Gartner : les coûts de l’IA peuvent exploser

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Une intelligence artificielle abordable ? Pas du tout. De nombreuses entreprises qui expérimentent cette technologie sous-estiment largement ses coûts. Selon l’institut américain d’études de marché Gartner, ces derniers peuvent rapidement dépasser de loin les prévisions initiales, en raison de plusieurs facteurs.

Dans le monde entier, les entreprises réfléchissent à l’intégration de l’IA dans leurs processus – ou l’ont déjà entamée. Cela s’explique notamment par les promesses des modèles linguistiques génératifs, tels que ChatGPT, en matière d’efficacité accrue et d’économies potentielles. Au départ, leur utilisation est souvent quasi gratuite. Même les versions payantes restent parfaitement abordables pour les utilisateurs professionnels (B2B).

Hormis le fait que les tarifs des abonnements peuvent évoluer rapidement, beaucoup d’entreprises, emportées par l’euphorie autour de l’IA, négligent les coûts induits par l’hébergement dans le cloud. Elles déploient aussi fréquemment ces nouvelles capacités de manière inefficace : mobilisant des ressources humaines et techniques superflues pour des tâches qu’une simple recherche sur le web permettrait à une seule personne de réaliser tout aussi bien. Chez les fournisseurs facturant à l’unité (par « token »), cette approche peut vite se révéler très coûteuse – au point de générer plus de frais que de valeur ajoutée.

L’intelligence artificielle apporte-t-elle réellement de la valeur ?

C’est ce qu’ont souligné, en septembre 2024, des analystes de haut niveau lors de l’ouverture du Symposium annuel Gartner sur les technologies de l’information, organisé à Gold Coast (Australie). Ils ont appelé les entreprises souhaitant intégrer l’IA à leurs processus à ne pas négliger les coûts associés ni la hausse réelle de productivité potentiellement réalisable. « Gaspiller de l’argent dans l’IA générative est facile », cite heise online Mary Mesaglio, vice-présidente de Gartner. Comme lors de la migration vers le cloud, il est facile de sous-estimer les coûts liés à l’exploitation de l’IA.

Selon elle, les coûts réels pourraient s’avérer 500 à 1 000 % supérieurs aux prévisions initiales des entreprises. Dans leur allocution inaugurale commune, Mary Mesaglio et son collègue Kristian Steenstrup ont également identifié la nature des données comme un facteur de coût supplémentaire : si les données non structurées peuvent effectivement conduire à de meilleurs résultats, leur traitement s’avère souvent nettement plus onéreux.

Pour l’heure, Nvidia est le principal bénéficiaire

La génération automatisée de contenu par l’intelligence artificielle (IA générative) devrait permettre d’économiser en moyenne 43 minutes de travail par jour et par utilisateur. Toutefois, selon Gartner, il n’est pas encore clair si cet avantage justifie financièrement les investissements engagés. Une autre analyste du cabinet d’études de marché et de conseil avait prévu, en juillet 2024, que 30 % de tous les projets basés sur l’IA générative pourraient être abandonnés d’ici la fin 2025 faute de rentabilité démontrée.

Comme le souligne l’article publié par Heise, les éditeurs de modèles linguistiques génératifs rencontrent eux aussi des difficultés à dégager des bénéfices. Selon des informations récentes, OpenAI, l’éditeur de ChatGPT, risquerait de réaliser des pertes s’élevant à plusieurs milliards de dollars, tandis que Nvidia – principal fournisseur du matériel informatique indispensable aux acteurs de l’IA – enregistre, depuis le lancement de ChatGPT et le boom qui a suivi autour de l’IA générative, des résultats financiers records.

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