À l’avenir, l’IA créera-t-elle la richesse de nombreuses industries, ou entraînera-t-elle une perte nette ?
(joincolossus.com)- Il existe des cas où des technologies de rupture créent une nouvelle richesse d’entreprise, et d’autres où elles contribuent à transformer la société mais rapportent peu aux investisseurs
- La question se pose de savoir à quelle catégorie appartient l’IA générative ; pour l’instant, elle semble s’inscrire dans le prolongement des précédentes innovations ICT, avec une évolution vers une structure oligopolistique dominée par les grandes entreprises
- En comparant les cas passés du microprocesseur et du transport par conteneurs, l’IA pourrait elle aussi concentrer une grande partie des gains non pas chez les producteurs, mais chez les consommateurs et quelques grandes entreprises
- Comme approche d’investissement rentable dans l’IA, les entreprises d’infrastructure ou les secteurs qui utilisent l’IA pour réduire les coûts et améliorer la productivité pourraient être les plus prometteurs
- Pour la plupart des investisseurs dans les nouvelles entreprises d’IA, l’opportunité pourrait être bien moindre qu’espéré, et au final, ce sont surtout les consommateurs et les entreprises établies les plus efficaces qui devraient en tirer le plus grand bénéfice
Technologies de rupture et naissance de la richesse
- Les technologies de rupture comme le chemin de fer, l’électricité, le moteur à combustion interne ou le microprocesseur ont ouvert de nouvelles ères industrielles, offrant aux investisseurs et aux entrepreneurs une richesse et une influence immenses
- À l’inverse, il existe aussi des cas comme le transport par conteneurs, qui a provoqué une transformation majeure de la société tout en ayant un effet limité sur l’augmentation de la valeur des entreprises
La valeur d’investissement de l’innovation technologique et la question de « qui profite des gains »
- Lorsqu’on investit dans une nouvelle technologie, il est déterminant d’évaluer combien de valeur sera créée et surtout qui captera cette valeur
- Les innovations ICT ont apporté de la richesse aux jeunes entreprises et aux investisseurs, alors que dans le transport par conteneurs, la valeur s’est diluée, empêchant nombre d’investisseurs d’en tirer profit
- On ne sait toujours pas clairement dans quelle catégorie se situera l’IA, en particulier l’IA générative
Comparaison entre les cas du microprocesseur et du transport par conteneurs
- L’innovation du microprocesseur était difficile à prévoir à ses débuts, mais les expérimentations et l’entrée sur le marché ont fini par créer un cercle vertueux de l’innovation
- À la fin des années 1970, la croissance progressive du marché du PC et la formation de barrières à l’entrée ont stimulé les investissements et favorisé l’essor de l’écosystème
- Les grandes entreprises établies comme IBM, HP ou DEC ont d’abord été peu enclines à adopter le PC, tandis que des entrants plus tardifs se sont imposés au centre de l’innovation
- Le texte décrit la trajectoire bulle ICT → éclatement de la bulle → croissance stable, ainsi que le rôle des investisseurs, des entrepreneurs et des points de bascule
L’analogie entre l’IA et le transport par conteneurs
- Le transport par conteneurs a lui aussi provoqué un immense bouleversement socio-économique, mais en raison de faibles barrières à l’entrée et d’une intensification de la concurrence, la plupart des investisseurs n’en ont pas tiré de profits importants
- Seuls McLean, fondateur de SeaLand à l’origine de l’innovation, et quelques investisseurs ont réellement accumulé de la richesse
- Ce sont surtout les grands armateurs, les investisseurs en infrastructures et les entreprises ayant effectivement exploité cet avantage (par exemple IKEA, Walmart) qui en ont le plus bénéficié
- L’intensification de la concurrence, le surinvestissement par rapport à la demande et la hausse des coûts d’infrastructure ont conduit à une structure limitant les rendements pour les investisseurs
Cycle d’innovation de l’IA et environnement d’investissement
- Selon la théorie de l’économiste Carlota Perez, l’innovation technologique progresse en quatre phases : irruption, frénésie, synergie, maturité
