Merci, effectivement cela éclaire un peu.
Mais alors, pourquoi les boîtes persévèrent ?
Parce que c'est ce que veut l'actionnaire ? (qui n'est ni compétent ni rationnel)
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En premier lieu, elles ne veulent pas rater le coche.
Ensuite de nombreux acteurs de la tech survendent les bénéfices à venir et malheureusement beaucoup de dirigeants se concentrent sur les économies à réaliser au sein de leur organisation (COGS et NG&A), souvent déjà pressurisée, au lieu d'investir dans la création de nouvelle valeur durable. L'IA apparait alors comme la martingale pour renouveler les sources d'économies.
Or un autre point marquant, cette fois-ci mis en lumière par le BCG, c'est que parmi les entreprises qui arrivent à transformer leur investissement en revenu rentable, 80% d'entre elles l'utilisent pour développer de nouveau relais de croissance et non pour réduire les coûts.
De manière globale, et je le redis, je ne suis pas dev et je ne me prononcerai donc pas sur les impacts précis sur ce métier, l'IA a un impact négatif de productivité car elle entraine souvent une "sur-qualité non sollicitée". Par exemple, plusieurs de mes collègues envoient maintenant un compte rendu complet de chaque réunion, basé sur le transcript fourni par exemple par MSTeams, qu'ils donnent à digérer à un GPT pour obtenir une synthèse. Chacun reçoit la synthèse complète. Oh surprise, globalement personne ne la lit. Pourtant ils ont l'impression d'avoir gagné énormément de temps (tu te rends compte, si j'avais du faire cela, le temps que cela m'aurait demandé...) Or, ce n'était jusqu'ici pas utile. Tout le monde savait ce qui avait été dit à la réunion et si nécessaire un mail avec 3 bullet points pouvait suffire pour marquer une décision particulièrement importante ou nécessitant d'être soulignée. Au final ils ont passé plus de temps, ils ont consommé des tokens et pollué les BAL de tout le monde, tout en ayant la sensation d'avoir été plus efficients alors qu'en fait, dans le meilleur des cas, ils ont était plus efficaces mais jamais plus efficients. C'est que j'appelle la sur-qualité non sollicitée.
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Encore une masterclass.
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Effectivement et elles veulent aussi surfer sur cet effet de mode pour se faire bien voir. Pas seulement par les actionnaires mais aussi par leurs pairs.
Du coup elesls sont invités à participer à des events, ça met la boîte en avant, ça fait de la visibilité et ça rapporte éventuellement des contrats.
Quand tu regardes la semaine porchaines les speakers d'un event justement ça fait pas rêver:
Mais tout d'un coup tu regardes le nom des sessions:
- l'IA embarquée dans vos processus industriels
- Comment Alstom et d'autres industriels utilisent l'IA, la simulation et les données pour accélérer l'innovation et la performance.
- L’IA comme levier de transformation industrielle : Rupture, freins et accélérateurs
- Quand la donnée et l’IA changent d’échelle : le parcours de Saint-Gobain pour construire les fondations data qui soutiennent une stratégie IA ambitieuse et collaborative
- etc.
Bref, ca fait passer le message de boites qui sont à la pointe et qui méritent ton argent
(même si dans les faits y'a probablement rien qui marche comme elles voudraient le faire croire)
C’est marrant. Tu remplaces IA par Industrie 4.0 et t’as un flashback de 10 ans.
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Arrête j’ai vu industrie 5.0 sur une prez de ma boite 
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Le monsieur est un peu salé, mais il a beaucoup de points valides. Après une bonne partie du coût sert aussi à l'enrichissement d'un acteur en situation de quasi monopole sur le marché (oui je parle de la boite du mec avec des vestes en croco). Et j'ai des usages où il y a effectivement un ROI avec l'IA, mais ils ne sont pas légions.
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Et j'ai des usages où il y a effectivement un ROI avec l'IA, mais ils ne sont pas légions.
