ACTUALITÉS TECH – Selon un analyste de marché, elle serait quatre fois plus importante que la bulle des prêts hypothécaires à risque qui a provoqué la crise financière de 2008.
Associated Press a récemment rapporté que la valorisation d’OpenAI a atteint 500 milliards de dollars, faisant de cette entreprise non rentable la startup la plus valorisée de l’histoire. Un analyste de marché estime que cette folie est allée trop loin et que ces entreprises, ainsi que leurs investisseurs, seront bientôt confrontés à des rendements décroissants. Il conseille à ses clients de s’en éloigner. Jusqu’à présent, les investisseurs ont cru au battage médiatique, et même les gouvernements se précipitent pour rejoindre la révolution de l’IA. D’énormes sommes sont en jeu dans la capacité de l’IA à produire des résultats transformateurs dans un avenir proche.
Tellement d’argent que si la bulle éclate, les conséquences économiques pourraient être brutales et marquer des époques entières. Même les professionnels de la finance commencent à soupçonner qu’il y a un problème. Une nouvelle lettre adressée aux clients par Julien Garran, de la société de recherche indépendante Macrostrategy Partnership, va dans ce sens — cette société adopte depuis longtemps une position conservatrice vis-à-vis de l’IA.
Garran affirme que la bulle de l’IA est 17 fois plus grande que la bulle Internet et quatre fois plus importante que la bulle des subprimes qui a déclenché la crise mondiale de 2008. Des taux d’intérêt artificiellement bas ont conduit à une mauvaise allocation, ce qui signifie, en termes économiques, que l’argent et la main-d’œuvre sont dirigés vers de mauvaises cibles, déstabilisant la situation car la production, les produits ou les promesses ne sont pas réalisés. Garran a utilisé le modèle différentiel de Wicksell pour calculer l’écart du PIB, incluant l’IA, l’immobilier, le capital-risque et les NFT. Selon cette mesure, la mauvaise allocation des ressources avant la crise de 2008 représentait environ 18 % du PIB. Garran estime que ce chiffre pourrait aujourd’hui atteindre 65 %.
Garran a illustré la situation actuelle de la productivité de l’IA avec des exemples concrets. Il a cité une étude montrant que, dans une société de logiciels, le taux d’achèvement des tâches par l’IA variait entre 1,5 % et 34 %. Même dans les tâches où l’IA obtenait de meilleurs résultats, elle ne parvenait pas à reproduire ces performances de manière constante. Un autre économiste, utilisant les données du ministère du Commerce, a dressé un tableau montrant que l’adoption de l’IA par les grandes entreprises est en déclin.
« Nous ne savons pas exactement quand les LLM atteindront un stade de rendements décroissants, car nous ne disposons pas d’outils pour mesurer la complexité statistique du langage. Pour le savoir, il faut surveiller les développeurs de LLM. S’ils sortent un modèle dix fois plus coûteux, nécessitant probablement vingt fois plus de puissance de calcul, et qui n’est pas beaucoup plus performant que les précédents, alors nous aurons atteint la limite, » déclare Garran.
Garran a également souligné que les utilisateurs les plus actifs des LLM consomment plus de ressources informatiques que ce que leur abonnement mensuel couvre. Selon lui, lorsque la bulle éclatera, l’économie pourrait entrer dans une crise déflationniste de « zone 4 » pendant nos cycles d’investissement.
Source : PCGamer, AP, MarketWatch, MarketWatch Live, Wikipedia