- Les opportunités de rendement pour les investisseurs se concentrent surtout durant les phases de frénésie et de synergie
- L’IA est déjà en cours de concentration oligopolistique et d’intégration sous l’impulsion des grandes entreprises ICT
- Les entreprises de grands modèles, ainsi que les acteurs de l’infrastructure, des puces et des données, occupent des positions clés dans la chaîne de valeur
- De nouvelles startups d’applications apparaissent continuellement, mais elles risquent fortement d’être absorbées par les grands acteurs des modèles ou distancées par la concurrence
Opportunités d’investissement et risques dans l’industrie de l’IA
- Les opportunités d’investissement dans les entreprises de modèles sont déjà limitées, et même les modèles spécialisés par domaine ne devraient voir émerger qu’un petit nombre d’acteurs, via intégration et acquisitions
- Même l’investissement dans les entreprises d’infrastructure (par exemple NVIDIA) intègre déjà des attentes élevées, ce qui laisse une marge de rendement supplémentaire limitée
- Les entreprises des secteurs qui utilisent l’IA — services professionnels, santé, éducation, finance, etc. — et qui s’en servent stratégiquement pour réduire les coûts et accroître la productivité ont de fortes chances d’être les principales gagnantes
- Pour les nouvelles entreprises et startups, il sera difficile d’attirer des investissements massifs en raison de l’intensification de la concurrence et des barrières à la croissance ; l’expérience et la capacité d’exécution seront déterminantes
Effets économiques de l’IA et bénéficiaires finaux
- L’IA devrait à l’avenir créer une valeur ajoutée représentant 1 à 7 % du PIB mondial, mais la majeure partie de ces gains pourrait revenir aux consommateurs et aux entreprises établies les plus productives
- Dans les services, les gains de productivité devraient accroître le bien-être des consommateurs et élargir l’accès à divers services
- Comme pour l’automatisation industrielle par le passé, ce n’est qu’en intégrant les réductions de coûts liées à l’IA dans la stratégie des entreprises que pourront émerger des opportunités d’investissement réellement remarquables
Conclusion – Stratégie d’investissement à l’ère de l’IA
- Plutôt que de céder à des attentes indiscriminées au début d’une technologie de rupture, il faut adopter une réflexion d’investissement différenciée, centrée sur les marchés et les stratégies qu’ouvrira l’augmentation de la productivité des travailleurs du savoir
- À l’avenir, le facteur de succès ne sera pas de parier uniquement sur la technologie elle-même, mais de comprendre comment elle ouvrira de nouvelles opportunités et de nouveaux marchés
2 commentaires
Avec l’IA et les robots, lorsque leur impact disruptif se manifestera dans le travail, la logistique, la sécurité ou encore les services, cela ne deviendra-t-il pas très concret ?
Avis Hacker News
Ce qui est intéressant avec l’IA, c’est qu’elle semble vraiment abaisser fortement les barrières à l’entrée dans des domaines très variés Je n’ai encore jamais vu d’entreprise montrer de manière convaincante que cela avait réellement eu un impact sur elle. La plupart du temps, il y a surtout de la communication, et très peu de choses concrètes. En revanche, j’ai vu beaucoup d’exemples d’usage individuel, moi y compris J’ai toujours aimé bricoler le développement de jeux vidéo comme hobby, mais les ressources artistiques ont toujours été le principal obstacle. Je ne sais pas dessiner et je n’avais pas de budget, donc je fouillais dans les packs d’assets sur Itch.io, et la direction du projet se retrouvait souvent dictée par ce qu’ils proposaient. Mais depuis cette année, tout a complètement changé. Je peux maintenant investir une heure pour créer moi-même les graphismes que je veux, puis les retoucher, et obtenir des assets vraiment adaptés à mes besoins. Il devient possible de composer des assets en fonction du jeu que je veux créer Cela ne concerne que la barrière à l’entrée. Les assets que je produis restent du niveau de la « shovelware », et je n’en fais pas un business. Mais une seule personne peut désormais se consacrer librement sur Internet à ses loisirs et au développement de ses compétences. J’espère qu’un jour une vraie idée géniale émergera, et qu’alors je pourrai embaucher de vrais artistes et investir de l’argent J’ai l’impression que c’est une dynamique comparable à ce que GarageBand, iMovie ou YouTube ont permis, en donnant aux gens la possibilité d’expérimenter la musique et la vidéo sans équipement complexe ni logiciels Adobe coûteux
