- il y a 12 heures
Ce mardi 27 octobre, François Sorel a reçu Thomas Serval, PDG de Baracoda, Michel Levy Provençal, fondateur de Qapten, et Christophe Aulnette, senior advisor chez Seven2 et ancien président de Microsoft France et Asie du Sud. Ils se sont penchés sur la prédiction d'Elon Musk sur la faillite des néoclouds, le dépôt du dossier d’introduction d’Anthropic en Bourse, ainsi que l’arrivée de GPT-6.1 Terra, un ChatGPT moins cher et plus puissant, dans l'émission Tech & Co, la quotidienne, sur BFM Business. Retrouvez l'émission du lundi au jeudi et réécoutez-la en podcast.
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00:01Tech & Co, la quotidienne, le débrief de la tech.
00:05Voilà le retour de Tech & Co, la quotidienne, on débriefe l'actu tech ce soir avec nos experts qui
00:11sont avec nous sur le plateau.
00:13Nous avons Michel Lévy-Provençal qui est le fondateur de Capten, à ses côtés Thomas Serval, PDG de Barracoda,
00:19et Christophe Holnet, évidemment, senior advisor chez 7-2, ancien président de Microsoft France et Asie du Sud,
00:26et auteur de ce livre, fraîchement imprimé, qui vient de sortir Ma carrière, mon affaire.
00:32Tu nous en as parlé tout à l'heure et on aura l'occasion évidemment de le représenter quand tu
00:37reviendras nous voir.
00:39Si on parlait des NeoCloud, intéressant aussi comme sujet, et encore une fois on va parler d'Elon Musk,
00:44parce qu'Elon Musk prédit une faillite massive parmi les plus de 200 loueurs spécialisés de GPU,
00:51c'est ce qu'on appelle les NeoCloud, le jour même où SpaceX boucle ses 40 milliards de dollars de
00:57financement avec Apollo.
00:59Et je voulais avoir votre point de vue là-dessus.
01:01Est-ce que, voilà, c'est un premier craquelement de cette bulle qui est un peu d'une grande n
01:07'importe quoi de l'IA
01:09et de ce que ça représente aujourd'hui ?
01:11Peut-être nous expliquer ce que sont les NeoCloud pour les plus, on va dire, les moins spécialistes de tout
01:17ça.
01:17Qui peut nous expliquer ?
01:20Ce sont en fait des acteurs qui achètent de l'infrastructure et la louent,
01:26souvent très chers et en l'occurrence de l'infrastructure plutôt orientée GPU
01:31pour permettre à des acteurs de l'IA de pouvoir héberger leur modèle, faire de l'inférence.
01:39Donc, ils construisent des centres, en fait, ils construisent avec du béton,
01:44ils branchent l'électricité, ils ont des serveurs avec des GPU et ils louent tout ça.
01:48Et le problème, c'est que c'est un coût mirobolant, c'est-à-dire qu'on a déjà...
01:52Et XCA, il fait ça d'ailleurs, je crois.
01:54Pardon ?
01:54XCA, il fait ça.
01:55Alors, XCA, il fait ça.
01:57Attention, XCA, il fait ça, ils le font pour, effectivement, les plus gros acteurs.
02:01Anthropique, je crois.
02:01Un gros deal avec Anthropique, exactement, c'est ce que j'allais dire.
02:03Mais là, XCA, il n'est pas un néo-cloud.
02:06XCA, c'est un méga-cloud.
02:10Ce dont on parle, c'est les petits acteurs qui ont le poids de la dette sur les épaules
02:15parce qu'il faut s'endetter pour acheter ces machines, pour acheter ces infrastructures,
02:19avec plusieurs problèmes.
02:20Le premier problème, c'est que ces GPU coûtent extrêmement cher
02:23et qu'elles ont une espérance de vie extrêmement courte.
02:26C'est-à-dire que le rythme auquel arrivent les nouvelles machines
02:30fait qu'à chaque fois, les acteurs qui louent ces GPU
02:34ont besoin de la toute dernière version.
02:37Donc, la manière qu'ils ont de pouvoir, finalement, financer et rentabiliser leur GPU
02:43est pressurisée par le fait que ça coûte très cher
02:46et par le fait que le cycle de vie de ces GPU est très court.
02:49Mais tu sais, on a déjà vécu ça, au moins à deux reprises.
02:52On a vécu ça avec la révolution du chemin de fer.
02:55C'est-à-dire qu'on s'est endetté massivement
02:57pour construire les infrastructures pour les trains
02:59et, en l'occurrence, créer les rails.
03:02Et puis, qu'est-ce qui s'est passé ?
03:04Il y a eu un collapse, il y a eu une explosion de bulles
03:06et les chemins de fer se sont faits à très bas coût.
03:09Ça a permis la révolution du chemin de fer.
03:11Mais il y a eu beaucoup d'investissements.
03:13L'idée de départ était bonne, mais le calendrier n'était pas bon, finalement.
03:16L'investissement a été négatif.
03:18Sauf que la petite différence, tu as raison, c'est l'obsolescence.
03:21Des rails, ça dure des dizaines et des dizaines d'années.
03:24Là, le GPU, non.
03:25Et on a vécu ça aussi avec l'Internet.
