Le développement rapide de l’intelligence artificielle fait fortement grimper les coûts de matériel et de calcul auxquels les entreprises sont confrontées. Récemment, Bryan Catanzaro (vice-président de la division deep learning chez NVIDIA) a déclaré aux médias que le coût des calculs de l’IA dépasse les dépenses de salaire du personnel, et que, dans les applications réelles, l’IA ne parvient pas nécessairement à réduire les coûts de main-d’œuvre comme prévu.
Les dépenses de calcul liées à l’IA dépassent le coût des salaires des professionnels
Lors d’une interview accordée aux médias, Bryan Catanzaro, vice-président de la division de deep learning d’NVIDIA, a reconnu que, pour son équipe technique, le coût de calcul nécessaire au fonctionnement de modèles d’intelligence artificielle est bien plus élevé que les dépenses salariales liées à l’embauche de techniciens hautement qualifiés. Cette observation remet en question l’opinion largement répandue selon laquelle l’intelligence artificielle permettra forcément de réduire les coûts d’exploitation des entreprises. Bien que l’intelligence artificielle ait la capacité de traiter de grandes quantités de données, le matériel haute performance, l’alimentation électrique et les coûts de maintenance requis en coulisses sont extrêmement élevés, ce qui fait que, dans certains domaines spécifiques de développement technologique, le coût d’exploitation des machines s’avère plutôt plus lourd que les coûts de la main-d’œuvre humaine, créant ainsi un nouveau type de modèle de dépenses capitalistiques.
L’automatisation n’est pas encore économiquement viable pour la majorité des postes
Les données d’une étude publiée en 2024 par le Massachusetts Institute of Technology (MIT) apportent un soutien académique à cette observation des coûts. Cette recherche analyse plusieurs tâches qui dépendent du jugement visuel, et constate que l’automatisation par l’IA n’offre actuellement des avantages économiques que dans environ 23 % des postes, tandis que dans les 77 % restants, l’embauche d’employés humains demeure le choix le plus économique et le plus efficace. L’étude indique que, pour atteindre un niveau de performance comparable à celui des humains, les investissements nécessaires dans les logiciels et le matériel sont très importants ; pour la majorité des PME ou pour des secteurs spécifiques, le seuil financier de l’automatisation complète reste encore trop élevé. En outre, les erreurs dues à la maturité insuffisante de la technologie, comme le risque de corruption des bases de données signalé par des ingénieurs, augmentent aussi les coûts invisibles.
Les acteurs du secteur technologique subissent une pression excessive liée à la réaffectation budgétaire
Malgré des coûts de lancement élevés, les grandes entreprises technologiques ne voient pas leurs dépenses en intelligence artificielle ralentir. Selon des statistiques, les dirigeants technologiques mondiaux prévoient d’investir environ 740 milliards de dollars en 2024 dans des infrastructures liées à l’intelligence artificielle, soit une croissance significative par rapport à l’année précédente. Toutefois, cet investissement à forte intensité a également un impact sur la planification financière des entreprises. Praveen Neppalli Naga, directeur technique d’Uber, indique que l’adoption d’outils d’encodage alimentés par l’IA fait augmenter l’ensemble des coûts de R&D, obligeant l’entreprise à reconsidérer ses plans budgétaires, car les dépenses réelles dépassent souvent très largement les limites initialement prévues. Cela montre que, tout en améliorant l’efficacité, la technologie de l’IA exerce aussi une pression sur les flux de trésorerie et la répartition des ressources des entreprises.
Alors que les entreprises investissent dans l’intelligence artificielle, elles procèdent en parallèle à de vastes licenciements ; les statistiques indiquent qu’en 2024, plus de 92 000 professionnels de la technologie ont déjà perdu leur emploi, et que le rythme des licenciements est nettement supérieur aux niveaux des années précédentes, reflétant une phase d’intégration entre l’équilibrage financier et la transition technologique que traverse le secteur technologique. Bien que les coûts de calcul soient actuellement extrêmement élevés, à mesure que l’infrastructure mûrit et que l’efficacité de fonctionnement des modèles s’améliore, la structure des coûts a encore une marge pour diminuer. La question de savoir si l’intelligence artificielle pourra réellement démontrer des retombées économiques à l’avenir dépend de la capacité de cette technologie à réaliser des applications plus stables à grande échelle, sans se limiter à des considérations de coût, et en réduisant le besoin de supervision humaine.
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