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Et si l’IA générative ne valait rien ? Ce ne serait pas forcément un problème

9 décembre 2025

Par Fenwick McKelvey

Dans la ruée vers l’or de l’intelligence artificielle générative, un scénario rarement évoqué reste à considérer : que se passerait-il si la technologie ne parvenait jamais à remplacer vos collègues, si les entreprises ne savaient pas l’exploiter efficacement, ou si la plupart des jeunes entreprises spécialisées dans l’IA échouaient purement et simplement ?

Les estimations actuelles suggèrent que les grandes entreprises d’IA sont confrontées à un manque à gagner de 800 milliards de dollars américains.

Jusqu’à présent, les gains de productivité de l’IA générique sont minimes et concernent principalement les programmeurs et les rédacteurs publicitaires. L’IA générative (GenAI) fait des choses intéressantes et utiles, mais ce n’est pas encore le moteur d’une nouvelle économie.

Ce futur est loin d’être désastreux, mais il diffère de celui présenté dans les médias. Et c’est un avenir qui ne correspond pas au récit que les entreprises d’IA veulent raconter. Le battage médiatique alimente de nouveaux cycles d’investissement promettant des profits futurs colossaux.

Peut-être que l’IA générative s’avérera inutile, et peut-être que ce n’est pas grave.

Indispensable ou indéfendable ?

Les services genAI gratuits et les services d’abonnement bon marché comme ChatGPT et Gemini coûtent très cher à exploiter. À l’heure actuelle, cependant, de plus en plus de questions se posent sur la manière dont les entreprises d’IA vont gagner de l’argent.

Le PDG d’OpenAI, Sam Altman, a été franc sur les dépenses de son entreprise, affirmant avec humour que chaque fois que les utilisateurs disent « s’il vous plaît » ou « merci » à ChatGPT, cela coûte des millions. Personne ne sait exactement combien OpenAI perd par chat, mais Sam Altman a précisé que même les comptes pro payants génèrent des pertes à cause des coûts informatiques élevés liés à chaque requête.

Comme beaucoup de start-up, les entreprises genAI ont adopté la stratégie classique : dépenser sans compter pour attirer et retenir les utilisateurs avec un produit jugé indispensable. Mais la plupart des géants de la technologie n’ont pas réussi en créant des produits coûteux, mais plutôt en fabriquant des produits à bas prix dont les utilisateurs ne peuvent se passer, financés en grande partie par la publicité.

Lorsque les entreprises tentent de trouver une nouvelle valeur, le résultat est ce que le journaliste et auteur Cory Doctorow a appelé « l’enshittification », c’est-à-dire le déclin progressif des plates-formes au fil du temps. Dans ce cas, l’« enshittification » signifie que le nombre de publicités augmente pour compenser la perte liée à l’offre d’un service gratuit.

OpenAI envisage d’introduire des publicités dans ChatGPT, mais l’entreprise assure qu’elle le fera avec prudence et discernement.

Il est encore trop tôt pour dire si cette stratégie fonctionnera pour l’IA générative. Il est possible que la publicité ne génère pas suffisamment de revenus pour justifier les dépenses massives nécessaires à son fonctionnement. En effet, l’IA générative est en train de devenir un véritable fardeau.

Les coûts cachés des modèles d’IA

Un autre problème qui se profile pour l’IA générative est celui des droits d’auteur. La plupart des entreprises d’IA sont soit poursuivies en justice pour avoir utilisé du contenu sans autorisation, soit contraintes de conclure des contrats coûteux pour obtenir des licences sur du contenu.

La GenAI a « appris » de nombreuses manières douteuses, notamment en lisant des livres protégés par le droit d’auteur et en collectant presque tout ce qui est dit en ligne. Un modèle peut même se souvenir « de mémoire » de 42 % du premier roman Harry Potter.

Les entreprises font face à un casse-tête financier : elles doivent négocier des exemptions sur les droits d’auteur et rémunérer éditeurs et créateurs pour protéger leurs modèles, ce qui pourrait finir par peser lourdement sur elles.

