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Roula Khalaf, rédactrice en chef du FT, sélectionne ses histoires préférées dans cette newsletter hebdomadaire.
La bulle de l’intelligence artificielle est-elle en train de se dégonfler ou ne fait-elle que commencer ? Nvidia a perdu près d’un demi-billion de dollars de valeur boursière au cours des quatre séances de bourse qui ont suivi la publication de ses derniers résultats trimestriels, même si ceux-ci ont largement dépassé les attentes officielles.
Si l’on ajoute à cela Apple, Microsoft, Alphabet, Amazon et Meta, qui dominent les indices boursiers depuis que l’IA est devenue une véritable manie, le recul des deux derniers mois a coûté aux investisseurs 1 800 milliards de dollars. Dans un contexte de signaux économiques mitigés et de signes de rotation des marchés boursiers vers d’autres secteurs, l’engouement pour l’IA n’a plus suffi à porter le marché devant lui.
Mais l’espoir est toujours là. Ces derniers jours, il est apparu qu’OpenAI visait une valorisation de plus de 100 milliards de dollars lors de sa dernière levée de fonds – et potentiellement bien plus. Malgré le nombre important d’entreprises qui créent des modèles d’IA, les nouvelles start-ups continuent d’attirer des valorisations époustouflantes.
Malgré le coup dur de l’été, la plupart des gains issus du boom de l’IA sont toujours intacts. Les six plus grandes entreprises technologiques ont vu leur capitalisation boursière combinée augmenter de près de 2 900 milliards de dollars, soit 27 %, depuis le début de l’année.
Pourtant, un changement d’humeur s’est produit et la volatilité semble devenir la nouvelle réalité. Nvidia continue de fournir des résultats exceptionnels selon tous les critères habituels, mais la période de choc et de stupeur qui a transpercé Wall Street au cours de l’année écoulée est passée et un certain degré de sobriété revient.
Il était également probable qu’une pause soit à ce stade, la course à l’IA étant entrée dans la réalité des affaires. Après l’énorme poussée des dépenses d’investissement qui a commencé au début de l’année dernière, qui a porté des entreprises d’infrastructure comme Nvidia vers le haut, trouver des utilisations économiquement intéressantes pour toutes les nouvelles capacités de l’IA allait toujours prendre du temps.
L’étroitesse des investissements a également rendu les gains plus précaires. À la fin du dernier trimestre, trois grandes entreprises seulement représentaient 49 % des créances clients de Nvidia.
Pourtant, l’essor spectaculaire du marché privé suggère que cette technologie n’en est qu’à ses balbutiements. Même si certaines start-ups d’IA récemment mises en avant ont échoué, de nouvelles émergent rapidement pour prendre leur place. Cela est particulièrement évident sur le marché des grands modèles de langage et autres modèles « fondamentaux » sur lesquels s’est construit le boom de l’IA générative.
Le risque pour les entreprises de ce marché est que les modèles de base deviennent une marchandise indifférenciée et que les défauts inhérents à la technologie, comme sa propension à halluciner, limitent considérablement son utilisation. Si tel est le cas, alors le pouvoir de fixation des prix dont disposaient les entreprises s’évaporera et une consolidation brutale s’installera.
Certains ont déjà fermé leurs portes. Les dirigeants de Character.AI, qui, il y a un an, tentait de lever des fonds pour une valorisation de 5 milliards de dollars, ont été absorbés par Amazon. Inflection, autrefois valorisée à 4 milliards de dollars, a été absorbée par Microsoft.
Mais les dernières nouvelles en matière de financement montrent qu’il y a encore beaucoup d’argent dans la Silicon Valley pour soutenir une vision alternative. En partie grâce au soutien financier de Nvidia, la start-up japonaise Sakana AI a été valorisé Safe Superintelligence, dirigée en partie par le cofondateur d’OpenAI Ilya Sutskever et comptant seulement 10 employés, vient d’être valorisée à 5 milliards de dollars par des investisseurs tels que Sequoia et Andreessen Horowitz.
Sakana nous rappelle que la prolifération des modèles ne fait que commencer. Partout dans le monde, la pression pour former des modèles locaux à partir de données locales, tout en les gardant sous contrôle local, est intense. En outre, même si les grands modèles ont permis les plus grandes avancées techniques, ils sont remplacés dans de nombreuses situations pratiques par un nombre beaucoup plus important de modèles plus petits, affinés à partir de données spécifiques pertinentes pour la tâche à accomplir.
Pendant ce temps, Safe Superintelligence, comme la deuxième partie du nom de l’entreprise le suggère, est un pari qu’un prix d’IA beaucoup plus grand est à portée de main : un niveau d’intelligence artificielle qui dépasse de loin l’état actuel de l’art, ainsi que l’intellect humain.
Les fondateurs de la start-up affirment qu’ils entrevoient une meilleure façon d’atteindre ce qu’ils appellent « le sommet de la montagne » en matière d’IA. On ne sait pas exactement ce que cela impliquera, mais cela s’inscrit dans le cadre d’une recherche ardente parmi les chercheurs en IA pour de nouvelles méthodes plus efficaces de formation de modèles qui menacent d’absorber de manière exponentielle plus de données et d’énergie, ainsi que de nouvelles techniques qui permettront de surmonter les limites de la technologie actuelle.
Wall Street traverse une période d’épuisement de l’intelligence artificielle. Mais à en juger par les grands noms du capital-risque qui se rangent derrière Safe Superintelligence, il y a encore beaucoup de place pour un battage médiatique autour de l’IA.