L’écart est de 4 200 milliards de dollars
Le septième rapport annuel de Bain & Company sur la technologie mondiale, publié lundi, chiffre la question que le secteur repousse. Pour payer la puissance de calcul qu’elle construit, l’IA doit générer environ 6 000 milliards de dollars de revenus annuels d’ici 2031.
Le propre décompte de Bain de ce qui pourrait plausiblement venir d’aujourd’hui — abonnements et publicité grand public, plus usages en entreprise dans le développement logiciel, la vente, le marketing, le service client et l’informatique — atteint 1 200 à 1 800 milliards.
Restent environ 4 200 milliards qui n’existent encore sous aucune forme reconnaissable.
D’où Bain pense que cela viendra
Le rapport ne juge pas l’écart impossible à combler. Il esquisse d’où les revenus nouveaux devraient venir, et les catégories sont parlantes: aucune n’est un agent conversationnel.
L’IA physique — simulations, jumeaux numériques et robots — est estimée à 900 milliards. Les voitures, camions et drones autonomes, avec les autres automatisations industrielles, représentent 400 milliards. Les agents conversationnels financés par la publicité, remplaçant une bonne part de la recherche web, ajoutent 100 à 200 milliards ou plus. Le reste devrait venir de domaines que Bain énumère sans les chiffrer séparément: découverte de médicaments, santé mentale, production d’énergie.
Les dépenses annuelles d’infrastructure d’IA pourraient, selon Bain, atteindre 1 500 milliards en 2031 — nouveaux centres de données et calcul, plus mise à niveau des puces, mémoires et réseaux déjà installés.
« L’économie de l’infrastructure d’IA exige des milliers de milliards de revenus nouveaux au-delà des gains de productivité », a déclaré David Crawford, président de la pratique technologique mondiale de Bain.
Le matériel croît quatre fois plus vite que le logiciel
Un chiffre du rapport explique la forme du problème. Entre 2020 et 2026, le matériel et les semi-conducteurs ont crû de 24 pour cent par an contre 6 pour cent pour le logiciel.
C’est un secteur qui construit de la capacité bien plus vite que les entreprises censées la consommer. Anne Hoecker, à la tête de la pratique technologique mondiale de Bain, formule la conséquence en termes d’achats: « Les stratégies de chaîne d’approvisionnement et d’achat sont de plus en plus des sources d’avantage concurrentiel. »
Le rapport note aussi que l’IA a comprimé la durée d’une cyberattaque d’environ quatre semaines à 18 heures, et chiffre à 9,75 milliards l’investissement des principaux laboratoires dans les ingénieurs déployés chez les clients.
Comment cela s’articule avec les autres prévisions
Celle de Bain est la troisième grande estimation en une semaine, et elles se contredisent moins qu’elles ne mesurent des choses différentes. Goldman Sachs a chiffré les investissements des géants du cloud à 1 200 milliards pour l’an prochain. Une note de Brookings a évalué l’ensemble du déploiement américain à 10 300 milliards d’ici 2032. Bain pose la question de la demande que les deux autres laissent ouverte: qui paie la facture, et pour quoi.
Le chiffre à surveiller n’est pas 6 000 milliards. C’est de savoir si l’une des catégories des 4 200 milliards — robotique, véhicules autonomes, découverte de médicaments — produit une activité à revenus réels avant que les plans d’amortissement du déploiement actuel n’arrivent à échéance.
