Quelques remarques un peu en vrac — je vais peut-être enfoncer des portes ouvertes :
Je m’interroge sur la manière dont OpenAI compte réellement atteindre le break-even. Il me semble assez évident que les usages grand public ne suffiront pas à “scaler” le modèle économique : l’élasticité-prix de ce qu’un particulier est prêt à payer pour un service, même très utile, reste limitée.
Le potentiel de marge me paraît plutôt du côté de la licence de modèles aux éditeurs de logiciels métiers (SaaS), qui eux opèrent en B2B. C’est d’ailleurs là que se joue déjà une partie du business via Azure OpenAI Service, où Microsoft revend les API à d’autres entreprises. Mais OpenAI ne semble pas vouloir (pour l’instant) aller sur un modèle B2B2B direct, à la manière de Mistral, qui pousse une approche plus ouverte et plus intégrable : modèles personnalisables, déployables sur site, entraînés sur de la donnée privée, et branchables à des logiciels métiers très data (ERP, eQMS, eWMS, SIRH/Paie, GED/DMS, BI, comptabilité, etc.).
On n’en est encore qu’au balbutiement de cette intégration métier (si vous en utilisez au quotidien, vous verrez que l’IA est une surcouche ultra-superficielle aujourd’hui) et c’est probablement là que se trouve le vrai potentiel de création de valeur à moyen terme — bien plus que dans les interfaces de chat.
À plus grande échelle, on est encore dans une phase de dispersion typique des débuts de cycle : tout le monde cherche son champion, comme à l’époque de la ruée sur les apps de livraison, les VTC ou le free-floating. La consolidation viendra ensuite, il y aura nécessairement une sélection naturelle darwinienne quand les modèles économiques auront mûri et que les coûts d’inférence se seront stabilisés.
L’avantage d’OpenAI, c’est son branding, sa puissance de calcul et sa capacité à lever des fonds — mais rien ne garantit que ce modèle ne se fasse pas disrupter rapidement par des acteurs plus efficaces, plus ouverts, ou simplement moins dépendants d’une architecture hyperconsommatrice.
Comme l’a montré DeepSeek, il existe encore un gisement énorme d’efficacité énergétique et computationnelle, les rapports alarmistes façon Shift Project élude complètement ce sujet : en optimisant la structure, la distribution et la spécialisation des modèles, on peut obtenir des performances comparables pour un coût bien moindre. Et si cette tendance se confirme, ça pourrait rebattre les cartes beaucoup plus vite qu’on ne le pense.
Comme tu le dis les changements liés à l’IA sont structurellement majeurs, encore dans une phase d’ajustement. On peine à définir les modèles économiques viables et à comprendre comment cette technologie va s’intégrer dans la société.
