L'Arnaque des IA en France

1. L'IA, une Promesse à Double Tranchant en France

L'intelligence artificielle est souvent présentée comme une révolution inéluctable, porteuse de progrès et d'efficacité dans de multiples secteurs. Cependant, au-delà de l'enthousiasme généralisé, une part significative de la population française exprime des réserves. Alors que 77 % des Français perçoivent l'IA comme une révolution, un pourcentage notable de 68 % souhaite en ralentir le développement. Cette dualité de perception suggère une prise en conscience des "zones d'ombre" qui accompagnent cette avancée technologique.

Ce contraste entre une perception majoritairement positive de l'IA, souvent alimentée par un discours axé sur ses bénéfices, et un désir de ralentissement de son développement, révèle une dissonance. Cela indique que les aspects moins visibles de l'IA, tels que ses implications énergétiques, financières et sociales, ne sont pas encore pleinement comprises ou acceptées par le grand public. Cette situation peut conduire à une forme de désillusion si les utilisateurs ne sont pas pleinement informés des investissements et des conséquences négatives de l'IA.

Le terme "arnaque à l'IA" ne se limite donc pas aux fraudes directes. Il englobe une critique plus large des promesses non tenues face aux réalités économiques, environnementales et d'accessibilité.

Cet article se propose d'explorer ces facettes moins médiatisées de l'IA en France. Il examinera son empreinte énergétique colossale et ses implications environnementales, la domination économique des entreprises américaines sur le marché français, les coûts prohibitifs du matériel et des licences logicielles, ainsi que l'investissement temporel considérable requis pour le développement et la génération de contenu. Une attention particulière est aussi portée aux barrières que ces facteurs érigent pour les établissements scolaires et les étudiants français, soulignant l'inégalité d'accès à cette technologie pourtant présentée comme essentielle pour l'avenir.

NOTA : l’inénarrable, et néanmoins dispensable Dr Laurent Alexandre, critique les facultés et les établissements scolaires pas du tout adaptés « à l’Ere de l’IA » Il me parait important de lui remettre un coup de savate. Parce que cette personne ne mesure pas les coûts et investissement induits pour sa petite lubie qui lui rapporte de l’argent mais coute énormément aux utilisateurs.

2. Définir l'Arnaque à l'IA : Au-delà de la « Fraude » Directe

Explication des arnaques traditionnelles amplifiées par l'IA (deepfakes, clonage vocal, phishing)

L'IA a transformé le paysage de la fraude, permettant aux escrocs de créer des stratagèmes d'une sophistication sans précédent, rendant les détections plus difficiles. Ces "arnaques à l'IA" exploitent des outils comme les deepfakes (vidéos, audios, images ultra-réalistes) et le clonage vocal pour usurper l'identité de personnes de confiance, qu'il s'agisse de membres de la famille, d'employeurs ou même de célébrités. L'objectif est d'obtenir de l'argent ou des informations sensibles par la tromperie. Les messages générés par IA sont désormais personnalisés et diffusés à grande échelle, les rendant "plus rapides, plus intelligents et plus convaincants" que les méthodes de fraude traditionnelles.

Des exemples concrets illustrent l'ampleur du phénomène. Une fraude de 26 millions de dollars a été rapportée à Hong Kong, où un employé d'une multinationale a été dupé lors d'une visioconférence truquée, impliquant des répliques virtuelles ultra-réalistes de cadres de l'entreprise, préparées minutieusement sur plusieurs mois. En France, un deepfake du président d'une grande banque a provoqué une brève panique boursière en janvier 2025. Les arnaques sentimentales exploitent également des photos et vidéos générées par IA, causant des préjudices financiers importants, comme en témoigne un cas de 830 000 euros impliquant un faux Brad Pitt. Par ailleurs, les plateformes de recrutement ont signalé une multiplication par cinq des tentatives d'usurpation d'identité d'entreprises via des offres d'emploi frauduleuses générées par IA.

La capacité de l'IA à générer un contenu faux mais convaincant et à automatiser les interactions trompeuses avec une précision inédite représente une évolution majeure. La menace ne se limite plus à pirater un mot de passe ; elle consiste désormais à imiter une personnalité. Cette transformation fait passer la cible de l'attaque des systèmes informatiques à la psychologie humaine et à la confiance relationnelle. La fraude par IA, dans sa dimension la plus insidieuse, n'est pas seulement une amélioration technique de l'escroquerie, mais un changement fondamental dans la nature de l'ingénierie sociale. Elle met en lumière la vulnérabilité humaine face à des imitations parfaites et souligne la nécessité de développer des défenses axées sur la détection comportementale et la formation humaine, plutôt que de se fier uniquement aux outils techniques.

Le concept élargi d'"arnaque" : les promesses non tenues face aux réalités économiques et environnementales

Au-delà de la fraude directe, l'expression "arnaque à l'IA" prend un sens plus large pour désigner les coûts cachés et les défis structurels qui contredisent la vision idyllique souvent véhiculée par l'industrie.

