IA : Bulle sur le point d'éclater ou entrée en maturité ?

Les prix des GPU chutent, le retour sur investissement est scruté de près, les actions fluctuent, les capitaux d'investissement sont désynchronisés… La fièvre de l'IA est-elle en train de s'estomper ?

L'engouement pour l'IA a peut-être atteint son apogée.

L’intelligence artificielle (IA) a été présentée comme le « nouveau moteur de la révolution industrielle », censée générer une croissance de mille milliards de dollars. Cependant, après une période de spéculation effrénée et de chiffres d’affaires records, le marché montre des signes évidents de ralentissement.

Du déclin des principales valeurs technologiques et de la baisse des coûts des GPU à une série d'études montrant que 95 % des projets d'IA n'ont pas encore généré de bénéfices financiers, tout cela amène les observateurs à se demander : la bulle de l'IA a-t-elle atteint son apogée ?

IA : De l'espoir d'une « nouvelle révolution industrielle » à une dure réalité.

En seulement deux ans, l'IA a été élevée au rang de « nouvelle révolution industrielle », attirant des investissements massifs de la part des entreprises technologiques, des fonds de capital-risque et même des gouvernements .

Nvidia enregistre régulièrement des revenus records grâce à la demande croissante de puces d'IA, Microsoft et Google dépensent des dizaines de milliards de dollars pour étendre leurs centres de données, tandis que Meta mise sur l'IA comme moteur de croissance clé.

Cependant, cette euphorie révèle un revers. Le marché boursier réagit négativement même lorsque les entreprises « dépassent les attentes », ce qui indique que les attentes des investisseurs sont devenues excessives.

Nvidia en est un parfait exemple : son chiffre d'affaires a explosé, mais le cours de son action a tout de même chuté après l'annonce des résultats, car le marché estimait que les perspectives ne réservaient que peu de surprises.

Les actions qui « suivent les tendances de l'IA », telles qu'AMD et Super Micro, ont également subi de fortes corrections, leurs bénéfices n'étant pas suffisamment attractifs, ce qui indique que les investisseurs deviennent de plus en plus prudents.

Investissements massifs dans les infrastructures et la question de leur efficacité réelle.

Derrière cet optimisme se cachent des investissements colossaux. Microsoft prévoit de consacrer plus de 80 milliards de dollars à l'infrastructure d'IA au cours de l'exercice 2025, un montant équivalent aux dépenses de défense de nombreux pays.

Google et Meta sont tout aussi compétitifs et annoncent sans cesse des projets de construction de centres de données de nouvelle génération. Cela démontre que la confiance à long terme dans l'IA reste intacte, mais soulève également une question épineuse : ces investissements massifs seront-ils rentables ?

En réalité, les coûts d'exploitation et les dépenses de développement des infrastructures d'IA pèsent de plus en plus sur les marges bénéficiaires des grands acteurs du secteur. C'est pourquoi de nombreuses entreprises technologiques réduisent simultanément leurs effectifs et se restructurent afin de compenser les coûts d'investissement.

Un paradoxe se dessine : l'IA est perçue comme un outil d'optimisation des coûts pour les entreprises, mais son développement même les oblige à dépenser plus que jamais.

L'IA perd progressivement de son attrait sur le marché.

Les prix des GPU se stabilisent, l'approvisionnement est moins tendu.

L'un des indicateurs les plus clairs du ralentissement de l'engouement pour l'IA est le prix des puces dédiées. Il y a un an à peine, le coût de location des puces Nvidia H100 sur le cloud atteignait 8 dollars de l'heure, rendant difficile pour de nombreuses startups le maintien de leurs modèles expérimentaux. Aujourd'hui, ce prix a chuté à environ 2,8 à 3,5 dollars de l'heure.

Cela s'explique par la stabilisation de l'offre de matériel, l'intensification de la concurrence entre les fournisseurs et la nécessité pour les entreprises d'optimiser l'utilisation des GPU au lieu de dépenser sans compter comme auparavant. C'est à la fois un signe positif de la maturité du marché et le reflet d'une demande moins forte qu'au cours de la période de pointe de 2023-2024.

95 % des projets d'IA générale échouent, et c'est le paradoxe de l'investissement.

Une étude du MIT a surpris le public en révélant que 95 % des projets pilotes d'IA générative n'ont pas généré de bénéfices financiers tangibles. Nombre d'entreprises ont déployé l'IA sans indicateurs clés de performance (KPI) précis, ce qui a conduit à des résultats impossibles à mesurer ou non intégrés aux processus de production et aux activités de l'entreprise. Cela ne signifie pas que l'IA est inutile, mais cela met en lumière un décalage important entre les attentes et la réalité.

Parallèlement, le marché des capitaux révèle un déséquilibre alarmant. Au premier trimestre 2025 seulement, le secteur de l'IA a attiré 104 milliards de dollars de capital-risque, mais seulement 36 milliards ont été désinvestis. Autrement dit, l'argent continue d'affluer, tandis que les perspectives de sortie (introduction en bourse, fusions-acquisitions) restent floues. Cette situation rappelle fortement les précédentes bulles technologiques, où les capitaux investis dépassaient largement la valeur créée à court terme.

Le marché de l'IA est saturé.

Alors que les États-Unis et l'Europe se concentrent sur la compétition technologique, la Chine risque de « construire plus que nécessaire ». Une multitude de centres de données dédiés à l'IA sont déployés sur la base de politiques mises en place, même sans locataires spécifiques.

Alibaba a dû lancer un avertissement concernant une « bulle des infrastructures », l'offre dépassant la demande. Ce modèle de développement « planifié » a permis à la Chine de rattraper rapidement son retard technologique, mais il peut aussi engendrer une surproduction coûteuse si la demande réelle ne croît pas assez vite.

Tous ces signaux indiquent que l'engouement pour l'IA s'est calmé. Mais il ne s'agit pas d'une bulle internet sur le point d'éclater en 2000. La principale différence réside dans le fait que le besoin en IA est bien réel, que l'infrastructure numérique mondiale doit être modernisée et que les entreprises cherchent encore des moyens d'appliquer cette technologie pour accroître leur productivité.

Tout est question de rapidité et d'efficacité. Le marché entre dans une phase de sélection, où seules les entreprises dotées de modèles économiques viables et d'un retour sur investissement clair survivront. Les startups prometteuses mais sans fondements solides disparaîtront progressivement, tandis que l'IA continuera d'évoluer, mais à un rythme plus pragmatique.

L'IA n'est plus une mode passagère, mais devient progressivement un secteur mature où chaque dépense est scrutée à la loupe. Investisseurs, entreprises et gouvernements ont dépassé le stade du rêve pour relever un défi plus complexe : comment transformer cette technologie en valeur ajoutée concrète ?

Revenons au sujet.

PHAN HAI DANG

Source : https://tuoitre.vn/ai-bong-bong-sap-vo-hay-buoc-vao-giai-doan-truong-thanh-20250903103854784.htm