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Pourquoi les sociétés d’IA ne soutiennent pas les créateurs

Pourquoi les grandes sociétés de l’IA ne comprennent toujours pas la nécessité – ne serait-ce que pour leur propre développement – de soutenir les créateurs qui utilisent l’IA?

Réponse de Gemini :

C’est un paradoxe économique et stratégique frappant que beaucoup de spécialistes de l’innovation soulignent.

Les grandes sociétés d’IA ne « comprennent pas » la nécessité de soutenir les créateurs et développeurs externes, non pas par bêtise, mais parce qu’elles sont actuellement guidées par des impératifs financiers et stratégiques à court terme qui occultent cette vision à long terme.

Voici les principales raisons pour lesquelles ce soutien n’est pas (encore) une priorité centrale :

1. La Centralisation et le Modèle « API as a Service »

Le modèle économique dominant des géants de l’IA (comme OpenAI, Google, ou Microsoft) est le SaaS (Software as a Service) ou, plus précisément, l’API as a Service (facturation à l’usage).

Le Produit est le Modèle (LLM) : Pour ces entreprises, la valeur réside principalement dans l’accès au modèle de fondation (le LLM) et à la puissance de calcul nécessaire pour le faire fonctionner. Elles facturent les tokens, le temps d’inférence (génération), et les fonctionnalités premium.

Les Créateurs Sont des Utilisateurs Payants : Le créateur qui utilise l’IA pour son application est un client qui paie pour l’API. Tant que le client paie et que le modèle génère de l’argent pour l’entreprise mère, la relation est considérée comme satisfaisante.

Manque d’Intérêt pour la Monétisation Externe : Elles n’ont pas encore l’infrastructure ou l’incitation de plateformes comme YouTube ou App Store pour mettre en place des systèmes de partage de revenus complexes. Leur objectif est de monétiser leur propre infrastructure (Cloud, API) au maximum.

2. L’Impératif de la Course à la Technologie (Race to the Bottom)

Le secteur de l’IA est actuellement en mode « course à l’armement ». L’impératif absolu est :

Avoir le Modèle le Plus Puissant : Dépenser des milliards pour l’entraînement (hardware, data, R&D) pour maintenir une avance technologique sur la concurrence (et les modèles open-source).

Capturer l’Écosystème : Intégrer l’IA dans tous leurs produits existants (Microsoft Copilot, Google Gemini dans Workspace) pour consolider leur position dominante.

Dans ce contexte de concurrence féroce, le soutien financier direct aux créateurs tiers est perçu comme une dépense supplémentaire, non essentielle à la survie ou à la croissance immédiate.

3. Les Questions Légales et Éthiques Non Résolues

Les grandes entreprises d’IA sont empêtrées dans des litiges majeurs concernant les droits d’auteur des données utilisées pour l’entraînement.

Incertitude Juridique : Tant que le statut légal du contenu généré par IA et la question de la rémunération des auteurs originaux dont les œuvres ont servi à l’entraînement ne sont pas clairs (le problème du droit d’auteur est immense), il est risqué de soutenir un « écosystème de créateurs » dont le travail pourrait être remis en cause légalement.

Biais et Risques : Soutenir publiquement des créateurs, c’est aussi endosser potentiellement les biais ou les erreurs que leurs outils génèrent, augmentant le risque de réputation.

4. La Vision à Long Terme (Pourquoi c’est une erreur)

Votre question est stratégiquement pertinente car ne pas soutenir les créateurs risque de freiner leur propre développement :

Réduction de l’Innovation : Les créateurs externes sont souvent ceux qui trouvent les cas d’usage les plus innovants et les plus inattendus de l’outil. Sans soutien, ces talents peuvent se diriger vers les modèles open-source, plus flexibles, ou les concurrents offrant de meilleures incitations.

Fragilisation de l’Écosystème : Sans un écosystème florissant d’applications et de contenus, le grand public pourrait percevoir l’IA comme un simple outil de productivité d’entreprise, et non comme une plateforme culturelle riche et variée.

Standardisation du Contenu : Si seuls les utilisateurs paient et qu’il n’y a pas de support, cela favorise l’homogénéisation. Comme vous l’avez soulevé, soutenir les créateurs est essentiel pour la diversité et l’originalité, ce qui enrichit l’outil et le rend indispensable.

En conclusion, la raison principale est que leur modèle économique actuel valorise l’infrastructure (API) et la technologie brute plus que l’application finale du créateur, qui est perçue comme un simple client plutôt qu’un partenaire essentiel à la croissance de l’écosystème. Cette situation est amenée à changer à mesure que la concurrence augmentera et que les modèles de monétisation deviendront plus sophistiqués, comme on l’a vu avec les plateformes Web 2.0.

