Où en sommes-nous réellement dans le cycle de l'IA ? Un parallèle avec le boom du schiste

La révolution du schiste aux États-Unis nous offre une perspective intéressante pour situer notre position actuelle avec l'IA.

Dans les années 2000, le schiste promettait de libérer d'immenses ressources énergétiques et de remodeler la géopolitique. Les capitaux affluaient. Les plateformes de forage se multipliaient. Tout le monde parlait d'indépendance énergétique.

Mais voici ce qui s'est réellement passé : l'euphorie a été intense, les entreprises ont brûlé du cash de manière imprudente, le cycle a atteint un sommet, et la réalité a finalement rattrapé tout le monde. Les gagnants ? Généralement ceux qui ont survécu à la consolidation — les opérateurs qui ont résisté, et non ceux qui ont été emportés par le battage médiatique initial.

L'IA semble similaire aujourd'hui. Le récit est enivrant. Les dépenses d'investissement augmentent verticalement. Chaque entreprise se précipite pour déployer des modèles. Mais demandez-vous : combien de ces déploiements généreront réellement un ROI ? Combien deviendront des éléphants blancs ?

Le schiste nous enseigne que les bulles n'invalident pas la thèse sous-jacente — la demande en énergie était réelle, et le schiste compte. Le problème réside dans le timing et l'exécution. La plupart n'ont pas fait d'argent avec le schiste. Quelques-uns oui.

Les mêmes calculs s'appliquent probablement ici. L'IA ne disparaîtra pas. Mais la frénésie actuelle de prix et d'investissement ? Cela vaut la peine d'être surveillé. L'histoire suggère que nous sommes quelque part dans les chapitres intermédiaires, pas dans le final.