«Il faut courir aussi vite que possible rien que pour rester au même endroit.» – La Reine Rouge de Lewis Carroll vit peut-être dans un pays des merveilles, mais ses mots décrivent parfaitement l’essence de l’industrie de l’IA d’aujourd’hui. Une course acharnée dans laquelle les entreprises investissent à une échelle sans précédent – non pas principalement pour gagner, mais surtout pour ne pas se laisser distancer. Dans cette course, les grands groupes technologiques investissent des milliards uniquement pour maintenir le rythme.
Par The Portfolio Management Team
La roue du hamster du capital des géants de l’IA
Les chiffres sont à la fois impressionnants et déconcertants: les investissements mondiaux des entreprises dans l’IA ont atteint un niveau record de 252,3 milliards de dollars en 2024 – une hausse de 25,5% par rapport à l’année précédente. Mais ce qui ressemble à un boom s’avère, à y regarder de plus près, être une tentative de suivre le rythme – non pas pour gagner, mais pour éviter de se laisser distancer.
Le taux de consommation de capital («burn rate») des principales entreprises d’IA atteint un niveau jamais vu. La start-up d’IA d’Elon Musk, xAI, perdrait environ 1 milliard de dollars par mois – avec des dépenses annuelles attendues de 13 milliards et un chiffre d’affaires de seulement 0,5 milliard de dollars en 2025. OpenAI aurait dépensé environ 9 milliards de dollars en 2024 pour générer environ 4 milliards de revenus. Sam Altman a même reconnu en janvier 2025 qu’OpenAI perdait de l’argent avec son plan payant ChatGPT Pro, en raison d’une utilisation étant plus élevée que prévu. Quant à Anthropic, elle a enregistré des pertes de 5,6 milliards pour un chiffre d’affaires inférieur à un milliard.
Rien n’indique que cette tendance s’arrête. Selon les médias, les start-ups américaines d’IA ont levé 104,3 milliards de dollars au premier semestre de cette année, soit presque le montant total de 2024. Meta, à elle seule, a investi 14,3 milliards de dollars en juin dans Scale AI pour débaucher le PDG Alexandr Wang et quelques autres employés de haut niveau. Un pays des merveilles ou une simple façade?
La MIT Sloan Management Review résume bien la situation: «Si tout le monde peut utiliser la même technologie d’IA, cela peut changer le marché dans son ensemble – mais cela ne procure aucun avantage réel à une entreprise en particulier.» L’hypothèse de la Reine Rouge issue de la biologie évolutive illustre bien la situation: dans un système en constante évolution, il ne suffit pas d’être bon – il faut rester meilleur que tous les autres.
Le coût de la “course”: entraînement et infrastructure
Un problème fondamental: les investissements suivent un schéma qui semble économiquement insoutenable. Les seuls coûts d’entraînement des grands modèles de langage explosent: de quelques centaines de dollars (Transformer, 2017) à plusieurs millions (GPT-4) pour atteindre un montant estimé à 170 millions de dollars pour Llama 3.1 en 2024. Dario Amodei, PDG d’Anthropic, a laissé entendre qu’il existait déjà des entraînements de modèles coûtant 1 milliard de dollars.
L’augmentation des coûts suit un schéma clair: la puissance de calcul nécessaire pour l’entraînement des grands modèles d’IA double environ tous les cinq mois. Les entreprises sont confrontées à un choix : suivre le rythme ou décrocher. Il ne semble pas y avoir de juste milieu.
Mais les bénéfices ne progressent pas au même rythme. Le progrès technique par dollar investi diminue – le phénomène classique des «rendements décroissants». De plus en plus de puissance de calcul n’apporte plus que des gains marginaux en performance. Et le paradigme «plus de données = de meilleurs modèles» commence à s’effriter. Google DeepMind a déclaré que «les résultats issus du passage à l’échelle du pré-entraînement stagnent», et Dario Amodei d’Anthropic ainsi que Satya Nadella de Microsoft ont reconnu des limites au passage à l’échelle.
La quête de la rentabilité
Les investisseurs évaluent actuellement les entreprises d’IA principalement en fonction du nombre d’utilisateurs et de la croissance, moins en fonction de la rentabilité.
ChatGPT comptait récemment 800 millions d’utilisateurs, mais l’entreprise n’est pas rentable. Un dilemme similaire se pose pour 71% des directeurs financiers de la tech: ils peinent à générer des retours sur l’IA et seulement 29% de ces entreprises disposent d’un modèle clair de revenus lié à l’IA. Barclays l’a formulé ainsi: le secteur investit 60 milliards de dollars par an mais n’attend que 20 milliards de revenus d’ici 2026.
Conclusion: courir pour survivre
L’industrie de l’IA est prise dans une dynamique classique de la Reine Rouge. Des milliards sont investis simplement pour rester dans la course. Mais pour la plupart des entreprises d’IA, le chemin vers la rentabilité reste semé d’embûches. On peut même douter que les investissements actuels de plusieurs milliards rapportent un jour des rendements durables. Les marges sont souvent infimes, tandis qu’elles doivent investir encore des milliards juste pour rester en lice.
Comme souvent, ceux qui tirent déjà leur épingle du jeu sont les fournisseurs d’infrastructure – fabricants de puces, prestataires cloud et centres de données – ainsi que les consommateurs finaux qui bénéficient des gains d’efficacité.
Pour nous, en tant qu’investisseurs, cela signifie : méfiance face aux histoires de croissance trop séduisantes. Car pour reprendre les mots de la Reine Rouge: «… Si tu veux aller ailleurs, il te faut courir au moins deux fois plus vite.»
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