Anthrophic, start-up américaine spécialisée dans l’IA, a tenté de payer les auteurs environ 3 000 $ par livre pour entraîner ses modèles, soit un règlement total de 1,5 milliard de dollars. Ce plan a rapidement été rejeté par les tribunaux pour cause de simplicité excessive, et la valorisation actuelle d’Anthropic, de 183 milliards de dollars, pourrait être rapidement affectée par les poursuites.

Au final, l’IA est trop coûteuse pour être possédée et devient un actif toxique : utile, mais sans vraie valeur.

Une IA générative bon marché

Meta, peut-être de manière stratégique, a publié son modèle d’IA générique, Llama, en open source (code source ouvert). Que ce soit pour contrarier ses concurrents ou afficher une position éthique, cela permet à quiconque disposant d’un ordinateur suffisamment performant d’exécuter gratuitement sa propre version locale.

Les modèles OpenAI représentent une stratégie pour conserver des parts de marché, avec quelques effets secondaires inattendus. Moins avancés que Gemini ou ChatGPT, ils restent suffisamment performants et gratuits – ou du moins moins chers que les modèles commerciaux.

Les modèles ouverts bouleversent les valorisations élevées attribuées aux entreprises d’IA. La start-up chinoise DeepSeek a fait chuter temporairement les actions des entreprises d’IA lorsqu’elle a lancé un modèle ouvert aussi performant que les modèles commerciaux. Ses motivations restent floues, mais son succès nourrit les doutes sur la valeur réelle de l’IA générative.

Les modèles ouverts, fruits de la concurrence industrielle, se multiplient et deviennent faciles d’accès. S’ils rencontrent le succès, les entreprises commerciales d’IA pourraient peiner à vendre leurs services face à des alternatives gratuites.

Les investisseurs pourraient également devenir plus sceptiques à l’égard de l’IA commerciale, ce qui pourrait potentiellement tarir les sources de financement initial. Même si les modèles en libre accès finissent par être poursuivis en justice et tombent dans l’oubli, il sera beaucoup plus difficile de les supprimer d’Internet.

L’IA appartient-elle à quelqu’un ?

La valeur de l’IA générative est indissociable de celle de la connaissance, une ressource à la fois partagée et difficile à quantifier. Les meilleurs modèles d’IA générative s’appuient sur l’ensemble des connaissances mondiales, si vastes que leur valeur réelle est difficile à estimer.

Ironiquement, ces efforts déployés par les entreprises d’IA pour capturer et commercialiser les connaissances mondiales pourraient bien être ce qui condamne leurs produits : une ressource si précieuse qu’il est impossible de lui attribuer un prix. Ces systèmes dépendent tellement du travail intellectuel collectif que leurs résultats échappent à toute forme de propriété.

Si l’IA générative ne produit pas de profits durables, les conséquences seront limitées. Les créateurs espérant des accords lucratifs avec OpenAI, Anthropic ou Google pourraient être déçus : si les modèles s’avèrent être des passifs, les chèques ne tomberont pas.

Les progrès de l’IA générative pourraient ralentir, laissant aux consommateurs des outils « suffisamment bons » et gratuits. Les entreprises d’IA perdraient alors en importance, la technologie continuerait à progresser légèrement, et cela pourrait très bien marcher. Les utilisateurs bénéficieraient d’outils accessibles et fonctionnels, sans subir une nouvelle vague de promesses exagérées vouées à l’échec.

La menace d’une IA moins rentable que prévu pourrait être la meilleure défense contre le pouvoir croissant des géants technologiques. Si le modèle économique de l’IA générative s’avère non viable, quel meilleur endroit pour voir un tel empire s’effondrer que dans ses bilans financiers ?

Fenwick McKelvey, Associate Professor in Information and Communication Technology Policy, Concordia University

Cet article est republié à partir de The Conversation sous licence Creative Commons. Lire l’article original.