Connaisseur des médias technologiques Edward Zitron a écrit cette semaine un article révélant qu’il a été témoin, lors du Consumer Electronics Show (CES), d’une multitude de présentations de produits IA dénués de sens, allant de robots prétendant pouvoir plier des vêtements à divers chatbots, révélant que la bulle d’investissement dans l’IA est aujourd’hui encore plus grave que celle de l’époque de la bulle Internet… Voici la traduction, synthétisée et organisée pour vous.
(Précédent contexte : en 2026, le CES a présenté un « chauffe-eau minier de Bitcoin » prétendant générer 1000 dollars par an)
(Complément d’information : les 25 idées les plus folles du CES 2026, c’est ici)
Je viens de passer une semaine au CES, et un mot ne cesse de résonner dans ma tête : connerie.
LG, une entreprise connue pour ses appareils électroménagers et ses téléviseurs, a présenté un robot( nommé « CLOiD »), dont la prétendue capacité à « plier des vêtements »( est extrêmement lente, limitée, et parfois échoue) ou cuisine(, je parle de mettre des choses dans un four automatique) ou de chercher vos clés( dans une vidéo de démonstration), mais ils n’ont aucune intention de commercialiser ce produit.
Les médias ont généralement été indulgents, un journaliste allant jusqu’à dire que cette démonstration de technologie à peine fonctionnelle « marque un tournant », car LG « entre dans le domaine des robots », avec un produit qu’ils ne comptent pas vendre.
Alors, pourquoi LG expose-t-il ce robot ? Bien sûr, pour tromper les médias et les investisseurs ! Et des centaines d’autres entreprises ont aussi présenté des robots que vous ne pourrez pas acheter, même si les reportages le laissent entendre, ce que nous voyons n’est en rien « l’avenir des robots » dans un sens significatif. Ce que nous voyons, c’est ce qui arrive quand des entreprises manquent d’idées et se contentent de se copier mutuellement. Le CES 2026 est l’« année des robots », comme si quelqu’un, assis dans une boîte en carton portant un chapeau de capitaine, se proclamait marin.
Cependant, comparé à la vague absurde alimentée par de grands modèles de langage, le secteur des robots paraît presque moral : d’une petite entreprise anonyme dans le sous-sol du Venetian Expo à des sociétés comme Lenovo, qui ne cessent de parler de leur « super agent IA ». En réalité, merde (Fuck it), parlons-en.
« L’IA évolue et acquiert de nouvelles capacités, percevant notre monde en trois dimensions, comprenant comment les choses bougent et se connectent, » déclare Yang Yuanqing, PDG de Lenovo, en présentant la démonstration de Qira, qu’il affirme « redéfinir la signification de la technologie construite autour de vous. »
On pourrait penser que la prochaine démonstration serait une révélation technologique incroyable. Mais non : un porte-parole monte sur scène, demande à Qira ce qu’elle peut voir(, c’est-à-dire la capacité multimodale disponible dans de nombreux modèles depuis des années), reçoit un résumé de notifications(, qui est accessible dans presque tous les intégrations de grands modèles de langage, et qui génère facilement des hallucinations), puis demande « que devrais-je acheter à mes enfants quand j’ai du temps libre », et là, Qira lui répond, je cite, « il y a des Labubus dans le centre commercial de Las Vegas qui rendraient certains enfants fous », faisant référence à la recherche en ligne basée sur des outils, disponible depuis 2024.
L’animateur souligne que Qira peut aussi ajouter des rappels : cela existe depuis des années sur la plupart des appareils iOS ou Android, ainsi que la recherche de documents, puis il montre un concept de dispositif portable capable d’enregistrer et de transcrire des réunions, un produit que j’ai vu au moins sept fois durant le CES.
Lenovo a loué toute la sphère de Las Vegas pour présenter un putain de chatbot, alimenté par un modèle OpenAI sur Microsoft Azure, et tout le monde fait comme si c’était une nouveauté. Non, Qira n’est pas un « gros pari » sur l’IA — c’est simplement un chatbot imposé à quiconque achète un ordinateur Lenovo, bourré de fonctionnalités du genre « résume ceci » ou « transcrit cela » ou « dis-moi ce qu’il y a dans mon calendrier », vendu par des idiots commerciaux qui manquent d’expérience dans presque toutes les applications concrètes, et qui essaient de marketer cela comme une avancée en se basant sur la croyance qu’il faut que le public s’y intéresse.
Vous voulez une meilleure vidéo ou audio sur votre téléviseur ? Foutez la paix !( Ce que vous obtenez, c’est la génération d’images Nano Banana de Google et d’autres fonctionnalités de grands modèles de langage de Samsung.
