Les analystes tempèrent les attentes des utilisateurs pour les futurs modèles d'IA, mais pas les engagements des investisseurs
- Le lancement de GPT-5 par OpenAI n'a pas été à la hauteur d'attentes peut-être trop ambitieuses pour ce nouveau modèle.
- Selon les analystes, l'industrie de l'IA pourrait entrer dans une phase de rendements décroissants.
- Malgré les critiques, les investisseurs restent confiants quant à l'industrie de l'intelligence artificielle.
Les analystes ont conseillé aux utilisateurs de baisser leurs attentes pour les futurs modèles d'IA, mais les investisseurs restent confiants dans l'industrie de l'intelligence artificielle. Ces sentiments tempérés sont survenus après le lancement de GPT-5 d'OpenAI, qui a déçu les utilisateurs et les analystes avec des améliorations mineures.
Les attentes étaient élevées lorsque OpenAI a dévoilé son modèle GPT-5 la semaine dernière. Le directeur général de l'entreprise, Sam Altman, l'a décrit comme « une étape importante sur la voie vers l'AGI », son acronyme pour Intelligence Artificielle Générale. Les dirigeants croyaient également que cette version comblerait les faiblesses de ChatGPT.
Cependant, la réception n'a pas été celle escomptée. Les utilisateurs ont rapidement publié des captures d'écran montrant GPT-5 échouant sur des tâches simples sur les réseaux sociaux, allant de la mauvaise étiquetage des cartes des États-Unis à des difficultés avec l'arithmétique de base.
GPT-5 révèle les frustrations quant à la progression des modèles d'IA
Les utilisateurs avancés ont critiqué la personnalité de GPT-5, décrivant le chatbot comme plus froid et plus mécanique que ses prédécesseurs. La mise à jour d'OpenAI a reconnu le problème, promettant de rendre le modèle plus chaleureux et amical, tout en soulignant que les niveaux de servilité n'avaient pas augmenté par rapport aux modèles précédents.
Les nouvelles limites d'utilisation, initialement plafonnées à 200 requêtes par semaine, ont également mis en colère les abonnés payants. Altman a été contraint de revenir sur certaines décisions, rétablissant un modèle précédent populaire qui avait été retiré, et a promis davantage d'options de personnalisation.
La déception a mis en lumière des frustrations plus profondes concernant le rythme des avancées de l'IA. Les versions précédentes étaient considérées comme des bonds en matière de capacités, mais GPT-5 a été décrit comme incrémental. « Pour GPT-5, les gens s'attendaient à découvrir quelque chose de totalement nouveau », a déclaré Thomas Wolf, cofondateur de la startup d'IA Hugging Face. « Et ici, nous n'avons pas vraiment eu cela. »
Par rapport à des concurrents tels que Claude, Gemini, DeepSeek et xAI, les performances de GPT-5 étaient constamment au milieu du classement pour les tâches scientifiques, de codage et de service client, selon une recherche de l'Université de Princeton. Les points forts du modèle étaient l'efficacité des coûts et la vitesse, et non une intelligence exceptionnelle.
Cela a ravivé les comparaisons avec l'« hiver de l'IA » des années 1980, lorsque des attentes gonflées se sont effondrées alors que les entreprises ne parvenaient pas à fournir des systèmes commercialement viables. Gary Marcus, un critique éminent, a déclaré : « GPT-5 était l'icône centrale de toute l'approche consistant à mettre à l'échelle pour atteindre l'AGI, et cela n'a pas fonctionné. »
Pendant des années, les progrès des grands modèles de langage ont dépendu de l'ajout de davantage de données et de puissance de calcul aux systèmes d'entraînement. Les entreprises ont désormais épuisé une grande partie des données accessibles gratuitement sur Internet, les forçant à conclure des accords avec les éditeurs et les titulaires de droits, tandis que les coûts d'entraînement continuent de grimper. GPT-5 aurait utilisé des centaines de milliers des derniers processeurs de Nvidia, mettant en lumière la rareté et le coût des ressources.
Certains observateurs font valoir que l'obsession pour la mise à l'échelle a restreint l'exploration d'approches alternatives. Yann LeCun, scientifique en chef de Meta, a suggéré que les progrès nécessitent des modèles entraînés sur des vidéos du monde réel et des données multimodales.
Les investisseurs misent encore plus fort malgré le ralentissement de l'hype autour de l'IA
Dans tout cela, les investisseurs sont restés pour la plupart insensibles. Wall Street et le capital-risque ont continué à injecter des milliards dans l'IA.
Nvidia, le fabricant de puces dominant qui alimente la plupart des entraînements d'IA, a vu sa valorisation s'élever à 4,4 billions de dollars. Les actions de SoftBank, un grand soutien d'OpenAI, ont bondi de plus de 50 % au cours du mois dernier. Chez OpenAI elle-même, les revenus récurrents annuels générés par ChatGPT ont atteint 12 milliards de dollars.
La confiance des investisseurs contraste avec les attentes des analystes. Le chercheur de Princeton Sayash Kapoor a noté que GPT-5 était moins une question d'approche de l'AGI et plus un service d'infrastructure pour les produits. La fiabilité et le rapport coût-efficacité du modèle pourraient encourager les entreprises à construire de nouvelles applications au-dessus de celui-ci.
Les capital-risque font également valoir que des opportunités restent inexploitées. « Les startups et les entreprises n'ont pas commencé à effleurer la surface de ce dont elles sont capables dans les applications commerciales et grand public », a déclaré Peter Deng, associé général chez Felicis et ancien dirigeant d'OpenAI.
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Hannah Collymore
Hannah est rédactrice et éditrice avec près de dix ans d'expérience dans la rédaction de blogs et le reporting d'événements dans l'espace crypto. Chez Cryptopolitan, Hannah contribue à la page actualités, en rapportant et en analysant les derniers développements dans les secteurs de la DeFi, des RWA, de la régulation des crypto-monnaies, de l'IA et des technologies de pointe. Elle est diplômée de l'Université Arcadia avec un diplôme en administration des affaires.
