Par Martin Hart-Landsberg
Les milliardaires du secteur technologique et l’administration Trump, avec le soutien apparent de la majeure partie de la classe capitaliste, misent gros sur l’intelligence artificielle (IA). En fait, les investissements dans l’IA sont devenus le principal moteur de la croissance économique aux Etats-Unis.
Mais c’est un pari perdant pour nous. Le boom de l’IA n’est pas durable. Et comme il apporte peu de valeur ajoutée, déséquilibre notre économie, intensifie notre crise écologique et menace la qualité et la réactivité de nos institutions sociales, plus il se prolonge, plus les dégâts sont importants et plus la tâche de renouveau économique et social sera difficile.
Le boom de l’IA
Beaucoup de gens pensent que l’intelligence artificielle est une technologie éthérée, «flottant» dans les nuages. En réalité, les systèmes d’IA sont fermement ancrés dans la réalité. Ils ont besoin d’électricité pour leur entraînement et leur fonctionnement, d’eau pour leur refroidissement et de racks de serveurs équipés de puces fabriquées à partir de minéraux difficiles à obtenir, qui doivent tous être hébergés et accessibles dans des centres de données gigantesques.
Ce sont les dépenses massives consacrées à ces centres de données et aux équipements et logiciels associés qui sont les principaux responsables de la croissance actuelle de l’économie des Etats-Unis. L’économiste Jason Furman (Fortune, 7 octobre 2025) a estimé que la croissance du PIB des Etats-Unis au premier semestre 2025 était presque entièrement due à ces investissements liés à l’IA. Sans eux, la croissance du PIB, sur une base annualisée, aurait été minime, à seulement 0,1%. Les chercheurs de l’OCDE ont exprimé un point de vue plus pessimiste, estimant que sans ces dépenses, les États-Unis auraient été en pleine récession.
Les dépenses d’investissement annuelles liées à l’IA des plus grandes entreprises technologiques (Google, Amazon, Meta et Microsoft) sont passées de 150 milliards de dollars en 2022 à 360 milliards de dollars en 2025. Et elles prévoient collectivement de dépenser un montant nettement plus important, 650 milliards de dollars, en 2026. Bloomberg (6 février 2026) rapporte que «les estimations des entreprises pour [2026] devraient être proches ou dépasser leurs budgets combinés des trois dernières années». Pour mettre ces dépenses en perspective: «les plus grands constructeurs automobiles, fabricants d’équipements de construction, chemins de fer, entreprises de défense, opérateurs de téléphonie mobile, entreprises de livraison de colis basés aux États-Unis, ainsi qu’Exxon Mobil Corp., Intel Corp., Walmart Inc. et les filiales issues de General Electric, soit 21 entreprises au total, devraient dépenser 180 milliards de dollars en 2026».
Ces quatre entreprises technologiques ne sont pas les seules à investir dans des centres de données. xAI, qui a fusionné avec SpaceX [deux entreprises d’Elon Musk] le 2 février 2026, a achevé la construction d’un immense centre de données en 2025 et en construit actuellement un autre. Oracle est récemment devenu un important fournisseur de services cloud et, selon Larry Ellison, son PDG, l’entreprise vise à construire «plus de centres de données d’infrastructure cloud que tous ses concurrents réunis». En 2025, elle a signé un contrat de 300 milliards de dollars avec OpenAI pour fournir cinq ans de services informatiques.
Les effets de l’IA sur la croissance se font également sentir par le biais d’un autre canal: le marché boursier. Le lancement en novembre 2022 du chatbot IA ChatGPT a déclenché une croissance explosive de la valeur d’un groupe d’actions technologiques connu sous le nom de «Magnificent Seven» (les sept magnifiques): Nvidia, Microsoft, Alphabet, Apple, Meta, Tesla et Amazon. Ces actions représentent actuellement près de 40% de la valeur du S&P 500 et sont responsables d’environ 80% de la hausse globale du marché en 2025. Elles ont généré un rendement moyen de 27,5% en 2025, contre 7% pour le reste du S&P 500, produisant un gain considérable pondéré en fonction de la capitalisation boursière de 17,5%.
Conformément à la structure de classe de l’économie des Etats-Unis, les 10% d’Américains les plus riches, propriétaires de près de 90% du marché des actions, ont été les principaux bénéficiaires de cette performance du marché. L’effet de richesse, selon lequel une augmentation de la valeur des actifs encourage une augmentation de la consommation, a alors joué son rôle. La part de la consommation des 20% des revenus les plus élevés a grimpé en flèche en 2025, atteignant 60% de la consommation totale des États-Unis à la fin de l’année.