Il s'agit des impacts énergétiques et environnementaux massifs, des barrières financières prohibitives pour l'acquisition de matériel et de logiciels, et de l'investissement temporel considérable requis pour le développement et l'utilisation de l'IA. Ces éléments créent une dissonance entre la promesse d'une IA accessible et bénéfique pour tous, et la réalité d'une technologie coûteuse et énergivore, dont les avantages sont inégalement répartis.

La promotion de l'IA, souvent axée sur l'innovation et les gains de productivité, omet des aspects cruciaux. Les "zones d'ombre" et les "questions éthiques et sociétales" que l'IA soulève sont rarement mises en avant, malgré ses "performances qui défient l'entendement". Cette absence de transparence sur le coût total de possession et l'empreinte environnementale de l'IA peut induire en erreur les utilisateurs, les entreprises et les décideurs. Ceux-ci risquent alors de sous-estimer les investissements nécessaires et les conséquences négatives, ce qui peut mener à une forme de désillusion ou de "désillusion programmée".

3. Le Coût Énergétique de l'IA : Une Facture Salée pour la Planète et le Portefeuille

Consommation d'énergie des modèles d'IA (entraînement vs. Inférence)

L'IA est une technologie intrinsèquement gourmande en énergie. Une simple requête de 400 tokens sur un modèle comme ChatGPT/GPT-4o mini (un modèle de 35 milliards de paramètres) consomme environ 2 Wh d'électricité, ce qui équivaut à 2 grammes de CO2. Cette consommation est plus de six fois supérieure à celle d'une recherche Google classique, estimée à 0,3 Wh. Pour un modèle plus lourd, tel que Meta/Llama 3.1 405B (405 milliards de paramètres), la même requête peut atteindre 55 Wh, soit 55 grammes de CO2 émis.

La phase d'entraînement des modèles d'IA, en particulier les grands modèles de langage (LLM), est extrêmement intensive en énergie. Elle représente plus de 90% de la consommation électrique totale liée aux opérations d'IA. À titre d'exemple, l'entraînement de ChatGPT-3 seul a émis l'équivalent de plus de 500 tonnes de CO2, une quantité comparable aux émissions de 10 voitures sur toute leur durée de vie. Ces entraînements peuvent se répéter plusieurs fois par an, accumulant une dette écologique considérable avant même que les services ne soient mis à la disposition du public.

L'inférence, c'est-à-dire l'utilisation quotidienne d'un modèle d'IA entraîné pour générer des prédictions ou des contenus, est une action continue qui nécessite également une puissance de calcul importante et peut être coûteuse. La "dette écologique invisible" de l'IA réside dans le fait que l'empreinte carbone majeure est générée lors de la phase de développement, la rendant opaque pour l'utilisateur final. Les bénéfices perçus de l'IA au quotidien masquent une empreinte environnementale déjà accumulée, ce qui remet en question la durabilité intrinsèque de la technologie si elle n'est pas optimisée pour la frugalité.

L'empreinte carbone des centres de données en France et dans le monde

Les centres de données (data centers), piliers de l'IA, sont des consommateurs d'énergie massifs. À l'échelle mondiale, ils ont consommé près de 460 TWh d'électricité en 2022, ce qui représente environ 2% de la production électrique mondiale. Les experts s'accordent à dire que ce pourcentage pourrait doubler d'ici 2026. Cette augmentation équivaudrait à l'ajout de 37 milliards de tonnes de CO2 dans l'atmosphère, soit l'équivalent de la consommation annuelle d'électricité d'un pays comme le Japon.

En France, les data centers sont responsables de 46% de l'empreinte carbone du numérique. La conversion de la consommation électrique en équivalent CO2 dépend fortement du mix énergétique utilisé par les fermes de serveurs, ce qui varie considérablement d'un pays à l'autre. Des efforts sont en cours pour alimenter ces infrastructures avec des énergies décarbonées et récupérer la chaleur fatale produite par les serveurs pour chauffer des bâtiments.

Cependant, la projection d'un doublement de la consommation électrique des data centers d'ici 2026 est une tendance alarmante. L'IA consomme 30 fois plus d'énergie qu'une recherche classique. Même si des efforts sont faits pour utiliser des énergies renouvelables, la croissance exponentielle de la demande risque de dépasser la capacité de décarbonation du réseau. Cela met une pression sans précédent sur les infrastructures énergétiques mondiales et françaises, menaçant les objectifs de durabilité et augmentant potentiellement la dépendance aux énergies fossiles si la transition n'est pas suffisamment rapide.

Impact environnemental (eau, métaux rares) et enjeux de durabilité

Au-delà de l'électricité, l'IA est également gourmande en eau. Les data centers consomment d'énormes quantités d'eau pour le refroidissement des serveurs. Des entreprises comme Microsoft et Google ont rapporté une augmentation significative (20 à 30%) de leur consommation d'eau ces deux dernières années. Cette consommation élevée pourrait entraîner des problèmes d'approvisionnement en eau à l'avenir, d'autant plus que l'eau devient une ressource de plus en plus précieuse en raison du changement climatique.

