Après avoir passé l'année 2024 à tester de nouveaux outils d'IA, puis les avoir déployés à grande échelle l'année dernière, les entreprises et les consommateurs sont désormais confrontés à des questions difficiles quant à leur capacité à tenir leurs promesses.
Alors que des centaines de milliers d'entreprises et plusieurs centaines de millions de personnes ont utilisé l'IA de diverses manières, certaines l'ont trouvée utile tandis que d'autres ont rencontré des problèmes qui ont conduit à des erreurs coûteuses.
Les prochains mois seront marqués par un examen approfondi de la fiabilité des systèmes d'IA et de leur rentabilité au regard des sommes colossales qui y sont investies. Les investissements dans les équipements et infrastructures d'IA pourraient atteindre 500 milliards de dollars en 2026 , ce qui rend crucial pour le secteur de relever trois défis majeurs.
La stratégie de croissance se heurte à un mur, les investisseurs exigeant des résultats
La première question porte sur les limites de la stratégie de croissance de l'IA. En 2019, le chercheur Rich Sutton a publié un article intitulé « La leçon amère » expliquant que l'augmentation constante des informations et de la puissance de calcul dans les systèmes d'apprentissage profond s'avérait être la meilleure façon de les rendre plus tron . Des entreprises comme OpenAI ont validé cette approche en créant des systèmes toujours plus puissants, nécessitant des ressources informatiques toujours plus importantes.
Cependant, Sutton partage désormais l'avis d'autres chercheurs selon lequel cette méthode s'essouffle. Cela ne signifie pas pour autant que le développement de l'IA va cesser de progresser. Au contraire, les entreprises devront démontrer aux investisseurs leur capacité à concevoir de meilleurs programmes informatiques et à trouver d'autres moyens de faire progresser cette technologie en consommant moins d'énergie. Les experts prévoient que l'IA neurosymbolique, qui combine les systèmes actuels basés sur les données avec des programmes de suivi de règles, suscitera un intérêt accru cette année.
Le second défi consiste à déterminer si les acteurs majeurs pourront dégager des bénéfices à mesure que l'IA se généralise. Les géants de la tech comme Alphabet, Amazon et Microsoft continueront d'utiliser l'IA pour réduire les coûts et améliorer les services qui profitent déjà à des milliards de personnes dans le monde.
Mais les entreprises plus récentes comme OpenAI et Anthropic, qui prévoient d'entrer en bourse cette année, doivent prouver leur capacité à bâtir des avantages concurrentiels durables. La valeur des entreprises du secteur a connu une forte hausse en 2025, mais elles seront bientôt jugées plus sévèrement sur leurs mérites individuels.
Les concurrents chinois gagnent des utilisateurs grâce à des systèmes ouverts et moins chers
La troisième question porte sur la manière dont les entreprises technologiques américaines vont gérer le succès croissant des systèmes d'IA chinois , modifiables et utilisables par tous. Il y a environ un an, une entreprise chinoise du nom de DeepSeek a surpris le secteur en publiant un modèle de pensée de haute qualité dont le coût d'entraînement était bien inférieur à celui des produits américains similaires.
Depuis, les systèmes chinois, plus ciblés, moins chers et plus faciles à paramétrer, ont conquis une part de marché importante. Une étude du Massachusetts Institute of Technology et de Hugging Face a démontré que les systèmes chinois, accessibles à tous, ont dépassé les systèmes américains, représentant 17 % des téléchargements.
Même Sam Altman, directeur d'OpenAI, a reconnu que son entreprise avait peut-être fait le mauvais choix en se concentrant sur la conception de systèmes coûteux et privés, non modifiables par les utilisateurs. Les entreprises américaines proposent désormais davantage de systèmes ouverts pour rester compétitives dans ce domaine.
L'IA recèle un réel potentiel lorsqu'elle est utilisée à bon escient. Elle peut fluidifier les opérations commerciales, accroître la productivité des employés et accélérer la recherche scientifique. Cependant, utilisateurs et investisseurs sauront désormais distinguer les services et les entreprises qui apportent une réelle valeur ajoutée de ceux qui se contentent de surfer sur la vague de l'engouement pour l'IA.