03:27Et en l'occurrence, avec la fibre noire,
03:29on a vécu ça avec toutes les infrastructures Internet.
03:32On a eu une période où il y a eu
03:36d'abord un krach qu'on a connu dans les années 2000
03:39et puis des acquisitions qui ont été faites à bas coût
03:42pour pouvoir bénéficier de ces infrastructures
03:45qui ont coûté très très cher,
03:46mais qui ont été rachetées par des acteurs à bas prix.
03:49Et la révolution Internet a quand même eu lieu.
03:51C'est vrai, mais je pense qu'il y a une petite différence.
03:54Par exemple, tu parlais des infrastructures de la fibre.
03:56Les infrastructures de la fibre, il n'y a pas d'obsolescence.
03:59C'est-à-dire que la fibre, c'est un peu comme le cuivre.
04:01Vous installez de la fibre, vous êtes tranquille pendant un siècle minimum.
04:05Là, le problème que tu as soulevé...
04:07Les délais se raccourcissent énormément.
04:09Les GPU que tu achètes, peut-être que dans deux ans,
04:11ils vont être, ou trois, Thomas, tu vas confirmer tout ça,
04:15ne vaudront quasiment plus rien, finalement.
04:17Nous, on est clients.
04:20Mais bien sûr.
04:21Les neoclods, il y avait des clouds,
04:23et puis il y a eu une pénurie,
04:25et il y a eu, on va dire, un peu d'abus sur le prix des clouds.
04:27Donc ça a laissé de la place pour les neoclods d'arriver
04:30avec un meilleur service client, un meilleur...
04:33Et des tarifs plus réfléchis.
04:35Pénurie.
04:37Qui dit pénurie, tout le monde cherche des solutions.
04:39Et puis un gap tarifaire qui faisait que le cloud
04:43ne répondait pas à des besoins très spécifiques,
04:45des entreprises, etc.
04:46Donc quelque part, ce que les gens ont fait,
04:47c'est qu'ils ont acheté des produits complètement commoditisés,
04:50c'est-à-dire des...
04:51Ils les ont mis, comme un peu les premiers hébergeurs Internet,
04:55ils ont mis les uns sur les autres,
04:58et ils ont mis cette petite couche de logiciel.
04:59Et effectivement, quand vous êtes dans une économie
05:01où ce que vous vendez, finalement, c'est du NVIDIA,
05:04qui, de toutes les manières, coûte le même prix
05:06si vous avez la même taille,
05:08et qu'au-dessus, vous avez de la mémoire,
05:10un processeur, du stockage, etc.
05:12Vous vous retrouvez à acheter tous la même chose,
05:15et il y a une prime, c'est ce que dit Elon Musk,
05:17il y a une prime au plus gros,
05:18parce que, grosso modo,
05:20les puces les moins chères,
05:22elles sont achetées par celui qui achète le plus gros volume,
05:24et donc il suffit de gérer bien sa relation avec NVIDIA.
05:26Si vous êtes petit,
05:28comme la part du hardware sur le soft est bien dominante,
05:30votre produit est commoditisé,
05:32ça ne va pas durer très longtemps.
05:33Ce qui s'est passé,
05:35et qui va poser un problème pour tout le monde,
05:36c'est que ce n'est pas que les processeurs deviennent obsolètes,
05:40c'est que les modèles demandent de plus en plus de ressources pour fonctionner,
05:45et que si vous avez par exemple un V100
05:48ou un processeur qui a 4 sacs en âge,
05:51c'est plus compliqué de développer un modèle dernière génération,
05:56parce que toute la gamme logicielle qui va sur ces processeurs,
06:00elle est gravée par NVIDIA sur les derniers modèles.
06:03Il y a une obsolescence matérielle et logicielle finalement.
06:05Mais votre truc qui fonctionne toujours,
06:06c'est juste que comme vous avez perdu la compétence
06:10de toute une série de couches logicielles,
06:12et qu'eux sont drivés par NVIDIA
06:14qui essaient de générer de l'obsolescence sur ses propres systèmes,
06:18c'est l'acteur le plus puissant du domaine
06:20qui est en train de forcer les gens à travailler sur les nouvelles générations.
06:23À partir du moment où vous repossédez complètement la stack logicielle,
06:26c'est-à-dire quelque part à partir du moment
06:27où au-dessus du composant NVIDIA,
06:31vous ne dépendez pas de ses couches logicielles,
06:32que votre moteur d'IA, d'inférence,
06:34il ne dépend pas de ça,
06:35c'est ce que peut faire l'open source,
06:36c'est ce que les Chinois essaient de faire.
06:38L'obsolescence, elle est moins claire.
06:39Mais aujourd'hui, l'hypothèse qu'ont pris les investisseurs américains,
06:43c'est une obsolescence sur 5 ans,
06:44et aujourd'hui, on constate plutôt 3 ans
06:47sur le fait que les consommateurs...
06:48Mais est-ce qu'après,
06:50toute cette puissance ne peut pas servir à autre chose ?
06:53Par exemple, à des calculs peut-être moins exigeants ?
06:56Mais aujourd'hui, en Europe, on n'a que 5 ans.
06:57Tu vois, tu n'es pas obligé d'avoir tout le temps le top du top.
07:00Non, mais la question, c'est surtout la rentabilité.