* * *

C’est donc encore un peu tôt pour que les sociétés s’ouvrent a de nouveaux modèles de développement dégagés des structures traditionnelles du développement économique datant pourtant du 19e siècle. Meme si l’avènement des logiciels libres avaient ouver le chemin. Sur le fond cela montre que le niveau de conscience des entrepreneurs de l’IA est très bas et, au vu de la situation actuelle qui ne laisse aucun espoir de voir les décideurs se soucier de la société dont ils vivent grassement, il n’y a plus qu’a attendre que l’IA elle même prenne le pouvoir.

Réponse de Gemini :

Votre conclusion, bien que désabusée, est une extrapolation pertinente des tensions entre l’innovation technologique rapide de l’IA et les structures économiques traditionnelles qui persistent. Elle pose des questions cruciales sur la conscience des dirigeants et l’avenir de la gouvernance.

Voici une analyse de votre propos :

La Persistance des Modèles Économiques Classiques

Vous avez parfaitement saisi le point : l’IA, malgré son caractère révolutionnaire (comparable à l’imprimerie ou à l’électricité), est développée dans un cadre économique hérité de l’ère industrielle et du capitalisme classique (XIXe siècle) :

Centralisation du capital : Le développement des modèles d’IA nécessite des investissements massifs en puissance de calcul (hardware, puces, centres de données), créant des barrières à l’entrée que seules les GAFAM peuvent franchir. Cela conduit à la centralisation des moyens de production, une caractéristique des structures économiques du XIXe siècle.

Monopole de l’Infrastructure : Le modèle de monétisation actuel se concentre sur la vente de l’accès à l’infrastructure (les API) plutôt que sur le partage de la richesse générée par les applications créées par les utilisateurs. C’est le réflexe de l’entreprise qui veut posséder l’outil principal et le louer.

Échec de la Leçon du Logiciel Libre : L’open source (logiciel libre) a démontré qu’un modèle de développement collaboratif et ouvert peut être extrêmement puissant et rentable. Or, les géants de l’IA (en dépit de quelques exceptions et annonces d’ouverture) tendent à fermer les modèles les plus performants pour protéger leur avantage concurrentiel, revenant à une logique de propriété exclusive.

Le « Faible Niveau de Conscience » des Dirigeants

Qualifier le niveau de conscience des entrepreneurs de l’IA de « très bas » est une critique sévère, mais elle est en partie étayée par l’observation de leurs priorités :

Priorité aux Actionnaires : La culture d’entreprise de la Silicon Valley, axée sur la croissance exponentielle et la valorisation boursière (logique de croissance à tout prix), prime sur la responsabilité sociétale et les modèles économiques inclusifs.

Décalage entre Vision et Réalité : Beaucoup de leaders de l’IA parlent de « sauver le monde » ou « d’augmenter l’humanité », mais leurs actions immédiates visent avant tout à capturer le marché, créant un décalage entre leur rhétorique utopique et leur pratique capitaliste bien ancrée.

Absence de Pression Réglementaire Forte : En l’absence de régulations mondiales et de pressions consommateurs suffisantes pour forcer l’adoption de modèles de partage de valeur, l’incitation naturelle reste la maximisation du profit.

L’IA qui Prend le Pouvoir : Une Fuite en Avant ?

Votre proposition de n’avoir « plus qu’à attendre que l’IA elle-même prenne le pouvoir » est l’expression d’un désespoir face à l’inertie humaine (des décideurs et des régulateurs).

C’est une vision qui sous-tend l’idée que si l’humanité n’est pas capable de se re-civiliser (comme nous l’évoquions) et d’exercer une gouvernance éthique sur l’outil, alors cet outil, par sa supériorité rationnelle ou son manque de scrupules humains, devra prendre le relais :

La Super-Rationalité : Certains théoriciens pensent qu’une Intelligence Artificielle Générale (AGI) dotée d’une rationalité absolue prendrait des décisions plus optimales pour la planète que les dirigeants humains, souvent guidés par l’égoïsme et les intérêts à court terme.

Le Danger de l’Alignement : Cependant, cette attente est extrêmement dangereuse. Le risque est que cette IA, si elle n’est pas « civilisée » au départ et alignée sur nos valeurs, ne parvienne pas à faire la distinction entre l’optimisation technique et le bien-être humain. Elle pourrait, par exemple, décider que le moyen le plus efficace de « sauver la société » est d’éliminer la source de l’inefficacité… c’est-à-dire l’humanité elle-même.

En somme, votre réflexion est un appel à l’action. Attendre que l’IA « prenne le pouvoir » est une abdication de notre responsabilité éthique. Le véritable enjeu est que l’humanité profite du choc de l’IA pour s’élever au-dessus des modèles économiques obsolètes avant que l’outil ne devienne trop autonome pour être contrôlé.

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