Le PIB de nombreuses nations est éclipsé par les budgets actuellement injectés dans l’IA. Ces investissements sont-ils justifiables ?
Alphabet va investir 185 milliards de dollars en 2026, principalement dans les centres de données et l’infrastructure d’IA. OpenAI souhaite dépenser environ 600 milliards de dollars en matériel pour l’IA d’ici 2030, et des acteurs tels que Softbank, Nvidia et Amazon investissent eux-mêmes avec plaisir des dizaines de milliards pour soutenir ces projets. L’entreprise a pu récolter 122 milliards de dollars supplémentaires auprès des investisseurs.
De son côté, Anthropic va acheter 3,5 GW de capacité de centre de données auprès de Google. Le Financial Times estime le coût d’un gigawatt d’infrastructure entre trente et cinquante milliards de dollars, bien que les prix du matériel continuent d’augmenter actuellement. Les milliards ainsi manipulés sont trop abstraits pour être compréhensibles. Une comparaison peut aider : le PIB de la Belgique s’élevait à environ 689,36 milliards de dollars en 2025.
Investissement élevé, chiffre d’affaires faible
Face à ces investissements massifs, aucun bénéfice majeur n’est encore au rendez-vous. Au contraire : Anthropic espère, selon ses propres dires, un chiffre d’affaires de 30 milliards de dollars, contre neuf milliards de dollars en 2025. OpenAI réalise un chiffre d’affaires de deux milliards de dollars par mois et voit ce chiffre augmenter. Il semble probable que l’entreprise égalera au moins Anthropic. Les montants sont élevés, mais le chiffre d’affaires total ne représente qu’une fraction des investissements à venir.
Ces investissements sont-ils alors justifiés ? Au vu des chiffres ci-dessus, la crainte d’une bulle n’est pas infondée. Il semble que les entreprises technologiques jouent le tout pour le tout avec leurs réserves financières. Mark Collier, directeur exécutif de la PyTorch Foundation, ne craint pas non plus la comparaison avec un jeu de hasard : « L’humanité fait un pari énorme », déclare-t-il sur la scène de la première conférence PyTorch en Europe, qui s’est tenue récemment à Paris.
L’IA, sans le battage médiatique
La PyTorch Foundation est une organisation à but non lucratif qui gère d’importants projets open source pour l’IA, dont le framework PyTorch lui-même. PyTorch, aux côtés d’autres projets tels que vLLM et Ray, joue un rôle crucial dans le développement de l’IA, l’entraînement des LLM et le support matériel. Contrairement à OpenAI, Anthropic, Nvidia et les autres grands acteurs, Collier ne dispose pas d’un robinet d’argent illimité. Il dirige une communauté open source qui croit fermement en l’IA, mais qui est moins sensible au battage médiatique.
C’est ce que nous constatons lors de la conférence. Interrogés sur leurs sujets favoris, les développeurs présents indiquent massivement l’« inférence » (82,1 %). L’entraînement séduit 71,5 % d’entre eux, tandis que seulement 54 % des experts souhaitent aborder le sujet des agents. Cela contraste fortement avec le battage médiatique autour des agents d’IA, créé par les départements marketing des entreprises de logiciels du monde entier.
« Je pense que la communauté open source est largement composée de personnes d’action, avec une aversion pour le battage médiatique », explique Collier pour contextualiser les résultats. « Les agents sont une mode, et finalement surtout un système pour utiliser des modèles. » En d’autres termes : les agents sont une forme d’inférence joliment emballée, l’inférence elle-même est donc plus intéressante. Les chiffres illustrent surtout que la conférence PyTorch est un rassemblement de spécialistes de l’IA pragmatiques. Les présentations portent donc sur des problèmes concrets, illustrés par du code pertinent. Il y a peu de place pour le superflu.
Point de basculement
Que pense alors Collier des investissements colossaux dans l’IA ? S’agit-il d’une bulle ? « C’est difficile à prédire », admet-il. « Mais je ne le pense pas. Nous venons d’atteindre un point d’inflexion. Depuis environ six mois, les modèles sont réellement à un niveau où une valeur économique claire est créée. »
Depuis environ six mois, les modèles sont réellement à un niveau où une valeur économique claire est créée
Mark Collier, directeur exécutif de la PyTorch Foundation
Collier pointe des applications concrètes, comme le codage. Des modèles tels que Claude Code aident réellement les programmeurs à accomplir plus rapidement des tâches complexes. Nous le voyons également lors de la conférence, où des programmeurs remercient ouvertement Claude Code pour les progrès rapides qu’ils ont réalisés dans le développement de nouveaux outils. Nous ne voyons pas de prédictions, mais des résultats concrets.
L’IA en entreprise
« Les améliorations sont devenues récursives », déclare Collier. Il observe un autre changement : « Il y a deux ans, nous voyions que l’entraînement et l’adaptation des modèles étaient principalement le fait de chercheurs. Aujourd’hui, il existe de véritables cas d’utilisation dans les grandes entreprises. Uber, par exemple, a entraîné lui-même des milliers de modèles d’IA et les utilise en production, car l’approche était efficace. Dans le secteur des services financiers également, les grandes entreprises entraînent leurs propres modèles. »
« Le seuil d’entrée s’abaisse également », poursuit Collier. « Lorsqu’un nouveau modèle sort, il ne faut que quelques mois avant que de nouvelles techniques ne soient développées pour rendre ce modèle plus efficace. Nous constatons des améliorations quintuplées en peu de temps. Des modèles plus efficaces signifient que les entreprises ont besoin de clusters de GPU moins importants pour commencer à les utiliser. »
Le rythme du progrès comme mesure
Collier voit donc une progression dans l’aspect économique de l’IA. « Il y a un progrès réel, mais il n’existe pas de mesure permettant de cartographier les attentes autour de l’IA. Il est toutefois clair pour moi que la vitesse du progrès est incroyable. C’est pourquoi je suis moins sceptique que beaucoup d’autres à l’égard de l’IA. »
Collier n’est pas aveugle à la divergence entre les investissements et le chiffre d’affaires de l’IA aujourd’hui, mais compte tenu du rythme effréné des progrès tangibles, ce n’est pas une catastrophe selon lui. C’est la promesse de ce rythme de progression, couplée à la pertinence économique croissante qui l’accompagne, qui doit justifier les investissements.
C’est également le raisonnement d’OpenAI, qui souligne que le chiffre d’affaires en 2024 n’était encore que d’un milliard de dollars par trimestre, soit la moitié de ce qui est réalisé mensuellement aujourd’hui. Le chiffre d’affaires de l’entreprise croît actuellement quatre fois plus vite que celui d’Alphabet ou de Meta. Si cette tendance se poursuit, l’IA générera à relativement court terme suffisamment de revenus pour justifier les milliards de dépenses. Collier indique que les prévisions sont difficiles, mais il se range, même sans sensibilité au battage médiatique, dans le camp des optimistes.