La fabrication des puces et microprocesseurs nécessaires à l'IA implique l'extraction de minerais, un processus souvent polluant pour les sols, l'air et l'eau. Cette industrie est également dépendante de métaux stratégiques dont l'accès est limité à quelques pays. L'empreinte environnementale globale de l'IA, qui inclut la dépendance aux ressources rares et la pollution liée à leur extraction, précède même l'utilisation de l'IA elle-même. Cette réalité, rarement mise en avant, soulève des questions de souveraineté sur les ressources et de durabilité à long terme, complexifiant l'équation des bénéfices nets de l'IA pour la société.

Face à ces enjeux, le concept d'« IA frugale » gagne du terrain. Il s'agit de développer des modèles plus petits et spécialisés, consommant moins de ressources, ce qui ouvre la voie à une IA plus économe et ciblée sur les besoins réels. Des initiatives telles que l'optimisation des requêtes et l'éducation des utilisateurs aux enjeux environnementaux de l'IA peuvent contribuer à réduire significativement son empreinte carbone.

Tableau 1: Comparaison de la Consommation Énergétique de Requêtes IA vs. Recherche Classique

Ce tableau met en évidence la différence significative de consommation énergétique entre une recherche classique et l'utilisation de modèles d'IA générative. Il permet de visualiser l'impact quantitatif de l'IA sur la consommation d'énergie, soulignant que l'IA peut être jusqu'à 180 fois plus énergivore (55 Wh / 0.3 Wh) pour une simple requête. Cette quantification rend le "coût" de l'IA plus compréhensible pour un public non-expert et renforce l'idée de coûts cachés, car les utilisateurs ne réalisent souvent pas l'empreinte énergétique de leurs interactions avec l'IA.

Nota : On observe une dissension entre l’utilisation de Cartes Graphiques puissantes pour le minage en crypto monnaies et une acceptation en ce qui concerne les IA. Pourquoi ???

4. La Domination Américaine : Un Défi pour la Souveraineté Numérique Française

Part de marché et influence des entreprises américaines en IA en France et en Europe

Les entreprises américaines exercent une domination écrasante sur le marché mondial de l'IA. En 2023, NVIDIA, un acteur américain majeur, contrôlait environ 92% du marché des GPU (Cartes Graphiques) et 75% du marché des semi-conducteurs dans les data centers, des composants cruciaux pour le développement de l'IA.

Cette position dominante se reflète en France, où trois entreprises américaines captent 80% de l'augmentation des dépenses françaises en infrastructures IA et services cloud. L'Amérique du Nord, grâce à la présence d'acteurs majeurs comme IBM, Microsoft et Amazon, domine le marché mondial de l'IA, représentant 32,93% en 2024.

Ne cherchez pas de Français !

Ps : Et si vous voulez m’aborder en commentaire que Mistral AI est Français … cherchez et vérifiez vos informations avant de sortir une ânerie ;)

Cette situation révèle une fuite de valeur économique significative. La France investit massivement dans l'IA, mais une grande partie de ces investissements bénéficie directement à des entités étrangères. Cela crée une dépendance économique et une perte de souveraineté numérique. Les ressources financières françaises, destinées à stimuler l'innovation nationale, finissent par renforcer la position dominante d'acteurs étrangers, limitant la capacité de la France à capter la valeur ajoutée de l'IA sur son propre territoire.

Les investissements français dans l'IA et leurs bénéficiaires

La France a considérablement augmenté ses investissements publics dans l'IA, atteignant 1,5 milliard d'euros en 2022, soit dix fois plus qu'en 2018. Elle est même devenue la première destination en Europe pour les investissements étrangers en IA depuis plus de cinq ans. La stratégie nationale pour l'IA inclut des financements significatifs : 360 millions d'euros pour neuf "IA-clusters" sur cinq ans, 45 millions d'euros pour des programmes de recherche, et 40 millions d'euros pour quadrupler les capacités du supercalculateur Jean Zay afin d'entraîner des modèles de fondation. De plus, 87 millions d'euros ont été alloués pour massifier la formation en IA. Un projet de campus IA géant est également prévu en France d'ici 2028, soutenu par Bpifrance et un fonds d'investissement des Émirats Arabes Unis.

Mais que représente 1 Milliard d’Euros face au centaines de Milliards investits par les USA ou la Chine ? Rien !

Malgré ces efforts et cette attractivité, le fait que 80% de l'augmentation des dépenses françaises en infrastructures IA et services cloud aille à des entreprises américaines révèle un paradoxe. L'investissement attire, mais la valeur générée ne reste pas majoritairement sur le territoire. Cela soulève la question de l'efficacité des politiques d'investissement nationales. Le système actuel, où les efforts nationaux pour développer un écosystème IA finissent par subventionner indirectement la croissance et la domination d'acteurs étrangers, rend difficile l'atteinte d'une véritable souveraineté numérique.

Les initiatives françaises (ex: Mistral AI) et européennes pour contrer cette domination

Paris s'est imposé comme le premier hub européen en IA générative, notamment grâce à des champions comme Mistral AI, valorisée à plus de 5,8 milliards d'euros et considérée comme un concurrent sérieux à ChatGPT sur le continent. La part de marché de Mistral AI devrait augmenter considérablement avec le lancement d'une nouvelle version de son assistant "Le Chat".

