Le vrai coût de l'IA pour les entreprises

Dans l'esprit de nombreux dirigeants et actionnaires, remplacer un humain par l'IA est souvent vu comme économiser un salaire. Mais il semble que les chiffres soient un peu plus complexes.

→ Tout d'abord, parce que le coût des outils d'IA commence à être plus élevé que prévu. Par exemple, Uber a utilisé son budget annuel pour les outils d'IA en seulement quatre mois cette année.

→ Deuxièmement, il semble que le coût continuera à augmenter de manière significative. Goldman Sachs estime que la consommation de tokens alimentée par les agents IA sera multipliée par 24 d'ici 2030. Et bien que le coût par unité de puissance informatique diminue, la consommation totale augmente plus rapidement que cette baisse des prix.

→ Troisièmement, malgré la sophistication croissante des modèles, les employés doivent passer beaucoup de temps à réparer le code défectueux écrit par l'IA.

→ Enfin, bien que la liste puisse être plus longue, les prix actuels des licences peuvent être moins chers qu'ils ne le devraient. La course entre les grandes entreprises à l'augmentation de leur part de marché conduit à ce qui peut être un "dumping" non durable, financé pour l'instant par des investissements qui s'élèvent à des milliards.

"Le coût de l'IA dans mon équipe dépasse déjà celui du personnel", déclare un cadre de Nvidia.

Dans de nombreuses entreprises, des primes sont créées pour inciter les employés à adopter l'IA à un rythme rapide, comme chez Amazon, où les équipes sont classés en fonction de leur intensité d'utilisation de l'IA.

On dit souvent que l'exagération autour de l'IA contribue à attirer les investissements et à gonfler les valorisations, comme si le mot "IA" était une baguette magique qui attire irrationnellement n'importe quel investisseur. Une logique similaire s'applique aux ressources humaines, et il semble que cela commence à avoir un effet.