Allons-nous avoir une bulle de l'IA ?

C'est la dernière question. Laissez-moi vous dire ce que nous voyons. Je pense qu'il est vraiment important, quand on regarde ce qui se passe dans le monde, de revenir aux principes fondamentaux de ce qui se passe dans l'informatique et le calcul. Il y a trois choses qui se produisent.

La première chose est que nous savons tous que la loi de Moore a fait son temps et que la quantité de demande de calcul par rapport à la quantité de calcul que nous pouvons obtenir de l'informatique à usage général est un véritable défi. Et donc le monde s'oriente vers le calcul accéléré depuis un certain temps. Nous poussons cela depuis plus de 20 ans maintenant. Laissez-moi vous donner une statistique. J'étais justement au salon Supercomputing. Il y a six ans, les CPU représentaient 90 % des supercalculateurs mondiaux, le top 500 des supercalculateurs. Cette année, moins de 15 %. C'est passé de 90 % à 10 % et, entre-temps, le calcul accéléré a pris le chemin inverse, de 10 % à 90 % désormais. Vous voyez donc ce point d'inflexion, la transition dans le calcul de haute performance de l'informatique à usage général vers le calcul accéléré.

Eh bien, l'une des choses les plus gourmandes en données et en calcul que le monde réalise dans le cloud est le traitement des données. Plusieurs centaines de milliards de dollars de calcul sont consacrés au seul traitement des données brutes. Cela n'a rien à voir avec l'IA. Juste le traitement SQL, les dataframes, les noms de chacun, l'adresse, le sexe, l'âge, le lieu de résidence, combien d'argent ils gagnent. Tout cela se trouve dans un dataframe et ce dataframe dirige le monde aujourd'hui, que ce soit dans la banque, les cartes de crédit ou, bien sûr, le commerce électronique, et tout, de la recommandation publicitaire à tout le reste, est piloté par ce dataframe. Ce dataframe coûte des centaines de milliards de dollars à calculer. Et c'est donc la chose numéro un, la fin de la loi de Moore.

La deuxième chose est l'IA générative. L'application la plus importante des 15 dernières années s'appelle Rexys, les systèmes de recommandation. Comment savoir quelles informations nous recommander dans un flux social ? Comment savoir quelle publicité recommander à quelqu'un, quel livre recommander, quel film recommander ? Internet est si gigantesque que sans système de recommandation, notre tout petit téléphone n'aurait aucune chance de jamais voir la bonne information. Ce Rexys est le moteur de l'internet aujourd'hui. Cela passe à l'IA générative. Auparavant exécuté sur des CPU, il fonctionne désormais sur des GPU.

Ce qui amène la troisième chose : si vous regardez simplement ces deux applications, de nombreuses entreprises du Web peuvent construire un nombre énorme de supercalculateurs GPU rien qu'en faisant cela. Bien sûr, cela crée ensuite la troisième opportunité par-dessus, qui est l'IA agentique. C'est Grok, c'est OpenAI, c'est Anthropic, c'est Gemini. L'IA agentique repose là-dessus. Mais n'oubliez pas de réfléchir à ce qui se passe sous ce que tout le monde voit comme l'IA aujourd'hui. Il y a tout un mouvement de l'informatique, du calcul à usage général vers le calcul accéléré. Et si vous prenez cela en considération, vous arriverez à la conclusion qu'en fait, ce qui reste pour alimenter cette IA agentique révolutionnaire est non seulement nettement moins important que ce que vous pensiez, mais que tout cela est justifié.