L'Europe cherche à dépasser la domination des Big Tech américaines en se concentrant sur l'adaptation des modèles aux besoins sectoriels, notamment industriels. Elle tente également de tirer parti de la concurrence entre les géants américains pour accéder à leurs outils et infrastructures à coûts réduits. L'Union Européenne a annoncé mobiliser 200 milliards d'euros pour développer l'IA en Europe via l'initiative "InvestAI". Cependant, certains dirigeants d'entreprises européennes ont demandé la suspension du règlement sur l'IA (AI Act), craignant qu'il ne freine l'innovation et ne nuise à la compétitivité européenne.

L'Europe est confrontée à un dilemme stratégique : elle cherche à développer ses propres champions et investit massivement, mais elle reconnaît aussi la nécessité d'utiliser les ressources des Big Tech américaines.

De plus, elle fait face à des appels à suspendre sa propre régulation pour ne pas freiner l'innovation. Cette tension entre le désir d'indépendance, la dépendance à court terme vis-à-vis des infrastructures existantes et la régulation est un défi majeur. La construction d'une souveraineté numérique dans un écosystème dominé est complexe. La stratégie européenne doit naviguer entre la promotion de l'innovation locale, la dépendance temporaire vis-à-vis des infrastructures étrangères, et une régulation qui, si mal calibrée, pourrait paradoxalement affaiblir sa propre compétitivité. C'est une course contre la montre où les choix stratégiques peuvent avoir des conséquences durables sur la capacité de l'Europe à maîtriser son destin numérique.

Tableau 2: Répartition des Investissements Français en IA par Origine des Entreprises

Ce tableau illustre de manière concrète le déséquilibre entre les investissements français dans l'IA et la part significative des bénéfices captée par des entités étrangères. Il met en évidence que, malgré des financements nationaux substantiels et une attractivité reconnue, la France fait face à un défi de taille pour assurer que la valeur ajoutée de l'IA reste sur son territoire. Cette disparité souligne la difficulté d'atteindre une pleine souveraineté numérique lorsque les infrastructures et services clés sont dominés par des acteurs étrangers.

5. L'Investissement Matériel : Des PC et Stations de Travail Hors de Prix

Coût des ordinateurs et stations de travail nécessaires pour le développement et l'utilisation intensive de l'IA

L'affirmation selon laquelle "le coût d'un PC pour faire de l'IA est de plusieurs milliers d'euros" est largement confirmée pour une utilisation sérieuse et intensive de l'IA. Les PC portables et stations de travail IA haut de gamme, adaptés aux data scientists, aux studios de création 3D/4K et aux développeurs IA, coûtent généralement plus de 1 800 € (le minimum de chez minimum).

Des fabricants comme Dell proposent des stations de travail Precision dédiées à l'IA avec des prix de base allant de 1 695,19 € pour le modèle Precision 7680 à 2 360,60 € pour le modèle Precision 5690. Ces prix peuvent significativement augmenter avec la personnalisation des configurations. De même, Lenovo propose des "AI laptops" dont de nombreux modèles se situent dans la fourchette de 1 000 € à 2 000 €, et certains peuvent dépasser les 2 500 €.

Pour le développement d'IA plus avancée, l'investissement dans des cartes graphiques (GPU) très performantes est indispensable. Une seule de ces cartes, comme une NVIDIA A100, peut coûter entre 10 000 et 20 000 dollars. Une configuration multi-GPU, souvent nécessaire pour l'entraînement de modèles complexes, peut atteindre 30 000 à 50 000 dollars. Les coûts de fonctionnement quotidiens de ChatGPT, s'élevant à 700 000 dollars par jour, sont en partie attribuables à ces GPU, Data Centers, et énergies coûteuses.

Ps : C’est d’ailleurs pour cela que Meta (Facebook) va se doter de sa propre centrale nucléaire…

Cette réalité met en lumière une barrière d'entrée significative pour l'innovation en IA. Si des "PC portables IA" existent à moins de 1 200 €, ils sont destinés à des usages plus légers. Pour le développement intensif ou l'entraînement de modèles complexes, les coûts s'envolent rapidement, distinguant clairement l'utilisation superficielle de l'IA de sa création et de son développement. L'investissement matériel requis pour une participation significative à l'innovation en IA est ainsi prohibitif pour la plupart des individus, des petites entreprises et des établissements éducatifs, concentrant le pouvoir d'innovation entre les mains de quelques acteurs bien dotés.

Exigences matérielles (GPU, RAM) et leur impact sur le prix

Le développement de l'IA, en particulier le deep learning et l'IA générative, exige des unités de traitement graphique (GPU) puissantes. Les GPU Nvidia A100, considérés comme un standard pour l'IA générative, consomment 250W et coûtent plus de 10 000 euros l'unité. Les spécifications recommandées pour les PC portables IA haut de gamme incluent des GPU Nvidia GeForce RTX (séries 4060, 4070, 4080...) ou AMD Radeon RX series, avec au moins 6 Go de VRAM. Un minimum de 16 Go de RAM DDR5 est requis, mais 32 Go sont recommandés pour les professionnels de la création ou de la science des données.