07:03C'est-à-dire que comment est-ce que tu arrives à vendre des puces,
07:06enfin la location de puces,
07:07qui sont, on va dire, moins puissantes,
07:10pour schématiser,
07:11et donc qui te rendent un service
07:13qui est moins intéressant qu'un acteur ?
07:15Oui, mais après, c'est un business plan que tu travailles.
07:17C'est-à-dire que pendant 3 ans,
07:18tu vas vendre le top à un prix élevé.
07:19Ça a été fait sur une période de 5 ans, 6 ans, 7 ans,
07:22et que là, on s'aperçoit qu'elle est plutôt sur 24 mois ou 36 mois.
07:25Aujourd'hui, c'est effectivement ça.
07:27C'est l'aspect financier des choses.
07:29Aujourd'hui, la plupart de ces acteurs
07:31ont acheté massivement des GPU,
07:34ont planifié l'installation de data centers,
07:37ont planifié un retour sur investissement
07:40avec un prix du token,
07:41et puis des taux d'intérêt.
07:43Aujourd'hui, on voit que les data centers
07:45mettent du temps à se mettre en place,
07:47qu'il y a du retard aussi pour l'accès à l'énergie.
07:49Première chose, les GPU ne sont pas installés.
07:52Les tokens, on a toujours un gros doute.
07:56Il y a les attaques,
07:59les acteurs open source
08:00qui viennent couper l'arbre sous le pied
08:03puisqu'on voit que les grands acteurs à l'élème
08:05sont menés à réduire les prix.
08:08Donc, on voit que là,
08:09il y a une incertitude là-dessus.
08:13Bon, résultat, le business model,
08:14il ne fonctionne plus.
08:15On avait bâti,
08:16ce qui est complètement dingue,
08:17une obsolescence à 5 ans,
08:18on se rend compte que c'est 3 ans.
08:20Mais c'est dramatique parce qu'aujourd'hui,
08:22vous avez, je crois que c'est Morgan Stanley,
08:25il y a un rapport qui est sorti disant
08:27qu'il manquera 32 gigawatts d'installation
08:30par rapport à ce qui a été prévu.
08:31Et le Financial Times a estimé
08:33que la moitié des GPU à fin 2028
08:36n'auront pas été installés.
08:37Donc, ça veut dire que dorme dans des warehouses,
08:41des GPU.
08:42En fait, ils ont été achetés pour rien, finalement.
08:43Achetés, pas installés, obsolètes avant d'être utilisés.
08:45Et pendant ce temps-là, ils vivent.
08:46Je comprends qu'on parle d'hécatombe parmi les neocloud.
08:50Il y a un risque,
08:51et ça peut être le début d'une fissure
08:55de ce qui est objectivement une bulle.
08:58La bulle ou pas ?
08:59Oui, clairement, on est au milieu d'une bulle.
09:03La question, c'est combien de temps ça va durer encore ?
09:05Sachant qu'il y a plein de pressions qui s'exercent.
09:09Il y a la pression de la concurrence chinoise
09:11qui casse les prix.
09:12Il y a la pression de l'énergie.
09:14Parce que les gigawatts dont tu parles,
09:15en réalité, il faut des dizaines de centrales nucléaires
09:18supplémentaires pour pouvoir atteindre
09:19les objectifs qu'ils ont à horizon 2030.
09:21On ne va pas réussir à les fabriquer.
09:23Il y a la question géopolitique, encore une fois.
09:25Si jamais on a un problème à Taïwan,
09:27on a un vrai sujet.
09:28Il y a tout simplement le problème aussi
09:30de l'incapacité à intégrer cette puissance IA
09:34dans nos organisations
09:35et les entreprises qui n'arrivent pas
09:38à suivre le rythme.
09:39Donc, à un moment donné,
09:40tout ça va potentiellement collapser.
09:44On pourra en parler un peu plus précisément
09:45parce qu'on va parler, j'imagine,
09:47des dernières sorties d'IAF.
09:49Mais la course folle dans laquelle nous sommes
09:54ne pourra pas durer éternellement.
09:56Ce n'est pas possible.
09:57Il y a deux phénomènes.
09:59Là, il y a d'abord une pénurie.
10:01Il faut quand même rappeler qu'il y a une vraie pénurie
10:03de la puissance de calcul disponible
10:05par rapport aux besoins du marché.
10:07Parce que quelque part, il y a celle
10:09qui est générée organiquement par les entropies
10:11qui, eux, croissent d'une manière extraordinaire.
10:13On l'a vu dans les résultats d'entreprise.
10:15C'est fou à 10, ça fait l'affaire.
10:16C'est exceptionnel.
10:17Mais de l'autre, il y a tous ceux
10:18qui, effectivement, se disent qu'ils doivent avoir
10:19dans leur propre infrastructure,
10:20leur propre cloud,
10:21et qui, eux, essaient de répliquer
10:23les modèles chinois.
10:23Donc, aujourd'hui, on est dans un truc
10:27où il y a deux phénomènes.
10:28Un premier phénomène qui est
10:29qu'il reste une pénurie de besoins de GPU,
10:32de CPU, et ça, ça va durer quelques années.
10:34Et l'incapacité financière de ces acteurs,
10:38qui sont un peu comme,
10:39je le disais, Schumpeter,
10:41c'est une sorte de destruction construite.