Tu as des usages avec du ROI, pour le moment. Les usages où j'ai vu le plus de ROI, AKA le code et les bricolages express, c'est aussi celui qui a le plus de chances de disparaître. Le dernier script utilitaire que j'ai fait générer par IA, ça a été 1h de ping-pong en continu avec les modèles Sonnet et Opus. En terme de tokens, c'est colossal. J'arrive pas à voir un monde où ça peut être viable en conservant cette logique de modèles gigantesques, où les coûts d'inférence vont assez peu baisser et les modèles se complexifier, et surtout où les boîtes d'IA vont arrêter le dumping.
Les boîtes d'IA ne doivent pas seulement arrêter le dumping et arrêter de vendre de l'inférence à perte. Il faut aussi rembourser les 1 400 milliards d'investissement déjà payés dont :
- l'amortissement du hardware
- le renouvellement du hardware
- les constructions de datacenters
- les nouvelles installations électriques monstrueuses pour les datacenters, que ce soit des turbines de chie, une extension de la grille électrique, ou de nouvelles centrales
- l'entraînement en continu de nouveaux modèles depuis environ 5 ans
- les petites mains qui ont contribué à entraîner les modèles
- les salaires mirobolants des salariés des boîtes d'IA, on parle de plusieurs millions par an pour les spécialistes des LLMs
- les actionnaires, parce qu'ils ne font pas ça pour le bien de l'humanité
- les emprunts à taux délirants pour certains des acteurs
Et tout ça doit être fait en dégageant en plus des bénéfices une fois que les 1 400 milliards auront peut-être été remboursés.
Ça va douiller, ça va saigner.
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Je doute fort. Comme précisé par le papier et @damaki, si on factorise le vrai coup du "produit" IA, je vois pas un truc capable de payer pour ces investissements. Et quand ça va demander des comptes, ça va piquer.
Tout le pari, c’est que la main-d’œuvre remplaçable par l’ia ait été détruite avant qu’ils montent les prix. L’erreur qu’ils font, c’est qu’il y a besoin de cette main-d’œuvre pour vérifier que l’ia ne fait pas n’importe quoi. Ça va être dur de soutenir les investissements et transformer l’essai vu les sommes en jeu.
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Quels usages ? T'as des exemples concrets, avec les coûts associés et les retours chiffrés ?
Ensuite, dans ROI, ya le I qui pour l'instant est négligeable vu le dumping des acteurs actuels. Pour le reste, un peu comme @damaki et @Ewi quand même.
Perso, mes cas d'utilisation, ca a toujours été des "si j'avais pas eu l'ia, ben ca n'aurait pas existé et j'aurais survecu".
Que ca soit des permutations de tests, qui paraissent intelligents, mais ou au final le bot se rend compte que ca marchera pas (quand c'est pas au moment du run du test..).
J'ai eu des trucs lunaires après des questions du genre "est ce que ce système marchera avec tel objet?" et ou opus 4.8 me dit oui oui, aucun souci parce que ici ca passe, ici ca passe, ici ca passe, et la ca marche pas. Donc non ca marchera pas. Dans la même phrase.
J'ai aussi vibe codé des trucs, mais jamais je montre ca a personne tellement j'ai honte de ce que ca fait et de comment ca le fait. L'outil existant sera tres bien, alors qu'il est moisi a MORT. Au final, ca fait des trucs dont 1) on a pas besoin 2) on peut s'en passer 3) tout le monde se fout 4) personne ne sait comment ni pourquoi ca marche. C'est clairement pas de ca dont on a besoin pour avancer a aucun moment.
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Étant dans une entreprise de télécoms en pleine adoption de l'IA, principalement pour accélérer des process humains, je peux te donner un embryon de réponse. Ne t'attends pas à des gains en euros, c'est utilisé en backoffice, dans le dev et la QA.
Un des premiers usages qu'on a mis en place, c'est un outil pour aider les humains faire des requêtes dans des index Elastic Search, et leur permettre de faire des jointures entre plusieurs index. C'est utilisé par les équipes de support, pour faciliter les investigations lors de bugs ou d'incidents. Les agents génèrent à la volée des requêtes ElasticSearch. Vu la complexité que c'est de préparer une requête ElasticSearch en json dégueulasse, c'est déjà un beau gain de temps.