Je ressens quelque chose de similaire Pendant longtemps, je lançais des projets perso puis je me retrouvais bloqué par de petits problèmes — par exemple un serveur qui renvoie une erreur bizarre —, je m’agaçais et j’abandonnais. Ce n’était pas mon travail, et ma patience pour du boulot gratuit avait ses limites Avec ChatGPT, je peux copier-coller l’erreur et obtenir des pistes de résolution. Parfois ça marche du premier coup, parfois non, mais au moins j’ai quelque chose à essayer, et une fois un peu lancé, l’élan revient et je me replonge dans le projet Il me reste encore beaucoup d’efforts à fournir, mais l’IA joue bien son rôle d’outil pour franchir les premiers obstacles
Je ressens ce phénomène moi aussi C’est un gros avantage pour les startups. Des tâches qui demandaient autrefois des spécialistes — conception de logo, design graphique, programmation, copywriting, etc. — peuvent désormais être traitées « suffisamment bien » par le founder avec l’IA. Il existe encore des domaines où elle ne peut pas remplacer complètement l’aide humaine, comme le juridique ou les vendors SaaS, mais l’IA peut au moins conseiller sur les services à utiliser Cela dit, ironiquement, si tout le monde peut lancer facilement une startup, la concurrence devient plus rude et l’environnement plus difficile pour les founders. Au final, on ne sait pas vraiment si les prosumers ou les founders seront les gagnants Il est aussi intéressant de se demander si, quand des transactions autrefois coûteuses sont remplacées par une IA à 20 $ par mois, cela ne risque pas de réduire l’activité économique globale
Avant, externaliser l’art d’un jeu coûtait des milliers de dollars et environ un mois, ce qui limitait fortement ce qu’on pouvait produire et imposait de grosses contraintes dès qu’on voulait changer de plan. Maintenant, grâce à l’IA, on peut créer 2, 5 ou 10 fois plus d’assets — art, audio, etc. — quasiment sans coût supplémentaire, explorer librement des idées, les abandonner puis pivoter très vite vers une nouvelle direction
Je suis d’accord avec l’idée que c’est dans la même lignée que GarageBand, iMovie ou YouTube, qui ont rendu la musique et la vidéo accessibles au plus grand nombre. Le livre de William Deresiewicz, The Death of the Artist, vaut le détour. Il y a matière à réfléchir pour savoir si le marketing selon lequel tout le monde peut faire de l’art, des jeux ou de la création a vraiment des effets uniquement positifs sur ces domaines
À propos de l’idée que « l’IA abaisse les barrières à l’entrée », il faut se demander si le fait de demander à un LLM de générer une image signifie vraiment que je suis entré dans les arts visuels, si demander qu’on me crée de la musique fait de moi un musicien, ou si faire produire du texte fait de moi un écrivain
Les innovations de ce type, même si leur impact social est considérable, ont tendance à renforcer les structures existantes plutôt qu’à créer de nouvelles richesses La conteneurisation, il y a 15 ans, n’a pas rendu immensément riches les pionniers du secteur, mais elle a servi de fondation à l’économie d’exportation d’Asie de l’Est, à l’offshoring et aux modèles de distribution comme Walmart ou Amazon, créant ainsi énormément de richesse en aval. Avec l’IA, ce seront probablement moins les quelques acteurs qui possèdent l’infrastructure réelle que ceux qui profiteront de la réallocation de la valeur via des changements structurels rendus possibles par l’IA C’est important parce que créer des modèles, bâtir l’infrastructure et exploiter des data centers demande énormément de capital et implique une concurrence difficile à soutenir. La vraie richesse se concentrera chez ceux qui sauront reconfigurer des industries à partir de nouvelles structures de coûts
L’idée centrale de ce texte, c’est qu’il faut investir dans les secteurs en aval de l’IA
