✅ Une course effrénée à l’échelle

📊 Des milliards affluent dans les centres de données, les GPU, et la R&D par des acteurs comme xAI, OpenAI, NVIDIA, ou Google. 

🎯 Des grands modèles de langage aux agents IA pour la santé, le commerce, ou la gestion des crises, l’objectif est clair : produire à grande échelle pour réduire les coûts, comme dans l’automobile ou l’électronique. 

📌 Mais l’IA, censée incarner l’intelligence, est-elle vraiment une industrie comme les autres ? Ou sa quête d’échelle la rend-elle trop industrielle pour être intelligente ? 

✅ La courbe d’expérience : une différence de scaling entre les IA

💡 La courbe d’expérience, théorisée par le BCG, promet une baisse des coûts de 25 % chaque fois que la production cumulée double. 

Dans l’industrie, l’unité de volume est une voiture ou une machine à laver. 

Dans l’IA, elle révèle des dynamiques distinctes entre segments : grands modèles généralistes (LLM), IA embarquée, et agents spécialisés par verticaux, où la courbe brille particulièrement. 

Par exemple, en appliquant cette logique industrielle à l’IA, dans chaque vertical, une unité de tâche répétée devient une ‘unité de production’. 

Voici comment la courbe d’expérience s’y applique et avec leurs unités de "production" :  

🔹 Commerce : Une conversation gérée par un chatbot (ex. : Shopify). Les coûts par interaction chutent grâce à l’automatisation et des données clients abondantes.  

🔹 Santé : Une image médicale analysée (ex. : radiographie par Aidoc). Les coûts par diagnostic diminuent avec des algorithmes optimisés.  

🔹 Finance : Une transaction analysée pour détecter une fraude. Les coûts baissent avec des pipelines automatisés.  

🔹 Gestion des crises : Une prédiction ou alerte (ex. : détection d’une crise sociale via X). 

Les coûts par prédiction diminuent avec l’analyse répétitive de données hétérogènes.  

🎉 Le commerce mène la course, grâce à ses tâches répétitives et ses faibles contraintes réglementaires. 

📌 Les agents IA, par leur spécialisation, incarnent la courbe d’expérience : plus ils exécutent de tâches, plus ils deviennent efficaces et abordables.

✅ Une industrie aujourd’hui, une intelligence demain ?

Derrière ses prouesses, l’IA s’organise en une industrie obsédée par l’échelle. 

Mais les limites existent : consommation énergétique massive, contraintes RGPD ou éthiques. Elles freinent les progrès.

Demain, des modèles plus autonomes, des algorithmes efficaces, ou l’informatique quantique pourraient libérer l’IA, la rendant moins usine et plus intelligence, capable de naviguer dans un monde complexe. 

L’IA restera-t-elle une industrie, ou deviendra-t-elle une vraie intelligence ? Quel vertical – commerce, santé, ou gestion des crises – mènera cette transformation ? Partagez votre avis ! 

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Photo de Steve Johnson sur Unsplash