10:42Ils sont en train de construire des choses,
10:43mais ils le font pour la plupart pas assez efficacement.
10:45Ils sont trop petits,
10:46ils n'ont pas les moyens financiers.
10:47Ils s'endettent massivement.
10:48Donc, il n'y a pas de modèle économique
10:50pour ceux qui sont en train de répondre
10:51aux besoins de la demande.
10:53Et c'est ce que dit Musk.
10:54À la fin, il en restera beaucoup moins.
10:55Mais ils seront beaucoup plus gros,
10:56comme la SNCF a racheté toutes les compagnies locales.
10:59Donc, pour le consommateur,
11:01c'est là qu'il faut peut-être donner un peu de distance,
11:02pour le consommateur, à la fin,
11:04ces GPU, on en aura besoin,
11:05et ils vont être construits.
11:07On en a encore beaucoup, beaucoup,
11:08beaucoup besoin en Europe.
11:09C'est pour ça qu'il ne faut pas
11:11jeter le bébé à l'oeuvre du bain.
11:12On n'a que 5% des GPU mondiaux.
11:15On est censé être 30% de l'économie mondiale.
11:18Ça, c'est un très bon indicateur.
11:20Il y a un déséquilibre monstrueux.
11:22Donc, ça veut dire que ces gens-là
11:23qui sont créés, ils ont un business.
11:26C'est juste qu'ils n'ont pas exécuté assez vite
11:27dans un univers où les gros ont bouffé les petits.
11:30Donc, il ne faut pas que les gens aient l'impression.
11:32Et oui, il y a une bulle,
11:33parce qu'il y a une pénurie.
11:35En fait, en gros, c'est combien de temps
11:36vont donner les investisseurs à ces boîtes-là ?
11:38Est-ce qu'ils vont leur donner assez de temps
11:41pour trouver leur business ?
11:42C'est fini.
11:43Les investisseurs, ils ont déjà mis
11:44tout leur argent chez les gagnants.
11:46Ils disent, bon, voilà,
11:47on prend Anthropik qui a gagné,
11:48ou en tout cas qui est en train de gagner.
11:50Peut-être, on prendra OpenAI.
11:51Et puis après, il y aura le reste.
11:53Et les seuls qui pourront se payer,
11:54ce sont les entreprises
11:55qui, elles, sont déjà très tendues sur les prix.
11:58Juste un mot avant d'évoquer OpenAI
12:00et le nouveau GPT 6.1 Tera
12:03qui a été annoncé par OpenAI.
12:06Tu voulais nous parler de l'IPO d'Anthropik.
12:08On en a parlé hier avec nos débriefeurs,
12:11mais tu voulais y revenir
12:13parce que c'est pour toi
12:14l'une des informations les plus importantes
12:16de cette semaine.
12:17Peut-être qu'on pourrait faire
12:17deux, trois minutes là-dessus
12:18avant d'enchaîner après sur OpenAI.
12:20Je pense qu'il y avait une course
12:23pour savoir qui était le premier
12:24de ces start-up,
12:26parce que c'est des start-up
12:26qui allaient toucher le marché
12:28et transformer le truc.
12:30On peut considérer que le premier
12:31qu'il ait fait,
12:32c'est d'abord XAI avec Elon Musk.
12:34Il a pris sur le marché
12:35déjà une grosse somme d'argent.
12:37On se rend compte que tous les acteurs
12:38sont en train de prendre
12:39l'épargne disponible
12:40pour faire des emprunts massifs.
12:41Et on voit que maintenant,
12:42les acteurs de l'IA
12:44sont devenus plus puissants
12:45que les États
12:45et empruntent à des meilleures conditions
12:47que les États.
12:47Ça, ça pèse sur la dette française,
12:49par exemple.
12:49C'est pour se dire...
12:51Les conséquences que ça peut avoir.
12:52Il reste encore des marchés financiers
12:53qui sont à des niveaux
12:54historiquement hauts
12:55en termes de multiples
12:55de chiffre d'affaires.
12:56Et donc, effectivement,
12:58quand un très gros acteur
13:00se met sur le marché,
13:01il prend...
13:02et qu'il est de très bonne qualité,
13:04parce qu'on va en parler
13:04un tout petit peu sur...
13:05Il prend l'épargne disponible.
13:07C'est-à-dire, quelque part,
13:07vous avez le choix
13:08entre acheter du L'Oréal
13:09ou acheter du Anthropique.
13:11Finalement, aujourd'hui,
13:12l'histoire, elle est tellement incroyable
13:14de révolution
13:14que les gens, ils achètent
13:16de l'anthropique, parce que...
13:18Et quand t'as le concurrent
13:19d'anthropique qui arrive
13:19après, plus tard,
13:21qu'est-ce qui va lui rester ?
13:22Exact.
13:22Donc ça, c'est un premier truc.
13:23C'est quelque part,
13:23en étant le premier arrivé
13:25à prendre l'épargne disponible,
13:26on va voir...
13:27Oui, t'as le choix du roi,
13:27quoi, en quelque sorte.
13:28Après, on va voir
13:29ce qui va rester disponible.
13:30La deuxième chose qui est intéressante,
13:31c'est de voir à quel point
13:32tout le monde se tient.
13:33Quand on regarde les comptes...
