Bonjour et bienvenue sur Eye on AI. Dans cette édition : Pourquoi l’IA n’est pas encore une bulle… ChatGPT devient plus bavard… Microsoft connecte les centres de données américains dans la première « super usine d’IA »… et les systèmes d’IA « fantômes » causent des problèmes aux organisations.
Bonjour, ici Beatrice Nolan, qui remplace Sharon Goldman pendant qu’elle est en vacances cette semaine. Dernièrement, il y a une question que les investisseurs ne semblent pas cesser de poser : le boom de l’IA est-il entré dans le territoire de la bulle ?
Un analyste pense avoir une réponse et un moyen de savoir si l’industrie de l’IA est dans une phase d’expansion ou de récession grâce à un mécanisme spécial qui mesure les principaux facteurs de stress de l’industrie sur une échelle de sécurité, de prudence ou de danger.
Le cadre a été créé par Azeem Azhar, un analyste et auteur renommé, qui affirme que les données montrent que l’industrie de l’IA n’est pas dans une bulle, du moins pas encore.
Quelle est la différence entre un boom sain et une bulle dangereuse ? Selon Azhar, les deux sont très similaires, mais une bulle est « une phase marquée par une escalade rapide des prix et des investissements, où les valorisations s’écartent sensiblement des perspectives sous-jacentes et de la capacité de gain réaliste des actifs concernés ». Cependant, en période de boom, les fondamentaux finissent par rattraper leur retard.
« Les booms peuvent encore être dépassés, mais ils se consolident en industries durables et en valeur économique durable », écrit Azhar.
Le cadre d’Azhar pour déterminer où nous en sommes est basé sur cinq indicateurs (stress économique, pression du secteur, dynamique des revenus, chaleur des valorisations et qualité du financement) qui ont été testés par rapport aux cycles d’expansion et de récession passés et transformés en un tableau de bord en direct.
Selon ce tableau de bord, si aucun ou l’un des indicateurs ne se situe dans la zone dangereuse ou « rouge », cela indique que l’industrie de l’IA est toujours en plein essor ; deux rouges signifient la prudence ; et trois ou plus signifient des problèmes imminents et un territoire de bulle défini. Depuis qu’Azhar l’a mis en service en septembre, un seul des compteurs est entré dans la zone rouge.
Il n’est peut-être pas surprenant que cet indicateur soit la « tension industrielle », qui permet de déterminer si les revenus de l’industrie de l’IA suivent le rythme des énormes investissements en capital consacrés au développement des infrastructures et des modèles. Les dépenses en capital des grandes technologies et des hyperscalers sont canalisées vers les centres de données, les GPU et les puces à un rythme beaucoup plus rapide que les revenus générés par les produits et services d’IA. Même si les revenus de l’IA augmentent, ils ne couvrent encore qu’environ un sixième de l’investissement total du secteur.
(Il convient de noter que le passage au rouge de l’indicateur était également en partie attribué à une mise à jour méthodologique. Les estimations précédentes incluaient des projections futures pour les revenus de 2025. Le nouveau modèle mesure désormais à la fois les revenus et les investissements sur la base des données réelles des 12 derniers mois, plutôt que des prévisions.)
Les conditions de financement et la flambée des valorisations se sont également orientées vers une zone de prudence et de détérioration. Cela est dû en grande partie à des questions sur la stabilité du financement, telles que des accords plus risqués tels que l’augmentation de la dette d’Oracle de 38 milliards de dollars pour de nouveaux centres de données et le soutien de Nvidia au cycle de 20 milliards de dollars de xAI. Obtenir un financement pour la construction de grands centres de données commence à devenir plus compliqué et légèrement plus risqué, même si les entreprises continuent d’offrir des données financières solides et des flux de trésorerie stables.
L’écart entre l’optimisme des investisseurs et la « réalité des bénéfices » se creuse également, et les ratios cours-bénéfice du secteur augmentent, bien qu’ils restent bien en deçà des sommets de l’ère Internet. La dynamique des revenus, ainsi que les tensions économiques, se situent toujours dans la zone verte « sûre », mais les deux s’aggravent.
À première vue, tout cela signifie que nous sommes dans un boom de l’IA, du moins pour le moment. Et d’autres analystes sont d’accord, notamment Goldman Sachs, qui a déclaré dans une note plus tôt cette semaine que, même si les actions liées à l’IA sont très valorisées, le marché américain ne présente pas encore les larges distorsions macroéconomiques typiques des bulles d’actifs passées, comme le boom technologique de la fin des années 1990.
Même s’il y a des raisons d’être prudent (et que la mousse ne manque pas), il est peut-être encore trop tôt pour appeler cela une bulle.
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L’ŒIL SUR LES CHIFFRES DE L’IA76%
C’est le nombre d’organisations qui ont déjà été confrontées à un problème de sécurité avec leurs systèmes d’intelligence artificielle. Selon un nouveau rapport de Harness, une société de plateforme AI DevOps, les entreprises ont du mal à savoir où et comment l’IA est utilisée, ce qui crée de nouveaux risques de sécurité. Selon l’étude, 62 % des équipes de sécurité ne peuvent pas identifier où les grands modèles de langage (LLM) sont déployés au sein de l’entreprise, tandis que 65 % des organisations déclarent disposer de systèmes « d’IA fantôme », dans lesquels les employés utilisent des outils d’IA pour travailler sans l’approbation de leur entreprise, fonctionnant en dehors de la surveillance officielle. Résultat : 76 % de ces organisations ont déjà connu des incidents d’injection rapide et 65 % ont connu des tentatives de jailbreak. Le rapport prévient que les outils de sécurité traditionnels ne peuvent pas suivre le rythme de l’évolution rapide des outils d’intelligence artificielle et de l’utilisation de ces outils par les employés. Le rapport note également que les développeurs et les équipes de sécurité sont souvent mal alignés, seul un tiers informant la sécurité avant de démarrer des projets d’IA.
« Shadow AI est devenu le nouvel angle mort des entreprises », a déclaré Adam Arellano, CTO chez Harness’ Field. “La sécurité doit être présente tout au long du cycle de vie du logiciel : avant, pendant et après le code.”
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