Au troisième trimestre 2024, les investissements dans les startups d’IA générative aux États-Unis ont atteint 3,9 milliards de dollars, répartis sur 206 transactions, selon PitchBook. Ce chiffre exclut le tour de table massif de 6,6 milliards de dollars d’OpenAI. Les investisseurs ont versé 2,9 milliards de dollars à des entreprises basées aux États-Unis, via 127 transactions.
Les grands gagnants du trimestre
Plusieurs startups ont bénéficié de financements importants au cours de ce trimestre. Poolside a marqué les esprits avec une levée de fonds de 500 millions de dollars, destinée à soutenir le développement d’outils d’IA pour les développeurs, facilitant ainsi la création de solutions innovantes et l’optimisation des processus. De son côté, Numa a obtenu 32 millions de dollars pour introduire l’IA dans les concessions automobiles aux États-Unis, visant à moderniser la gestion interne et à améliorer l’expérience des clients, en rendant les services plus fluides et personnalisés.
L’IA générative face à la critique
Malgré ces chiffres impressionnants, l’IA générative suscite encore des réticences. Certains experts questionnent la fiabilité de cette technologie, ainsi que la légalité de l’utilisation de données protégées par le droit d’auteur pour former les modèles d’IA. Toutefois, les investisseurs sont convaincus que l’IA générative s’intégrera dans des secteurs importants et rentables, et que sa croissance surmontera ces défis.
Un rapport de Forrester, une société de recherche et de conseil spécialisée dans l’analyse des marchés technologiques, prévoit que 60 % des sceptiques de l’IA générative finiront par adopter cette technologie pour des tâches allant de la synthèse d’informations à la résolution créative de problèmes. Gartner, une entreprise de conseil et de recherche spécialisée dans les technologies de l’information, a prévu que 30 % des projets d’IA générative seraient abandonnés après la phase de preuve de concept d’ici 2026, montrant ainsi une vision moins optimiste que celle de Forrester.
Les défis énergétiques de l’IA générative
L’un des principaux obstacles à l’adoption massive de l’IA générative reste son besoin élevé en ressources de calcul. Selon une étude récente de Bain, une société de conseil spécialisée dans les stratégies commerciales et la gestion, cette technologie pourrait pousser les entreprises à construire des centres de données de grande envergure, dont la consommation d’énergie serait jusqu’à 20 fois supérieure à celle des centres de données actuels. Cette demande accrue en énergie risque de mettre sous pression une chaîne d’approvisionnement déjà tendue en main-d’œuvre et en électricité.
De plus, la consommation énergétique des centres de données utilisant l’IA générative contribue à prolonger l’utilisation des centrales à charbon. Morgan Stanley, une banque d’investissement et société de services financiers basée aux États-Unis, estime que si cette tendance se poursuit, les émissions mondiales de gaz à effet de serre pourraient tripler d’ici 2030 par rapport à un scénario sans IA générative.
L’industrie réagit aux critiques environnementales
Pour faire face à ces critiques, certains des plus grands opérateurs de centres de données mondiaux, comme Microsoft, Amazon, Google et Oracle, ont annoncé des investissements dans le nucléaire pour réduire leur dépendance aux énergies fossiles. Toutefois, des questions subsistent quant aux défis associés au nucléaire, notamment en ce qui concerne la gestion des déchets radioactifs et les risques de sécurité liés à cette technologie. Les résultats de ces initiatives ne seront probablement visibles que dans plusieurs années.
Un intérêt croissant pour les startups d’IA
Malgré les défis énergétiques et environnementaux, les investissements dans les startups d’IA générative continuent de croître. Les investisseurs sont persuadés que l’IA générative jouera un rôle essentiel dans les années à venir, même face aux obstacles actuels. Cependant, des incertitudes demeurent quant à la capacité de cette technologie à tenir ses promesses de rentabilité et d’efficacité, notamment en raison des défis techniques et des préoccupations environnementales.
