D’ici à cinq ans, 70 % des revenus générés par l’IA proviendront de modèles privés… et non de modèles publics

Oubliez les ChatGPT, Gemini et Claude ! Dans un billet de blog, George Colony, CEO, Forrester, lance un pavé dans la mare : « d’ici à cinq ans, 70 % des revenus créés par l’IA proviendront d’IA privées, et non de modèles publics. » Une analyse qui fait sens.

La vraie bataille de l’IA ne se jouera pas sur la puissance brute de Gemini, ChatGPT ou Claude, mais sur la capacité des organisations à encapsuler dans des modèles privés leurs données sensibles, leur historique client, leurs règles métier et leurs mécanismes de décision.

« On entend souvent dire que les Gemini de Google, ChatGPT d’OpenAI ou Claude d’Anthropic absorberont toutes les informations mondiales et que deux ou trois d’entre eux finiront par dominer le marché, devenant aussi puissants en IA que Google l’est dans la recherche, Meta dans les réseaux sociaux ou Amazon dans le cloud. Et que ce sera la loi du plus fort. Non, cela n’arrivera pas », soutient George Colony, CEO, Forrester.

La confiance fera la différence

D’ici à cinq ans, a calculé le célèbre cabinet, 70 % des revenus générés par l’IA proviendront de modèles privés, et non de modèles publics.

« Pensez-vous que votre compte bancaire se retrouvera dans un modèle public ? Et votre contrat d’assurance ? Et le système de paie de votre entreprise ? La réponse à ces trois questions est évidemment ‘non’. Où se retrouveront-ils ? Dans des modèles privés créés par votre banque, votre assureur et votre entreprise. Pourquoi ? La réponse tient en un mot : confiance ! »

Les entreprises vont remplacer leurs sites web par l’IA. L’idée ? Lorsqu’on fera réparer sa voiture, on interagira avec l’IA du constructeur pour diagnostiquer le problème et prendre rendez-vous pour la réparation. Même démarche si on compte acheter un billet d’avion pour une destination précise : on interagira avec l’IA de la compagnie nationale ou avec celles qui proposent les meilleures liaisons.

« Malgré toute l’attention portée aux modèles publics, ce n’est pas d’eux que proviendra la majorité des revenus. Ils viendront des modèles privés, soutient George Colony. Cela ne signifie pas pour autant que les modèles publics n’auront plus aucun rôle à jouer à l’avenir… »

Les IA publiques resteront des modèles

Les IA publiques rempliront trois fonctions essentielles. Elles seront à la pointe de l’innovation en IA : les nouvelles fonctionnalités et capacités les plus intéressantes y seront déployées en premier.

Par ailleurs, elles constitueront la meilleure source de connaissances générales. À cet égard, elles remplaceront la recherche Google et généreront des modèles publicitaires et commerciaux très lucratifs.

Enfin, elles serviront de modèles de base pour les modèles privés.

Ce troisième point est capital. Au cours des prochaines années, les systèmes d’IA privés seront construits à l’aide de techniques d’ingénierie contextuelle telles que la RAG (Retrieval Augmented Generation) et d’approches post-entraînement comme le réglage fin. Les modèles publics sous-tendront nombre de modèles privés, leur fournissant la syntaxe (la capacité de lire et d’écrire) et le raisonnement (la capacité de penser).

Cela signifie que, bien que les modèles privés soient capables de lire et d’écrire aussi bien que les modèles publics, ils conserveront les données de leurs clients séparées et protégées. Grâce à l’utilisation de services proposés comme le MCP (Model Context Protocol) d’Anthropic et A2A (Agent2Agent) de Google, il sera possible -et attendu- que les systèmes d’IA privés et les systèmes d’IA publics interagissent de manière dynamique. En somme, le meilleur des deux mondes.

Quid des milliards jusqu’ici investis ?

Pour George Colony, on vit actuellement une grave erreur d’allocation de capitaux : les modèles publics sont surfinancés, tandis que les modèles privés le sont beaucoup moins. « Un investissement judicieux consisterait à rechercher les entreprises qui possèdent d’importantes quantités de données dont la valeur augmentera considérablement une fois exploitées dans un modèle privé. Pensons aux données financières, aux données clients, aux données marketing, aux données transactionnelles, aux informations sur la chaîne d’approvisionnement et aux données médicales… »

Le modèle économique des LLM publics est moins clair que celui des LLM privés. Certes, ils généreront des revenus en fournissant aux consommateurs des données générales (probablement via un système publicitaire ou commercial, à définir) et en servant de base aux entreprises pour leurs modèles privés. Mais cela pourrait ne pas suffire à rentabiliser les centaines de milliards investis dans les start-ups.

Commencez dès maintenant à développer vos modèles privés !

Comme aime à le dire Rowan Curran, analyste chez Forrester : « Un modèle de langage n’est pas un modèle économique. » Une autre possibilité, proposée par Ted Schadler, de Forrester également, est envisageable : dans leur quête de revenus, les plateformes publiques se tourneront vers l’hébergement de modèles privés pour les entreprises.

Dans ce scénario, elles ressembleront aux éditeurs de logiciels d’entreprise traditionnels : elles collecteront des données propriétaires, adapteront une version privée de leur modèle public, puis l’exécuteront pour le client. « OpenAI et Anthropic finiront par ressembler à Oracle ou SAP, concevant des systèmes et facturant aux entreprises un abonnement mensuel pour leur utilisation -un retour aux sources ! »

Et George Colony d’inviter les entreprises à commencer dès maintenant à développer leurs modèles privés. Certes, l’IA permettra aux organisations d’être plus efficaces et d’accélérer la création et l’exécution de leurs processus. Mais ce n’est qu’un aspect secondaire. Le véritable enjeu de l’IA sera de conquérir, de servir et de fidéliser les clients. Et c’est là que réside le véritable potentiel du modèle économique basé sur les modèles privés.