Depuis 2020, chaque année a été marquée par un grand produit technologique qui a captivé l’imagination du public. Il y a d’abord eu les jetons non fongibles, qui sont maintenant morts dans l’eau. Ensuite, nous avons eu des aspirations de royaumes en ligne interconnectés dans le métavers, et maintenant nous avons l’intelligence artificielle générative (IA générative).
Depuis que le ChatGPT a gagné en popularité vers la fin de l’année 2022, l’intelligence artificielle générative n’a fait que gagner en popularité, les entreprises intégrant cette technologie dans leurs produits et solutions. Aujourd’hui, cependant, un rapport du Wall Street Journal affirme que ces solutions pourraient avoir du mal à être rentables.
Citant une source ayant « connaissance des chiffres », la publication rapporte que Microsoft a perdu de l’argent sur l’un de ses produits d’IA générative. En outre, Zoom tente de mettre en œuvre la technologie avec un budget limité grâce à une solution interne et Adobe met en place des plafonds d’utilisation et fait payer les utilisateurs en fonction de l’usage qu’ils font de sa technologie d’IA.
Le rapport révèle que, contrairement aux logiciels traditionnels, l’IA ne bénéficie pas des mêmes économies d’échelle. En effet, chaque requête et chaque demande d’un utilisateur nécessite une puissance de traitement considérable.
Par exemple, Microsoft facture 10 dollars aux utilisateurs pour son copilote GitHub, mais en moyenne, l’entreprise perd 20 dollars par utilisateur, certains lui coûtant jusqu’à 80 dollars par mois.
Ce coût diminuera avec la baisse du coût de calcul, mais en attendant, les entreprises qui développent des solutions d’IA devront augmenter le coût d’accès. L’inconvénient est que les utilisateurs se détournent du service. Par exemple, Microsoft facturera 30 dollars supplémentaires pour l’accès à une version de Microsoft Office 365 infusée d’IA, un service qui coûte 13 dollars pour la version de base.
En gardant cela à l’esprit et en considérant ce que l’IA générative peut faire à l’heure actuelle (écrire des courriels, générer des présentations et d’autres tâches de base), cela fait beaucoup d’argent à dépenser pour des choses qui, en fin de compte, doivent encore être contrôlées et vérifiées par un humain.
Nous n’en sommes qu’aux premiers jours du développement de l’IA générative, mais la manière dont ces plateformes sont formées, les données utilisées et la manière dont la technologie affectera l’employabilité des êtres humains suscitent déjà la controverse.
Alors que le battage médiatique s’estompe, l’IA générative ressemble au dernier métavers. En d’autres termes, une solution qui a attiré des milliards d’investissements pour être ensuite ignorée dès que la nouvelle tendance a été révélée.
Bien sûr, nous ne pouvons tout simplement pas dire ce qu’il adviendra de l’IA générative à l’avenir, mais les choses ne semblent pas prometteuses.
