Publié le 4 janvier 2026. Le mot de l’année 2025 du dictionnaire Merriam-Webster, « slop » (contenu numérique de faible qualité généré par l’IA), illustre une prise de conscience croissante des limites économiques et qualitatives de l’intelligence artificielle, alors que les investissements massifs ne se traduisent pas encore par des profits concrets.
- Le coût de développement et d’exploitation des modèles d’IA reste prohibitif, avec des investissements atteignant 400 milliards de dollars (297 milliards de livres sterling) en 2025.
- Des experts pointent du doigt une « économie unitaire » déficitaire et des pratiques financières opaques qui rappellent des crises passées.
- Des erreurs flagrantes commises par des outils d’IA dans des domaines sensibles, comme le juridique et la police, soulignent les risques liés à un remplacement massif de la main-d’œuvre humaine.
L’engouement pour l’intelligence artificielle, qui a suscité des valorisations boursières spectaculaires, pourrait être confronté à une réalité économique plus sombre. Le choix du mot « slop » par le dictionnaire Merriam-Webster, défini comme « un contenu numérique de faible qualité produit, généralement en quantité, au moyen de l’intelligence artificielle », symbolise un tournant dans la perception de cette technologie. Alors que les entreprises misent sur l’IA pour réduire leurs coûts, notamment salariaux, les failles et les limites de cette approche deviennent de plus en plus évidentes.
Ed Zitron, un critique virulent de l’IA, estime que le modèle économique actuel du secteur est insoutenable. Il dénonce une « économie unitaire » qui ne tient pas la route, qualifiant la situation de « dogshit » dans un langage sans concession.
Les revenus générés par l’IA sont en hausse, grâce à un nombre croissant d’abonnés payants. Cependant, ces revenus ne suffisent pas à compenser les investissements colossaux consentis, qui atteignent 400 milliards de dollars (297 milliards de livres sterling) en 2025, avec des prévisions encore plus élevées pour les douze prochains mois. Cory Doctorow, un autre sceptique notoire, affirme que ces entreprises ne sont pas rentables et qu’elles maintiennent artificiellement leur activité en puisant dans les fonds d’autres acteurs.
« Ces entreprises ne sont pas rentables. Elles ne peuvent pas être rentables. Elles entretiennent la lumière en absorbant des centaines de milliards de dollars dans l’argent des autres, puis en y allumant le feu. »
Cory Doctorow
Si les entreprises innovantes sont souvent déficitaires pendant leurs premières années, l’évolution vers la rentabilité repose généralement sur une réduction des coûts. Or, chaque nouvelle itération des grands modèles de langage (LLM) s’avère plus coûteuse que la précédente, nécessitant davantage de données, d’énergie et de temps d’experts hautement qualifiés.
La construction et l’équipement des vastes centres de données indispensables à l’entraînement et à l’exploitation de ces modèles représentent un investissement considérable, financé dans de nombreux cas par des emprunts garantis par des revenus futurs. Une analyse récente de Bloomberg révèle que 178,5 milliards de dollars d’accords de crédit pour centres de données ont été conclus en 2025, attirant de nouveaux opérateurs inexpérimentés aux côtés des entreprises de Wall Street dans une véritable « ruée vers l’or ».
Cependant, les précieuses puces Nvidia qui équipent ces centres de données ont une durée de vie limitée, qui pourrait être inférieure à celle des accords de prêt. Outre l’endettement, le boom de l’IA s’accompagne de plus en plus de pratiques d’ingénierie financière complexes, évoquant des schémas similaires à ceux qui ont précédé des krachs d’entreprises par le passé. Nvidia est notamment sous le feu des critiques pour certaines de ses pratiques financières.
La confiance dans la capacité de l’IA générative à générer des revenus suffisants pour justifier les investissements massifs repose sur des récits grandioses sur l’ampleur de la transformation en cours. Certains prédisent que les LLM ne se contenteront pas d’analyser et de synthétiser de grandes quantités d’informations, mais qu’ils atteindront rapidement une « superintelligence », selon Sam Altman, le PDG d’OpenAI, ou même qu’ils finiront par remplacer les amitiés humaines, selon Mark Zuckerberg.
Dans les faits, l’IA remplace déjà des employés dans certains secteurs. Brian Merchant, auteur de *Blood in the Machine*, a recueilli de nombreux témoignages d’écrivains, de codeurs et de spécialistes du marketing licenciés au profit de solutions basées sur l’IA. Cependant, ces derniers soulignent souvent la qualité médiocre du travail produit par leurs remplaçants numériques, ainsi que les risques liés au transfert de tâches sensibles hors du contrôle humain.
Les dangers d’un remplacement massif de la main-d’œuvre humaine sont de plus en plus évidents. Au Royaume-Uni, la Haute Cour a mis en garde les avocats contre l’utilisation de l’IA après que deux affaires ont révélé la citation de jurisprudence totalement fictive. Aux États-Unis, des policiers de Heber City, dans l’Utah, ont dû vérifier manuellement les rapports générés par un outil de transcription après qu’il a affirmé qu’un officier s’était transformé en grenouille, alors que le film *La Princesse et la Grenouille* de Disney était diffusé en arrière-plan.
Ces exemples concrets ne rendent pas compte de l’impact de la prolifération de contenu généré par l’IA, qui rend de plus en plus difficile la distinction entre le réel et le faux. Selon Cory Doctorow :
« L’IA n’est pas la promesse d’une ‘superintelligence imminente’. Elle ne fournira pas non plus une ‘intelligence humaine’. C’est un ensemble d’outils utiles (parfois très utiles) qui peuvent améliorer la vie des travailleurs, à condition qu’ils décident comment et quand les utiliser. »
Cory Doctorow
Si ces technologies peuvent encore apporter des gains de productivité significatifs, il n’est pas certain qu’ils soient suffisants pour justifier les valorisations actuelles et les investissements massifs en cours. Une correction boursière pourrait avoir des conséquences importantes, bien au-delà de la Silicon Valley, affectant les investisseurs particuliers, les exportateurs asiatiques et les prêteurs. L’Office for Budget Responsibility (OBR) au Royaume-Uni estime qu’une chute de 35 % des marchés boursiers pourrait réduire le PIB du pays de 0,6 % et détériorer les finances publiques de 16 milliards de livres sterling. Prévisions budgétaires de l’OBR.
Même si l’on peut éprouver une certaine satisfaction à voir les géants de la technologie déchus, il est important de se rappeler que nous vivons tous dans leur monde et que nous ne pourrions pas échapper aux conséquences d’un effondrement.
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