Sam Altman : l'adoption de l'IA est plus lente que prévu

Sam Altman, directeur général d’OpenAI, a reconnu avoir été trop optimiste quant au calendrier d’adoption de l’intelligence artificielle dans l’économie. Lors d’un entretien récemment publié, le dirigeant a indiqué qu’il anticipait initialement que la sortie de GPT-4 en 2023 provoquerait rapidement une recomposition profonde du secteur logiciel. En réalité, les entreprises et les consommateurs maintiennent leurs habitudes, en continuant à utiliser des outils familiers et à faire appel aux mêmes fournisseurs. Selon Altman, cette adoption progressive constitue une dynamique positive à plusieurs égards. Elle marque un décalage notable avec les projections initiales, souvent très ambitieuses, formulées au début de l’essor de l’IA générative. Certains acteurs du secteur, comme le dirigeant d’Anthropic, avaient ainsi prédit une élimination de la moitié des postes de niveau débutant dans un délai de cinq ans. Sur les marchés financiers, ces anticipations ont d’ailleurs provoqué une forte volatilité. Au premier trimestre 2026, plusieurs valeurs des logiciels en tant que service ont enregistré des baisses significatives, les investisseurs anticipant une concurrence accrue face aux capacités des modèles IA à générer des solutions personnalisées. Pourtant, transformer ce potentiel technologique en adoption corporative massive s’avère plus complexe que prévu. Sam Altman illustre ce constat par une analogie avec la transition entre Blockbuster et Netflix au début des années 2000 : malgré l’émergence de nouvelles habitudes de consommation, beaucoup ont continué à se rendre dans les magasins physiques par habitude. Il souligne que le changement des comportements humains est nettement plus lent que ne le supposent souvent les experts technologiques. Cette résistance à l’adoption concerne également son propre environnement de travail. Le patron d’OpenAI a précisé qu’il continue de traiter manuellement sa boîte mail, bien que les capacités d’IA pourraient automatiser une partie de cette tâche. Ces prises de position reflètent une évaluation plus nuancée de l’impact macroéconomique de l’IA, mettant en avant le rôle déterminant des routines établies et de la complexité organisationnelle face à une transformation technologique rapide.