prise de conscience financière accrue. Pourtant, une culture de « tokenmaxxing » débridée a pris racine dans certaines entreprises, propulsée par l’essor des agents d’IA. Si de nombreuses sociétés ont échappé aux tables de classement qui ont alimenté le premier engouement, les coûts de l’IA ne cessent d’augmenter à travers le spectre des technologies.
Les professionnels de la Technologie, les ingénieurs et les analystes dénoncent une réaction en chaîne. La discussion a été lancée par Andrew Macdonald, qui a pointé du doigt la nécessité d’ajuster les dépenses liées à l’IA chez Uber, évoquant un manque de corrélation entre les investissements et les résultats concrets, une augmentation de « 25% des fonctions utiles au consommateur » difficile à cerner.
Des voix dissonantes s'élèvent
Praveen Neppalli Naga, CTO d’Uber, avait déjà anticipé cette problématique en annonçant l’épuisement du budget Claude Code en avril. Sam Altman, PDG d’OpenAI, reconnaît la pertinence de ces critiques, dénonçant un gaspillage considérable et l’incertitude quant au délai nécessaire pour transformer ces dépenses en revenus mesurables. Il admet que la pression pour justifier ces investissements est légitime.
Un retournement de situation inquiétant
Scott Galloway, professeur à NYU, décrivait la situation comme un point culminant, à l'aube d'une potentielle crise économique, similaire à celle des « dot-com ». Il anticipait une intervention des dirigeants des grandes entreprises, appelant à une réduction drastique des investissements en IA, face à un retour sur investissement (ROI) insuffisant. Mark Cuban, entrepreneur visionnaire, ne partage pas cette inquiétude, estimant que le problème réside dans le manque d'intégration des nouvelles technologies par les entreprises, et non dans le simple fait de dépenser des tokens.
Une fracture croissante
Jason Lemkin, souvent surnommé « le Padrin du SaaS », prévient d’une possible division du marché, où seules les entreprises les plus performantes continueront à investir massivement dans l’IA. Les organisations moins efficaces, plus grandes et plus traditionnelles, deviendront de plus en plus sceptiques, en particulier si les coûts continuent d’augmenter. Shruti Gandhi, associée générale chez Array Ventures, souligne que « dépenser plus ne signifie pas produire plus », et que de nombreuses entreprises n’ont pas encore une réelle compréhension de l’utilisation de l’IA.
L’optimisme de recursive superintelligence
Cependant, certains, comme Richard Socher, PDG de Recursive Superintelligence, affirment que leur entreprise dépasse leurs propres attentes grâce à ses investissements massifs. Il considère que les dépenses de la startup sont justifiées si l’objectif est de faire progresser l’IA. Gary Marcus, chercheur en IA, met en garde contre les déceptions, estimant que l’expérience d’Uber et de Microsoft pourrait annoncer une crise de confiance dans la fiabilité et la performance des agents d’IA.
Un scepticisme croissant
Michael Burry, célèbre pour ses paris contre la bulle immobilière de 2008, reste sceptique quant à la durabilité du « tokenmaxxing ». Il le considère comme un gaspillage excessif, alimenté par des quotas et des classements, plutôt qu’une utilisation efficace de l’IA. Akshat Bubna, CTO de Modal, admet que 50% des dépenses internes en tokens pourraient être inutiles, soulignant le besoin d'outils de suivi plus précis.
L'intervention de google
Sundar Pichai, PDG de Google, a reconnu les préoccupations des CIO et a présenté Gemini 3.5 Flash, un modèle optimisé pour une exécution plus rapide et moins coûteuse, offrant ainsi une solution potentielle. La question reste de savoir si ces améliorations suffiront à changer la donne.