La célébration de l’IA comme sauveur économique occulte le fait que c’est un type très spécifique d’IA, connu sous le nom d’IA générative, qui est en grande partie responsable de cet essor. Les technologies d’intelligence artificielle sont généralement divisées en deux grands groupes: l’apprentissage automatique et l’IA générative. Les modèles d’apprentissage automatique utilisent des algorithmes pour identifier des modèles, prendre des décisions et améliorer leurs performances grâce à l’expérience. Ils ne génèrent pas de nouveau contenu. Les modèles d’IA générative, qui sont entraînés sur de grands ensembles de données, peuvent produire des textes semblables à ceux rédigés par des humains et répondre à des entrées audio et image et les manipuler. Les plus connus sont ChatGPT (OpenAI), Gemini (Google), Claude (Anthropic), Grok (xAI), Copilot (Microsoft) et Llama (Meta).
Les propriétaires de ces systèmes d’IA générative sont engagés dans une concurrence intense, chacun espérant s’assurer la domination du marché et les profits monopolistiques qui en découlent. Mais ce n’est là qu’un objectif à court terme. Ils semblent également croire que le développement de leurs systèmes d’IA respectifs permettra d’atteindre un niveau supérieur d’intelligence artificielle générale (IAG), une superintelligence qui conduira, selon les termes de Mark Zuckerberg (PDG de Meta), à «la création et la découverte de nouvelles choses qui sont inimaginables aujourd’hui». Sam Altman (PDG d’OpenAI) estime qu’une IAG, qui devrait bientôt voir le jour, apportera une solution au réchauffement climatique, nous permettra de coloniser l’espace et de vivre éternellement grâce au téléchargement de notre esprit dans des ordinateurs. Elon Musk (PDG de xAI) estime que les robots alimentés par l’IA rendront bientôt le travail facultatif et l’argent inutile.
La course à la domination du marché, et à terme à l’IAG, pousse ces entreprises à proposer sans cesse de nouveaux modèles censés être plus rapides, plus fiables et plus puissants. Et c’est cette mise à niveau concurrentielle qui stimule la construction de centres de données et la croissance économique. La raison en est que les centres de données existants ne peuvent pas être facilement modernisés pour répondre aux besoins des nouveaux modèles, qui nécessitent un plus grand nombre de racks de serveurs plus volumineux, chacun équipé de puces plus nombreuses et plus gourmandes en énergie, ainsi que de systèmes d’alimentation et de refroidissement plus complexes.
Des difficultés à l’horizon
Malgré tout l’enthousiasme et les affirmations confiantes selon lesquelles l’IA générative est une technologie révolutionnaire capable de transformer l’économie des Etats-Unis pour le mieux, le boom de l’IA est probablement sur le point de s’essouffler. En effet, ces systèmes d’IA avancés souffrent de défauts et de limites graves et inévitables qui les rendent incapables de servir de passerelle vers quoi que ce soit ressemblant à l’IAG, et trop peu fiables et coûteux (si leur prix est fixé pour couvrir les coûts) pour être largement adoptés par un nombre suffisant de particuliers ou d’entreprises.
Malgré l’utilisation du terme «intelligence», ces systèmes ne pensent ni ne raisonnent. Ils fonctionnent en sélectionnant de manière probabiliste des mots ou des images sur la base d’une reconnaissance de formes développée à partir d’un apprentissage sur des ensembles de données massifs constitués en grande partie de matériel récupéré sur le web. En conséquence, ils établissent périodiquement des liens absurdes, ce qui les conduit à produire des réponses factuellement inexactes. Cette propension à «halluciner» les rend peu fiables, comme l’ont découvert les nombreux avocats, médecins, journalistes, codeurs, étudiants et chefs d’entreprise qui se sont appuyés sur eux. Et comme ces systèmes sont entraînés à partir de données provenant en grande partie du web et n’ayant pas été filtrées, ils peuvent également produire des résultats qui reproduisent les contenus haineux et discriminatoires qui s’y trouvent, ce qui rend leur utilisation inacceptable dans divers contextes sociaux, éducatifs et professionnels (Economic Front, blog de Marty Hart-Landsberg, 21 juin 2025).
