Alex Karp qui panique en direct sur CNBC, OpenAI qui repousse son IPO, Anthropic devenu l'otage du gouvernement américain : pour comprendre où l'on va, il faut d'abord comprendre la vision de ceux qui ont dépensé le PIB d'un pays moyen pour arriver à leurs fins.Autour de moi, plus personne ne doute qu'il va y avoir un crash de l'IA dans l'année.

La seule question à laquelle personne ne sait répondre, c'est : quel type de crash ?

• Un crash comme celui de la bulle Internet des années 2000, où une industrie entière a failli disparaître des radars en quelques semaines. Cette période, considérée a posteriori comme un hubris des opérateurs télécoms, aura eu un tel impact sur les marchés qu'il faudra attendre quatre ans pour revoir une nouvelle IPO, celle de Google, et une relance de l'économie de l'Internet.
• S'agit-il plutôt d'un crash comme celui de 2008, où tout le monde perd sa chemise et où le gouvernement est obligé d'organiser un bailout d'urgence, parce que l'économie n'y survivrait pas ?
• Ou enfin une crise sélective et plutôt silencieuse comme celle de 2022, où le surplus d'argent investi dans la tech pendant le Covid s'est avéré désastreux ?

Rappelez-vous l'époque du confinement : le marché s'est persuadé que tout le monde allait vivre dans le métaverse, acheter des NFT ou passer plus de temps dans les applications comme Clubhouse. C'était le moment où des applications de visioconférence construites à toute vitesse valaient plus que la plupart des acteurs du logiciel SaaS.

Le retour à la réalité a été assez difficile, avec une correction sélective mais douloureuse, et des licenciements qui ont servi à assainir une partie des excès.

Savoir à quelle bulle nous aurons affaire est une question à laquelle je ne sais pas répondre.

Mais ces dernières semaines, il y a de nouveaux éléments qui nous permettent de préciser un peu mieux le projet des grands acteurs de l'IA, et de savoir si leur vision, leur hubris, amènera le monde économique à sa perte, ou si nous allons être les témoins de l'émergence d'une renaissance du monde numérique.

Mais que veut vraiment l'industrie de l'IA ?

Le premier à avoir vendu la mèche, à sa manière, c'est Alex Karp. Dans une séance hallucinante de vingt minutes sur CNBC, le patron de Palantir a formulé tout haut ce que l'industrie pense tout bas : les entreprises paient des tokens qui ne créent aucune valeur, et les labos se servent au passage dans leurs données et vampirisent leur avantage compétitif et leur savoir-faire. Quand la journaliste lui fait remarquer qu'il a l'air furieux, il répond que ce n'est pas lui qui parle, mais la voix des entreprises américaines, et que les patrons qu'il côtoie sont deux fois plus furieux que lui.

Comme toujours, derrière le show et l'excitation digne d'un enfant hyperactif, il y a des choses importantes à en tirer. Palantir n'est pas une société comme les autres : elle a inventé le modèle des ingénieurs déployés, qui permettait de prendre le contrôle des données et de faire payer aux entreprises le management de ces mêmes données. Le client le plus prestigieux est évidemment le Pentagone, qui a, dans le cadre du projet Maven, accepté de lâcher plus d'un milliard de dollars pour cela. Mais les acteurs de l'IA ont poussé ce modèle encore plus loin : ils l'utilisent pour entraîner leurs LLM au cœur des entreprises et faire, selon Karp, la même chose qu'ils ont faite avec l'ensemble de l'industrie culturelle, mais avec les savoir-faire de ces mêmes entreprises.

Depuis le blocage puis le rétablissement de Fable 5, le modèle super-frontière d'Anthropic, le marché est de moins en moins lisible. Une chose est sûre : il devient très difficile de savoir si les acteurs en place jouent un immense poker menteur, ou si certains ont trouvé la martingale qui leur permettra de passer l'hiver.

Car l'inquiétude de Karp est palpable sur un autre registre. Entre Palantir et l'Europe, rien ne va plus. À Londres, le maire a bloqué le contrat de Palantir avec la police métropolitaine et le NHS réexamine le sien. L'Allemagne a écarté Palantir de la Bundeswehr. La France veut le remplacer à la DGSI par ChapsVision. Et ce n'est que le début : l'Espagne vient d'interdire à ses entreprises publiques de signer avec la société.

Palantir n'est que le canari dans la mine : derrière, c'est une véritable crise de défiance vis-à-vis de toute la stack américaine qui est en train de se fomenter sous nos yeux. Surtout que Max Schrems, qui attendait patiemment, vient de voir la Cour suprême donner raison à Trump sur la mise au pas de la FTC, l'autorité citée 259 fois comme garante indépendante de l'accord transatlantique sur les données. Pour lui, l'accord est mort, et il demande à Bruxelles de le retirer. Ce qui ferait que tous les acteurs qui utilisent des services GAFAM (les mêmes qui ont signé une lettre pour dire qu'il fallait une souveraineté par étage) seraient dans l'illégalité !

Ça fait beaucoup de choses.

Une crise numérique transatlantique qui arrive, en même temps qu'une crise existentielle de l'IA, au même moment qu'une crise économique liée au détroit d'Ormuz. Ces prochains mois vont être compliqués à naviguer. C'est aussi pour cela que je vais réserver ces analyses en priorité à nos abonnés payants. Je continue de garder une partie gratuite, mais l'analyse stratégique sera désormais réservée aux abonnés payants.

