L’IA (Intelligence Artificielle) se répand comme une traînée de poudre, ou plutôt comme un ingrédient que l’on cherche désormais à intégrer à toutes les recettes. La majorité des projets se contentent cependant de reprendre des algorithmes existants, comme ceux de Google, mais faute de reposer sur des objectifs solides, ils sont voués à l’échec. C’est tout du moins la tendance.
Il est donc légitime de s’interroger : l’IA est-elle rentable ? A terme, certainement, lorsque les méthodes, les process et l’algorithmie seront maîtrisés. C’est encore loin d’être le cas ! Trop de projets se montent sur une base algorithmique non adaptée, pilotés par des équipes où souvent manquent des compétences. Ou alors le projet se montre plus ambitieux, mais il nécessite plus de ressources et de compétences que généralement l’organisation n’est capable d’aligner.
L’IA se trouve aujourd’hui dans une situation d’équilibre précaire, où l’on ne sait de quel coté il serait préférable que tombe le projet. Et ce n’est pas Alphabet, la maison mère de Google, qui nous contredira. Les revenus de l’IA Google – issus de l’activité du britannique DeepMind, acquise 400 millions de livres en 2014 – ont bondi de 158% en 2019. Les ventes étaient de 102,8 millions de livres en 2018, elles ont terminé 2019 avec 265,5 millions de livres.
Mais dans le même temps, les pertes de Google dans l’IA se sont également creusées, augmentant de 1,4% à 476,6 millions de livres. On pourra objecter que la progression des pertes de DeepMind est largement inférieure (d’un facteur 100) à la progression du chiffre d’affaires. Mais le ‘trou’ était déjà creusé, et le déficit dépasse largement les recettes.
Et on vient d’apprendre qu’Alphabet a marqué son mécontentement en refusant à DeepMind, en 2019, un prêt de 1,1 milliard de livres, soit environ 1,5 milliard de dollars, destiné à intensifier la R&D.
Dans le monde de l’IA appliquée à l’efficacité énergétique du datacenter, si les premières expériences se montrent prometteuses, elles relèvent encore pour une majorité du domaine de l’expérimentation. Nous suivrons avec intérêt le projet mené par Thésée Datacenter avec Siemens… De plus, si elle a déjà fait ses preuves sur le datacenter dans ses orientations traditionnelles, la partie IT reste à conquérir. Et ce sera probablement une autre paire de manches.
Aucun doute que l’apport de valeur de l’IA sera présent, mais encore faudra-t-il l’atteindre suffisamment rapidement pour que l’équilibre se fasse en sa faveur. Les porteurs de projets IA dans le datacenter devront moins rechercher l’éclat de l’innovation que celui des gains de productivité. Cela demandera toute leur attention, car l’échec ne sera pas permis, les enjeux sociétaux (principalement fixés par l’Europe pour 2030) seront trop importants.
