Investissement public dans l'IA : le pari risqué de l'État face à la bulle spéculative

Un consensus politique inattendu face à la réalité économique

Une convergence d'opinions surprenante émerge entre des personnalités aussi diverses que le sénateur Bernie Sanders et l'ancien président Donald Trump. Tous deux ont publiquement évoqué l'idée que le gouvernement fédéral américain devrait acquérir des parts dans les principales entreprises d'intelligence artificielle (IA). Pour Sanders, cette proposition est conçue comme un moyen pour le peuple américain de bénéficier des avancées de l'IA, qu'il soutient avoir été construites sur l'utilisation non rémunérée d'œuvres créatives publiques. Cette approche, suggère-t-il, accorderait également au gouvernement une voix pour façonner la trajectoire future du développement de l'IA, représentant ainsi les intérêts publics. Les motivations précises derrière l'approbation de Trump concernant l'investissement gouvernemental dans l'IA restent moins définies, laissant place à la spéculation.

Cependant, un défi fondamental sous-tend ce sentiment politique : la réalité économique actuelle de ces entreprises d'IA. Contrairement au récit d'une génération de richesse florissante, ces sociétés consomment actuellement d'énormes sommes de capital auprès des investisseurs. Cet afflux de fonds subventionne massivement l'accès des utilisateurs, avec un modèle économique clair et rentable toujours ostensiblement absent. L'affirmation selon laquelle l'IA suit la trajectoire historique des technologies transformatrices comme Internet ou les smartphones, où l'adoption entraîne des réductions de coûts et des économies d'échelle, semble de plus en plus discutable. Au cours des années qui ont suivi le début du boom de l'IA, les dépenses opérationnelles liées à la fourniture des capacités promises par l'IA ont, en réalité, augmenté. Cette tendance contre-intuitive est dictée par la nature même des modèles d'IA gourmands en ressources ; chaque utilisateur supplémentaire nécessite une puissance de calcul et une infrastructure accrues, augmentant ainsi les coûts par unité, plutôt que de les diminuer. Ceci contraste fortement avec le logiciel traditionnel, où le coût marginal de distribution d'un produit déjà développé approche zéro.

Les fantômes de l'IA et l'insoutenabilité financière

Les préoccupations concernant la viabilité fondamentale des modèles d'IA actuels s'intensifient. En novembre dernier, un avertissement a été émis quant au potentiel des entreprises d'IA à nécessiter un renflouement gouvernemental, un scénario découlant de défauts inhérents à leurs modèles qui pourraient les empêcher de tenir leurs promesses ambitieuses. Les commentateurs de l'industrie soulignent un écart significatif entre ce que l'IA est censée faire et ce qu'elle peut démontrablement accomplir actuellement. Lorsqu'ils sont poussés à décrire les capacités actuelles et tangibles de l'IA sans recourir à des projections futures, les partisans peinent souvent à fournir des exemples concrets. Même dans les domaines où l'IA est intégrée, comme les moteurs de recherche, la fiabilité des résultats serait en déclin. Les utilisateurs sont contraints de vérifier méticuleusement les informations, un indicateur de la confiance décroissante dans le contenu généré par l'IA.

Ce scepticisme a été récemment amplifié par un incident impliquant un rapport de KPMG, un cabinet d'audit majeur. Le rapport, destiné à présenter l'utilité de l'IA dans les applications d'entreprise et gouvernementales, contenait des inexactitudes factuelles significatives, attribuées aux « hallucinations » de l'IA – des cas où l'IA fabrique des informations. Le retrait ultérieur du rapport, d'autant plus qu'il visait à promouvoir les services d'intégration d'IA de KPMG, souligne la précarité de la dépendance à l'égard de la technologie d'IA actuelle. Ajoutant à la controverse, un puissant lobby d'affaires de l'Ohio chercherait à modifier les lois sur l'expropriation. Leur objectif est de permettre aux entreprises d'IA d'acquérir des terres pour des projets énergétiques de centres de données sans paiement initial, une mesure suscitant une vive opposition des groupes agricoles préoccupés par le précédent de saisie de biens privés sans compensation immédiate.