Vous pouvez désormais utiliser le modèle Nano Banana de Google pour générer des images sur votre téléviseur — une idée inutile vendue par une entreprise qui ne sait pas ce que veulent vraiment les consommateurs, présentée comme une façon de rendre votre assistant télévisé « plus utile, plus visuellement attrayant ». Comme l’a justement dit David Katzmaier, personne ne demande à installer de grands modèles de langage dans leur téléviseur pour « rechercher » des choses à l’écran, ce que des gens normaux ne feraient pas.
En réalité, la majorité des salons ressemble à des entreprises jouant à remplir des formulaires de startups, essayant de faire croire qu’elles ont accompli quelque chose, alors qu’elles ne font qu’ajouter une interface frontale à de grands modèles de langage. La preuve la plus évidente : une multitude de « lunettes intelligentes » alimentées par IA, prétendant faire de la traduction, de la dictée, ou faire fonctionner des « applications » via des interfaces lourdes, laides et difficiles à utiliser, toutes utilisant le même grand modèle de langage, et proposant des fonctionnalités essentiellement identiques.
Ces produits existent parce que Meta a décidé d’investir des milliards de dollars dans le lancement de « lunettes IA », une vague de suiveurs décrits comme « une nouvelle catégorie », plutôt que comme une multitude d’entreprises fabriquant des gadgets inutiles et indésirables.
Ce ne sont pas des comportements de sociétés réellement craintives d’échouer, ni des jugements de médias, analystes ou investisseurs. Ce sont des comportements de l’industrie technologique, qui, sous prétexte de « leur donner une chance » ou d’« être ouverts à de nouvelles idées », évitent toute critique sérieuse de leur cœur de métier ou de leurs nouveaux produits — sans parler de la régulation ! — et ces idées, comme celles que la tech a déjà évoquées, restent souvent sans fondement.
Quand Facebook a annoncé son changement de nom en Meta, dans une tentative de poursuivre la « succession du réseau mobile », il n’a pas vraiment fourni de preuve, à part une série d’applications VR extrêmement médiocres, mais ne vous inquiétez pas : Casey Newton de Platformer nous dit que Facebook va « s’efforcer de construire une expérience maximale, interconnectée, directement issue de la science-fiction : un monde appelé métaverse », et ajoute que le métaverse « est à la mode ». De même, Dan Newman du Futurum Group, en avril 2022, déclarait que « le métaverse arrive », et qu’il « pourrait continuer à être l’une des plus grandes tendances dans les années à venir. »
Mais après trois ans et 700 milliards de dollars, le métaverse est mort, et tout le monde fait comme si cela n’avait jamais existé.
Oh là là ! Dans une société rationnelle, investisseurs, analystes et médias ne croiraient plus jamais un seul mot de Mark Zuckerberg. Au contraire, ils ont accueilli avec enthousiasme son article de blog de mi-2025 sur « l’intelligence super-personnelle », où il promet que chacun aura une « intelligence super-personnelle » pour « vous aider à atteindre vos objectifs ». Les grands modèles de langage peuvent-ils faire cela ? Non. Peuvent-ils faire cela ? Non. Pas grave ! C’est la tech.
Pas de punition, pas de conséquences, pas de critique, pas de scepticisme, pas de rétribution — seulement des célébrations et des réflexions, seulement de la croissance.
Pendant ce temps, les plus grandes entreprises technologiques continuent de croître, trouvant toujours de nouvelles façons) principalement par une domination agressive et des équipes de vente énormes### de faire grimper leurs chiffres, au point que médias, analystes et investisseurs ont cessé de poser des questions difficiles, et pensent naturellement qu’eux — et leurs financiers qui les soutiennent — ne feront jamais de grosses erreurs.
Les médias technologiques, commerciaux et financiers sont désormais très bien entraînés à comprendre que le progrès est toujours la narration principale, et que l’échec, d’une manière ou d’une autre, « est nécessaire à l’innovation », peu importe si quelque chose est réellement innovant ou non.
Avec le temps, cela crée un problème évolutif. Le succès d’entreprises comme Uber — qui, après avoir brûlé des milliards de dollars pendant plus de dix ans, a atteint une rentabilité approximative — persuade les journalistes que les startups doivent brûler beaucoup d’argent pour croître. Pour convaincre certains médias qu’une idée est bonne, il suffit d’un financement de 50 millions de dollars ou plus, et des levées de fonds plus importantes rendent la critique d’une entreprise encore plus difficile, car on craint de « parier sur le mauvais gagnant », en supposant qu’elle sera cotée ou acquise, et personne ne veut se tromper, n’est-ce pas ?
Cela a naturellement créé un monde de startups et d’innovation basé sur la croissance à tout prix, alimenté par une économie corrompue. Les startups sont récompensées non pas pour avoir créé une vraie activité ou une bonne idée, ni même pour créer une nouvelle catégorie, mais parce qu’elles jouent à « hypnotiser les capital-risqueurs » — en devenant « des fondateurs à suivre » ou en attirant le prochain marché potentiel de plusieurs milliards de dollars.
