Un oeil ouvert sur la tech
Le début d’année sonne l’heure des prédictions en tous genres. Il s’agit généralement de sentir la direction du vent et d’extrapoler pour envisager une forme de futur probable. Les experts qui réalisent ce genre de prouesses performatives se targuent — quand leurs prédictions tombent justes — d’être de véritables visionnaires — et quand elles tombent à plat essaient de se faire oublier. Je concède que d’un point vu expert, l’exercice a au moins le mérite d’être une carte de visite redoutable pour ensuite vendre du conseil et de la formation à des clients un peu perdus. Mais cet exercice a des limites. Dans le cas de la hype qui entoure l’IA, bien malin qui pourra savoir ce à quoi les évolutions voulues par les différentes entreprises leaders sur le marché vont mener. Sur le plan des usages, en revanche, on peut d’ores et déjà s’apercevoir d’une chose. Les tâches qui demandent des expertises pointues et ne souffrent pas d’approximation semblent pour le moment épargnées par l’IA Générative. Tout se résume à automatiser un ensemble de tâches relativement peu risquées à réaliser, répétitives et ennuyeuses au mieux. Est-ce vraiment là que réside la valeur que cherchent les grands acteurs de la Tech ? Le coût opérationnel pour faire tourner les LLMs et garder un avantage compétitif notable du point de vue technologique est astronomique et les revenus peu suffisants en proportion. C’est pour cela que le nouveau store de GPT's qui doit entrer en service cette semaine risque de se voir affubler d’une « taxe » OpenAI qui viendra nourrir la bête à cramer du cash. Mais sans enjeux industriels majeurs facilement implémentables et sans trop grands risques, les entreprises de l’IA trouveront-elles leur modèle économique ? Les plus grosses, peut-être, les plus petites, moins certaines. Et en disparaissant, que laissera cette bulle derrière elle ? Une IA mal gaulée implémentée à l’arrache dans les établissements scolaires ? Des systèmes de surveillance imparfaits et discriminants ? Des compétences inutilisables en environnement professionnel ? Des poches d’investisseurs un peu moins pleines ?

L’éléphant dans la pièce

Le début d’année sonne l’heure des prédictions en tous genres. Il s’agit généralement de sentir la direction du vent et d’extrapoler pour envisager une forme de futur probable. Les experts qui réalisent ce genre de prouesses performatives se targuent — quand leurs prédictions tombent justes — d’être de véritables visionnaires — et quand elles tombent à plat essaient de se faire oublier. 

Je concède que d’un point vu expert, l’exercice a au moins le mérite d’être une carte de visite redoutable pour ensuite vendre du conseil et de la formation à des clients un peu perdus. Mais cet exercice a des limites. Dans le cas de la hype qui entoure l’IA, bien malin qui pourra savoir ce à quoi les évolutions voulues par les différentes entreprises leaders sur le marché vont mener. 

Sur le plan des usages, en revanche, on peut d’ores et déjà s’apercevoir d’une chose. Les tâches qui demandent des expertises pointues et ne souffrent pas d’approximation semblent pour le moment épargnées par l’IA Générative. Tout se résume à automatiser un ensemble de tâches relativement peu risquées à réaliser, répétitives et ennuyeuses au mieux. Est-ce vraiment là que réside la valeur que cherchent les grands acteurs de la Tech ? 

Le coût opérationnel pour faire tourner les LLMs et garder un avantage compétitif notable du point de vue technologique est astronomique et les revenus peu suffisants en proportion. C’est pour cela que le nouveau store de GPT’s qui doit entrer en service cette semaine risque de se voir affubler d’une « taxe » OpenAI qui viendra nourrir la bête à cramer du cash. 

Mais sans enjeux industriels majeurs facilement implémentables et sans trop grands risques, les entreprises de l’IA trouveront-elles leur modèle économique ? Les plus grosses, peut-être, les plus petites, moins certaines. Et en disparaissant, que laissera cette bulle derrière elle ? Une IA mal gaulée implémentée à l’arrache dans les établissements scolaires ? Des systèmes de surveillance imparfaits et discriminants ? Des compétences inutilisables en environnement professionnel ? Des poches d’investisseurs un peu moins pleines ? Nous continuerons, en tous cas, d’observer tout cela. 

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Mauvaise Note

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