On s'en sert aussi dans les équipes de support retail, pour trier les tickets de support des clients grand public, voire préparer des réponses ensuite validées par des humains. Le gain en euros est difficile à mesurer, cependant, on s'est améliorés en termes de temps et volume de traitement des tickets de support. La satisfaction client a augmenté.
À côté de ça, certaines de nos équipes s'en servent pour une assistance au design logiciel, l'architecture technique. On a créé un gros fichier json qui référence les dépendances entre composants, et on a créé des skills Claude pour se connecter à Jira et Confluence (notre wiki d'entreprise). Ça accélère les points de design en équipe.
Et mon expérience à moi, c'est qu'en temps que dev/tech lead/architecte technique, j'ai souvent besoin de construire des scripts pour dépanner, pour gagner du temps. Auparavant, j'avais jamais le temps de le faire. Maintenant, je délègue à Claude Code la création et la modification de ces scripts, pendant que je fais autre chose.
Vous remarquerez dans tous les cas que ce sont des gains pas évidents à mesurer, à chiffrer, à part peut être pour les cas de support client.
dans ma boite, c’était ça aussi : txt2sql et rag. Oui ça marche bien mais tu autorises juste les gens à être plus bordélique. Y a pas de vrai gain. Jamais tu récupéreras ton investissement et quand les tokens exploseront, tu auras juste du bazar inutilisable dans ton SI
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En tant que développeur front-end, quand je dois créer par exemple un formulaire similaire à ceux qui existent déjà dans le projet, je peux lui faire générer en quelques secondes et me concentrer sur les parties qui demandent réellement de la réflexion. et c'est comme ça pour beaucoup de tâches. Le gain de temps est réel.
Ça me permet également d'obtenir rapidement des réponses sans devoir passer du temps à chercher l'information sur le Web. Le temps gagné est loin d'être négligeable.
Évidemment, je ne lui demande pas de reconstruire toute l'application à partir de rien. Je reste responsable du résultat et je vérifie ce qui est produit. je l'utilise un peu comme si je faisais du pair programing, Pour moi, c'est simplement un outil d'automatisation supplémentaire qui augmente ma productivité.
Dans ces conditions, le ROI doit-être plutôt correct mais pas délirant comme on voudrait nous le fait croire. En tout cas je vois une augmentation clair dans ma productivité en gardant un code propre et maintenable. Et je me demande même si on ne pourrait pas obtenir le même résultat avec des modèles locaux spécialisés dans le code, il faudrait que je teste un de ces jours.
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ROI ou pas, si on revient en arrière sur des trucs comme copilot ou claude code ça va faire mal.
Je comparerais ça à repasser de IntelliJ à notepad (pas ++) pour maintenir une appli en java. En pire.
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Ce qui va faire le plus mal, c'est la dette cognitive. Le cerveau c'est comme un muscle. Si tu t'entraines pas régulièrement à travailler sur des tâches, il en perd l'habitude et il perd en efficacité. Si vous prenez toujours la voiture plutôt que marcher, vous aurez de plus en plus de mal à marcher.
À force d'utiliser Claude Code, OpenCode et consorts, si ça se prolonge, il va y avoir une perte d'efficacité et de connaissances. Si on a toujours accès à ces outils dans 3 ans, 5 ans, ça va, mais imaginez qu'il y ait un crash ou une augmentation des tarifs des LLMs. Eh ben vous perdrez en capacités, en employabilité. C'est cool d'avoir des personnes expertes en relecture de code, cependant, coder et relire du code, ça n'est pas la même compétence, presque pas le même métier. Pas sûr que l'industrie du logiciel voudra des relecteurs de code si cette compétence perd en valeur dans 3 ans.
Bref, gardez l'habitude de coder régulièrement, de chercher des infos sur un moteur de recherche. Ça pourra toujours vous servir.
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Je pense que les utilisations les plus pertinentes resteront. Il n'est pas exclu que les modèles publics cèdent beaucoup de place à des modèles plus locaux et que NVIDIA parvienne à vendre plus de cpu boostés pour l'IA directement dans nos machines.