Peut-être qu’elles trouveront un certain ajustement produit-marché, ou qu’elles croîtront en offrant des services à des coûts insoutenables, mais tout cela se fait en sachant qu’elles seront sauvées par une IPO ou une acquisition, et que leur valorisation sera artificiellement gonflée.
( La stagnation du capital-risque
Depuis des années, le capital-risque a été récompensé pour avoir financé de « grandes idées », avec souvent un retour sur investissement. Finalement, ces « grandes idées » ne sont plus des « idées nécessaires pour l’entreprise », mais deviennent des « idées pour croître rapidement et déverser en bourse ou dans d’autres entreprises effrayées de rester à la traîne ».
Faire entrer une entreprise en bourse était autrefois très simple [de 2015 à 2019, plus de 100 IPO par an, avec une vague continue de fusions-acquisitions permettant aux startups de vendre leurs activités, jusqu’à la bulle excessive de 2021), année où 643 milliards de dollars d’investissements en capital-risque ont été réalisés(, avec 311 IPO ayant perdu 60 % de leur valeur avant octobre 2023]. Ces investissements massifs reposaient sur l’hypothèse que les marchés ou les grandes entreprises achèteraient toute société un peu inquiétante, ce qui a conduit à une accumulation de paris stupides, basés sur l’idée qu’une société finirait par entrer en bourse ou être rachetée.
Cela a créé la crise de liquidité actuelle du capital-risque : depuis 2018, les fonds levés peinent à rendre de l’argent aux investisseurs, rendant l’investissement dans le capital-risque moins rentable, ce qui complique la collecte de fonds auprès des limited partners, et réduit à son tour le financement disponible pour les startups, qui doivent payer des taux plus élevés, notamment dans le SaaS — dont certaines sont des startups — qui facturent leurs clients à des tarifs de plus en plus élevés chaque année.
Au fond, tout cela repose sur une seule chose : la croissance. Les limited partners investissent dans des capital-risqueurs capables de montrer cette croissance, et ces derniers investissent dans des entreprises en croissance, ce qui augmente leur valeur, leur permettant de les revendre à un prix plus élevé. La presse ne parle pas de ce que font ces entreprises, mais de leur potentiel, qui dépend principalement de leur ambiance et de la quantité de fonds qu’elles ont levés auprès des investisseurs.
Et tout cela n’a de sens que dans un contexte de liquidité. Selon le TVPI) global des fonds levés après 2018, qui mesure combien d’argent est gagné pour chaque dollar investi(, la majorité des fonds de capital-risque n’ont pas réussi à faire plus que leur capital initial.
Pourquoi ? Parce qu’ils ont investi dans des conneries. Tout simplement. Ces entreprises ne seront jamais cotées ou vendues, ce sont des déchets. Bien que beaucoup considèrent le capital-risque comme un pari sur des startups en phase d’amorçage à haut risque, la majorité des fonds sont en réalité investis dans des phases avancées. Un observateur plus bienveillant dirait qu’il s’agit de « doubler la mise sur des entreprises déjà établies », mais ceux qui vivent dans la réalité voient cela comme une culture d’investissement plus proche de l’achat d’actions que de la compréhension des fondamentaux commerciaux.
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Peut-être suis-je naïf, mais je vois le capital-risque comme une façon de découvrir de nouvelles technologies et de leur donner une chance de réaliser leurs idées. Le risque, c’est que ces entreprises soient en phase de démarrage et puissent échouer, mais celles qui ne échouent pas connaissent une croissance fulgurante. En revanche, la Silicon Valley attend que des investisseurs providentiels ou des investisseurs en amorçage prennent d’abord le risque, ou qu’ils passent leur temps à parcourir Twitter pour découvrir la prochaine tendance.
Le problème de ce système, c’est qu’il récompense naturellement les escroqueries, et qu’une certaine technologie est inévitablement susceptible de faire face à un système qui a déjà éliminé tout bon jugement ou pensée indépendante.
L’IA générative a abaissé la barrière pour quiconque de monter une startup capable de dire tout ce qu’un capital-risqueur veut entendre. Le « codage de l’ambiance » peut créer un « prototype fonctionnel » d’un produit, qui ne peut pas s’étendre) mais peut lever des fonds !(, la problématique floue des grands modèles de langage — leur appétit pour les données, leurs énormes enjeux de sécurité — offre aux fondateurs une opportunité de créer des entreprises avec beaucoup de « visibilité » et de « véracité » floues, tandis que le coût élevé de faire fonctionner tout ce qui est proche des grands modèles de langage permet aux capital-risqueurs de parier des sommes énormes sur des entreprises à la valorisation gonflée, en leur permettant d’augmenter arbitrairement leur valeur nette, pendant que d’autres investisseurs désespérés entrent dans les tours suivants.
