Le retour sur investissement de l’IA générative ne fait pas l’unanimité. Cependant, de nombreux investisseurs y croient, comme en témoignent les derniers chiffres du suiveur de financements PitchBook. Au troisième trimestre 2024, les investisseurs en capital-risque ont investi 3,9 milliards de dollars dans les startups d’IA générative à travers 206 transactions, selon PitchBook. (Cela ne compte pas le tour de table de 6,6 milliards de dollars de OpenAI.) Et 2,9 milliards de dollars de ces financements sont allés à des entreprises basées aux États-Unis à travers 127 transactions. Parmi les plus gros gagnants du T3 figurent l’assistant de codage Magic (320 millions de dollars en août), le fournisseur de recherche d’entreprise Glean (260 millions de dollars en septembre), et la société d’analyse commerciale Hebbia (130 millions de dollars en juillet).
L’IA générative, qui couvre un large éventail de technologies, y compris les générateurs de texte et d’images, les assistants de codage, les outils d’automatisation de la cybersécurité et plus encore, a ses détracteurs. Les experts remettent en question la fiabilité de la technologie et, dans le cas des modèles d’IA générative formés sur des données protégées par le droit d’auteur sans autorisation, sa légalité. Cependant, les investisseurs en capital-risque semblent parier sur le fait que l’IA générative va prendre pied dans de grandes industries rentables et que sa croissance à long terme ne sera pas impactée par les défis qu’elle rencontre aujourd’hui. Peut-être ont-ils raison. Un rapport de Forrester prédit que 60% des sceptiques de l’IA générative adopteront cette technologie, consciemment ou non, pour des tâches allant de la synthèse à la résolution de problèmes créatifs. C’est une vision bien plus optimiste que la prédiction de Gartner plus tôt dans l’année selon laquelle 30% des projets d’IA générative seront abandonnés après la preuve de concept d’ici 2026.
“Les grands clients déploient des systèmes de production qui tirent parti des outils de démarrage et des modèles open source”, a déclaré Brendan Burke, analyste senior des technologies émergentes chez PitchBook, dans une interview accordée à TechCrunch.
Un obstacle majeur à l’adoption généralisée de l’IA générative est l’énorme besoin de calcul qu’elle requiert. Une étude récente de Bain suggère que l’IA générative va pousser les entreprises à construire des centres de données de l’ordre du gigawatt, consommant de 5 à 20 fois plus d’énergie que les centres de données actuels. Déjà, la demande en énergie pour les centres de données générée par l’IA prolonge la durée de vie des centrales à charbon. Morgan Stanley estime que si cette tendance se maintient, les émissions mondiales de gaz à effet de serre entre maintenant et 2030 pourraient être trois fois plus élevées qu’elles ne l’auraient été sans le développement de l’IA générative. Plusieurs des plus grands opérateurs de centres de données dans le monde, dont Microsoft, Amazon, Google et Oracle, ont annoncé des investissements dans le nucléaire pour compenser leur consommation croissante d’énergie non renouvelable. (En septembre, Microsoft a annoncé qu’il ferait appel à l’énergie de la tristement célèbre centrale nucléaire de Three Mile Island.) Mais il pourrait s’écouler plusieurs années avant que ces investissements ne portent leurs fruits.
Les investissements dans les startups d’IA générative ne montrent aucun signe de ralentissement, malgré les externalités négatives. ElevenLabs, l’outil viral de clonage de voix, chercherait à lever des fonds sur une valorisation de 3 milliards de dollars, tandis que Black Forest Labs, la société derrière le générateur d’images notoire de X, serait en pourparlers pour un tour de financement de 100 millions de dollars.
