A-Infos (fr) Alternative Libertaire #364 (UCL) - Économie: L'IA générative fera-t-elle tomber la Big Tech?

L'IA générative est devenue en quelques années omniprésente dans les 
médias et sur Internet particulièrement. Cette technologie soulève des 
questionnements écologiques et sociaux qui ont été largement discutés 
auparavant, y compris dans ce journal [6]. Mais la question que nous 
soulevons ici est: quels sont les impacts économiques de l'émergence de 
cette technologie? Qui la finance, dans quels buts et pour quels 
résultats pour l'instant, avec quelles conséquences pour l'industrie de 
la tech ainsi que pour l'économie capitaliste en général? ---- La 
question mérite d'être posée, car l'IA générative a fait l'objet 
d'investissements colossaux depuis quelques années par les grands 
acteurs de la tech, même rapportés aux revenus gigantesques de ce 
secteur. Le retour sur investissement est donc scruté attentivement par 
le monde financier. Comme on va le voir, il tarde à se montrer à la 
hauteur des risques pris.

Depuis l'annonce de ChatGPT par OpenAI en novembre 2022, le battage 
médiatique autour de ces technologies a été considérable, et leur impact 
supposé sur ­l'économie longuement commenté. On entend souvent des 
pré­dictions spectaculaires quant aux conséquences sur l'emploi: ChatGPT 
pourrait mettre tout le monde, ou presque, au chômage, aucun secteur de 
la production ne devrait être épargné.

Pour autant la révolution annoncée semble prendre plus de temps que 
prévu. Une étude du MIT sortie récemment [1] s'est penchée sur 
l'adoption de cette technologie dans un vaste panel d'entreprises. Les 
résultats soulignent deux choses. En premier lieu, l'intérêt des 
entreprises est massif: plus de 80% d'entre elles reportent avoir lancé 
au moins un projet d'usage de l'IA générative en interne. Ce constat est 
contrasté par le second point: dans une écrasante majorité des cas (95% 
des entreprises) ces projets sont restés à l'état de pilote et ne 
connaissent pas de réelle adoption dans la production. Plus globalement, 
l'étude estime que l'arrivée de l'IA générative n'a occasionné que des 
changements structurels limités dans la plupart des secteurs étudiés.

Pour expliquer ce phénomène, l'étude pointe notamment une limitation 
technique: l'incapacité de ces outils à apprendre de leurs erreurs et à 
utiliser le feedback des utilisateurs et utilisatrices pour améliorer 
leur pertinence et s'adapter au contexte. Sauf à franchir un nouveau cap 
technologique, les impacts de l'IA sur les modes de production devraient 
donc être cantonnés à un périmètre plus restreint qu'annoncé. Il ne 
s'agit pas d'une bonne nouvelle pour l'industrie de la tech, qui a 
massivement parié sur les retombées économiques de l'IA générative, et a 
désespérément besoin de voir s'ouvrir de nouveaux marchés pour trouver 
des revenus à la hauteur de son pari.

Des systèmes trop gourmands

Penchons nous sur la structuration du secteur économique qui s'évertue à 
nous vendre cette prétendue nouvelle révolution industrielle. 
Aujourd'hui, seule une poignée d'entreprises développent réellement une 
activité centrée autour de l'IA générative. On peut grossièrement les 
classer selon trois types d'activités.

En premier lieu, les concepteurs de modèles de prédiction comme GPT ou 
Claude. Ces modèles sont des logiciels capables de compléter un texte 
(ou un objet audiovisuel comme une image) de façon «réaliste», 
c'est-à-dire semblable aux données fournies en entraînement. L'activité 
de ces entreprises consiste dans un premier temps à extraire des données 
(généralement sur Internet, légalement ou non), puis à les utiliser lors 
d'une phase très couteuse d'entraînement qui va lui permettre de 
paramétrer ses modèles. Cette phase nécessite une quantité gigantesque 
de calculs numériques, nécessitant d'immenses fermes de serveurs équipés 
en processeurs de pointe. L'entreprise va ensuite monnayer l'usage de 
ses modèles.

