L'Intelligence Artificielle approche d'un plafond de verre, et les signaux sont de plus en plus visibles. Comme dans l'industrie du jeu vidéo, où le saut de la NES / SNES / PlayStation 1 / PS3 était spectaculaire mais les évolutions suivantes plus subtiles, l'IA suit une trajectoire similaire. Les premiers bonds technologiques, notamment le passage de GPT-2 à GPT-3, ont marqué les esprits. Aujourd'hui, chaque nouvelle génération exige des ressources démesurées pour des améliorations de moins en moins perceptibles.

Au cœur de ce ralentissement se trouve le coût par token, l'unité de base que l'IA traite pendant son apprentissage. Plus un modèle vise la précision et la complexité, plus il en nécessite, entraînant une explosion des coûts. L'entraînement de GPT-4 aurait dépassé les 100 millions de dollars, et cette courbe exponentielle ne fait que s'accentuer.

Les défis ne s'arrêtent pas là. La finesse de gravure des puces NVIDIA ou AMD atteint désormais les 3 nanomètres, frôlant les limites imposées par la mécanique quantique. Réduire davantage leur taille relève du défi technique et financier. La consommation énergétique pose également problème : les centres de données mobilisent des milliers de processeurs spécialisés pendant des mois, avec une empreinte écologique considérable.

Les données elles-mêmes deviennent un facteur limitant. Nous avons déjà exploité la majorité des contenus qualitatifs disponibles, et la création de nouveaux datasets pertinents devient de plus en plus complexe et onéreuse.
Face à ces contraintes, un décalage inquiétant se creuse dans le monde des investissements. Alors que les défis techniques s'accumulent, de nombreux investisseurs et influenceurs persistent à alimenter des discours déconnectés de la réalité, évoquant conscience artificielle, AGI et singularité. Cette bulle spéculative, nourrie de promesses extravagantes, détourne l'attention des véritables enjeux.

Les investisseurs avisés devraient plutôt se tourner vers les entreprises développant des solutions pragmatiques : optimisation d'algorithmes, matériel économe en énergie, ou modèles spécialisés répondant à des besoins concrets. La vraie valeur réside dans ces avancées progressives, pas dans les rêves de super-intelligence imminente.

Le secteur de l'IA, malgré son potentiel indéniable, n'échappe pas aux réalités économiques et techniques. Sans innovation majeure, ses progrès risquent de devenir plus lents et moins spectaculaires, donc méfiez vous si vous pensez que l'IA est le nouveau bitcoin.

13ans j'imagine ?