On voit déjà des signes montrant que l’IA suit le même schéma. La compétition sur l’infrastructure est intéressante, mais la valeur la plus concrète et la plus durable se construira après, en aval
Je m’attends à ce que l’IA évolue de manière comparable à l’automatisation industrielle Des millions d’usines en tireront profit, tandis qu’un nombre relativement réduit d’entreprises fournira les composants d’automatisation — convoyeurs, systèmes de vision/manutention, robots industriels, etc. Mais si la concurrence est intense, les fournisseurs de technologie ne deviendront pas forcément incroyablement riches Les premiers adopteurs paieront plus cher, mais à mesure que les LLM se commoditiseront, le coût de l’inférence deviendra le vrai facteur de compétitivité. Aujourd’hui, les grandes entreprises investissent massivement pour proposer les produits les plus avancés, mais l’open source et les modèles gratuits talonnent de près Le domaine qui progresse le plus vite en ce moment n’est pas le LLM lui-même, mais les systèmes d’agents, de raisonnement et de recherche construits autour des LLM. Là, la capacité d’ingénierie compte davantage que les énormes clusters d’entraînement Nous sommes encore au tout début du premier tour de l’IA, l’ère des LLM. Cette période ne durera pas éternellement, et de nouvelles architectures ainsi que des algorithmes d’apprentissage progressif pour l’AGI apparaîtront. Il faudra encore plusieurs générations de progrès, mais à l’avenir, ce qui comptera surtout, ce seront des structures plus complexes intégrant les LLM comme un composant parmi d’autres — similaires à ce que DeepMind prévoit sur 5 à 10 ans —, et les systèmes construits autour des LLM mèneront aux capacités de l’étape suivante
Le vrai défi n’est pas de savoir si l’IA va « remplacer » les humains, mais comment préserver des espaces où l’on peut réellement pratiquer et développer des compétences Les stages, les projets junior et les emplois débutants existaient aussi pour offrir une courbe de progression et un environnement d’apprentissage, pas seulement de l’efficacité. Si l’IA remplace trop brutalement ces opportunités, on risque de couper l’échelle qui permet de former la prochaine génération d’ingénieurs et de créateurs compétents La vraie question n’est pas tant « l’IA va-t-elle prendre des emplois ? » que « comment concevoir des terrains d’entraînement où les humains peuvent apprendre pendant que l’IA prend en charge le travail répétitif ? »
Ce que je trouve déroutant et frustrant dans le boom de l’IA, c’est qu’on a l’impression d’apprendre à courir avant même de savoir marcher Par exemple, le web regorge de sites qui génèrent n’importe quelle image photoréaliste, mais il n’existe pas d’outil répondant précisément à une demande vraiment simple et concrète comme « une icône de pomme PNG 16x16 » La raison, c’est que les réseaux neuronaux sont forts sur des données organiques de taille fixe, mais moins convaincants dans des aspects qui paraissent pourtant modestes en pratique. C’est pourquoi les générateurs de sites web par IA en arrivent aujourd’hui à fabriquer des assets en code — comme des synthés web audio — là où une personne normale utiliserait simplement des fichiers image ou son J’espère qu’à l’avenir, le boom de l’IA ralentira et que tout le monde se concentrera moins sur le côté « wow » et davantage sur des choses plus pratiques et plus quotidiennes. Même si, bien sûr, le monde semble éviter les choses « ennuyeuses mais utiles » depuis déjà longtemps
J’ai demandé à ChatGPT-5 une « icône de pomme PNG 16x16 », et il m’a donné exactement ça Les LLM ont clairement des limites intrinsèques, mais ils couvrent aussi beaucoup de cas limites présents dans leur dataset d’entraînement
Si le « fait de marcher » pour l’IA consiste à produire quelque chose de « plausible » selon la demande de quelqu’un, alors suivre parfaitement des instructions détaillées correspondrait au « fait de courir » C’est simplement qu’en ce moment, à cause de la direction prise par l’évolution technologique, on a l’impression que l’ordre est inversé
Si l’IA n’avait appartenu qu’à une seule personne, elle aurait pu la rendre incroyablement riche Nous devrions être sincèrement reconnaissants envers Google de ne pas avoir gardé pour eux seuls le papier « Attention is All You Need »
