Le copilote Github de Microsoft perd d’énormes sommes d’argent

La Silicon Valley a misé gros sur l’IA générative, mais il n’est pas certain que ce pari soit payant. UN nouveau rapport du Wall Street Journal affirme que, malgré le battage médiatique sans fin autour des grands modèles de langage et des plates-formes automatisées qu’ils alimentent, les entreprises technologiques sont du mal à réaliser des bénéfices en matière d’IA.

A titre d’exemple, Microsoft, qui a misé gros sur le boom de l’IA générative avec des milliards investi dans son partenaire OpenAI, a perdu de l’argent sur l’une de ses principales plateformes d’IA. Github Copilot, lancé en 2021, a été conçu pour automatiser certaines parties du flux de travail d’un codeur et, bien qu’immensément populaire auprès de sa base d’utilisateurs, a été un énorme « perdant d’argent », rapporte le Journal. Le problème est que les utilisateurs paient 10 dollars par mois d’abonnement à Copilot mais, selon la source interrogée par le Journal, Microsoft a perdu en moyenne 20 dollars par utilisateur au cours des premiers mois de cette année. Certains utilisateurs coûtent à l’entreprise une perte moyenne de plus de 80 dollars par mois, a indiqué la source au journal.

D’autres plateformes traversent des difficultés financières similaires. ChatGPT d’OpenAI, par exemple, a vu une base d’utilisateurs en constante diminution alors que ses coûts de fonctionnement restent incroyablement élevés. Un rapport du Washington Post en juin a affirmé que Les chatbots comme ChatGPT perdent de l’argent pratiquement chaque fois qu’un client les utilise.

Les raisons pourquoi le secteur de l’IALes difficultés des SS sont diverses, mais l’une d’entre elles est bien connue : les plates-formes d’IA sont notoirement coûteuses à exploiter. Des plateformes comme ChatGPT et DALL-E brûlent via un énorme quantité de puissance de calcul et les entreprises ont du mal à trouver comment réduire cette empreinte. Dans le même temps, l’infrastructure nécessaire à l’exécution des systèmes d’IA, comme les puces informatiques d’IA puissantes et coûteuses, peut être très coûteuse. Parallèlement, la capacité du cloud nécessaire à la formation des algorithmes et à l’exécution des systèmes d’IA augmente également à un rythme effrayant. Toute cette consommation d’énergie signifie également que l’IA est à peu près aussi écologique comme vous pouvez l’obtenir.

Pour contourner le fait qu’elles perdent de l’argent, de nombreuses plateformes technologiques expérimentent différentes stratégies pour réduire les coûts et la puissance de calcul tout en continuant à fournir les types de services qu’elles ont promis à leurs clients.

Pourtant, il est difficile de ne pas considérer tout cela comme un trébuchement pour l’industrie technologique. Non seulement l’IA une solution à la recherche d’un problème, mais cela devient aussi rapidement un problème dans la recherche d’une solution. Les entreprises doivent comprendre en quoi ces outils ont un sens à la fois économique et stratégique, ce qui aurait probablement dû être réglé avant leur lancement.