Un article de Fortune affirme que l'économie de l'IA est actuellement dominée par deux émotions : d'un côté, « cette fois, c'est différent », et de l'autre, « personne ne connaît la réponse ». L'article estime que cette coexistence d'optimisme et d'incertitude constitue la caractéristique la plus marquante de la vague actuelle d'IA.
Le professeur Ethan Mollick de la Wharton School de l'Université de Pennsylvanie, aux États-Unis, a déclaré lors d'un événement à la Bibliothèque publique de New York que même les laboratoires d'IA, les dirigeants d'entreprises et les leaders d'opinion du secteur n'ont pas de méthode éprouvée pour répondre à la question de la manière dont l'IA transformera réellement les entreprises. Il a affirmé que toute personne prétendant maîtriser déjà le « scénario type » n'est pas fiable.
La productivité globale reste encore limitée
L'article cite des données de la Banque d'Amérique selon lesquelles l'IA contribue actuellement à hauteur d'environ 0,1 % à la productivité annuelle de l'économie dans son ensemble. Ce chiffre contraste nettement avec les attentes élevées du marché concernant l'IA. La Banque d'Amérique décrit toujours l'IA comme une technologie ayant un impact plus important que l'électricité et Internet dans le même rapport.
Une étude de Goldman Sachs en mars cette année a abouti à des conclusions similaires. Son rapport indique qu'aucune corrélation significative n'a été observée entre l'IA et l'augmentation de la productivité à l'échelle de l'économie dans son ensemble. Toutefois, dans les secteurs où l'IA est plus intensivement appliquée, tels que le service client et le logiciel, la hausse médiane de la productivité peut atteindre 30 %.
Selon les estimations de la Banque américaine, les tâches professionnelles pouvant être transformées par l'IA représentent actuellement environ 20 %, dont seulement 23 % sont rentables à ce stade. Même après automatisation, les économies de coûts du travail s'élèvent à environ 27 %, tandis que les coûts du travail représentent eux-mêmes environ la moitié des coûts totaux. Selon ce critère, la hausse théorique maximale de la productivité du travail est d'environ 0,66 %, et cette valeur sera encore réduite par des frictions et des retards d'exécution lors de la mise en œuvre.
Les processus internes de l'entreprise ralentissent la mise en œuvre.
L'article soutient que les retours sur l'IA n'ont pas encore pleinement été réalisés, et que le problème ne réside pas nécessairement dans la technologie elle-même, mais plutôt dans la structure organisationnelle. Mollick souligne que les départements informatiques des entreprises sont souvent les endroits où les projets d'IA stagne le plus, non pas à cause d'une opposition à l'innovation, mais en raison de leur mission naturelle de gestion des risques.
Il a également souligné que le système d'indicateurs de performance limite l'espace d'expérimentation. Si une entreprise exige dès le départ qu'un projet apporte une amélioration de 10 %, elle ne sélectionnera souvent que des ajustements mineurs aux processus existants, plutôt que de promouvoir leur remplacement. Autrement dit, les applications d'IA véritablement transformantes du mode de travail ne pourront pas nécessairement se développer efficacement dans un cadre de performance traditionnel.
Même les entreprises d'IA sont en train d'explorer les modes de déploiement.
L'article mentionne également un phénomène plus révélateur : de nombreuses entreprises d'IA créent leurs propres équipes de conseil et de déploiement pour aider leurs clients à intégrer les modèles dans leurs activités réelles. Mollick estime que cela démontre en soi que l'industrie n'a pas encore établi de parcours d'implémentation matures et reproductibles.
Si les capacités des modèles étaient déjà suffisamment avancées pour redéfinir un grand nombre de postes de bureau, ces entreprises devraient facilement pouvoir répondre à la question fondamentale : « Comment déployer ? » Mais en réalité, même les fournisseurs de technologie les plus enthousiastes à l’égard de l’IA cherchent encore des moyens de mettre en œuvre ces solutions dans les entreprises.
L'article soutient que la contradiction fondamentale actuelle dans l'industrie de l'IA ne se limite pas à la hauteur des valorisations, mais réside dans le décalage entre la vitesse des progrès technologiques et la capacité des organisations à les absorber. Le marché croit d'un côté que l'IA apportera des changements profonds, tout en manquant de chemins d'implémentation directement applicables ; cette tension continuera d'influencer la prochaine phase du développement de l'économie de l'IA.