L’inquiétude des États-Unis concernant une potentielle bulle d’intelligence artificielle augmente, les recherches Google pour le terme « bulle IA » augmentant de 950 % d’une année sur l’autre.
La popularité des recherches est passée d’un chiffre de 8 il y a un an à 84 la semaine se terminant le 15 novembre, après avoir brièvement atteint un pic d’intérêt à 100 au cours de la semaine se terminant le 1er novembre. Tendances Google données récupérées par Finbold le 16 novembre.
La hausse est notamment plus prononcée dans les régions politiques et technologiques influentes. Le District de Columbia est en tête du pays en termes de recherche, suivi de l’État de Washington, du Massachusetts, du Maryland et de New York.
Cette accélération reflète une inquiétude croissante quant à savoir si le boom financier de l’IA ressemble aux premiers stades de la bulle Internet ou si les fondamentaux de la technologie sont suffisamment solides pour produire un résultat différent.
Cette hausse s’aligne également sur une vague d’avertissements de la part des économistes, des investisseurs et des banques centrales. Beaucoup affirment que certaines parties de l’écosystème de l’IA se sont détachées des fondamentaux de l’entreprise.
Les valorisations des startups d’IA ont grimpé en flèche malgré des flux de revenus limités et souvent expérimentaux, et les entreprises investissent d’énormes sommes dans les centres de données et les infrastructures informatiques sans preuve claire de rendements à court terme.
Plusieurs analyses indiquent que la plupart des entreprises déployant l’IA générative n’ont pas encore constaté de gains de productivité ou d’économies de coûts significatifs, faisant écho à l’inadéquation entre battage publicitaire et profit qui a caractérisé la fin des années 1990.
La bulle IA est-elle possible ?
Cependant, même si les parallèles avec l’ère Dot-com sont notables, le boom de l’IA mené par des sociétés telles que Nvidia (NASDAQ : NVDA) et Palantir (NASDAQ : PLTR) diffère sur plusieurs points essentiels. La bulle Internet a été largement motivée par des idées commerciales non éprouvées et par une précipitation pour établir une présence en ligne avant l’existence de modèles de monétisation.
En revanche, les principales capacités de l’IA sont déjà intégrées dans la recherche, les plateformes cloud, les logiciels d’entreprise et les applications grand public.
Les grandes entreprises technologiques qui investissent aujourd’hui massivement dans l’IA sont des entreprises rentables, riches en liquidités et bien établies, contrairement aux startups spéculatives qui ont dominé la période Internet.
De plus, les infrastructures d’IA, telles que les semi-conducteurs et les centres de données, répondent à une demande réelle et croissante plutôt qu’à une valeur future purement théorique.
Pourtant, ces atouts n’éliminent pas le risque. Les économistes préviennent que même si l’IA s’avère transformatrice à long terme, le rythme actuel des dépenses pourrait s’avérer insoutenable et déclencher une correction douloureuse si les recettes ne parviennent pas à suivre. Le problème est que les entreprises pourraient surcharger leur capacité de calcul et surestimer la rapidité avec laquelle elles peuvent adopter et monétiser des systèmes d’IA avancés.
Image en vedette via Shutterstock
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