IA grand public : pourquoi ça marche mais ça rapporte toujours pas

Cette semaine, l'IA grand public a eu le vent en poupe : Meta a surpris tout le monde avec son assistant Muse et sa mascotte Jolly, OpenAI a sorti Dots qui surfe sur le même concept d'assistant perso sympathique, et la startup Instinct a atteint 10 milliards de dollars de valorisation grâce à son agent capable de réserver un resto ou résilier un abonnement à ta place. Sur le papier, ça ressemble beaucoup au boom de ChatGPT en 2022 : une techno enfin assez fiable pour gérer le quotidien, et des investisseurs qui voient là une nouvelle mine d'or.

Photo : TechCrunch (AI)

Sauf que les gros labos d'IA se sont justement refroidis sur ce créneau, pas parce que la techno n'est pas prête, mais parce que les chiffres font grise mine. Un rapport d'Andreessen Horowitz, basé sur des données PNC, montre qu'en mai seulement 2,2% des consommateurs payaient pour de l'IA, avec une dépense moyenne de 31 dollars par mois. Et même avec des progrès technologiques énormes, ces courbes bougent à peine : le grand bond de GPT-5.2 à Astra ne se voit quasiment pas sur le graphique. Bank of America arrive à des conclusions similaires avec environ 3% de payeurs, même si une enquête Menlo plus récente est un peu plus optimiste.

Le vrai souci, c'est que même avec des centaines de millions d'abonnés payants, l'IA coûte tellement cher à faire tourner que l'équilibre financier reste hors de portée. Pour comparaison, si on calque les chiffres sur Netflix et ses 325 millions d'abonnés, on arrive à peine à 11 milliards de revenus annuels, soit moins d'un tiers des coûts de fonctionnement d'OpenAI. C'est d'ailleurs pour ça qu'OpenAI a viré sa cuti vers les entreprises, un pari qui semble payant avec des réservations qui ont doublé depuis juillet, même Dots ayant un angle bien pensé pour séduire les boîtes plutôt que juste le grand public.