Les entreprises qui développent ces systèmes minimisent généralement la gravité de ces problèmes et d’autres problèmes connexes, affirmant qu’ils seront surmontés grâce à des ensembles de données plus importants et de meilleure qualité, à des algorithmes plus sophistiqués et à une puissance de calcul accrue. Cependant, il s’est avéré difficile d’obtenir suffisamment de nouveaux contenus créés par l’homme pour permettre un entraînement supplémentaire, car les contenus générés par l’IA dominent désormais le web. Si certains développeurs affirment que ces «données synthétiques» sont tout aussi utiles que les contenus créés par l’homme, des études ont montré que leur utilisation entraîne non seulement une perte de précision, mais aussi une dégradation structurelle de la représentation de la réalité ou, selon les termes des chercheurs en technologie, un «effondrement du modèle» (Forbes, Sajal Singh, 27 janvier 2026). Quant au problème des hallucinations, même les chercheurs employés par OpenAI ont conclu que «les grands modèles linguistiques produiront toujours des hallucinations en raison de contraintes mathématiques fondamentales qui ne peuvent être résolues par une meilleure ingénierie» (Computer World, 18 septembre 2025).
Il n’est donc pas surprenant que les entreprises qui utilisent l’IA aient du mal à réaliser des gains de productivité. Une étude du MIT Media Lab, rapportée par Forbes (21 août 2025), a conclu que «l’échec des projets pilotes d’IA est officiellement la norme: 95% des initiatives d’IA des entreprises n’ont aucun retour sur investissement». Une enquête(CioDive, 14 mars 2025) menée auprès de plus de 1000 entreprises en Amérique du Nord et en Europe a révélé que 42% d’entre elles avaient abandonné la plupart de leurs initiatives en matière d’IA en 2025, contre 17% en 2024.
Le résultat? Aucun des principaux systèmes d’IA générative n’est rentable ou en voie de le devenir. ChatGPT d’OpenAI est le système le plus largement utilisé. Pourtant, comme le souligne le commentateur technologique Ed Zitron, l’entreprise a perdu 5 milliards de dollars en 2024 et devrait perdre plus de 8 milliards de dollars en 2025.
Un article publié sur The Conversation, un site d’information à but non lucratif, explique pourquoi: «Les services gratuits [d’IA générative] et les services d’abonnement bon marché comme ChatGPT et Gemini coûtent très cher à exploiter. Le PDG d’OpenAI, Sam Altman, a été franc quant aux dépenses de son entreprise, déclarant un jour avec humour que chaque fois que les utilisateurs disent «s’il vous plaît» ou «merci» à ChatGPT, cela coûte des millions à l’entreprise. Personne ne sait exactement combien OpenAI perd par chat, mais M. Altman a également déclaré que même les comptes pro payants perdent de l’argent en raison des coûts informatiques élevés liés à chaque requête.»
Certains analystes estiment qu’OpenAI pourrait se retrouver à court de liquidités d’ici mi-2027 sans nouveau financement. OpenAI prévoit elle-même une perte de 14 milliards de dollars en 2026 et s’attend à continuer d’enregistrer des pertes colossales, pour un total de 44 milliards de dollars jusqu’en 2029.
La situation n’est guère meilleure pour Meta, Amazon, Microsoft, Google et Tesla, qui possèdent leurs propres systèmes d’IA et construisent et exploitent également leurs propres centres de données. Collectivement, ces entreprises ont dépensé plus de 560 milliards de dollars en dépenses d’investissement liées à l’IA entre 2023 et 2025, pour générer un chiffre d’affaires combiné, et non des bénéfices, de seulement 35 milliards de dollars.
Malgré les lacunes des modèles et les difficultés à dégager des bénéfices, les principaux acteurs de l’IA restent déterminés à aller de l’avant. Mais avec des dépenses prévues largement supérieures aux revenus, ils ne peuvent le faire que s’ils parviennent à obtenir les fonds nécessaires sur les marchés de la dette et du capital-risque. Et les montants nécessaires sont considérables. Par exemple, OpenAI a signé des accords l’engageant à dépenser quelque 1400 milliards de dollars au cours des cinq prochaines années, dont 500 milliards pour l’achat de puces auprès de Nvidia 300 milliards pour des services informatiques auprès d’Oracle, 22 milliards pour des services informatiques auprès de CoreWeave et un montant inconnu auprès de Broadcom pour l’aider à développer et à déployer des racks de puces de sa propre conception. De son côté, Oracle prévoit de lever quelque 50 milliards de dollars en 2026 grâce à une combinaison de ventes de dette et d’actions afin de financer ses activités de construction.
Même les plus grands constructeurs de centres de données trouvent nécessaire de faire appel aux marchés obligataires. Comme l’explique Bloomberg: «Plus de 3000 milliards de dollars. C’est le prix exorbitant de la construction des centres de données nécessaires pour se préparer à l’essor de l’intelligence artificielle. Même les plus grandes entreprises technologiques mondiales, qu’il s’agisse d’Amazon.com, de Microsoft ou de Meta Platforms, ne sont pas prêtes à payer la facture avec leurs seules liquidités.