Le lien direct entre ces exigences matérielles et le coût élevé est évident. Les calculs de l'IA sont assurés par des GPU spécifiques, et la domination d'acteurs comme NVIDIA, qui détient 92% du marché des GPU, crée un goulot d'étranglement technologique. Le coût élevé des GPU, combiné à cette quasi-monopole sur un composant critique et coûteux, constitue un obstacle économique majeur au développement de l'IA. Cela affecte directement le "coût d'un PC" pour l'IA et contribue à limiter la capacité des nouveaux entrants ou des acteurs moins fortunés à développer des modèles compétitifs, centralisant ainsi la puissance de calcul et l'innovation.

Tableau 3: Fourchettes de Prix des PC et Stations de Travail IA en France

Ce tableau clarifie les différentes catégories de matériel informatique adapté à l'IA et leurs coûts associés, démontrant que l'investissement peut rapidement atteindre "plusieurs milliers d'euros" pour des usages professionnels ou de développement intensif.

Il met en évidence que, si l'utilisation basique de l'IA peut être accessible, la participation active à sa création et à son développement exige des dépenses matérielles significatives. Cette barrière financière constitue un obstacle majeur, en particulier pour les écoles ou les étudiants individuels, renforçant l'argument des coûts financiers cachés de l'IA.

6. Le Coût des Licences Logicielles et des Plateformes Cloud : Des Dépenses Récurrentes

Modèles de tarification des services et logiciels IA (par jeton, par usage, abonnements)

Le coût pour utiliser l'IA, notamment en termes de licences logicielles et de services cloud, peut varier considérablement, allant de "plusieurs dizaines d'euros" à plusieurs centaines d'euros par mois, selon les outils et la densité d'utilisation. Cette variabilité est due aux modèles de tarification complexes souvent adoptés par les fournisseurs.

Les modèles de tarification sont fréquemment basés sur l'utilisation de "jetons" pour le texte, l'image ou la vidéo, avec des tarifs distincts pour les entrées, les sorties, les données mises en cache, les API en temps réel et les API par lots. Par exemple, Google Document AI facture par tranche de 1 000 pages, avec des coûts allant de 1,50 $ à 30 $ par tranche, et peut atteindre 130 000 $ pour six millions de pages analysées.

De nombreux services proposent des versions gratuites avec des fonctionnalités limitées ou des filigranes, mais les abonnements premium commencent généralement entre 10 et 20 dollars par mois.

Ces modèles de tarification, qui semblent abordables au premier abord, peuvent en réalité cacher une escalade potentiellement massive et imprévisible des dépenses à mesure que l'utilisation augmente. Cette situation rend la planification budgétaire particulièrement difficile pour les entreprises et les institutions, pouvant transformer un coût initialement perçu comme "abordable" en une charge financière insoutenable.

Exemples concrets de coûts pour la génération d'images, de sons, de vidéos et l'utilisation d'API

La génération de contenu par IA et l'accès à ses capacités via des API représentent des dépenses récurrentes non négligeables.

·            Génération d'images : Des plateformes comme Imagen AI proposent des forfaits prépayés à 0,05 $ par photo, avec un minimum de 7 $ par mois, et des forfaits annuels avec des tarifs dégressifs pour les volumes élevés.

Google Cloud Imagen 4 peut coûter 0,04 $ par image générée. Et on dépense tres vite des sommes importantes à titre individuel. Alors faites le calcul pour une entreprise ou une école…

·            Génération de vidéos : Des outils comme Lumen5, Kling AI, Pictory, Synthesia, et HeyGen proposent des versions gratuites limitées et des abonnements premium à partir de 10-24 $ par mois. Sora d'OpenAI est accessible via un abonnement ChatGPT premium à 20 $ par mois.

·            Utilisation d'API (Texte/Audio) : Des services comme Azure OpenAI Service et OpenAI API facturent des modèles tels que GPT-4.1, GPT-4o, o1, et o3 mini par millions de jetons pour l'entrée et la sortie. Les coûts varient de 0,10 $ à 60 $ par million de jetons. L'entrée audio peut être considérablement plus chère, par exemple, le modèle GPT-4o-Realtime-Preview-2024-12-17-Global coûte 40 $ par million de jetons audio en entrée.

Ces exemples de tarification, majoritairement basés sur l'usage, impliquent que la création de contenu IA à grande échelle, pour des entreprises ou des projets ambitieux, entraîne des coûts récurrents très élevés.

La dépendance à des plateformes spécifiques (Adobe, Google Cloud, OpenAI) peut également entraîner un "verrouillage fournisseur" (vendor lock-in), limitant la flexibilité et la concurrence.

Le coût initial peut sembler faible, mais l'engagement financier à long terme et le manque de flexibilité peuvent piéger les utilisateurs dans des écosystèmes coûteux à mesure que leurs besoins augmentent. Cela limite la concurrence et l'innovation indépendante, car seuls les acteurs disposant de budgets conséquents peuvent maintenir une production IA à grande échelle.

Tableau 4: Exemples de Coûts de Licences Logicielles et Services Cloud IA

Ce tableau illustre la diversité et la complexité des modèles de tarification pour les services et logiciels d'IA. Il met en évidence que les coûts d'utilisation de l'IA ne sont pas des dépenses ponctuelles, mais des frais récurrents qui peuvent s'accumuler rapidement. Sachant qu’on n’utilise pas qu’un logiciel/service pour obtenir une image ou vidéo. On utilise un minimum de 2 à 3 outils selon la production.