Pourquoi un investissement gouvernemental maintenant est un pari à enjeux élevés

Les fondements financiers de l'industrie de l'IA présentent un tableau sombre, suggérant que l'acquisition de participations gouvernementales à ce stade pourrait être une entreprise financière périlleuse. La question se pose : pourquoi le leader d'une entreprise d'IA prétendument dominante diluerait-il volontairement la valeur actionnariale en invitant la propriété gouvernementale, à moins d'anticiper un futur besoin de sauvetage financier ? Deux facteurs principaux semblent motiver la pression de l'industrie pour une intervention gouvernementale. Premièrement, le secteur de l'IA a réussi à cultiver un récit parmi les décideurs politiques qui positionne l'IA comme l'avenir indispensable de la technologie, créant ainsi une compréhension implicite que l'industrie elle-même, distincte de la technologie, ne peut se permettre d'échouer. Deuxièmement, les dépenses d'investissement substantielles au sein de l'industrie de l'IA sont actuellement un moteur important de l'activité économique et un moteur clé du marché boursier. Un ralentissement parmi les principaux acteurs de l'IA pourrait déclencher une détresse économique et de portefeuille généralisée, rendant un renflouement une option attrayante, bien que potentiellement erronée, pour les dirigeants.

Le sénateur Sanders a proposé une participation gouvernementale de 50 pour cent financée par une taxe sur les actions, tandis que les spécificités d'une approche de l'administration Trump restent floues. Quel que soit le mécanisme, l'acquisition d'actions d'entreprises d'IA maintenant risque d'investir au sommet d'une bulle spéculative. Les organismes gouvernementaux sont historiquement mal équipés pour un calendrier financier astucieux, privilégiant souvent les objectifs politiques sur une stratégie d'investissement avisée. Si la bulle d'IA actuelle se dégonfle, la tentation pour le gouvernement de soutenir son investissement avec les fonds des contribuables, en tirant parti de ses pouvoirs uniques de taxation et d'émission monétaire, sera immense. De plus, ces nouveaux partenaires gouvernementaux, les cadres dirigeants des entreprises d'IA, exerceront une pression de lobbying considérable pour obtenir des renflouements, même en l'absence d'une voie viable vers la rentabilité.

Entre les lignes : le dilemme des modèles linguistiques et la recherche de rentabilité

Le cadre actuel des grands modèles linguistiques (LLM) présente un dilemme fondamental : l'industrie peine à articuler une stratégie claire pour réduire simultanément les coûts opérationnels et éradiquer les « hallucinations » qui rendent l'IA peu fiable et potentiellement dangereuse pour les applications autonomes. Les projections suggèrent que l'industrie doit générer environ 2 billions de dollars de nouveaux revenus au cours des quatre prochaines années pour valider ses investissements actuels et futurs, selon les commentaires du critique de l'IA Ed Zitron. À titre de comparaison, l'ensemble de l'industrie mondiale des logiciels a généré environ 719 milliards de dollars de revenus en 2025, proposant des produits avec des coûts de distribution marginaux proches de zéro. Les données indiquent une déconnexion significative entre les ambitions des projets d'IA et la valeur commerciale réalisée. Des rapports suggèrent que 80 pour cent des projets d'IA échouent à fournir des avantages commerciaux tangibles. Même parmi les plus grandes sociétés cotées en bourse, seulement 21 pour cent des entreprises du S&P 500 peuvent identifier un avantage mesurable en IA, malgré des dépenses mondiales en IA pour les dépenses d'investissement uniquement projetées à 527 milliards de dollars en 2026.

Bien que les modèles d'IA actuels puissent offrir une certaine utilité, le cas économique pour une adoption généralisée repose sur des frais d'utilisation considérablement plus élevés, potentiellement supérieurs à 100 dollars par mois pour les services premium, bien au-delà de ce que la plupart des individus ou des entreprises paient actuellement ou perçoivent comme précieux, surtout compte tenu du besoin persistant de supervision humaine en raison des erreurs. Le chemin à parcourir semble donc être celui où le marché dicte la véritable valeur de l'IA. Permettre au marché de déterminer le succès ou l'échec de l'IA, sans intervention gouvernementale, est la voie la plus prudente. Si un modèle d'IA véritablement rentable émerge, capable de fournir une valeur durable aux entreprises et aux consommateurs, il devrait être autorisé à prospérer organiquement. Actuellement, l'industrie semble rechercher un soutien gouvernemental pour couvrir les erreurs financières de sa direction, protégeant ainsi la richesse personnelle des conséquences inévitables d'une bulle de marché gonflée.