La bulle de l'intelligence artificielle et la répétition d'une ancienne erreur de marché

Chaque transformation technologique majeure est un paradoxe, où même si elle est inévitable, elle est également surestimée à court terme. L'intelligence artificielle semble avoir atteint exactement ce point, non pas parce qu'elle est fragile ou éphémère, mais parce qu'elle a été élevée trop tôt à la condition d'une destination inévitable.

La question n'est donc pas de savoir si l'IA est pertinente, cela est déjà résolu. La question la plus honnête est de savoir si le marché parvient à séparer les infrastructures de l'euphorie, la valeur narrative réelle et le résultat concret de promesses bien emballées.

L'histoire offre un parallèle à ce scénario, où à la fin du XIXe siècle, les chemins de fer symbolisaient l'avenir et investissaient dans les rails signifiait parier sur le progrès. Le problème est qu'à un moment donné, il a cessé d'importer là où les rails ont pris, il leur suffisait d'exister. Les lignes ont été construites sans demande, les entreprises ont vu le jour sans un modèle commercial durable et de mauvaises mesures ont commencé à définir le succès, tels que les kilomètres installés et non passagers.

Aujourd'hui, le discours est différent, mais le modèle est répété avec des modèles plus grands, plus de paramètres et plus de jetons traités. Des mesures techniques sophistiquées, cependant, sont souvent déconnectées de l'impact opérationnel. Comme par le passé, les progrès ont été mesurés par l'extension du réseau ferroviaire, l'innovation est désormais mesurée par l'échelle du modèle, et non par le résultat fourni.

Rien qu'en 2024, les investissements mondiaux dans les startups d'IA ont atteint environ 110 milliards de US$, selon une analyse de DealRoom, de la plate-forme de données et de la veille. Ces investissements étaient principalement concentrés sur des initiatives encore précaires, avec des cycles de rendement peu clairs. En même temps, nous avons constaté qu'une partie des entreprises qui ont lancé des projets d'IA à grande échelle n'ont pas pu passer de l'avion à la production de manière cohérente. Ce goulot d'étranglement est rarement technologique, économique, organisationnel et opérationnel.

Cette inadéquation n'invalide pas la technologie, au contraire, au contraire, au contraire, la bulle des chemins de fer a éclaté, a perdu de l'argent, les entreprises ont disparu et, même ainsi, les voies sont restées et sont devenues des infrastructures essentielles pour la croissance industrielle des décennies suivantes. La même chose a tendance à se produire avec l'intelligence artificielle.

Le plus grand risque n'est pas dans la correction éventuelle du marché, mais dans le psychologique qui accompagne la hauteur de toute bulle, qui est la peur d'être laissé pour compte. Lorsque le discours deviendra “si vous n'adoptez pas maintenant, vous deviendrez sans importance”, la rationalité cède la place à la hâte et les décisions stratégiques sont prises en fonction de l'anxiété et non de l'analyse.

À ce stade, certaines questions devraient précéder toute initiative majeure en matière d'IA, telles que : y a-t-il une réelle demande pour cette application ou forçant un problème à justifier la solution ? Le retour sur investissement est-il mesurable ou simplement projeté sur des présentations ? Le calcul, l'énergie et les coûts opérationnels s'adressent-ils au bénéfice attendu ? Y a-t-il suffisamment de gouvernance pour faire face à des risques tels que les erreurs systémiques, les hallucinations modèles et les impacts réglementaires ? Ignorer ces problèmes, c'est mettre des traces là où il n'y a pas d'itinéraire.

C'est dans cet environnement de pression que la différence entre ceux qui l'utilisent est formée comme un appui stratégique et qui l'intègre comme avantage structurel. Les organisations qui traversent les bulles avec la maturité sont celles qui traitent la technologie comme un moyen, et non une fin, la connectant à des processus clairs, des indicateurs objectifs et des décisions commerciales concrètes. Comprendre que l'automatisation intelligente ne consiste pas à tout remplacer, mais à mieux orchestrer ce qui existe déjà.

L'intelligence artificielle redéfinira en effet les opérations, les modèles de productivité et de décision, mais pas de la manière magique que suggèrent de nombreux récits. Tout comme les sentiers qui prospèrent vraiment étaient ceux liés aux villes, aux industries et aux personnes, l'IA qui survivra sera liée à de vrais problèmes, à des mesures claires et à des résultats durables.