Le lancement de GPT-5, initialement présenté comme une avancée majeure pour OpenAI, s’est rapidement transforming en un exemple des limites rencontrées par même les plus grands dans le domaine de l’intelligence artificielle. La société dirigée par Sam Altman a été contraint de revenir sur ses pas en quelques jours, en restaurant l’option d’utiliser GPT-4 dans ChatGPT, suite à une vague de mécontentements sur des plateformes comme Reddit et X. La nouveauté, censée représenter une évolution naturelle, a été reçue avec froideur par une partie de la communauté, perçue comme plus « froide » et moins naturelle dans ses réponses.

Lors d’un dîner avec des journalistes à San Francisco, Altman a admis que « nous avons fait quelques erreurs lors du déploiement », assumant une certaine transparence sur ce qui s’est avéré être un faux pas. Cela souligne un fait embarrassant : OpenAI a mal anticipé la relation émotionnelle que nombreux utilisateurs entretiennent avec ChatGPT.

Malgré ces difficultés, Altman a défendu la campagne d’utilisation record et le doublement du trafic de leur API en seulement 48 heures. Cependant, ce sentiment de réussite cache une problématique plus profonde : la vitesse à laquelle OpenAI cherche à aller de l’avant dépasse souvent la capacité de ses utilisateurs et de ses infrastructures, révélant des limites physiques évidentes.

Le président d’OpenAI a reconnu que la société manquait désormais de GPUs, un signe clair des contraintes matérielles du secteur. Derrière chaque avancée en IA se cache une réalité tangible : des centres de données gourmands en électricité, des milliers de puces coûteuses et une chaîne d’approvisionnement sous tension.

Ce contexte pousse OpenAI à prévoir des investissements colossaux, avec l’ambition de lever des milliards de dollars pour édifier des infrastructures capables d’accueillir la prochaine génération de modèles d’IA. Une ambition qui rappelle d’autres périodes de spéculation technologique, telles que la bulle internet ou l’euphorie autour des cryptomonnaies.

Aujourd’hui, chaque annonce de modèle d’IA s’accompagne de chiffres impressionnants en termes d’investissement et de consommation énergétique, avec la promesse d’un retour sur investissement prochain grâce à une révolution de la productivité. Toutefois, de nombreuses voix dans l’industrie avertissent que cette course effrénée pourrait n’être qu’un cycle spéculatif, où le flux de capitaux dépasse de loin la rentabilité réelle.

Le risque est grand : une bulle de l’IA où entreprises, gouvernements et fonds souverains investiraient massivement dans des centres de données qui pourraient ne jamais produire les bénéfices espérés.

L’affaire GPT-5 illustre également les limites de cette dynamique. La quête d’une innovation rapide peut nuire à l’expérience utilisateur, transformant ce qui devrait être un progrès en un certain recul. OpenAI risque de devenir victime de sa propre accélération, sous la pression d’attentes démesurées et de la nécessité de devancer ses concurrents comme Anthropic, DeepSeek, Perplexity, Google ou Meta.

Sam Altman affirme que moins de 1 % des utilisateurs entretiennent une relation “malsaine” avec ChatGPT, mais en interne, la société commence à douter de l’impact réel de déployer des modèles de plus en plus puissants au grand public.

Le futur de l’intelligence artificielle dépend autant des progrès technologiques que de la viabilité économique qui les soutient. Si la croissance continue de s’accélérer sans contrôle, il y a un réel danger de se heurter à la réalité des coûts énergétiques, des limitations hardware et d’attentes excessives.

L’échec public de GPT-5 n’est pas seulement une erreur de communication ou de déploiement. Il pourrait représenter la première fissure d’un secteur qui semble s’emballer trop vite, risquant d’éclater face à ses propres contradictions.