13:35Donc, ce qui est intéressant,
13:35c'est que quand on se cote
13:36sur un marché financier,
13:37on est obligé de se mettre à poil.
13:39Donc, en fait,
13:39quand on regarde en détail
13:41les comptes d'anthropique,
13:42on voit qu'ils ont fait
13:42x10 sur leur chiffre d'affaires
13:45en un an,
13:45ce qui est extraordinaire
13:46quand on voit
13:47qu'ils touchent des milliards.
13:48On voit qu'ils ont divisé
13:49leurs coûts par 4.
13:50Donc, quelque part,
13:50on parlait de l'utilisation
13:52des néoclodes.
13:52Ils ont réussi à opérationnaliser,
13:56à scaler le cloud,
13:57ce que, pour le moment,
13:58on ne sait pas
13:59si les autres ont réussi à faire.
14:00Et on voit qu'ils ont
14:0180 milliards de dettes
14:04qui apparaissent comme ça,
14:05de pertes.
14:05De pertes.
14:06De pertes semestrielles.
14:07De pertes semestrielles.
14:08Alors, qu'est-ce que ça veut dire ?
14:09Parce qu'il fallait creuser
14:09et ça n'a pas été commenté.
14:11Ce ne sont pas des vraies pertes.
14:12Ce sont des pertes comptables
14:13parce que,
14:14pour se financer
14:15et faire cette quête,
14:17ils ont fait
14:17des instruments financiers,
14:19des dettes, etc.,
14:19qui étaient directement liées
14:21au succès de l'IPO.
14:23Cette dette,
14:23ça va être
14:24les gens
14:25qui ont prêté
14:26depuis 3 ans,
14:272 ans,
14:281 an
14:28à Anthropique
14:29vont pouvoir transformer
14:31cette dette
14:31en action
14:32le jour
14:33où la société
14:35va se coter.
14:36Donc,
14:37ils sont condamnés
14:38à réussir
14:38parce que ces 80 milliards,
14:39ils vont directement
14:40devenir des actions.
14:41Et donc,
14:42ça veut dire
14:42que vous allez avoir
14:4380 milliards de gens,
14:45enfin,
14:4580 milliards de dollars
14:47de fausses pertes
14:48qui vont apparaître
14:49sur le marché
14:49au lancement
14:50de l'IPO d'Anthropique.
14:51Il va falloir regarder
14:52très précisément
14:53à quel niveau
14:53de valorisation
14:54ils vont se poser.
14:56probablement pas
14:56aussi haut
14:57qu'on espère
14:58parce qu'on arrive
14:59dans une zone
15:00où...
15:00On parlait
15:00de 2 000 milliards
15:01au départ.
15:02Entre 1 500
15:02et 2 000 milliards.
15:03Voilà,
15:03c'est ça.
15:032 000 milliards.
15:04Historiquement,
15:05il n'y a aucune justification
15:06qui peuvent justifier
15:07des valorisations.
15:08Ça va être intéressant
15:09de voir justement.
15:0950 milliards annuels
15:10de 30 milliards.
15:13Oui,
15:13mais en fait,
15:14ça croit tellement vite.
15:15Admettons qu'ils ont fait
15:1616 milliards
15:17sur le premier semestre,
15:18même s'ils doublent
15:19sur le second semestre.
15:21Donc,
15:21ils vont être
15:22à 45 ou 50 milliards.
15:24Et tu te rends compte
15:25que 50 milliards
15:26de chiffre d'affaires
15:28pour 2 000 milliards
15:29de valorisation,
15:31ça fait 40 fois
15:33le chiffre d'affaires.
15:3440 fois le revenu.
15:35Oui,
15:35qui sont des échelles
15:36jamais vues.
15:37Alors,
15:38il y a des choses...
15:38dans la bulle de 2001.
15:40Ah oui,
15:40on avait ces échelles-là.
15:41Pas à ce point-là,
15:42je crois.
15:42Si,
15:43il y a eu des moments
15:44où le Cisco...
15:45Quand tu regardes
15:46ce chiffre de 40 fois
15:48le chiffre d'affaires
15:49pour calculer la valorisation,
15:51il y a un impact énorme
15:52sur toute l'économie de l'IA.
15:54Je te donne un exemple.
15:55Le fait qu'aujourd'hui,
15:57Anthropik ou OpenAI
15:59vendent des abonnements
16:00à 200 dollars
16:01ou 500 dollars
16:02et qu'en réalité,
16:04ils donnent
16:05à l'utilisateur
16:07qui achète
16:08pour 200 ou 500 dollars,
16:09l'équivalent de 1 000 dollars,
16:11voire même
16:11certains utilisateurs
16:12arrivent à en tirer
16:1315 000,
16:1420 000 dollars.
16:15Donc,
16:15en fait,
16:15ils proposent un service
16:16à perte.
16:17Oui,
16:17mais pourquoi ?
16:18Parce que si,
16:19admettons que tu vends
16:20500 dollars,
16:21si ta valorisation
16:22de ton client
16:23qui te rapporte
16:24500 dollars,
16:25c'est 40 fois
16:26500 dollars,
16:28d'accord ?
16:2840 fois 500 dollars,
16:29ça fait l'équivalent
16:30de 20 000 dollars,
16:32si je ne me trompe pas.