Alors, d’où viendra l’argent? Des marchés de la dette.
Lesquels? Tous.
Les obligations de premier rang, les obligations à haut risque, les crédits privés et les pools de prêts complexes adossés à des actifs. “Ces chiffres sont sans précédent pour ceux d’entre nous qui travaillons dans ce secteur depuis vingt-cinq ans”, déclare Matt McQueen, qui supervise les crédits mondiaux, les produits titrisés et les services bancaires et marchés municipaux chez Bank of America Corp. “Il faut explorer toutes les pistes pour que cela fonctionne.”»
Pour l’instant, il semble que les prêteurs et les investisseurs soient prêts à soutenir le pari de l’IA. Mais comme les développeurs d’IA ne sont pas en mesure de produire un produit fiable, rentable et largement utile, les prévisions de revenus des entreprises risquent d’être décevantes. Il arrivera un moment où les prêteurs et les investisseurs refuseront tout simplement de gaspilleur leur argent. Lorsque ce moment arrivera, le boom de l’IA sera terminé.
OpenAI est peut-être la plus vulnérable à une telle crise financière. Comme indiqué ci-dessus, elle a signé un certain nombre d’accords pour acheter des services à d’autres entreprises. Cependant, au rythme où elle dépense son argent, il ne faudra peut-être pas longtemps avant que ses besoins de financement dépassent ce que les prêteurs et les investisseurs jugeront acceptable. S’ils se retirent, OpenAI sera contrainte de réduire ses effectifs et ses investissements, ce qui aura des conséquences négatives sur le cours de son action, son programme de développement et les entreprises qui comptent sur son activité. Oracle fait partie de ces entreprises. Elle a emprunté massivement pour financer la construction de son centre de données, comptant sur OpenAI pour la majeure partie de ses revenus futurs. Sans ces revenus, la situation financière d’Oracle se détériorera rapidement. OpenAI et Oracle sont toutes deux des clients importants de Nvidia, leurs difficultés auront donc un impact sur ses résultats financiers. Et ainsi de suite.
Un nombre croissant d’analystes financiers commencent à prendre ce danger au sérieux. NPR rapporte que «les analystes de Morgan Stanley estiment que les grandes entreprises technologiques dépenseront environ 3000 milliards de dollars dans les infrastructures d’IA d’ici 2028, leurs propres flux de trésorerie ne couvrant que la moitié de ce montant», ce qui a conduit un analyste à déclarer: «Si le marché de l’intelligence artificielle venait à se stabiliser, nous nous retrouverions très rapidement avec une capacité excédentaire, la dette deviendrait sans valeur et les institutions financières perdraient de l’argent.»
Début février 2026, ces inquiétudes ont conduit, comme le décrit Bloomberg, «à une série de ventes massives [sur le marché des actions], effaçant plus de 1000 milliards de dollars de la valeur marchande des grandes entreprises technologiques… [Cela] marque une rupture majeure par rapport au climat des dernières années, où les spéculations selon lesquelles l’IA allait déclencher un boom de productivité transformateur continuaient à faire grimper les cours des actions… Mais les sommes colossales que les géants technologiques investissent dans l’IA sont telles que le scepticisme quant à la pérennité de cette tendance ne cesse de croître.»
En fait, certains signes indiquent que même les acteurs technologiques s’inquiètent de plus en plus. OpenAI a été encouragée à poursuivre ses plans de dépenses parce que Nvidia avait accepté d’investir 100 milliards de dollars dans l’entreprise. Cependant, quelques mois plus tard, NVIDIA est revenue sur son engagement, Jensen Huang, le PDG de l’entreprise, affirmant que l’accord n’était pas contraignant [1].
Bloomberg cite des rapports selon lesquels Jensen Huang aurait exprimé en privé ses inquiétudes concernant la stratégie commerciale d’OpenAI et sa position par rapport à ses concurrents.
Le problème, bien sûr, n’est pas une question de concurrence. Il réside plutôt dans le fait que ces systèmes d’IA générative ne peuvent pas tenir leurs promesses. Les enquêtes peuvent montrer une utilisation importante par les entreprises et le grand public, mais les clients payants sont rares. Alors qu’OpenAI revendique plus de 500 millions d’utilisateurs hebdomadaires, seuls 15,5 millions sont des abonnés payants, ce qui, comme le note Edward Zitron, «est un taux de conversion absolument lamentable». Et cela reste supérieur à Google, dont le dernier modèle Gemini reçoit actuellement des critiques élogieuses. Comme l’explique Edward Zitron, «lorsque l’on examine les activités commerciales réelles, les revenus sont dérisoires, le modèle Gemini Enterprise de Google ne comptant que huit millions d’abonnés payants… ce qui peut signifier aussi bien «payer entre 17 et 30 dollars par mois pour un espace de travail Google avec un compte Gemini» que «avoir utilisé l’API Gemini Enterprise».