Le deuxième type d'activité consiste à s'appuyer sur les modèles fournis 
par les entreprises précédentes pour proposer un service à des individus 
ou des entreprises. Le produit le plus connu de cette catégorie est bien 
évidemment ChatGPT, un chatbot qui s'appuie sur les modèles GPT pour 
interagir avec ses usagers et usagères. D'autres services existent, par 
exemple pour compléter ou générer du code informatique. Cette catégorie 
d'acteurs se situe donc en aval de la chaîne de production.

La dernière catégorie se trouve en amont: il s'agit des entreprises qui 
vendent le matériel informatique (les processeurs, pour l'essentiel) 
nécessaire à l'entraînement et à l'usage des modèles d'IA générative. En 
réalité, le pluriel est ici superflu. Une entreprise a réussi à se 
tailler un monopole: Nvidia, le plus important concepteur de cartes 
graphiques, fournit la quasi-totalité des processeurs utilisés pour 
l'entraînement et l'utilisation des modèles d'IA générative.

Ces différents acteurs ont donc différents modèles économiques. Il 
s'agit de savoir si ces modèles sont viables du point de vue 
capitaliste. Et c'est là que le bât blesse: de toutes ces entreprises, 
seule Nvidia parvient à tirer un profit de son activité. Toutes les 
autres engloutissent des quantités astronomiques d'argent, sans parvenir 
à trouver un véritable marché pour leurs produits.

Revenons d'abord sur le cas emblématique d'OpenAI. L'entreprise se place 
dans les deux premières catégories que nous avons évoquées: elle produit 
un modèle, GPT5, auquel on peut accéder à travers différents services, 
ce qui la place dans la première catégorie, ainsi qu'un chatbot, le 
fameux ChatGPT, qui la place dans la deuxième.

Anatomie d'une bulle

ChatGPT est de loin du plus populaire de tous les services IA existants, 
à la notoriété comparable aux réseaux sociaux majeurs comme Facebook ou 
Instagram. Il revendique 400millions d'utilisateurs et utilisatrices 
actives. ChatGPT a cependant deux désavantages par rapport aux réseaux 
sociaux: premièrement, les publicités qui assurent les revenus de ces 
plateformes s'y intègrent moins bien. Deuxièmement, les couts d'usage 
rapportés au nombre d'usagers et usagères sont massivement supérieurs. 
Conséquence: même les abonnements payants à ChatGPT sont très loin de 
couvrir les couts d'utilisation, au point que chaque nouvel·le 
utilisateur et utilisatrice accroît le déficit d'OpenAI.

La société reste floue sur ses résultats économiques. On peut néanmoins 
estimer qu'elle aurait gagné 4milliards de dollars de revenus en 2024 
[2]. Mais le seul cout de l'entraînement et de l'utilisation de ses 
modèles atteindrait 5milliards de dollars. En ajoutant les autres couts 
comme les salaires, on arriverait à une dépense de 9milliards de 
dollars, soit une perte sèche de 5milliards. Pour compenser ces pertes, 
OpenAI procède à des levées de fond à un rythme frénétique, sans doute 
inédit dans l'histoire capitaliste. Elle a ainsi levé 10milliards en 
juin 2025, avant de lever 8milliards en aout de la même année.

Malgré ces résultats peu reluisants, OpenAI est sans doute l'entreprise 
qui s'en sort le mieux - en mettant de côté Nvidia. Les autres modèles 
sont beaucoup moins utilisés et génèrent beaucoup moins de revenus. Les 
start-ups qui tentent de construire des services en s'appuyant sur les 
modèles sont confrontées à des difficultés grandissantes: elles peinent 
à fournir une réelle plus-value à d'autres secteurs. Les quelques 
services fournis sont finalement peu variés et ressemblent souvent à une 
forme ou une autre de chatbot. L'exception à cette règle étant Cursor, 
un éditeur de code informatique basé sur l'IA qui connaît une adoption 
réelle -sans pour autant dégager de profits pour le moment. Même là, les 
gains de productivité pour l'industrie informatique sont bien inférieurs 
aux annonces spectaculaires de leurs fournisseurs [3].

La fiabilité des modèles reste aussi un problème: les codes générés par 
IA continuent de présenter des incorrections et des failles de sécurité, 
la génération de texte continue de subir des «hallucinations» -il est 
par exemple courant qu'elle génère de fausses références scientifiques. 
Ces problèmes sont amplifiés dès lors que la tâche devient complexe.