En conséquence, en 2025, les startups IA représentaient 65 % de toutes les financements en capital-risque. La déconnexion fondamentale entre la création de valeur) ou la réalité(, et le flux de milliards de dollars vers des startups IA déjà déficitaires, s’accentue, et avec la croissance de leur clientèle, la rentabilité se dégrade, tandis que le coût de génération de sorties) et de raisonnement augmente, rendant impossible la création d’un laboratoire expérimental rentable ou d’un service basé sur de grands modèles de langage, et même la location de GPU pour l’IA semble désormais non rentable.
Je tiens aussi à préciser que tout cela est bien pire que la bulle Internet.
Aux États-Unis, en 1997, le capital-risque a investi 11,49 milliards de dollars(, ce qui équivaut aujourd’hui à 23,08 milliards), en 1998, 14,27 milliards( (28,21 milliards)), en 1999, 48,3 milliards( (95,5 milliards)), et en 2000, plus de 100 milliards( (197,71 milliards)), pour un total de 344,49 milliards( (en dollars d’aujourd’hui).
Cela dépasse de 6,174 milliards) le montant levé en 2025 en une seule année, qui s’élève à 338,3 milliards(, dont environ 40 à 50 %) (168 milliards() ont été investis dans l’IA, alors que, en 2024, les startups IA en Amérique du Nord ont levé environ 106 milliards).
Selon le New York Times, « 48 % des entreprises Internet créées depuis 1996 existent encore en 2004. » La bulle de 2000 a surtout éclaté pour des boutiques douteuses et manifestement insoutenables comme WebVan( (39,3 millions) de capital-risque), Pets.com( (15 millions)) ou Kozmo( (233 millions)), toutes ayant demandé leur introduction en bourse, même si Kozmo n’a pas réussi à liquider ses actifs à temps.
Mais, dans une acception très concrète, la « bulle Internet » que chacun a vécue n’a que peu à voir avec la technologie réelle. Les investisseurs publics, aveugles et armés de leur portefeuille, ont investi dans n’importe quelle société qui ressemblait de près ou de loin à un ordinateur, ce qui a conduit à ce que presque toutes les grandes actions technologiques ou télécoms soient échangées à des multiples absurdes de leurs bénéfices par action(, Microsoft étant à 60 fois).
Quand la bulle Internet a éclaté, le monde a compris que la magie du numérique n’était pas une panacée pour réparer tous les modèles commerciaux, et le marché s’est effondré. Aucun moment magique n’a transformé des entreprises horribles comme WebVan ou Pets.com en véritables affaires rentables.
De même, des sociétés comme Lucent Technologies, qui ont été récompensées pour des transactions douteuses avec des entreprises comme Winstar, ont vu leur bulle télécom éclater, avec des millions de kilomètres de fibre optique vendus à bas prix en 2002. La surabondance de fibre optique a finalement été vue comme positive, car la demande a explosé à la fin des années 2000, avec des milliards de personnes connectées.
Je sais ce que vous pensez : Ed, n’est-ce pas exactement ce qui se passe ici ? Nous avons des startups surévaluées, des dizaines d’IA non rentables et insoutenables qui promettent l’introduction en bourse, des actions technologiques surévaluées, et l’un des plus grands projets d’infrastructure jamais réalisés. Les entreprises technologiques se négocient à des multiples absurdes de leurs bénéfices, mais ces multiples ne sont pas si élevés. C’est bien, non ?
Non. Absolument pas. Les promoteurs et les bienveillants de l’IA aiment faire cette comparaison, car dire que « la situation s’est améliorée après la bulle Internet » leur permet de justifier des actions stupides, destructrices et imprudentes.
Même si c’est comme la bulle Internet, la catastrophe sera absolument, carrément, dévastatrice : le Nasdaq a chuté de 78 % à son sommet en mars 2000, mais, en raison de l’ignorance incroyable des acteurs publics et privés de la tech, je prévois que les conséquences seront de l’ordre du désastre à la catastrophe, selon la durée de la bulle et la volonté de la SEC d’approuver des IPO.
La crise de l’IA sera encore pire, car les investissements seront plus importants, la contagion plus large, et les actifs sous-jacents — « GPU » — totalement différents en termes de coût, d’utilité et de valeur fondamentale. De plus, l’économie fondamentale des IA — que ce soit dans leur infrastructure ou dans leurs entreprises — est bien plus terrifiante que tout ce que nous avons vu lors de la bulle Internet.
En résumé, je suis vraiment très inquiet, et je suis fatigué d’entendre ces comparaisons (ici, entre la bulle Internet de 2000 et la bulle IA actuelle).
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