Intelligence artificielle, une rentabilité qui reste à trouver

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Les grandes entreprises technologiques comme Microsoft et Google investissent massivement dans des outils basés sur l’intelligence artificielle, mais elles peinent à en tirer de l’argent. La raison en est que les modèles d’IA générative sont très gourmands en puissance de calcul et demandent donc de nombreux serveurs puissants, dotés de puces haut de gamme et énergivores. Le Wall Street Journal rapporte par exemple que certains services, comme l’assistant de codage GitHub Copilot de Microsoft, entraînent des pertes opérationnelles importantes. Bien qu’il ait attiré plus de 1,5 million d’utilisateurs qui paient un forfait de 10 USD par mois pour le service, le coût par utilisateur dépasserait les 20 dollars par mois en moyenne. Ce serait donc environ 15 millions de dollars qui s’envoleraient par mois des poches de Microsoft avec ce seul service.

Bref, pour la plupart de ces outils, l’horizon d’un retour sur investissement est très éloigné et leur pérennité repose sur une baisse des coûts d’exploitation, grâce à des progrès du matériel et à un choix peut-être plus avisé des modèles, certains étant bien moins exigeants que d’autres. Par exemple, Microsoft utilise le LLM le plus complexe d’OpenAI, GPT-4, pour bon nombre de ses fonctionnalités d’IA. Le WSJ fait remarquer que l’utilisation de ce modèle pour des tâches de base telles que le résumé d’un courriel revenait à “faire livrer une pizza par une Lamborghini”, suggérant que l’utilisation des modèles d’IA les plus performants peut s’avérer exagérée pour des tâches élémentaires.

⇨ Ars Technica, Benj Edwards, “So far, AI hasn’t been profitable for Big Tech.”

2023-10-10