16:33Donc,
16:33tu peux lui donner
16:3410 000 dollars
16:35de token
16:35puisqu'il te rapporte
16:37en valorisation
16:3820 000 dollars.
16:39mais c'est la folie
16:42dans laquelle nous sommes
16:43aujourd'hui.
16:44Mais c'est exactement
16:45ce qui se passe
16:46aujourd'hui sur le marché.
16:47C'est-à-dire qu'ils sont
16:48prêts à faire
16:48de l'acquisition
16:49de clients
16:51à des prix
16:52complètement fous
16:52parce que la valorisation
16:54de la boîte
16:54derrière
16:55a des facteurs
16:57qui sont complètement dingues.
16:58Encore une fois,
16:59on est au début
17:00de la bulle.
17:01On est au début
17:02de la bulle.
17:0419h50,
17:04notre sujet,
17:05donc GPT 6.1 Tera,
17:07Christophe,
17:08avec OpenAI
17:09qui veut rendre
17:10ses agents
17:10plus puissants
17:11et surtout moins chers.
17:13C'est un modèle
17:14qui a été conçu
17:15pour comprendre
17:15ce qui apparaît
17:16sur un écran
17:17et qui effectue
17:18des actions
17:19dans des logiciels
17:20et évidemment,
17:22c'est le top du top
17:23en ce moment
17:24et OpenAI
17:26a décidé
17:26de casser les prix
17:28sur ce modèle.
17:29Ça ne veut pas dire
17:29que notre abonnement
17:31OpenAI
17:31va baisser.
17:33Non, pas du tout.
17:33Mais là,
17:34le coût au token
17:35va être deux fois moins élevé.
17:38Christophe,
17:38peut-être là-dessus.
17:39Pour moi,
17:40ça illustre
17:41ce qu'on disait
17:42tout à l'heure
17:42sur cette compétition
17:45qu'il y a
17:45dans l'oligopole
17:46qui s'est créé
17:47autour de l'IA
17:48avec finalement
17:495-6 acteurs.
17:52Mais il montre aussi
17:53une certaine fragilité
17:54pour moi
17:55d'OpenAI
17:55dans l'ensemble.
17:57Et d'ailleurs,
17:58c'est ce que soulignait
17:59Musk dans l'ordre
18:00de ses dernières interviews
18:02en disant
18:02« Ok,
18:03moi je peux lever
18:04beaucoup d'argent
18:05parce que j'ai des business
18:07extrêmement rentables. »
18:09Gemini,
18:09Google,
18:10il a Gemini
18:10mais il a aussi
18:11le Search.
18:13Amazon
18:13également avec
18:14Anthropik
18:15si on considère
18:16qu'ils sont un peu liés
18:16avec le cloud
18:18et puis
18:19les autres,
18:20Microsoft également.
18:22Donc là,
18:22ce que OpenAI
18:24va devoir faire
18:24et c'est aussi
18:25un sujet
18:26dans sa prochaine
18:27IPO potentielle
18:28qui sera comparée
18:29à celle-là.
18:30Donc là,
18:30les métriques
18:30effectivement sont
18:31un peu dingues
18:32mais pour OpenAI
18:33il y aura certainement
18:34des pertes
18:35encore opérationnelles
18:36encore beaucoup plus fortes
18:37que celles d'Anthropik
18:38parce qu'Anthropik
18:39a réussi à monétiser
18:41beaucoup mieux
18:42finalement qu'OpenAI
18:43qui partait
18:44avec une base
18:44essentiellement grand public
18:45qui allait beaucoup
18:46plus de mal
18:47à monétiser
18:47et aujourd'hui
18:49dans un environnement
18:50où les investisseurs
18:51vont demander
18:52probablement
18:52être un peu plus exigeants
18:53même pour les acteurs
18:54comme OpenAI
18:56la pression va monter
18:57pour dire finalement
19:00comment un business
19:01qui pour un dollar
19:02de revenu
19:03crame
19:05fait trois dollars
19:05de pertes
19:06parce que c'est à peu près
19:07ça qu'on a
19:07puisque sur le dernier trimestre
19:09c'est 7 milliards
19:10de revenus
19:11pour 12 milliards
19:12de pertes
19:13donc on est quand même
19:13dans des ratios
19:14complètement inédits
19:15et ils n'ont pas
19:18eux
19:18il va falloir
19:19qu'ils trouvent
19:20dans leur propre destinée
19:22et avec leurs propres
19:23atouts
19:25un chemin
19:26vers une profitabilité
19:28et un sens économique
19:29à ces métriques là
19:30sur ça en fait
19:31moi j'ai cité Terra
19:32tout à l'heure
19:32avant de venir
19:33pour voir
19:33ce qui est étonnant
19:35maintenant
19:35c'est que quand on utilise
19:37Cloud
19:37ou Codex
19:40ou OpenAI
19:40en fait
19:42il y a des tâches
19:43très simples
19:44qui pourraient être faites
19:44par un moteur
19:45même open source chinois
19:46et donc on continue
19:47à le faire
19:48avec Cloud
19:49ou Codex
19:50Anthropique
19:51ou HGPT
19:53un peu par habitude
19:54parce que c'est tellement
19:55plus simple
19:55mais quand on va voir
19:57et c'est pour ça
19:57qu'il est obligé
19:58de baisser le coup
19:59c'est à dire que
20:00grosso modo
20:01manipuler avec une souris
20:03trois trucs
20:04faire quatre clics