Qu'en disent les banquiers d'affaires ?

J'ai vu ces dernières semaines des amis de passage qui travaillent pour les grandes banques d'affaires américaines, celles qui ont en partie financé le boom de l'IA. Pour eux, il y a une nuance intéressante : il existe deux types de financements, qui ne portent pas les mêmes risques.

D'un côté, le crédit structuré par Apollo, Pimco, Blackstone ou Blue Owl, qui irrigue désormais tous les grands acteurs.

De l'autre, les paiements inter-sociétés, comme entre OpenAI et Nvidia, qui relèvent d'une autre logique : des achats de parts de marché garantis, une manière de s'assurer que les acteurs différenciants dont chacun a besoin survivent.

Un exemple du premier mécanisme suffit à comprendre l'ampleur de la dette. Apollo et Blackstone viennent de finaliser 35 milliards de dollars de crédit privé pour Anthropic. Un véhicule ad hoc achète des puces à Google, les loue à Anthropic, et Broadcom garantit la valeur résiduelle de 30 milliards de dette. Rien n'apparaît au bilan d'Anthropic, qui prépare son entrée en bourse. Ce n'est pas le seul, mais c'est l'un des montages les plus documentés. Cela veut dire qu'une partie de la dette et des crédits, à la différence de 2008, est probablement cachée des bilans de manière, disons, très créative.

Les premiers signes de tension sont d'ailleurs là : Blue Owl, l'un des financeurs de Stargate, refuse désormais de financer une installation supplémentaire d'Oracle, seul grand acteur à bâtir à crédit.

La question que nous nous posons tous est celle de la direction de l'IA. Si on a compris une chose cette année, c'est que les prix que les utilisateurs normaux peuvent payer plafonnent ; les revenus des tokens plafonnent depuis quelques mois, tout comme les excès des débuts de Claude Code. Sur les trois histoires qui justifiaient encore les trillions investis, il n'y en a plus qu'une seule qui tienne les valorisations en cours.

Déroulons.

Trois visions de l'IA

En fonction des usages, il existe un plafond de prix que plus personne ne franchit.

• Pour un usage individuel, au-delà de vingt dollars par mois, la dépense devient difficile à justifier.
• Pour une entreprise, la limite se situe autour de cent à deux cents dollars par salarié, cinq cents dollars, mille au maximum pour un développeur. Au-delà, il faut justifier un ROI.

Or, avec les trillions de dollars engagés, on est déjà très au-delà de ce que rapportent l'usage grand public et l'usage en entreprise réunis. Et cela montre que les usages sont en train de se segmenter.

La première, l'assistant agentique.

On fabrique un assistant et un « harness », la tour de contrôle des agents, que les humains achètent. Il sert à produire du code, des documents et à gérer son espace informationnel. On paye à l'usage. C'est l'histoire que l'on connaît depuis les débuts de ChatGPT et, depuis, avec Claude Code.

La deuxième, le value sharing.

C'est celle qui est dans les narratifs de tous les acteurs. On construit une solution d'IA que les entreprises achètent ou cofinancent, et dont on partage une partie de la valeur créée. Un laboratoire pharmaceutique travaille avec OpenAI et trouve un nouveau médicament, OpenAI en prend 30 %. Le pay per success.

Palantir a longtemps incarné ce modèle, mais dans une logique de services. L'idée, c'était que les entreprises n'avaient pas la capacité d'analyser leurs données elles-mêmes, elles faisaient appel à Palantir dans une logique de service. Les labos d'IA vont plus loin, et Karp lui-même retourne l'argument contre eux : si les modèles frontières créaient autant de valeur qu'ils le prétendent, pourquoi ne se paient-ils pas en pourcentage de cette valeur plutôt qu'au token ?

Ce modèle n'est toujours pas déployé en masse, ou en tout cas personne n'en parle. Faut-il attendre la génération suivante de modèles, qui seront capables de faire ce genre de découvertes, tout ce qui viendra après Mythos, ou faut-il admettre que la formule ne fonctionne pas ?

Satya Nadella vient d'ailleurs de poser le même diagnostic depuis l'autre rive, dans un essai au titre parlant, « A frontier without an ecosystem is not stable » : si toute la valeur est captée par une poignée de modèles qui absorbent tout ce qu'ils voient, l'économie politique ne le tolérera pas. Il n'y a pas, écrit-il, de permission sociale pour une IA qui vide des industries entières.

C'est une question que les grands groupes pharmaceutiques, de la défense, tous ceux qui vivent de calcul avancé, doivent se poser. Les modèles d'IA seront-ils suffisamment avancés pour justifier les coûts et l'embauche d'un « pays de génies dans un data center », selon la formule consacrée de Dario Amodei ?

On peut bien sûr imaginer que les labos aient raison. Que les coûts d'inférence, ce que coûte chaque utilisation des modèles, baissent assez vite. Que les agents deviennent réellement utiles. Que les interfaces de Claude, d'OpenAI ou de Google captent durablement l'usage. Que la productivité finisse par apparaître dans les chiffres.

Mais même dans ce scénario favorable, une question demeure : est-ce que cette valeur suffira à justifier l'ampleur des ressources engagées ?

Car la troisième est bien plus folle.