La compétition dans l’IA entre dans sa deuxième phase : après la course à la puissance de calcul, la course à la rentabilité.
Alors que l’engouement pour l’IA bat son plein, une question devient de plus en plus difficile à éluder : au bout du compte, combien les entreprises peuvent-elles espérer gagner après avoir dépensé des fortunes en puces et en centres de données ?
Le changement le plus important à analyser ne concerne pas les variations du cours d’une action un jour donné. Il est plus significatif : les critères d’évaluation d’une entreprise spécialisée dans l’IA passent de l’ampleur de ses investissements aux retombées qu’ils peuvent générer.
La puissance de calcul est le ticket d’entrée ; les retombées commerciales déterminent jusqu’où l’on peut aller.
Aux débuts du développement de l’IA, la puissance de calcul est une ressource essentielle. L’entraînement de grands modèles nécessite des puces, les services aux utilisateurs des serveurs, et le développement des activités des centres de données. Ceux qui peuvent accéder plus rapidement à ces ressources ont davantage de chances de prendre une longueur d’avance.
Les fournisseurs de puces, de solutions de stockage et d’équipements réseau sont ainsi devenus les grands bénéficiaires de cette course. Quelle que soit l’application d’IA qui finira par réussir, les entreprises en lice doivent d’abord acheter du matériel. C’est de là que vient la métaphore des « vendeurs de pelles ».
Mais acheter du matériel n’est que le début du parcours commercial.
Même si une entreprise possède un grand nombre de cartes graphiques, elle doit encore répondre à ces questions : pourquoi les utilisateurs choisiraient-ils son service ? Combien sont-ils prêts à payer ? Les revenus peuvent-ils couvrir les coûts du matériel, de l’électricité, de la maintenance et de la R&D ?
À mesure que le secteur passe de l’exploration technologique à une activité à grande échelle, ces questions deviennent de plus en plus importantes. La puissance de calcul peut permettre à une entreprise de prendre part à la course, mais elle ne garantit pas directement sa rentabilité.
Les opportunités des fournisseurs de cloud : intégrer la technologie à des activités existantes
L’avantage de sociétés comme Microsoft, Google et Amazon tient au fait qu’elles disposent déjà de clients, de produits et de circuits de vente.
Les logiciels de bureautique peuvent intégrer des assistants d’IA, les moteurs de recherche proposer des réponses intelligentes et les plateformes cloud fournir aux entreprises des modèles et des outils de développement. Ces activités existantes offrent à l’IA des cas d’usage concrets et rapprochent la technologie des clients.
Les entreprises clientes achètent des services d’IA généralement pour résoudre des problèmes précis : réduire les tâches répétitives, raccourcir les délais de développement, améliorer l’efficacité du service client ou aider les employés à travailler plus rapidement.
Si ces résultats peuvent être vérifiés, l’IA peut devenir un service pour lequel les clients sont prêts à payer durablement. Les capacités technologiques se transforment ainsi en source de revenus.
Toutefois, disposer d’un accès aux utilisateurs et de canaux de distribution ne fait qu’augmenter les chances de réussite. La qualité des fonctionnalités d’IA, le renouvellement des abonnements par les clients et le coût du service restent déterminants pour la viabilité de l’activité.
Le matériel reste important, mais le marché se montre plus exigeant
Résumer l’évolution du secteur par « le matériel s’efface, les applications prennent le relais » revient à négliger le lien qui les unit.
Plus les applications se généralisent, plus elles peuvent entraîner une hausse de la demande en puissance de calcul ; plus les puces sont efficaces, plus elles peuvent rendre viables économiquement de nouvelles applications. Le matériel et les applications se renforcent mutuellement.
C’est plutôt l’efficacité des investissements qu’il faut réévaluer.
Une fois le centre de données construit, combien d’équipements restent en fonctionnement ? Lorsque le nombre d’appels aux modèles augmente, de combien progressent les revenus et les coûts ? Les investissements supplémentaires peuvent-ils générer une demande suffisante de la part des clients ?
Ces questions sont plus révélatrices de la qualité de gestion d’une entreprise que la simple comparaison du nombre de puces achetées.
À l’avenir, les résultats des fournisseurs de matériel dépendront donc toujours de leurs avantages technologiques, de la demande des clients et de leur rentabilité. Les fournisseurs de cloud et les entreprises d’applications devront eux aussi prouver qu’ils savent transformer la demande en bénéfices durables. La place occupée dans le secteur ne peut pas résoudre cette équation à la place de l’entreprise.
Dans la seconde moitié de la course à l’IA, intéressons-nous à ceux qui créent une valeur mesurable
Pour évaluer une entreprise spécialisée dans l’IA, trois questions peuvent servir de point de départ.
Premièrement, pourquoi les clients paient-ils ? Le produit doit résoudre un problème réel et permettre aux clients de constater les résultats de son utilisation.
Deuxièmement, les clients continueront-ils à payer ? La curiosité à court terme peut générer du trafic, mais seules des habitudes d’utilisation durables et le renouvellement des abonnements peuvent soutenir une activité à long terme.
Enfin, lorsque les revenus augmentent, l’entreprise peut-elle dégager davantage de bénéfices ? Si chaque euro de revenu supplémentaire s’accompagne de coûts de service tout aussi élevés, la croissance de l’activité n’améliorera pas nécessairement sa rentabilité.
Ces trois questions renvoient finalement à une seule : l’entreprise crée-t-elle une valeur reconnue par les clients et qu’elle est capable de fournir durablement ?
La prochaine phase de la concurrence dans le secteur de l’IA tournera de plus en plus autour de cette question. Les puces et les centres de données resteront fondamentaux, mais l’expérience produit, les relations avec les clients, la capacité à fournir les services et la maîtrise des coûts détermineront ensemble le rendement économique que ces infrastructures pourront générer.
Pour les entreprises, l’objectif à poursuivre est de faire véritablement entrer l’IA dans les processus de travail, afin d’aider les clients à accomplir leurs tâches plus rapidement et plus efficacement, et de les inciter à payer durablement pour ces améliorations.