La variabilité des prix en fonction de l'usage (par jeton, par page, par photo) démontre comment des coûts initialement perçus comme "quelques dizaines d'euros" peuvent rapidement devenir des sommes considérables à mesure que l'utilisation s'intensifie. Cela souligne les défis budgétaires pour les utilisateurs et les entreprises, renforçant l'argument des frais cachés ou croissants de l'IA.

7. Le Temps : Un Facteur Limitant pour la Formation et la Génération de Contenus IA

Temps nécessaire pour l'apprentissage et la maîtrise de la programmation IA

La maîtrise de la programmation IA est un investissement temporel considérable. Pour devenir compétent dans ce domaine, il faut compter entre 18 et 24 mois, en fonction du rythme d'apprentissage et de l'engagement personnel.

Cet apprentissage est structuré en plusieurs étapes fondamentales pour obtenir un modele independant :

·            Apprendre les bases de la programmation : 1 à 3 mois, selon la familiarité initiale avec la programmation.

·            Comprendre les mathématiques de l'IA : 2 à 4 mois, en fonction du niveau initial en mathématiques, ces concepts étant essentiels pour les modèles d'apprentissage automatique et les réseaux neuronaux.

·            Introduction aux algorithmes d'apprentissage automatique : 3 à 5 mois pour acquérir une bonne compréhension des principaux algorithmes.

·            Réseaux neuronaux et Deep Learning : 4 à 6 mois pour construire et entraîner des réseaux de neurones avec des données réelles, en utilisant des frameworks comme Keras ou PyTorch…

·            Projets pratiques et applications : 5 à 7 mois sont nécessaires pour travailler sur des projets concrets, comme la création d'un modèle de reconnaissance d'image ou d'un chatbot, afin de mettre en pratique les connaissances théoriques.

Cet investissement en temps souligne le coût "humain" de l'IA et la barrière de l'expertise. Il ne s'agit pas d'un simple apprentissage d'outil, mais d'une formation approfondie qui demande une persévérance et un engagement personnel importants. Cela signifie que même si les coûts financiers sont surmontés, la barrière de l'investissement en capital humain (temps, dévouement, accès à une formation de qualité) reste un obstacle majeur. Cela limite l'accès à la création et à l'innovation en IA à une élite capable de consacrer ces ressources, contribuant ainsi à une concentration des compétences.

Durée de l'entraînement des modèles d'IA et de la génération de contenus (images, son, vidéo)

Le développement et l'utilisation de modèles d'IA impliquent des délais significatifs, bien au-delà de la simple génération de contenu.

·            Préparation des données : Cette étape est souvent la plus chronophage, prenant de 1 semaine à 1 mois, en fonction de la quantité et de la qualité des données disponibles. Elle inclut la collecte, le nettoyage, l'organisation et l'étiquetage des données.

·            Sélection et configuration du modèle : Une fois les données prêtes, le choix et la configuration du modèle d'IA peuvent prendre de 1 à 2 semaines, nécessitant des tests et des ajustements itératifs.

·            Entraînement de modèles : Le temps d'entraînement varie de quelques heures pour des modèles simples à plusieurs semaines pour des réseaux neuronaux profonds et des architectures complexes. La durée dépend principalement de la taille des données, de la puissance de calcul disponible (CPU, GPU, ou TPU), et de la complexité du modèle. Plusieurs cycles d'entraînement et d'optimisation peuvent être nécessaires pour affiner les résultats, ajoutant de 1 à 3 semaines supplémentaires.

·            Déploiement et surveillance : Une fois l'IA entraînée et validée, son déploiement dans un environnement réel et sa surveillance continue peuvent prendre de quelques jours à plusieurs semaines.

Quant à la génération de contenu (images, son, vidéo), bien que certains outils offrent une génération rapide pour des usages spécifiques (par exemple, Canva Video ou Lumen5 pour le marketing), la qualité et la complexité du contenu généré sont directement influencées par la longueur et la complexité des requêtes (prompts) et les ressources utilisées.

Il est important de noter que certaines versions gratuites de générateurs vidéo peuvent être "très longues" à produire des résultats, comme c'est le cas pour Kling AI.

Cette analyse met en évidence l'illusion de la facilité et de la rapidité de la création IA. La perception que la création et le développement d'IA sont instantanés ou peu exigeants en temps est trompeuse.

En réalité, ils impliquent des cycles longs et des ressources et énergies considérables. Cette illusion peut décourager ceux qui n'ont pas les moyens de s'engager dans des projets de longue haleine, renforçant la dépendance aux solutions "clés en main" qui, elles, ont déjà en partie absorbé ce coût temporel.

Tableau 5: Temps Estimé pour les Étapes Clés du Développement et de la Génération IA

Ce tableau quantifie l'investissement temporel nécessaire pour l'apprentissage, le développement et l'utilisation de l'IA. Il met en évidence que le "temps" n'est pas une simple durée globale, mais se compose de diverses étapes, chacune avec ses propres exigences. Cela souligne que même si les ressources financières sont disponibles, la barrière de l'investissement temporel est un obstacle majeur pour les individus et les institutions, en particulier les écoles et les étudiants, qui peinent à apporter cet investissement.