Je pense qu’il faut pousser encore plus loin l’argument de l’OP
Des domaines comme le jeu vidéo sont déjà entrés dans cette course de la Reine rouge. Si la GenAI facilite la création de jeux, cela réduit en fait encore les chances de succès. Le marché est déjà saturé de jeux de haute qualité, ce qui rend encore plus difficile l’installation des nouveaux venus
On peut aussi imaginer un scénario où l’on racle jusqu’au dernier morceau tout le travail accumulé depuis 20 à 30 ans dans le web, la donnée, le jeu vidéo ou les OS, pour écarter les personnes qui faisaient ce travail. Mais si le progrès dans ces domaines s’arrête de cette manière, cela veut-il dire que « tout est déjà terminé » ? Les IA à base de LLM dépendent de leurs inputs, donc leurs limites sont claires, et même si on essaie de combler l’écart avec le RLHF, le feedback lui-même a ses limites, tandis que les productions de second ordre seront encore de moindre qualité. Au final, cela ne fait qu’abaisser les barrières à l’entrée de produits existants, tandis que les professionnels de ces secteurs risquent d’être écrasés par cette nouvelle concurrence
Je ne suis pas d’accord avec l’idée que l’optimisation des coûts des entreprises fera baisser le prix des produits En réalité, les entreprises cherchent surtout à faire payer le prix maximal possible tout en maintenant la qualité minimale acceptable. Les gains d’optimisation se transforment simplement en profits
En réalité, l’impact de l’IA pourrait être encore plus grand, ou au contraire plus limité, que ce que nous imaginons D’un côté, certains estiment que l’IA remplacera des métiers entiers ou réduira fortement les effectifs dans de nombreux domaines. Les développeurs web juniors, les ingénieurs logiciel, les copywriters, les designers, les graphistes, les assistants de recherche et tous ceux qui effectuent des tâches répétitives et standardisées sont exposés. Si l’on a simplement besoin de produire « quelque chose », alors les personnes de ces métiers ont de quoi s’inquiéter. Le travail consistant à rassembler des matériaux déjà existants peut également être remplacé par l’IA D’un autre côté, il est peu probable que l’IA devienne l’outil universel que certaines entreprises imaginent. Elle aide bien sur des tâches déjà largement répandues, comme l’écriture de code boilerplate pour les ingénieurs logiciel, mais sa qualité chute fortement sur des tâches nouvelles ou dans des domaines moins couverts. En particulier, dans des professions comme avocat ou médecin, où l’exactitude du résultat touche à la survie ou à des enjeux juridiques, l’IA ne peut pas remplacer complètement l’humain En conclusion, l’IA excelle dans les domaines répétitifs où le niveau de finition du résultat n’est pas crucial. En revanche, elle est mal adaptée aux domaines où le feedback est indispensable, ou où les erreurs deviennent graves faute d’expertise
Comme le suggère le titre, l’alternative « jeu à somme nulle ou bénéfice net » est elle-même une fausse dichotomie Si la richesse n’est pas concentrée mais distribuée, alors l’ensemble de la société en profite. Si les utilisateurs exploitent directement l’IA pour créer de la valeur, tandis que les entreprises d’IA ne facturent qu’une petite somme comme 20 $ par mois, alors un travail utile est réalisé à faible coût, ce qui génère un bénéfice net pour la société tout entière C’est en quelque sorte l’effet inverse du sophisme de la vitre brisée
Certains affirment que l’évolution de l’IA est prévisible, mais personnellement je ne la trouve pas si prévisible que ça Certains disent que l’IA se limite aux LLM et deviendra bientôt inutile (Ed Zitron), d’autres annoncent que l’AGI et la superintelligence sont imminentes (Musk/Altman). Si une véritable superintelligence arrive réellement, il est difficile de prévoir comment son impact se déploiera John von Neumann disait en 1958 que le progrès technologique et les changements dans la vie humaine s’accéléraient en se rapprochant d’une singularité essentielle, et ce terme a alimenté le débat actuel sur la singularité de l’IA. Même comparée aux cinq grandes innovations passées comme l’électricité, l’automobile ou l’IT, l’IA reste un domaine bien moins prévisible