IA et modèle économique

On parle beaucoup de l’IA ces derniers temps mais peu du modèle économique dont il sert de cheval de Troie.

Avez vous remarqué qu’on vous promet des puces « spécialisées » pour les taches IA (« neural engine » chez Apple, « tensor » chez Google) mais, dans le même temps, tous les produits basés sur l’IA requièrent :

  • un abonnement
  • d’envoyer votre « question » pour traitement par un service distant

Est ce que ChatGPT est vendu en tant que logiciel local? non.
Est ce que les outils de retouche photo des téléphones Google fonctionnent sans Internet ? non. Vous avez un abonnement gratuit la première année c’est tout.
Est ce que les fonctions d’IA de Microsoft fonctionnent sans abonnement (Copilot, etc…) ?: non

Il y a plusieurs raisons à cela:

La taille du modèle

Un modèle est la réduction des données d’entrainement en quelques chose de plus petit qui « modélise » dans sens de reproduire assez fidèlement un comportement voulu.

Aujourd’hui les modèles IA sont relativement gros et nécessitent plusieurs gigas de mémoire proches d’un processeur adapté. A ce jeu, c’est le GPU qui est l’outil le plus pertinent actuellement. Donc on héberge les modèles sur des GPUs (Nvidia) avec plusieurs dizaines de GB de mémoire (pas le modèle commercial pour jouer au jeu vidéo) qui tournent 24/24 prêts à répondre à vos questions.

En clair, le modèle n’est pas sur votre smartphone qui a un objectif de compacité, coût de construction, conso énergétique.

Rentabiliser l’entraînement du modèle

Étant donné que l’entraînement du modèle nécessite :

  1. des données
  2. des machines en nombre suffisant
  3. de l’énergie

L’entreprise qui a acquis les données et investit dans le temps de calcul ne va pas donner tout ca gratuitement aux autres et plutot s’en servir comme avantage concurrentiel. Vous aurez compris que ce jeu intéresse ceux qui:

  1. peuvent se procurer des données à pas cher
  2. ont des machines
  3. de l’énergie pas chère

Ainsi cela réduit le risque de concurrence des petites entreprises

Le pouvoir du contrôle des réponses

Si vous avez suivi un peu le business économique de Google & Facebook ces dernières années, vous savez que la quasi entièreté de leur revenus provient de leur capacité à insérer des contenus non désirés (publicités) au sein de leur outils.

Avec la difficulté à monétiser leur IA, comment ne pas penser que ce sera le futur? C’est à dire que vous posez une question et la réponse est biaisée? Au même titre que Youtube ou Facebook vous affiche non pas les contenus les plus pertinents mais ceux qui permettent de maximiser ses recettes publicitaires (par leur propension à vous garder intéressé mais si c’est hors sujet de votre requête initiale)

Donc demain, l’IA va sous « susurrer » le discours voulu par les annonceurs. A la question, « que faut il faire pour le changement climatique? » on vous répondra d’acheter telle ou telle voiture selon quelle marque a payé le plus.

Et de même pour les discours politiques, les réponses peuvent omettre des pans entiers de l’Histoire comme le font nos journaux sans crainte. Ce n’est pas du mensonge juste de l’omission.

S’il fallait résumer : c’est celui qui paie l’orchestre qui choisit la musique.

Le danger de la souscription

A mon avis, les entreprises technologiques essaient de faire un hold-up pour tout basculer en souscription.
Microsoft a depuis longtemps le projet d’en finir avec ses licences « a vie ». Leur modèle économique pour les jeux sur PC est une licence d’utilisation mensuelle pour avoir accès à un catalogue (cf Netflix et Spotify)
Google a réduit les nouveautés sur son OS (android) au minimum syndical et tente de se différencier sur ses services. Les autres sociétés (Xiaomi, Samsung, Microsoft etc…) font de même soit en ajoutant des services rentables (pub intégrées, service payant, etc…) au sein du matériel pour diminuer le coût d’achat initial.

L’iA est le coup de bluff commercial pour faire passer la pilule. On introduit petit à petit des fonctions qui nécessitent un service distant afin de justifier le changement de modèle économique. C’est la suite logiques des fonctionnalités de « collaboration » qui ont déplacé les données dans le cloud soit disant pour donner un accès par tous, partout et tout le temps.

Ainsi, l’outil informatique se retrouve de plus en plus déporté chez le fournisseurs du service. on ne parle plus ici des données mais des fonctionnalités.
Il n’y aura plus de micro informatique, seulement un objet qui sert d’interface homme-machine.

Malheureusement pour l’utilisateur, si la première pilule du dealer est gratuite, une fois que vous êtes dépendant, le dealer ayant le monopole ne se fait pas prier pour vous extorquer.

Regardez l’exemple de VMWare et les entreprises européennes crever car elles en dépendent.
Il y a plein d’autres exemples de comportement prédateurs quelque soit le secteur d’activité (pas seulement le logiciel informatique).

Je suis étonné que personne ne parle de cette face cachée de la migration vers l’IA.

L’ineptie écologique

Enfin, vous avez maintenant compris pourquoi lorsque vous demandez à l’assistant IA de votre téléphone « quel est le résultat de 2 +2 », votre requête est envoyée à une machine à plus de 1000km de chez vous.
Cela coûte bien plus cher en énergie qu’un calcul mathématique local et ce coût n’est pas juste absorbé par vous.
C’est aussi donc par nature une ineptie écologique a défaut de prouver un gain de productivité.

Néanmoins cet argument est fragile car pour des questions complexes, il est possible que les modèles d’IA (je ne vais pas rentrer dans le détail) soient une solution optimale pour des questions sans algorithme connu dont une réponse probable ou vraisemblable est suffisante. De même que payer mutualiser l’infrastructure peut apporter des gains supérieur au coût ajouté sur les clients. Cela dépendra des applications.

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