8. Les Barrières pour les Écoles et les Étudiants Français

Le constat que "les écoles autant que leurs élèves ne peuvent apporter cet investissement" est une réalité préoccupante en France. Seulement 11% des élèves en France ont accès à l'IA à l'école, un chiffre qui place le pays derrière d'autres nations européennes comme l'Allemagne (38%) et le Royaume-Uni (20%). Ce déséquilibre est perçu comme un facteur potentiel d'inégalités d'accès à des emplois liés à l'IA lorsque cette génération entrera sur le marché du travail.

Les barrières financières sont multiples. Bien que le financement des écoles publiques en France relève des communes et des collèges des conseils départementaux, les coûts d'équipement spécifiquement liés à l'IA sont élevés. Par exemple, un écran interactif 4K coûte environ 4 000 €. Si des éditeurs de logiciels peuvent fournir des solutions gratuites aux écoles, cela reste une exception. Le coût quotidien de fonctionnement de grands modèles comme ChatGPT, estimé à 700 000 dollars, et le prix d'une seule carte graphique performante à 30 000 dollars, illustrent l'ampleur des investissements nécessaires pour une infrastructure IA de pointe. Ces sommes sont largement hors de portée pour la majorité des établissements scolaires français.

Au-delà du matériel, l'investissement temporel pour la formation est également un obstacle majeur. Devenir compétent en programmation IA demande entre 18 et 24 mois, un engagement difficile à concilier avec les contraintes des programmes scolaires et les ressources limitées des enseignants. Le rapport du Sénat sur l'IA et l'éducation souligne que l'utilisation de l'IA en France est "à géométrie variable, faute de cadre structuré, de formation adéquate et le potentiel sous-exploité". Les élèves utilisent déjà l'IA pour leurs travaux scolaires (80% des lycéens, 57% des collégiens) et pensent la maîtriser, mais l'école doit les aider à "aller plus loin" que les usages de base et à développer un esprit critique.

PS : majoritairement Chat GPT car on ne parle que de cela dans les medias mais il en existe d’autres plus adaptés et performants pour apprendre et retenir… voir mon article sur ganakel.com

 La stratégie nationale pour l'IA en France reconnaît ces défis et vise à "massifier le nombre de formés en IA". Des initiatives comme les "IA-clusters" et le financement de programmes de recherche et de formation sont en place, mais elles ciblent principalement l'enseignement supérieur et la recherche, laissant un vide pour l'enseignement primaire et secondaire.

L'École est confrontée à un triple enjeu : utiliser les opportunités de l'IA à des fins pédagogiques, donner aux élèves les clés de compréhension et d'usages éthiques, et permettre à ceux qui le souhaitent de développer une expertise. Cependant, le manque d'accès aux ressources, tant matérielles que de formation, constitue une barrière financière et temporelle significative, empêchant une démocratisation réelle de l'IA dans le système éducatif français.

9. Conclusions

L'analyse de l’« arnaque à l'IA » en France révèle une réalité complexe qui dépasse largement la simple « fraude ». Le terme englobe un ensemble de défis économiques, environnementaux et sociaux qui remettent en question la vision idyllique souvent véhiculée par l'industrie.

Premièrement, le coût énergétique et environnemental de l'IA est colossal et souvent sous-estimé. L'entraînement des modèles d'IA génère une empreinte carbone massive, et les centres de données qui les supportent consomment des quantités d'électricité et d'eau en constante augmentation. Cette "dette écologique invisible" menace les objectifs de durabilité et met une pression sans précédent sur les infrastructures.

Deuxièmement, la domination des entreprises américaines sur le marché français de l'IA est écrasante. Malgré des investissements publics français significatifs, une part disproportionnée des dépenses bénéficie à des acteurs étrangers, soulevant des questions de souveraineté numérique et de fuite de valeur économique. Les efforts nationaux et européens pour développer des « champions » locaux comme Mistral AI sont louables, mais la concurrence et la dépendance aux infrastructures existantes posent un dilemme stratégique complexe.

Troisièmement, l'investissement matériel et les coûts de licences logicielles d'IA sont prohibitifs pour de nombreux acteurs. Les PC et stations de travail nécessaires au développement intensif de l'IA se chiffrent en milliers, voire dizaines de milliers d'euros, en grande partie à cause du coût élevé des GPU spécialisés. De plus, les modèles de tarification des services cloud et des licences, souvent basés sur l'usage, peuvent entraîner une escalade imprévisible des dépenses, piégeant les utilisateurs dans des écosystèmes coûteux à mesure que leurs besoins augmentent.

Enfin, le temps nécessaire pour la formation et la maîtrise de l'IA, ainsi que pour la génération de contenus complexes, constitue une barrière majeure. L'apprentissage de la programmation IA est un engagement de longue haleine (plusieurs mois), et le développement de modèles prend des semaines, voire des mois. Cette exigence de temps et de capital humain, combinée aux coûts financiers, crée des inégalités profondes. En France, le faible accès des élèves à l'IA à l'école souligne un potentiel sous-exploité et risque de créer des disparités significatives sur le marché du travail futur.

