Dans  années 80, Lee Majors était célèbre pour son rôle de Steve Austin, surnommé “l’homme qui valait 3 milliards”.

Aujourd'hui, c'est Sam Altman, PDG et fondateur d'OpenAI, qui aspire à être connu comme l'homme prétendant à lever des milliers de milliards de dollars.

En anglais, la série s'appelle The Six Million Dollar Man.

7 000 milliards de dollars : voilà une somme qui a retenu l'attention dans les cercles technologiques et financiers. Pour mettre les choses en perspective, cela équivaut à environ la moitié du PIB de l’Union Européenne.

L’actuel (et de retour) chef d’OpenAI a partagé son objectif de collecter cette somme astronomique pour propulser le développement de son entreprise.

Quasiment en parallèle, un autre chiffre a capté l'attention, soulignant l'impact de la révolution numérique actuelle : la capitalisation boursière de Nvidia, principalement connue pour ses contributions dans le secteur des cartes graphiques et du développement logiciel, prisées par les monteurs vidéo et les joueurs, a surpassé celle d'Alphabet, la société mère de Google.

Ce succès, attribuable à la demande accrue en cartes graphiques pour l'IA générative, indique un changement notable, plaçant Nvidia sous les feux de la rampe mondiale avec une évaluation atteignant presque les 2 000 milliards de dollars.

Ce cap financier révèle non seulement la stature de Nvidia en tant que colosse de la technologie, mais aussi l'importance grandissante de l'infrastructure informatique et des capacités de traitement des données dans l'économie mondiale de l'IA.

Concrètement, le potentiel visuel de l'IA générative visuel peut produire cet exemple ci-dessous. 

Imaginez recréer votre espace de travail pour attirer vos candidats en VR grâce à l'IA

Qui veut gagner des milliards ?

La véritable interrogation autour de la levée de fonds par Sam Altman pour OpenAI n'est pas tant sa capacité à amasser les sommes visées, mais l'effet de cette initiative sur le développement de l'intelligence artificielle.

Ce montant s'aligne d'ailleurs avec les estimations du rapport McKinsey de l'été 2023, qui prévoyait que l'IA générative, appliquée à divers secteurs, pourrait générer entre 2 600 milliards et 4 400 milliards de dollars de revenus annuels pour l'économie globale.

En visant de telles sommes, Altman ne vise pas seulement le financement de nouvelles technologies, mais aspire également à "forger" l'avenir de l'IA.

Derrière ces ambitions colossales se trouve un dessein plus grand : contrôler l'IA et, de fait, orienter son intégration future dans nos sociétés.

Cette démarche met en exergue une lutte non seulement financière mais aussi idéologique, où dominer les progrès technologiques devient un enjeu crucial.

Les arbres numériques de l'IA générative peuvent-ils atteindre les nuages ?

À certains, ces prévisions pourraient paraître extravagantes, mais elles restent plausibles.

Pour beaucoup, les potentialités de création de valeur par l'IA demeurent néanmoins abstraites.

Les objections à l'ère du tout-IA sont pourtant bien réelles.

Ceux qui emploient fréquemment les modèles de langage à grande échelle (LLM) rencontrent souvent des anomalies dans ces systèmes appelées "hallucinations".

La cause en est bien connue : plus les systèmes offrent des services avancés (à l'instar du futur convertisseur texte en vidéo Sora présenté par les fondateurs de ChatGPT), plus ils nécessitent une capacité de calcul importante.

Exemple de vidéo générée par Sora, à partir d'un simple prompt de texte

Lors du OpenAI DevDay du 6 novembre 2023, Jessica Shieh, architecte technique, a plaisanté sur l'obsession de Sam Altman de toujours chercher plus de GPU pour pousser les limites.

Ainsi se ferme le cercle des milliards de dollars : des modèles d'IA plus sophistiqués exigent des cartes graphiques plus performantes, boostant la valeur de fabricants tels que Nvidia.

Cette quête effrénée suscite cependant de nombreuses interrogations.

Quels sont les écueils dans ce paysage prometteur ?

En résumé, l'IA générative, véritablement révolutionnaire, promet des avancées de productivité extraordinaires et une création de valeur inégalée dans l’histoire de l’Humanité, annonçant une sorte d’explosion précambrienne de l’économie numérique..

Cette révolution pourrait être alimentée par des fonds illimités et une architecture technique robuste.

Le premier point de préoccupation, dans un contexte écologique prédominant, concerne l'environnement.

D'une part, la demande croissante en serveurs et processeurs impliquera une hausse de l'extraction minière et, surtout, une augmentation considérable de la consommation énergétique nécessaire au fonctionnement des machines.

Selon le Wall Street Journal, la consommation d'électricité liée à l'usage des IA génératives pourrait égaler celle d'un pays comme l'Argentine.

D'autre part, cette accélération nécessitera de nouvelles compétences humaines, formées pour des emplois naissants.

Actuellement, une part significative des compétences requises pour mettre en œuvre l'IA générative concerne la gestion des données, secteur déjà en manque de recrutements. Sans oublier les nombreux emplois annexes qui émergeront, en lien avec le support, la formation, la cybersécurité, etc.

Pour anticiper ces besoins, il est vivement conseillé de mettre en place dès à présent une stratégie d'Inbound Recruiting.

Comme on dit, sans cerveaux disponibles, point d'IA !

Enfin, la barrière culturelle pourrait s'avérer plus conséquente que prévu.

La multiplication des contenus factices, le doute permanent jeté sur la réalité, les escroqueries, les usurpations d'identité, les interférences dans les processus démocratiques, les nombreuses questions sociétales liées à la redistribution des richesses créées, etc., entraîneront inévitablement des résistances qui ne pourront être surmontées par quelques heures de formation en ligne.

L'immense potentiel économique porté par la percée de l'IA générative pourrait donc se heurter à des milliers de milliards de défis !