La voie à suivre
Le boom de l’IA prendra fin. Mais ce serait une erreur de notre part de nous contenter d’attendre que cela se produise. Cela pourrait prendre des années, et chaque année qui passe nous coûte cher. Les investissements massifs dans l’IA générative et son infrastructure de centres de données détournent des fonds de domaines plus importants sur le plan social, rendant notre économie encore plus déséquilibrée et incapable de répondre à nos besoins.
Les centres de données à très grande échelle sont eux-mêmes extrêmement nuisibles. Ils perturbent les communautés, occupent des terres agricoles nécessaires, détournent les recettes fiscales nécessaires au financement des services sociaux, font grimper les prix de l’électricité, mettent à rude épreuve les systèmes énergétiques locaux et les ressources en eau locales, et contribuent au réchauffement climatique. Il est encourageant de constater que des groupes communautaires et des organisations environnementales trouvent de nouveaux moyens efficaces pour s’opposer à la construction de nouveaux centres de données et, dans certains cas, bloquer le fonctionnement de ceux qui existent déjà.
Les développeurs d’IA s’efforcent également d’intégrer le plus rapidement possible des systèmes d’IA générative dans autant d’aspects de notre vie que possible. Ils semblent reconnaître la méfiance et la désapprobation croissantes du public à l’égard de leurs systèmes et ne comptent plus sur leur «adoption organique» par les consommateurs, les institutions sociales ou les agences gouvernementales. Comme le dit si bien l’écrivain Matt Seybold, «ils se sont tournés vers un nouveau rêve d’adoption forcée imposée par le gouvernement et la coercition managériale» (The American Vandal, 23 janvier 2026). Nous pouvons déjà voir les signes de leurs efforts dans nos écoles, nos établissements de santé, nos salles de rédaction, nos studios de cinéma et nos réseaux sociaux, même si la résistance, en particulier de la part des syndicats, s’intensifie.
La fin du boom de l’IA ne signifie pas que les entreprises technologiques abandonneront leurs efforts pour tirer profit de l’utilisation obligatoire des systèmes d’IA générative, ni que notre économie générera automatiquement un nouveau centre de vitalité économique. Cela signifie que nous devons intensifier nos propres efforts d’organisation, en nous concentrant sur la mise en place d’une lutte plus coordonnée et plus forte pour une politique technologique et une économie qui servent les intérêts de la majorité. (Publié sur le site Reports from the Economic Front, blog de Marty Hart-Landsberg, le 16 février 2026)
Martin Hart-Landsberg est professeur émérite d’économie au Lewis and Clark College, à Portland, dans l’Oregon, et chercheur adjoint à l’Institut des sciences sociales de l’Université nationale de Gyeongsang, en Corée du Sud. Ses domaines d’enseignement et de recherche comprennent l’économie politique, le développement économique, l’économie internationale et l’économie politique de l’Asie de l’Est. Il est également membre du Workers’ Rights Board (Portland, Oregon).
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[1] Le 20 février, le Financial Times indiquait que: «OpenAI réinvestira une grande partie de ses nouveaux capitaux dans les puces Nvidia, mais les entreprises ne donneront pas suite au partenariat d’investissement pluriannuel de 100 milliards de dollars qu’elles avaient annoncé en septembre, ont ajouté ces personnes. Le retrait de l’accord annoncé en grande pompe en septembre 2025 intervient dans un contexte d’inquiétude des investisseurs quant à la santé du secteur de l’IA, qui a contribué à faire chuter les actions technologiques américaines de 17% depuis le début de l’année. L’accord de l’année dernière, annoncé sous la forme d’une «lettre d’intention», a étroitement lié les deux entreprises au cœur du boom de l’IA et a contribué à propulser Nvidia au-dessus des 5000 milliards de dollars de valeur boursière quelques semaines plus tard. Il a accéléré une période frénétique de négociations pour la start-up d’IA de Sam Altman, qui a conclu des accords complexes avec les fabricants de puces concurrents AMD et Broadcom et des fournisseurs de cloud computing, dont Oracle.» (Réd. A l’Encontre)
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