Si l’intelligence artificielle (IA) promet des gains de productivité, elle pourrait également buter sur un obstacle simple : le coût. C’est le constat avancé par Martin Kenney, professeur émérite à l’université de Californie à Davis et coauteur d’une étude publiée par Le Grand Continent. Selon lui, si la plupart des entreprises devaient supporter le coût réel de l’IA qu’elles utilisent, « celle‑ci leur reviendrait bien trop cher ».
Des coûts qui peuvent freiner l’adoption
L’argument central de l’économiste repose sur l’idée que l’adoption d’une technologie dépend non seulement de ses promesses en termes de productivité, mais aussi de son coût effectif pour les entreprises. Dans son entretien, Martin Kenney souligne que les dépenses liées à l’IA — infrastructure, énergie, modèles et maintenance — peuvent devenir prohibitifs pour de nombreuses organisations si l’intégralité de ces coûts leur est imputée.
« Si la plupart des entreprises devaient payer le coût réel de l’IA qu’elles utilisent, celle‑ci leur reviendrait bien trop cher. »
Cette lecture tempère l’idée d’une révolution économique automatique portée par l’IA : la technologie crée des opportunités, mais sa diffusion dépendra aussi de la capacité des acteurs économiques à intégrer et financer ces coûts.
La « triade » des technologies propres : solaire, batteries, mobilité électrique
Pour Martin Kenney, la transformation la plus profonde à l’échelle mondiale pourrait venir non pas de l’IA, mais des « technologies propres ». Il décrit une « triade » composée du solaire, des batteries et de la mobilité électrique. À ses yeux, la combinaison de ces technologies est déjà en train de modifier le coût et l’organisation de l’énergie.
L’auteur rappelle que le solaire et l’éolien terrestre, associés aux batteries, sont aujourd’hui moins chers que le gaz naturel ou le diesel sur certains critères comparés, notamment sur le cycle de vie et les coûts d’infrastructure. Cette dynamique signifie, selon lui, qu’à mesure que l’économie s’électrifie, le coût global de l’énergie pourrait diminuer.
- Pour les entreprises : une énergie moins chère peut réduire les coûts opérationnels et modifier la compétitivité sectorielle.
- Pour les ménages : la baisse du coût de l’énergie peut alléger les factures à long terme, en particulier si l’électrification du chauffage et des transports se généralise.
- Pour les indépendants : des frais énergétiques plus bas peuvent améliorer les marges et faciliter l’investissement dans la transition numérique ou verte.
Conséquences pour la Belgique : tendances à suivre
Même si l’entretien de Martin Kenney porte sur des tendances globales, les implications sont directement pertinentes pour la Belgique. La manière dont les entreprises belges internaliseront ou mutualiseront les coûts de l’IA déterminera la vitesse d’adoption de ces outils. Parallèlement, la montée en puissance des énergies renouvelables et du stockage pourrait modifier le profil des coûts énergétiques nationaux et locaux.
Plusieurs conséquences concrètes peuvent être anticipées sans extrapoler les chiffres :
- les décisions d’investissement des entreprises en matière d’IA dépendront désormais d’une évaluation plus stricte des coûts totaux ;
- la compétitivité des secteurs intensifs en énergie pourrait être révisée si l’électricité bas‑coût issue des renouvelables se généralise ;
- les politiques publiques devront équilibrer soutien à l’innovation numérique et accélération de la transition énergétique pour maximiser les gains macroéconomiques.
En résumé, l’avertissement de Martin Kenney invite à nuancer le récit d’une révolution IA automatique : les technologies ne révolutionnent l’économie que si leur coût et leur déploiement sont compatibles avec les modèles d’affaires et les choix publics. Et, pour lui, la « révolution » la plus sûre à court et moyen terme pourrait venir des technologies propres, déjà en train de faire baisser le coût de l’énergie et de remodeler les rapports de force économiques.
