Pourquoi le développement de l’IA pourrait ralentir malgré des investissements massifs

​Les géants de la technologie investissent des centaines de milliards de dollars dans l’intelligence artificielle. Mais la course à la création de modèles toujours plus puissants se heurte à la hausse des coûts, aux pénuries de ressources et au scepticisme croissant des investisseurs. L’IA approche-t-elle des limites de ses capacités ?

Des milliards qui pourraient ne pas suffire

Le PDG de Broadcom, Hock Tan, a averti qu’une pénurie de capitaux pourrait devenir le principal obstacle au développement de l’IA. S’exprimant lors d’une conférence à Singapour, il a indiqué que les pénuries de puces, de mémoire et d’électricité pourraient s’atténuer avec le temps, à mesure que les capacités de production et les infrastructures se développeront. Toutefois, l’accès aux capitaux pourrait devenir la principale contrainte pesant sur la croissance future du secteur.

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Les plus grandes entreprises technologiques continuent d’accroître leurs dépenses consacrées aux infrastructures d’IA. Au deuxième trimestre 2026, les dépenses d’investissement cumulées de Microsoft, Alphabet, Amazon et Meta ont atteint 165 milliards de dollars, en hausse de 87 % sur un an. Une part importante de ces dépenses est consacrée à la construction de centres de données et à l’achat des équipements nécessaires pour entraîner et exploiter les modèles d’IA.

Dans ce contexte de dépenses massives, le PDG d’Intel, Lip-Bu Tan, a souligné un autre problème : le coût du capital et le temps nécessaire pour rentabiliser les investissements. La hausse des rendements obligataires renchérit les emprunts, augmentant le coût de construction des centres de données et d’achat des équipements. Parallèlement, les investisseurs veulent savoir quand les investissements colossaux dans l’IA commenceront à générer des bénéfices.

Néanmoins, aucun des deux dirigeants ne s’attend à un ralentissement brutal du secteur de l’IA au cours des prochaines années. Hock Tan prévoit que la demande de capacité de calcul dépassera l’offre jusqu’en 2029, voire en 2030. Parallèlement, le PDG de Broadcom a critiqué les investisseurs qui injectent de l’argent dans l’IA sans comprendre les perspectives du secteur. « Beaucoup d’investisseurs n’ont aucune idée de ce dans quoi ils investissent, mais fixent des attentes extrêmement élevées, avant de découvrir qu’ils se comportent presque comme dans un casino », a-t-il déclaré.

Quand l’IA atteint ses limites physiques

Même avec des financements suffisants, le développement de l’IA pourrait ralentir en raison des pénuries d’électricité. Selon l’Agence internationale de l’énergie (AIE), les centres de données du monde entier ont consommé 485 TWh d’électricité en 2025, soit 17 % de plus que l’année précédente. La consommation d’électricité des centres de données dédiés à l’IA a bondi de 50 %. D’ici 2030, la consommation totale d’électricité des centres de données pourrait atteindre 950 TWh, soit environ 3 % de la demande mondiale d’électricité.

Le problème ne tient pas seulement à la quantité d’électricité disponible, mais aussi à la capacité de raccorder de nouvelles installations aux réseaux électriques. L’AIE estime qu’environ 20 % de la capacité prévue des centres de données pourrait subir des retards en raison des limites des infrastructures du réseau. Par exemple, la construction de nouvelles lignes de transport dans les pays développés peut prendre de quatre à huit ans. Parallèlement, les délais de livraison des transformateurs et des câbles ont doublé au cours des trois dernières années.

Une autre contrainte concerne la production de puces avancées. L’entreprise néerlandaise ASML, qui fabrique les équipements utilisés pour produire des semi-conducteurs de pointe, s’attend à ce que la demande de l’industrie de l’IA dépasse l’offre au moins jusqu’en 2028. L’entreprise envisage d’accroître sa capacité de production, les clients se renseignant déjà sur les livraisons d’équipements prévues pour 2029–2030.

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Parallèlement, les exigences imposées aux centres de données augmentent. Selon les estimations de l’AIE, la consommation électrique des serveurs d’IA a été multipliée par onze entre 2020 et 2025 et pourrait encore quadrupler d’ici 2027. Un seul rack de serveurs de la taille d’un grand réfrigérateur pourrait potentiellement consommer autant d’électricité que 65 foyers. Cela accroît les exigences auxquelles doivent répondre les systèmes de refroidissement, les alimentations électriques et les équipements capables de supporter les variations soudaines de charge lors de l’exécution de modèles d’IA.

Où se situent les limites du progrès ?

Les pénuries d’électricité, de puces et de centres de données ne sont pas les seuls obstacles au développement technologique. Même si ces problèmes sont résolus, une autre question demeure : les nouveaux modèles progresseront-ils suffisamment pour justifier la hausse des coûts ? Hock Tan reconnaît que la demande de capacité de calcul pourrait ralentir si les nouvelles générations de modèles d’IA cessent de surpasser nettement leurs prédécesseurs. Toutefois, rien n’indique actuellement que les progrès se soient arrêtés.

Parallèlement, l’augmentation de la puissance de calcul ne garantit pas que l’IA sera aussi performante dans toutes les tâches. Par exemple, les modèles avancés peuvent déjà résoudre des problèmes mathématiques complexes, mais peinent encore à travailler de manière autonome avec des ordinateurs. Dans le benchmark OSWorld, qui évalue la capacité de l’IA à effectuer des tâches dans des applications informatiques, les meilleurs systèmes ont réussi environ les deux tiers des tâches.

Les avantages pratiques de l’IA pour les entreprises sont tout aussi importants. En août 2026, McKinsey a publié les résultats d’une enquête menée auprès de 1 719 représentants d’entreprises dans 97 pays. Environ 80 % des répondants ont déclaré que l’IA avait amélioré leur productivité personnelle. Toutefois, seuls 37 % ont fait état d’un impact positif sur les bénéfices d’exploitation de leur organisation.

Une nouvelle réalité pour la course technologique

Rien ne permet actuellement de conclure que l’intelligence artificielle approche des limites de ses capacités. Toutefois, maintenir le rythme actuel de développement pourrait devenir trop coûteux, même pour les plus grandes entreprises technologiques. Si les dépenses continuent d’augmenter plus rapidement que les revenus, les investisseurs pourraient devoir revoir leurs attentes, tandis que les développeurs pourraient être contraints de réduire les coûts de création et d’exploitation des nouveaux modèles.

Cette situation devrait davantage entraîner un changement de priorités qu’une fin du progrès technologique. Au lieu de rivaliser pour créer les modèles les plus puissants, les entreprises pourraient se concentrer sur des solutions moins coûteuses et plus efficaces, capables de générer de réels bénéfices. Dans ce cas, l’avenir du développement de l’IA dépendra moins de la taille des investissements que de la capacité de la technologie à résoudre des problèmes pratiques pour les entreprises et les utilisateurs du quotidien.