13 mars – Selon un rapport de recherche récent de Morgan Stanley, la technologie de l’intelligence artificielle pourrait connaître une avancée cruciale au premier semestre 2026, alors que les infrastructures et systèmes économiques mondiaux ne seraient pas encore entièrement préparés à cette évolution. Le rapport indique que les principaux laboratoires d’IA américains accumulent rapidement une capacité de calcul sans précédent, ce qui propulsera la capacité des grands modèles vers une nouvelle étape de développement.
Le rapport mentionne particulièrement l’opinion d’Elon Musk lors d’une interview précédente, selon laquelle une augmentation d’environ 10 fois de la puissance de calcul utilisée pour entraîner de grands modèles linguistiques pourrait presque doubler le niveau d’intelligence global du modèle. La majorité de l’industrie considère encore que cette « loi d’expansion » reste valable, ce qui signifie qu’avec une puissance de calcul continue d’augmenter, les capacités de l’IA pourraient croître de façon exponentielle.
Par ailleurs, les progrès du secteur ont déjà dépassé les attentes du marché. Morgan Stanley note que le modèle GPT-5.4 « pensant » récemment lancé par OpenAI a obtenu un score de 83,0 % sur le benchmark GDPVal, se rapprochant voire dépassant le niveau de certains experts humains dans plusieurs tâches à valeur économique. La société estime que cette transition de capacités pourrait s’accélérer dans les prochaines années.
Cependant, la croissance de la puissance de calcul exerce une pression évidente sur les infrastructures. Le modèle de « usine intelligente » proposé par Morgan Stanley montre qu’en 2028, le système électrique américain pourrait présenter un déficit net de 9 à 18 gigawatts, soit 12 % à 25 % de l’électricité nécessaire aux systèmes liés à l’IA. Avec l’accélération de la construction des centres de données IA, l’approvisionnement en énergie deviendra un goulot d’étranglement critique.
Pour faire face à cette insuffisance électrique, certaines entreprises technologiques et opérateurs d’infrastructures recherchent des solutions alternatives. Par exemple, transformer des installations de minage de bitcoins en centres de calcul haute performance, déployer des générateurs à gaz naturel ou des systèmes à piles à combustible pour soutenir le fonctionnement continu des centres de données IA. De plus, un modèle « 15-15-15 » a été proposé, comprenant un bail de 15 ans pour les centres de données, un rendement d’investissement d’environ 15 % et une valeur nette d’environ 15 dollars par watt électrique.
Le rapport souligne également que l’intelligence artificielle pourrait avoir un impact profond sur le marché du travail. Étant donné que les outils d’IA peuvent reproduire certains processus humains à un coût très faible, plusieurs entreprises ont déjà augmenté leur efficacité et réduit leur effectif grâce à l’automatisation et aux systèmes d’IA.
Le PDG d’OpenAI, Sam Altman, a envisagé la possibilité de voir apparaître à l’avenir de petites entreprises composées de 1 à 5 personnes, capables d’accomplir avec l’IA des tâches qui nécessitaient auparavant de grandes entreprises. Par ailleurs, Jimmy Ba, cofondateur de xAI, pense qu’un système d’IA doté de capacités d’auto-amélioration pourrait émerger dès le début 2027, propulsant la technologie vers une nouvelle étape de développement.
Morgan Stanley conclut que, avec la poursuite de l’augmentation des capacités de calcul, l’intelligence artificielle pourrait devenir une force motrice majeure du changement de la structure économique future, tandis que la puissance de calcul, l’énergie et les infrastructures de centres de données deviendront les ressources clés de la compétition mondiale à venir. (Fortune)
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