Ce que vous trouverez dans cet article : une plongée dans les doutes croissants qui entourent l’IA, entre un rapport choc du MIT, le lancement raté de GPT-5 et des marchés financiers fébriles qui redoutent une bulle spéculative. Vous y verrez aussi comment les promesses d’OpenAI et des géants du secteur se heurtent à des modèles économiques fragiles et à une adoption en entreprise beaucoup moins triomphale qu’annoncé.
Le titre de Fortune claque "Rapport du MIT : 95% des projets pilotes en IA générative échouent dans les entreprises". La diffusion du rapport n'est pas étrangère à l'accès de faiblesse des actions technologiques américaines depuis le début de la semaine. Hier, la contreperformance des grosses cylindrées de l'IA a tiré vers le bas de -0,6% un indice S&P 500 dont 70% des composants ont pourtant clôturé dans le vert. Le cas de Palantir est symptomatique : -15% en cinq séances, après le record touché à 190 USD le 12 août. On peut aussi citer CoreWeave parmi les nouveaux marqueurs de la hype du secteur.
Un rapport choc
Le rapport The GenAI Divide: State of AI in Business 2025, publié par l’initiative NANDA du MIT, dresse un constat sévère sur l’usage de l’intelligence artificielle générative dans les entreprises. Malgré l’engouement massif et les investissements importants, seules environ 5% des expérimentations conduisent à une accélération significative des revenus. La plupart stagnent et n’apportent pas d’impact mesurable sur les comptes. Les cas de réussite concernent surtout des startups agiles, souvent très jeunes, qui se concentrent sur un problème précis, exécutent rapidement et nouent des partenariats efficaces.
Le MIT met en avant une faille d’intégration plus qu’un problème technologique. Les modèles eux-mêmes sont performants, mais leur déploiement échoue souvent parce qu’ils ne s’adaptent pas aux processus internes et qu’ils restent trop génériques pour un usage en entreprise. Par ailleurs, l’allocation des ressources est souvent mal orientée : plus de la moitié des budgets d’IA générative partent dans les outils de vente et marketing, alors que le meilleur retour sur investissement est observé dans l’automatisation des tâches de back-office, la suppression de l’externalisation et la rationalisation des coûts opérationnels. Au final, le principal impact tangible est visible sur l'emploi, avec une réduction progressive des postes dans le support client et les fonctions administratives, principalement via la non-remplacement des départs.
Pour une technologie dont l'adoption est relativement récente, rien de très étonnant, d'autant que des évolutions importantes comme les agents ne sont que peu prises en compte. Mais le bilan est à mettre en balance avec les investissements colossaux déjà engagés et avec les promesses qui ont été faites par certains patrons influents du secteur.
Show me the money !
Or depuis quelques jours, certains investisseurs ont peur de vivre un second "moment DeepSeek" en bourse. En début d'année, le parcours boursier haussier irrésistible des entreprises occidentales de l'IA avait été ébranlé par l'émergence d'une concurrence chinoise ouverte, bon marché et aux performances jugées relativement proches des modèles bien implantés. Des caractéristiques qui remettaient en cause l'hégémonie des acteurs en place et la perspective de dépenses d'infrastructures toujours plus importantes.
Le décrochage de Palantir est visible lors de l'épisode DeepSeek. On constate un nouveau décrochage depuis quelques jours.
Au fil des semaines, l'écueil a été contourné parce que tout le monde a fini par se repersuader que le cycle d'investissement restait hors normes. Restaient deux questions lancinantes : à quel point tout ceci est utile et jusqu'où cela ira-t-il ?
C'est cette double interrogation qui fait son retour en force en cette fin de mois d'août. D'abord parce que le lancement foireux de GPT-5 par OpenAI a suscité de nouvelles interrogations sur l’intelligence artificielle générale (AGI). Ensuite parce que le modèle économique des entreprises du secteur est tout sauf stable. Examinons ces deux points l'un après l'autre.
AGI et bulle
Gary Marcus, critique récurrent des approches actuelles de l’IA, souligne dans un entretien accordé au Grand Continent que la stagnation observée avec GPT-5 démontre qu’OpenAI a perdu son avance technique et que les déclarations initiales d’Altman sur l’AGI apparaissent désormais creuses (le CEO d'OpenAI a lui-même convenu la semaine dernière que le concept d'AGI pourrait perdre de sa pertinence). Marcus ajoute que cela met en lumière une limite structurelle des grands modèles de langage (LLM) : leur incapacité à généraliser hors de leurs données d’entraînement, qui ressemble à une carence systémique.
Quant à la question du modèle économique, elle est toujours au cœur des débats sur les ruptures technologiques. Altman, encore, a comparé dans The Verge la période actuelle à la bulle spéculative internet du tournant du millénaire, il y a 25 ans. Mais il pense que l'IA est un changement majeur dont les effets économiques positifs l'emporteront sur les négatifs. "Des gens vont perdre beaucoup d'argent mais d'autres vont en gagner beaucoup" résume-t-il, tout en rappelant dans la même interview qu'il espère lever des milliers de milliards de dollars pour construire des centres de données capables de soutenir l'essor d'OpenAI.
Silence, ça creuse
Pour le moment, la société-phare du secteur, si l'on excepte Nvidia (pour le matériel) et Palantir (pour le déploiement), est un gouffre financier : 3,7 milliards de dollars de chiffre d'affaires et 5 milliards de dollars de pertes en 2024 pour OpenAI. Cette année, le chiffre d'affaires pourrait monter à 12/13 milliards de dollars et les pertes avoisiner 8 milliards. Les analystes ont du mal à se projeter. JPMorgan Chase a avancé la date de 2029 pour que la société soit positive en matière de génération de liquidités, si la croissance des revenus est au rendez-vous et si les investissements sont tenables.
Actuellement, ChatGPT compterait 700 millions d'utilisateurs, dont 10% seraient payants, estime Wired (OpenAI n'a pas voulu confirmer). Largement insuffisant pour compenser les dépenses d'infrastructure nécessaires, même en ajoutant les revenus annexes générés par OpenAI (solutions professionnelles, agents, etc.). Mais assez convaincant pour attirer des capitaux colossaux de la part d'investisseurs qui sont à la recherche des prochains Amazon, Alphabet ou Meta.
Cette source ne devrait pas se tarir à court terme. Reste à déterminer si OpenAI et ses pairs termineront le bouleversement en cours du bon ou du mauvais côté. On se souvient qu'à la fin des années 1990, les opérateurs télécoms passaient pour être les gagnants naturels de la révolution internet. La suite a montré que la valeur avait migré ailleurs.
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