La bulle de l'IA va-t-elle éclater en 2026 ? – Comprendre les réalités de l'investissement en IA

Être ou ne pas être – telle est la question concernant l’éclatement d’une bulle de l’IA en 2026.

Je vais droit au but : non. Voilà, vous devez continuer à lire ?

Eh bien oui, vous devez connaître les raisons de cette conviction, ce qui pourrait me faire changer d'avis et, plus important encore, comment protéger votre entreprise de tout impact potentiel.

Mais d'abord, examinons les raisons de ces spéculations massives sur une explosion imminente qui font quotidiennement la une des journaux depuis des mois.

Décryptage des craintes : panique des investisseurs et explosion des investissements en IA

La principale crainte à l'origine de cet engouement est sans doute la panique des investisseurs. Des millions de dollars sont injectés chaque jour dans le secteur de l'IA, chaque investisseur et capital-risqueur espérant dénicher la prochaine mine d'or. Les investissements privés dans l'IA ont été multipliés par plus de treize depuis 2014.Ce marché atteindra 252.3 milliards de dollars en 2024, dont une part importante (plus de 33 milliards) consacrée à l'IA générative. Le moindre soupçon de perte de fonds provoque une onde de choc dans le monde des investisseurs et des entreprises, les start-ups et autres sociétés s'inquiétant de leur budget annuel et de leurs prochains financements. Récemment encore, lorsque Le grand investisseur milliardaire Peter Thiel a annoncé qu'il se retirait des actions d'IA. Nvidia a alimenté encore davantage les inquiétudes concernant le dégonflement du ballon de l'IA.

Le dilemme du retour sur investissement : les difficultés de GenAI et l’expérimentation de l’IA en entreprise

L'IA de génération a sans aucun doute été le catalyseur de l'engouement et du boom des investissements, mais outre les inquiétudes concernant les marges bénéficiaires et les valorisations excessives, des signaux d'alarme ont maintenant commencé à retentir parmi les responsables de la conformité, de la sécurité et des affaires juridiques des entreprises, qui préconisent une IA responsable et fiable ainsi que des politiques de gestion des risques liés aux modèles.

À cela s'ajoutait Une étude du MIT indique que 95 % des investissements dans l'IA de génération ne génèrent aucun retour sur investissement. La plupart de ces projets étant bloqués en phase pilote ou expérimentale, de nombreuses organisations s'interrogent sur l'opportunité même de leurs investissements en IA.

Ceci m’amène au véritable problème qui se cache derrière l’anxiété liée à l’éclatement d’une bulle spéculative : les entreprises qui se jettent à corps perdu dans le risque sans évaluer correctement leurs véritables besoins et la meilleure façon d’y répondre.

La peur de manquer quelque chose (FOMO) et ses conséquences : comment les déploiements précipités d'IA engendrent le chaos opérationnel

Nous avons déjà constaté les conséquences désastreuses d'une action précipitée sans stratégie : le chaos au sein des équipes et du service informatique. En effet, 60 % des décideurs informatiques que nous avons interrogés… interrogées En 2024, ils ont admis que leur principal facteur d'investissement dans l'IA était la peur de rater une opportunité (FOMO). En effet, la crainte de passer à côté de la prochaine innovation majeure et de laisser potentiellement leurs concurrents prendre l'avantage a provoqué des réactions impulsives chez de nombreux décideurs.

Un an plus tard, la dernière étude d'ABBYY, menée par Opinium Research en juillet, révèle que si les dirigeants d'entreprise ont accru leurs investissements dans la technologie GenAI, la plus récente, la plupart peinent à l'utiliser. Près d'un tiers (31 %) ont constaté que l'entraînement des modèles GenAI est plus complexe que prévu, tandis que 28 % indiquent que l'intégration des outils s'est avérée difficile en raison de problèmes liés aux données et aux processus existants. Par ailleurs, 26 % des entreprises n'ont pas mis en place de gouvernance adéquate et, fait inquiétant, un cinquième (21 %) affirme que le personnel utilise mal les outils GenAI, tandis qu'un nombre équivalent souffre d'hallucinations potentiellement dangereuses.

Mais voici le hic. La majorité des personnes interrogées ont admis avoir besoin de d’autres Des technologies pour sauver la situation. 1 entreprise américaine sur 4 (40 %) a introduit des agents d'IA, plus d'un tiers (36 %) s'est tournée vers l'intelligence des processus, 31 % ont été augmentées par l'IA documentaire et 23 % ont ajouté la génération augmentée de récupération (RAG).

L’approche multi-outils : combiner l’IA générale avec des technologies complémentaires

L'amélioration de GenAI avec ces autres technologies a permis aux dirigeants d'entreprise de constater une meilleure cohérence des résultats (58%), une meilleure intégration dans les flux de travail existants (50%), des résultats plus précis et fiables (48%), une plus grande efficacité et des économies (44%) et une confiance accrue des utilisateurs (42%).

La leçon est claire : investir sans discernement dans l’IA générale ne génère souvent aucune valeur ajoutée. Les entreprises dépensent des sommes considérables pour des outils aux promesses démesurées, voire inutiles dans certains cas. Ce sont ces pratiques qui alimentent les craintes d’une bulle spéculative autour de l’IA, les entreprises, confrontées à leurs échecs et à un retour sur investissement potentiellement faible, commençant à s’inquiéter. Lorsque les dirigeants cesseront de suivre aveuglément la tendance en investissant massivement dans les dernières technologies à la mode, la bulle de l’IA cessera de se gonfler.

Étapes stratégiques en avant

Avant de procéder à l'utilisation d'outils GenAI ou d'IA agentielle, les entreprises doivent d'abord évaluer leurs processus actuels et créer une cartographie de la visibilité du flux de travail à l'aide d'outils d'analyse de données sophistiqués qui signalent les problèmes, identifient les opportunités d'automatisation et surveillent les performances.

Les entreprises comme OpenAI continueront de bouleverser le marché en proposant de nouvelles solutions aux problèmes du monde réel, mais elles ne constitueront jamais une solution unique. D'autres fournisseurs et technologies seront toujours nécessaires pour y parvenir. Wall Street Journal Il a été récemment souligné que si les modèles de langage (LLM) bénéficient d'un engouement certain, les petits modèles restent indispensables pour que les entreprises tirent pleinement profit de leurs outils. Une étude menée par Nvidia et le Georgia Institute of Technology a notamment mis en évidence l'utilisation d'agents d'IA pour des tâches spécifiques et répétitives, pour lesquelles les petits modèles de langage sont bien plus adaptés. On comprendra bientôt comment réduire les coûts, en réalisant qu'il est inutile d'entraîner un modèle sur 30 000 documents et de gaspiller des ressources de calcul pour une tâche qu'une expression régulière pourrait tout aussi bien accomplir. Par ailleurs, la communauté open source progresse rapidement, offrant ainsi aux clients un choix plus vaste de solutions à tester.

En résumé, les investissements dans l'IA resteront importants en 2026, mais se concentreront davantage sur des outils dédiés, axés sur la résolution de problèmes concrets pour les entreprises. Les dirigeants réajusteront leurs priorités et évalueront l'impact attendu par rapport aux promesses tenues jusqu'à présent. Les fournisseurs qui définiront une stratégie gagnante et utiliseront la technologie avec discernement s'imposeront, et l'essor de l'IA se poursuivra, porté par une stratégie, des revenus tangibles et une demande réelle, et non par un effet de mode.