20:04il n'y a pas besoin
20:06du dernier modèle
20:06hyper performant
20:07on a besoin de voix
20:08donc d'être multimodal
20:09et donc
20:10une des problématiques
20:12qui va être là maintenant
20:13importante
20:13c'est à qui on fait confiance
20:14parce que
20:15par contre
20:16on laisse avec des outils
20:18comme celui-là
20:18le contrôle de son PC
20:20le contrôle de ses emails
20:21le contrôle de sa vie
20:22et donc
20:24la question pour les citoyens
20:26les consommateurs
20:26que nous sommes
20:27c'est
20:28à qui on va faire confiance
20:30et je pense que
20:31au-delà du prix
20:32qui va devenir
20:34pour certains services
20:35de la communauté
20:35les choses qui vont être importantes
20:37c'est la stickiness à la marque
20:38à qui on fait confiance
20:39et il va y avoir
20:40peut-être
20:40à l'équivalent
20:41d'un BMW
20:42et d'un Mercedes
20:42parce qu'on sait que
20:43eux ils vont nous amener
20:44en toute sécurité de A à B
20:46est-ce qu'on va faire confiance
20:47au moteur à Mistral
20:49est-ce qu'on va faire confiance
20:49à
20:50et en fait
20:51des marques
20:52qui sont orientées consommateurs
20:53en qui on peut faire confiance
20:55on ne sait pas
20:55à qui ça va être véritablement
20:56parce que c'est plutôt
20:57Apple qui va intégrer
20:58ChatGPT
20:59mais évidemment
20:59ils ont plutôt envie
21:00d'intégrer leur propre truc
21:01et donc
21:02à la fin maintenant
21:03la question c'est la confiance
21:04ils sont plus au même partenariat
21:05avec Jimena
21:06il y a de Google
21:06on voit bien
21:07qu'on a un sujet
21:08qui est en train d'arriver
21:09ces outils vont pouvoir
21:10avec finalement
21:11peu d'intelligence
21:12résoudre des problèmes
21:13dans notre vie quotidienne
21:14et on payera
21:15la confiance
21:16de moins en moins le token
21:17si j'ai bien compris
21:18Michel
21:19aujourd'hui ChatGPT
21:21on lui pose une question
21:22il nous explique
21:23comment faire
21:24sur notre ordinateur
21:25d'accord
21:25là avec
21:27donc GPT 6.1 Tera
21:29c'est pas pareil
21:30c'est à dire que
21:31vous pouvez lui dire
21:32prends la main sur mon ordi
21:33et fais ce que tu
21:34auparavant
21:35me disais de faire
21:36alors c'est
21:37c'est typiquement
21:39la différence
21:39qu'il y a
21:40entre un chatbot
21:41et un agent
21:41un agent
21:42la différence
21:43c'est que
21:44on lui donne un objectif
21:45et il se débrouille
21:46pour trouver le chemin
21:47pour atteindre cet objectif
21:49et un des objectifs possibles
21:50c'est de prendre la main
21:51sur l'ordinateur
21:52pour pouvoir
21:53par exemple
21:54rédiger
21:55une présentation
21:56pour une keynote
21:57mais directement
21:57sur l'ordinateur
21:58ou tout chercher
21:59le meilleur billet d'avion
22:01exactement
22:02alors c'est un sujet
22:03qu'on connait bien
22:04désolé de parler de Captain
22:05mais parce que
22:06c'est un sujet
22:07qu'on a traité
22:08dès le départ
22:08avec Captain
22:09c'est à dire
22:09la possibilité
22:10de donner
22:11à Captain
22:12le contrôle
22:13du Mac
22:14en l'occurrence
22:14pour l'instant
22:15c'est sur Mac
22:16et pour pouvoir faire ça
22:17ce qu'on faisait
22:18c'est qu'on était obligé
22:19d'utiliser les modèles
22:20qui avaient une capacité
22:22de vision
22:22et les plus puissants
22:24et en l'occurrence
22:25c'était Astra
22:25qui est excessivement cher
22:28et là
22:29avec l'arrivée
22:30de Terra
22:326.1
22:33on va avoir
22:34cette capacité
22:35finalement de
22:36comment ça marche
22:37ça prend des photos
22:37de ton desktop
22:39ou des films
22:40de ton desktop
22:40oui c'est des
22:41au départ c'était des photos
22:42maintenant c'est des mini vidéos
22:43et il analyse
22:45très rapidement
22:45ce qui se passe à l'écran
22:46et il renvoie
22:47à ton agent
22:48un certain nombre d'informations
22:49et donc c'est une boucle permanente
22:51et on le fait
22:52maintenant
22:53on utilise Terra
22:54pour pouvoir
22:55faire en sorte
22:56que ce soit beaucoup moins cher
22:57parce qu'avant
22:58ça coûtait
22:58parfois une dizaine
23:00une quinzaine d'euros
23:01pour faire une petite action
23:02sur son desktop
23:03donc pas rentable
23:05difficilement rentable
23:06surtout qu'ils sont
23:07dans une situation
23:08où ils te donnent du token
23:11et toi tu achètes le token
23:12quand tu as une boîte
23:14qui utilise leurs API
