L'IA chute de prix à une vitesse inédite dans l'histoire

La chute de prix la plus rapide jamais enregistrée pour une technologie majeure

Epoch AI, un institut de recherche spécialisé dans l’analyse des grandes tendances de l’intelligence artificielle a publié cette semaine une étude intitulée The Plunging Price of Thought. Son constat est brutal : depuis 2023, le coût nécessaire pour obtenir un niveau donné de performance en IA chute d’environ 47 % par trimestre, soit un facteur 13 par an. Aucune technologie transformatrice de l’histoire, ni l’électricité, ni l’informatique, ni les batteries, ni le séquençage de l’ADN, n’a décroché une telle pente. (source : epoch.ai)

Pour mesurer cette baisse, Epoch AI a suivi les performances des modèles sur cinq types de tâches : mathématiques, sciences et jeux de stratégie. À performance équivalente, le prix s’effondre. Ce n’est pas une baisse de qualité déguisée : c’est le même niveau de résultat, obtenu pour une fraction du coût d’il y a dix-huit mois.

Ce que 47 % par trimestre signifie concrètement

Une baisse de 47 % par trimestre est difficile à visualiser. Voici ce que cela donne en pratique : une tâche qui coûtait 100 euros à faire traiter par un modèle d’IA au début de 2023 en coûte aujourd’hui moins de 1. En un an et demi, le même service devient treize fois moins cher.

Pour une PME belge qui envisageait d’automatiser une partie de son service client ou de son traitement de documents, le calcul qui semblait défavorable en 2023 ne l’est souvent plus aujourd’hui. Le seuil de rentabilité se déplace à une vitesse que peu de directions financières ont anticipée. Ce qui relevait du luxe technologique des grandes entreprises devient accessible à des structures de quelques dizaines de personnes.

C’est exactement ce que les économistes appellent une démocratisation par le prix : non pas parce qu’un État a décidé de rendre quelque chose accessible, mais parce que la concurrence entre fournisseurs et les gains d’efficacité dans les modèles ont comprimé les marges jusqu’à rendre le service presque banal.

Le paradoxe des dizaines de milliards investis

Ce mouvement de prix crée pourtant une tension que peu d’analystes signalent clairement. Des entreprises comme OpenAI ou Anthropic investissent des dizaines de milliards de dollars dans des centres de données, des puces spécialisées et des infrastructures électriques. OpenAI a levé plusieurs milliards au cours des deux dernières années. Anthropic a annoncé des investissements de même ampleur. Ces montants circulent dans la presse économique depuis 2024.

Or, si le prix de l’IA chute de 47 % par trimestre, le chiffre d’affaires que ces entreprises peuvent tirer d’une unité de performance se réduit au même rythme. Le volume d’usage doit donc croître encore plus vite que les prix ne baissent pour que les revenus suivent les investissements. C’est un pari colossal sur l’adoption massive et rapide, sans garantie que cette adoption se matérialise à la vitesse et à l’échelle espérées.

Qui porte le risque de ce pari ? Les investisseurs qui ont mis des capitaux dans ces structures, et, dans une moindre mesure, les États qui subventionnent des programmes d’IA nationaux en pariant sur une valorisation future. Qui en supportera les conséquences si le volume ne suit pas ? Pas les utilisateurs, qui auront bénéficié de prix bas. Les actionnaires, les fonds souverains et, selon les montages retenus, les contribuables des pays qui ont engagé des fonds publics dans la course.

Une opportunité réelle, une facture encore floue

Pour les entreprises et les administrations belges, la baisse de prix est une opportunité concrète et immédiate. Intégrer des outils d’analyse de documents, de traitement de données ou d’assistance à la rédaction coûte aujourd’hui une fraction de ce que cela représentait deux ans plus tôt. Attendre que « l’IA soit mûre » revient à laisser filer un avantage de coût que des concurrents, eux, sont en train de saisir.

Mais la même logique s’applique à la prudence dans les investissements publics massifs. Quand un gouvernement annonce un grand plan national pour l’IA, il s’engage sur des montants aujourd’hui pour des infrastructures dont la valeur sera réévaluée dans dix-huit mois, à des prix que personne ne peut prédire avec certitude. L’histoire des technologies à décroissance rapide des coûts, des semi-conducteurs aux télécoms, montre que les plans lourds et centralisés arrivent souvent en retard sur un marché qui a déjà bougé.

Ce que les chiffres d’Epoch AI suggèrent, dans ce cas précis, c’est que la bonne décision pour un État n’est probablement pas de construire ses propres infrastructures, mais de créer les conditions réglementaires et fiscales pour que ses entreprises puissent adopter rapidement ce qui existe déjà et qui, demain, sera encore moins cher.