Autre problème de taille de ces start-ups: elles sont massivement 
dépendantes de l'accès aux modèles d'IA (GPT, Claude...). Or, la 
production des modèles étant à l'heure actuelle un gouffre financier, 
les entreprises qui les fournissent pourraient être contraintes 
d'augmenter massivement leurs tarifs, ce qui rendraient par ricochet 
encore plus insoutenables le modèle économique déjà fragile des 
start-ups qui s'appuient dessus.

Dégénérescence

Pour dépasser ces contradictions, l'industrie compte sur un nouveau saut 
technologique. Mais cette voie semble vouée à l'échec. La qualité des 
modèles dépend avant tout de la qualité et de la quantité des données 
passées en entrée.

Or, l'industrie commence à être à court de nouvelles données: elle a 
déjà utilisée quasiment tout ce qui est disponible sur Internet. L'IA 
commence à être confrontée à un problème paradoxal: une partie de plus 
en plus importante de ses données d'entraînement est constituée de 
données elles-mêmes synthétisées par IA, ce qui induit une 
dégénérescence des modèles [4]. Il est manifeste que les progrès de l'IA 
atteignent un plateau et que les améliorations se font de plus en plus 
marginales. La sortie récente de GPT5 n'a fait qu'accentuer ces 
inquiétudes, le nouveau modèle ne se montrant pas à la hauteur des 
promesses [5].

Devant cette impasse, OpenAI et consort seront à terme contraints de 
restreindre l'accès gratuit aux modèles, ou encore de dégrader la 
qualité du service proposé pour un même prix, ­voire pour un prix plus 
élevé -un phénomène déjà en oeuvre. Mais le déni les conduit pour le 
moment à amplifier une politique d'investissement massive -en achetant 
toujours plus d'équipements- sans parvenir pour le moment à élargir 
leurs revenus.

L'ensemble du secteur est dans une position très fragile. Les 
entreprises de la tech se sont lancées dans une course désespérée qui a 
tout d'une bulle financière. Les investissements réalisés ne constituent 
même pas des capitaux utilisables sur le long terme -l'usage intense des 
processeurs raccourcit leur durée de vie et le parc devra être renouvelé 
dans quelques années à ce rythme. Si la bulle devait éclater, le secteur 
se retrouverait avec une quantité absurde de serveurs dont il ne saurait 
que faire.

Les raisons qui ont mené à cette spirale infernale sont les raisons 
profondes qui font du capitalisme un système perpétuellement en crise. 
Depuis au moins le début des années 2000, le secteur de la tech s'est 
construit sur l'hypothèse d'une hypercroissance continue. Les dernières 
années ont vu l'essoufflement de cette hypercroissance et en réaction, 
une succession de tentatives désespérée de la réactiver 
artificiellement; avec le «métavers», les blockchains et les NFT, puis 
l'IA générative. Il devient évident que ce modèle arrive au bout de ses 
contradictions.

L'onde de choc que pourrait produire un effondrement de l'IA générative 
aurait des conséquences sur l'économie dans sa globalité, dont les 
premières victimes seront comme toujours les plus précaires. L'avenir 
dira si le capitalisme saura rebondir après cette crise comme il a 
rebondi après celle de 2008, ou si au contraire, ces contradictions 
mèneront à des bouleversements plus profonds -pour le meilleur ou pour 
le pire.

Nicolas (UCL Caen)

Notes:
[1] « The GenAI Divide: State of AI in business 2025 », MIT, juillet 2025.
[2] Voir Edward Zitron, « There is no AI revolution », Wheresyoured.at, 
24 février 2025.
[3] Mike Judge, « Where's the Shovelware ? Why AI coding claims don't 
add up », Mikelovesrobots.substack.com, 3septembre 2025.
[4] « L'intelligence artificielle peut-elle s'effondrer sur elle-même ? 
», Le Monde, 10 septembre 2023.
[5] Christophe @Politicoboytx, « ChatGPT-5 menace de faire imploser la 
bulle de l'IA générative », faketech.fr, 21 aout 2025.
[6] « Intelligence artificielle: l'IA au service de la bourgeoisie », 
Alternative libertaire n°358, mars 2025.

https://www.unioncommunistelibertaire.org/?Economie-L-IA-generative-fera-t-elle-tomber-la-Big-Tech
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