IA en entreprise : progrès mesurés, équilibre économique incertain

Des responsables informatiques rapportent des résultats avec l’IA, mais peu les jugent décisifs. Entre conseils d’administration parfois plus ambitieux et un passage vers des modèles à poids ouverts, l’équation économique demeure incertaine. Un sondage du BCG souligne aussi les biais d’incitation côté PDG, tandis qu’Azeem Azhar décrit une situation "finement équilibrée".

Des signaux de prudence et une situation "finement équilibrée"

Selon le Boston Consulting Group, environ 70 % des PDG dans le monde estiment que la réussite en IA est importante pour la perception de leur rôle. Azeem Azhar évoque une "version ours" de l’histoire, où l’usage de l’IA pourrait croître mais où la bulle pourrait éclater si les revenus générés ne suffisent pas à financer les infrastructures nécessaires. Dans ce contexte, même si des résultats sont constatés, ils ne garantissent pas la viabilité des investissements. Lors d’un échange avec des dirigeants informatiques, environ huit personnes seulement ont déclaré obtenir des résultats suffisamment bons pour interrompre les vacances d’été de leur PDG. Azhar affirme ne pas avoir de réponse simple à la question de la bulle de l’IA et considère la situation comme "finement équilibrée".

Des progrès concrets, mais encore loin de l’enthousiasme triomphant

Azeem Azhar indique avoir posé ses questions à près de 160 vice-présidents informatiques lors d’un événement à Las Vegas. Quand il a interrogé l’assemblée sur la capacité à obtenir des résultats mesurables grâce à l’IA, il a constaté que deux tiers des personnes présentes restaient debout, un chiffre supérieur à ses attentes. Il estime cependant que les progrès restent lents. Certains dirigeants indiquent que leurs conseils d’administration deviennent plus ambitieux après des premiers succès. Même sur des marchés considérés comme plus lents, comme l’Italie, Azhar a entendu des PDG expliquer que la confiance se construit et que les budgets augmentent malgré les erreurs rencontrées.

Modèles, matériels et rentabilité : les paramètres qui pèsent

De nombreuses entreprises se détournent de modèles de pointe coûteux au profit d’alternatives à poids ouverts. La durée d’utilisation des puces d’IA en production, évoquée comme pouvant aller de quatre à huit ans, a un impact important sur les calculs économiques. La question centrale demeure de savoir si les revenus générés par l’IA suffisent à financer la construction massive de centres de données. Un autre point à examiner concerne la capacité des entreprises à tirer suffisamment de valeur concrète de l’IA pour maintenir leurs investissements, de préférence à des tarifs plus élevés. À ce jour, il n’existe pas de documentation du retour sur investissement à l’échelle macroéconomique, celui-ci se manifestant uniquement par des exemples isolés. L’incertitude demeure quant à la capacité du rythme actuel à légitimer les montants investis.