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1. L’incertaine viabilité économique de l’IA générative Alors que les investissements gigantesques dans le secteur se poursuivent, les conditions de la rentabilité deviennent de plus en plus difficiles. Le modèle économique du secteur change, sans s’assurer une porte de sortie satisfaisante. Romaric Godin L’économie de l’intelligence artificielle (IA) générative entre dans le dur. Ces dernières semaines, plusieurs informations sont venues confirmer que la question des modèles économiques liés à cette technologie se posait avec une acuité particulière. Le 24 mars, OpenAI, l’inventeur de ChatGPT et une des locomotives de l’IA, annonçait l’abandon de deux projets annoncés précédemment avec tambours et trompettes. Non seulement son idée de chatbot (robot conversationnel) érotique a été « mis[e] en pause indéfiniment », mais, bien plus important, la plateforme de création de vidéos Sora a également été fermée deux mois après son lancement en grande pompe. Pourtant, lors de son lancement en décembre 2025, Sora était présentée comme le produit phare d’OpenAI. Son argument marketing principal était qu’il bénéficiait du catalogue de personnages de Disney. La firme de divertissement avait, en outre, annoncé vouloir investir 1 milliard de dollars dans ChatGPT. Sora, alors, était vue comme une sorte de seconde ChatGPT, renforçant l’usage quotidien de l’IA et sa diffusion dans l’industrie culturel. Seulement, l’affaire avait vite tourné au vinaigre pour OpenAI. La création de vidéos par IA est en effet extrêmement coûteuse, mais elle n’a quasiment rien rapporté à l’entreprise. Et le problème, c’est que plus les utilisateurs sont nombreux, plus le coût augmente. Sans relever les recettes en parallèle. Selon le Wall Street Journal, Sora coûtait en moyenne 1 million de dollars par jour et n’a rapporté, depuis son lancement, qu’un peu plus de 2 millions de dollars. Un tonneau des Danaïdes qui pourrait, en soi, ne pas poser de problème. C’est en effet la stratégie classique des start-up technologiques : elles imposent un usage par la quasi-gratuité, enregistrent alors de fortes pertes, puis une fois cet usage devenu un besoin incontournable, elles ont capté leur clientèle, fixent leurs prix et réalisent des profits records. Un exemple récent de ce système a été celui de la plateforme musicale Spotify. Le modèle économique de l’IA : plus les chemins de fer qu’Internet Mais, cette fois, OpenAI n’a pas voulu, dans le cas de Sora, développer cette stratégie. Au contraire, la start-up a proclamé qu’elle allait utiliser les fonds économisés par la fermeture de Sora sur des produits « agentiques », ces applications d’intelligence artificielle capables d’agir de façon autonome pour exécuter des tâches à la place des humains. Des applications visant une clientèle d’entreprises désireuses d’améliorer leur productivité. Autrement dit, des produits potentiellement rentables pour OpenAI, qui pourra récupérer une partie de ces gains de productivité supplémentaires réalisés. La décision d’OpenAI traduit un tournant pour l’ensemble de l’industrie naissante de l’IA. Le modèle « Internet » de start-up qui a prévalu jusqu’ici avec ChatGPT a déjà atteint ses limites. Pour une raison simple : l’IA s’appuie bien davantage sur des infrastructures physiques dont le coût est élevé. Dès lors, cette technologie est continuellement confrontée à une contradiction entre ce que Karl Marx appelle le « processus de production » et le « processus de valorisation ». Sur le papier, l’IA générative peut faire bien des choses, notamment produire à l’infini des vidéos plutôt tartes avec des personnages de Disney pour le plus grand enthousiasme des yeux contemporains. Son processus de production semble sans limites. Mais les conditions de cette production sont très coûteuses. L’IA mobilisée par OpenAI repose sur un grand modèle de langage (large language model, LLM), qui s’appuie sur des puissances de calculs de puces dernière génération extrêmement élevées mises en réseau dans de gigantesques centres de données (data centers). Tout est cher dans ce schéma : les puces, la construction des centres de données, leur maintenance dans des conditions optimales, le traitement des données… L’absence théorique de limites de l’IA vient se fracasser sur sa capacité à être rentable. Et la décision d’OpenAI concernant Sora nous dit que certaines applications ne peuvent pas être rentables, même à long terme. Le pari à la Spotify ne peut pas fonctionner ici : il nécessiterait la mobilisation beaucoup trop élevée de moyens financiers avec des perspectives de retour sur investissement beaucoup trop faibles. Une étude de la banque HSBC indiquait, avant le lancement de Sora fin décembre, que si OpenAI réalisait en 2030 200 milliards de dollars de chiffre d’affaires (il en a réalisé 13,1 milliards en 2025), il lui faudrait lever, en parallèle, 207 milliards de dollars pour rester financièrement viable. C’est plus que le PIB actuel du Maroc prévu par le FMI pour 2026.