GPT-5 moqué, Altman prévoit des "Trillions" pour l'IA

Le dernier grand modèle linguistique d’OpenAI, GPT-5, a été accueilli avec un scepticisme public considérable depuis sa sortie, de nombreux utilisateurs le qualifiant de « stupide », « ennuyeux » et même inférieur à son prédécesseur. Au milieu de cette vague de critiques, Sam Altman, PDG d’OpenAI, a offert une évaluation franche de la situation, reconnaissant un déploiement « bâclé » tout en prévoyant un niveau d’investissement sans précédent dans l’infrastructure d’IA de l’entreprise – une dépense qu’il estime atteindre des trillions de dollars.

S’exprimant lors d’un récent dîner avec des journalistes et des dirigeants d’OpenAI à San Francisco, Altman a admis des faux pas dans le lancement de GPT-5. Malgré le tollé public, il a souligné de solides métriques internes comme signe de succès sous-jacent et de potentiel futur. « Nous avons totalement foiré certaines choses lors du déploiement », a concédé Altman, mais il a rapidement ajouté : « notre trafic API a doublé en 48 heures et continue de croître. Nous manquons de GPU. ChatGPT atteint un nouveau record d’utilisateurs chaque jour. Beaucoup d’utilisateurs aiment vraiment le sélecteur de modèle. » Il a souligné que l’expérience avait servi de leçon cruciale pour la mise à niveau simultanée d’un produit pour des centaines de millions de personnes.

Altman a également pesé dans le débat plus large entourant l’industrie de l’intelligence artificielle, s’alignant sur les critiques qui la décrivent comme une « bulle » rappelant le début du boom d’Internet. « Sommes-nous dans une phase où les investisseurs dans leur ensemble sont surexcités par l’IA ? » a demandé Altman, puis a affirmé : « Mon opinion est oui. » Ce sentiment résonne avec un nombre croissant de commentateurs qui ont spéculé sur un effondrement potentiel de l’enthousiasme pour l’IA, des préoccupations amplifiées par les récentes fluctuations du marché, telles qu’une journée boursière difficile pour la startup de centres de données et d’infrastructure IA Coreweave. De nombreux observateurs notent que, jusqu’à présent, l’IA a largement fonctionné comme un gouffre financier, les entreprises y déversant de vastes sommes dans l’espoir d’une rentabilité future.

Établissant des parallèles avec des phénomènes économiques historiques, Altman a expliqué son point de vue sur les bulles : « Quand des bulles se produisent, des gens intelligents s’enthousiasment trop pour un noyau de vérité. » Il a précisé : « Si vous regardez la plupart des bulles de l’histoire, comme la bulle technologique, il y avait quelque chose de réel. La technologie était vraiment importante. Internet était une très grande affaire. Les gens se sont surexcités. »

Malgré sa reconnaissance d’un marché surchauffé, Altman reste résolu quant à l’engagement d’OpenAI envers un investissement monumental dans les infrastructures. « Vous devriez vous attendre à ce qu’OpenAI dépense des trillions de dollars pour la construction de centres de données dans un avenir pas très lointain », a-t-il déclaré aux journalistes, signalant une échelle de déploiement de capitaux qui éclipse la plupart des plans de dépenses des entreprises.

Cet engagement financier véritablement stupéfiant soulève une question cruciale, mais souvent non posée : quel est le coût-bénéfice sociétal ultime d’une telle entreprise ? Peu de discussions publiques avec Altman semblent approfondir la question de savoir si une analyse sociétale complète a été menée pour justifier les immenses ressources acheminées vers l’industrie de l’IA. Vaut-il vraiment la peine d’investir des trillions de dollars dans le développement de modèles d’IA sophistiqués, en particulier lorsque leur production actuelle, comme le soutiennent certains utilisateurs, se résume à des « chatbots légèrement amusants » qui ne fournissent des informations précises qu’intermittemment ?

Des utilisations alternatives pour de telles sommes colossales viennent naturellement à l’esprit. Ces trillions pourraient-ils être déployés plus efficacement pour résoudre des problèmes mondiaux pressants comme la réduction de la pauvreté ou l’amélioration des systèmes éducatifs ? De plus, l’utilité fondamentale des modèles d’IA, en particulier des chatbots, reste un sujet de débat : sont-ils une nécessité sociétale, ou simplement une commodité « agréable à avoir » ? Dans quelle mesure sont-ils plus bénéfiques que les moteurs de recherche existants, et ne pouvons-nous pas simplement nous fier à ces derniers ? Ces questions s’étendent aux externalités négatives potentielles associées à l’adoption généralisée de l’IA, y compris une empreinte énergétique massive, des réductions présumées des capacités mentales des utilisateurs et une augmentation documentée de la tricherie académique. Ces inconvénients l’emportent-ils vraiment sur les avantages perçus, tels qu’un moyen légèrement plus pratique d’accéder aux informations en ligne ? Bien que ces interrogations puissent sembler évidentes, il n’est pas clair si elles sont adéquatement abordées dans les conversations de haut niveau qui façonnent l’avenir de l’intelligence artificielle.