La généralisation de l’IA va avoir une conséquence sur les infrastructures informatiques

Le marché mondial du matériel et des logiciels dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA) devrait croître annuellement de 40 à 55 % et pourrait atteindre entre 780 et 990 milliards de dollars d’ici 2027. C’est ce qui ressort du cinquième « Global Technology Report » du cabinet de conseil international Bain & Company. Il met en lumière les poussées de croissance actuelles dans le secteur technologique et explique les potentiels de développement créés par les progrès rapides, notamment dans le domaine de l’IA.

« L’IA générative est un moteur majeur de la transformation actuelle du secteur technologique, mais elle est compliquée par les bouleversements économiques et la nécessité d’adapter les processus commerciaux », explique le Dr Claus Benkert, associé chez Bain et expert en technologie. Les entreprises dépassent désormais la phase expérimentale et commencent à intégrer l’IA générative à grande échelle dans leurs organisations. « En conséquence, les DSI (Directeur des systèmes d’information) doivent continuer à miser sur des solutions d’IA éprouvées mais flexibles, permettant aux entreprises de s’adapter à un environnement en constante évolution », poursuit Benkert.

L’IA accélère la demande de puces
Bain estime que les charges de travail liées à l’IA pourraient croître de 25 à 35 % par an d’ici 2027. En conséquence, la demande en puissance de calcul augmentera considérablement au cours des cinq à dix prochaines années, nécessitant des centres de données plus grands – passant des 50 à 200 mégawatts actuellement courants à plus d’un gigawatt. Cela entraînera également une augmentation des coûts. Si la construction d’un grand centre de données coûte actuellement entre un et quatre milliards de dollars, elle pourrait atteindre entre dix et vingt-cinq milliards de dollars dans cinq ans. Ces changements auront probablement des effets importants sur les chaînes d’approvisionnement et les écosystèmes des centres de données, y compris la technologie d’infrastructure, l’alimentation électrique et la réfrigération.

La demande croissante en processeurs graphiques (Graphics Processing Units, GPUs) due à l’IA devrait également augmenter la demande globale de certains composants en amont de 30 % ou plus d’ici 2026, selon le rapport de Bain. « L’augmentation de la demande de puissance de calcul liée à l’IA mettra une fois de plus les chaînes d’approvisionnement sous pression. Alors que les nouveaux centres de données nécessitent plus de semi-conducteurs, la demande pour les ordinateurs et les smartphones continue également de croître », souligne le Dr Hans Joachim Heider, associé chez Bain et expert en technologie. « Ces tendances, couplées aux tensions géopolitiques, pourraient déclencher la prochaine pénurie de puces. » Si la demande des centres de données en GPUs de la génération actuelle doublait d’ici 2026, non seulement les fournisseurs de composants clés devraient augmenter leur production, mais les fabricants de composants pour l’emballage des puces seraient également contraints de tripler presque leur capacité pour répondre à la demande.

L’IA souveraine au centre de l’attention
Un domaine qui complique davantage la situation pour les entreprises technologiques est l’émergence d’initiatives « souveraines » en matière d’IA par certains pays ou regroupements d’États. Suite aux pénuries de semi-conducteurs causées par la pandémie, les questions de protection des données et de sécurité sont de plus en plus au centre de l’attention du public. Des gouvernements du monde entier – dont le Canada, la France, l’Inde, le Japon et les Émirats arabes unis – investissent des milliards dans la subvention d’une IA souveraine. Ils investissent dans l’infrastructure informatique locale et les modèles d’IA développés et entraînés localement avec des données nationales.

« Construire des écosystèmes d’IA souverains réussis est long et très coûteux », prévient Heider. « Bien que ces initiatives soient en certains aspects moins complexes que la conception et la construction de fabriques de semi-conducteurs, elles nécessitent bien plus que de simples subventions locales. » Les hyperscalers et autres grandes entreprises technologiques pourraient continuer à investir dans des projets d’IA locaux qui leur promettent des avantages concurrentiels significatifs.

Les Small Language Models (SLMs), qui utilisent des algorithmes tels que RAG (Retrieval-Augmented Generation) et des embeddings vectoriels (représentations numériques de données), pourraient également gagner en importance. Les entreprises sont de plus en plus confrontées au défi de gérer leurs fournisseurs, de garantir la protection des données et de maîtriser les coûts globaux. Ces SLMs prennent en charge une grande partie des tâches de calcul, de réseau et de stockage à proximité des données stockées.

Une efficacité accrue dans le développement de logiciels nécessaire
L’adoption croissante de l’IA générative pousse les entreprises de développement de logiciels à améliorer leur efficacité. Cette technologie permet d’économiser en moyenne 10 à 15 % du temps total de développement, selon une enquête de Bain menée auprès de plus de 200 entreprises américaines de divers secteurs. Cependant, beaucoup ne tirent pas encore pleinement parti de ces avantages. « Correctement mise en œuvre, l’IA générative peut générer des gains d’efficacité allant jusqu’à 30 % ou plus dans divers domaines d’application », souligne Benkert, associé chez Bain. « Pour améliorer significativement le développement de logiciels grâce à l’IA générative, des efforts sont nécessaires au-delà de l’introduction d’assistants de codage. » Des méthodes telles que l’analyse statique pourraient être mises en œuvre. Il est également essentiel de couvrir l’ensemble du cycle de développement des logiciels, y compris la gestion des produits, le refactoring, les revues de code, les tests ainsi que la gestion des builds et des releases.

Bien que les entreprises de logiciels soient confrontées à ces défis, leur développement économique a récemment stagné. Ainsi, la croissance annuelle des revenus d’un groupe d’environ 90 entreprises mondiales cotées en bourse de type Software-as-a-Service (SaaS) a chuté de 16 points de pourcentage au cours des deux dernières années, selon le rapport de Bain. En conséquence, le secteur a considérablement réduit certaines de ses dépenses. Le pourcentage des budgets de vente et de marketing dans le chiffre d’affaires des entreprises SaaS est passé de 41 % en 2022 à seulement 33 % cette année. En revanche, les dépenses en recherche et développement ont diminué de seulement trois points de pourcentage – passant de 21 % à 18 % du chiffre d’affaires sur la même période.

« Plus que jamais, il est essentiel pour les développeurs de logiciels de s’assurer qu’ils offrent à leurs clients des produits sur mesure, investissent au mieux dans la recherche et le développement, et maîtrisent les coûts opérationnels croissants », conclut Benkert. « En résumé : les fournisseurs doivent décider avec plus de discipline des services et offres sur lesquels ils se concentreront à l’avenir et affiner davantage leur stratégie produit. »