23:16et là
23:17avec Terra
23:17on va baisser les coûts
23:19et on va gagner
23:19en vitesse
23:20et la vitesse
23:22est fondamentale
23:22parce que si jamais
23:24tu mets une heure
23:25pour pouvoir
23:26rechercher un fichier
23:27sur ton Mac
23:27ou faire une présentation
23:29ça ne vaut pas le coup
23:31autant la faire toi-même
23:31là
23:32la vitesse
23:33est beaucoup plus importante
23:34donc on gagne
23:35en agilité
23:36et ça va servir
23:38effectivement
23:38aussi à ça
23:39mon sentiment
23:40c'est qu'on est
23:40en une période
23:40un peu intermédiaire
23:41on a vu les progrès
23:42incroyables
23:43qui ont été faits
23:44donc les moteurs
23:45du chatbot
23:45les agents
23:46plus ou moins autonomes
23:47la prise de contrôle
23:48avec Cowork
23:49on a l'impression
23:50que l'optimisation
23:51elle n'est pas encore
23:52tout à fait là
23:53c'est l'intégration parfaite
23:54entre l'operating system
23:55l'utilisateur
23:56et les données
23:58on est encore
23:58à une ou deux générations
23:59de quelque chose
24:00qui soit finalement
24:01invisible par l'utilisateur
24:03on dit
24:03fais-moi ça
24:04fais-moi ça
24:04comme on demanderait
24:06on y est presque
24:07mais il y a encore
24:09un peu de friction
24:09sur le temps
24:10et puis il faut laisser
24:12le temps
24:13aux gens
24:13de prendre
24:15de comprendre
24:16en fait
24:18il y a des enjeux
24:19de sécurité
24:20c'est ça que la confiance
24:22c'est complètement dingue
24:23t'as besoin de confiance
24:24parce que finalement
24:25à terme
24:25on va laisser
24:26nos coordonnées bancaires
24:27notre carte bancaire
24:29pour l'e-commerce
24:30ça va être monstrueux
24:31c'est déjà le cas
24:31c'est pour ça
24:32que tu as les problèmes
24:33de cybersécurité
24:34qui sortent de partout
24:35parce qu'effectivement
24:36tu donnes le contrôle
24:36de ta machine
24:37qui a été conçue
24:39pour travailler
24:39pour toi
24:41et tu te substitues
24:42c'est un énorme espoir
24:43pour les applications
24:45vieillottes
24:45pour pouvoir être
24:46d'une certaine façon
24:47intégrées
24:48rénovées
24:48utilisées par les agents
24:49IA
24:50si elles leur permettent
24:52de le faire
24:52et alors tes premiers retours
24:54sur Terra
24:54c'est impressionnant
24:55ou pas ?
24:55écoute c'est très rapide
24:56moins cher
24:57donc pour l'instant
24:58ça fait 24 heures
25:00pour l'instant
25:01Astra est excessivement cher
25:03pour faire ce type de tâche
25:04après il y a d'autres usages
25:06d'Astra
25:06ou de Fable 5.1
25:08qui est comparable
25:09moi j'ai essayé les autres
25:10j'ai pas vu la différence
25:11on ne fait pas la même chose
25:12mais moi j'ai pas vraiment
25:13vu la différence
25:14entre Astra
25:15et Terra
25:16et Terra
25:17ce que j'ai vu comme différence
25:18c'est que
25:19pour les problèmes compliqués
25:20Astra est quand même incroyable
25:22notamment en maths
25:22et tous les problèmes scientifiques
25:23alors que
25:25on a une sorte de
25:28mécanicien efficace
25:29avec
25:32d'ailleurs c'est étonnant
25:33comme OpenAI
25:35est en train de déplomber
25:36des problèmes mathématiques
25:38qui étaient irrésolus
25:39depuis des dizaines
25:40et des dizaines d'années
25:40il est publié à la masse
25:41alors il faut quand même
25:42se dire en termes de souveraineté
25:43qu'il faut quand même
25:44se dire que l'outil
25:45qui permet de faire ça
25:46c'est pas celui
25:47qu'OpenAI donne au grand public
25:48non non non
25:48c'est vraiment un truc expérimental
25:50et donc ça
25:50je pense qu'il faut aussi
25:51s'en émevoir
25:52en tant qu'européen
25:52et on est en train de se faire
25:54l'ensemble du champ
25:55de la recherche
25:55en mathématiques
25:56en physique
25:57il y a l'iceberg visible
25:59et puis il y a tout
25:59le dessous
26:01finalement
26:01qui
26:03regorge de puissance
26:03il y a le modèle
26:05et puis au dessus du modèle
26:06il y a l'orchestrateur
26:07et l'enjeu
26:08c'est effectivement
26:09qu'on ait des orchestrateurs
26:10souverains
26:11et bien voilà
26:12ça sera le mot de la fin
26:13passionnant
26:14comme chaque soir
26:15merci beaucoup
26:15à tous les trois
26:16merci Christophe
26:17merci François
26:18Christophe Honnette
26:19était avec nous
26:20sur le plateau de Tech & Co
26:21Thomas Serval
26:21et Michel Lévy Provençal
26:23à très vite les amis
26:24et puis