En somme, l'« arnaque à l'IA » n'est pas tant une tromperie intentionnelle qu'une conséquence des réalités techniques et économiques de cette technologie.

La promotion de l'IA sans une pleine transparence sur ses coûts cachés – énergétiques, financiers et temporels – peut conduire à une désillusion généralisée et à une concentration du pouvoir d'innovation entre les mains de quelques acteurs. Pour que l'IA tienne véritablement ses promesses de progrès, il est impératif de mettre en place des stratégies qui adressent ces barrières structurelles, favorisent une IA plus frugale et éthique, et garantissent une accessibilité équitable pour tous.

Si vous êtes une entreprise, une société, une école et que l’on vous martèle qu’il faut passer à l’IA. Ayez bien conscience que les couts sont à étudier avec grande attention et à long terme. De même que l’utilisation de ces outils non souverains et les données envoyées à des serveurs étrangers ont eu, ont et auront un impact MAJEUR sur votre activité.

Cet article se veut instructif autant qu’interrogatif. Des elements complexes que l’on ne voit, lit, entend pas souvent voire jamais. Peut etre parce que mêler énergies/géopolitique/investissement/souveraineté … ne sont pas des sujets digestes ou que l’on ne veut pas voir. Le réel frappe désormais à la porte et il va pousser très fort pour rentrer. Alors pensez prospective ; long terme avant tout et en prenant en compte tous ces facteurs.

Merci pour les documents. Voici une étude synthétique et opérationnelle à destination d’une entreprise, école ou école supérieure souhaitant intégrer l’IA pour l’apprentissage, la création d’images et de vidéos, en se basant sur vos deux fichiers : etude.docx et article IA SCAM.docx.

🎯 Objectif de l’étude

Fournir un cadre stratégique pour intégrer efficacement l’IA dans une entreprise ou une institution éducative, en tenant compte :

·       des opportunités pédagogiques et créatives (textes, images, vidéos),

·       des contraintes techniques, financières et éthiques,

·       des enjeux de souveraineté, de formation et d’impact environnemental.

1. 📌 Pourquoi intégrer l’IA ?

Pour une entreprise :

·       Créer rapidement des supports marketing, tutoriels, avatars, pitch vidéos (via Synthesia, Runway, Pictory…).

·       Automatiser la création de contenus visuels (Getimg.ai, Firefly, Midjourney).

·       Générer des textes, scripts, résumés, rapports (ChatGPT, Claude, Mistral).

Pour une école ou une école supérieure :

·       Adapter l’enseignement à chaque élève grâce à des parcours personnalisés par IA.

·       Créer des supports visuels interactifs (visites virtuelles, vidéos pédagogiques).

·       Former aux compétences IA (prompting, analyse critique, détection de biais).

·       Favoriser la création artistique ou technique assistée par IA.

2. 🧩 Ce qu’il faut pour démarrer

✅ Infrastructure minimale

⚠️ La production d’images/vidéos par IA reste gourmande en énergie et coûteuse à grande échelle【6】【7】.

3. 💸 Coûts à prévoir

📉 Modèle économique conseillé pour PME et écoles : utiliser des outils IA existants sans développer de modèles propriétaires.

Coût énergétique de l’IA

L’IA, en particulier générative (images, vidéos, modèles type GPT), est très énergivore. Ce coût est réel, récurrent, et croissant selon l’usage.

💡 Estimations concrètes

🧾 Intégration dans le tableau des coûts

🔍 Pourquoi c’est important :

·       Invisible mais réel : un simple prompt texte ou image consomme parfois plus qu’un mail ou une vidéo YouTube courte.

·       Multiplié par l’échelle : dans une école ou entreprise, 50 requêtes/jour = plusieurs MWh/an.

·       Impact écologique fort : +90 % de la consommation énergétique d’un modèle d’IA vient de sa phase d’entraînement.

4. 🧠 Formation et montée en compétence

Pour les enseignants/formateurs :

·       Formation IA + pédagogie (AI4T, Open Textbook, MOOC).

·       Plateforme PIX IA (obligatoire dès 2025 pour les enseignants du secondaire).

Pour les étudiants et élèves :

·       Comprendre « l’art du prompt », les biais, les limites des IA.

·       Maîtriser la création assistée (textes, images, vidéos) de manière critique.

·       Ne pas confondre « savoir utiliser » et « savoir comprendre »【6】.

5. 🌍 Enjeux et risques à anticiper

6. 🧭 Feuille de route recommandée (2025–2026)

Phase 1 – Découverte & sensibilisation (1-3 mois)

·       Sensibilisation interne (conférences, démonstrations).

·       Cartographie des usages IA possibles (pédagogie, marketing, communication).

Phase 2 – Expérimentation encadrée (4-6 mois)

·       Test de plateformes IA (text-to-image, synthèse vidéo, quiz générés).

·       Formation des équipes (enseignants, marketing, créa).

·       Sélection des outils en fonction des cas d’usage et du budget.

Phase 3 – Intégration & production (6-12 mois)

·       Création de ressources pédagogiques/visuelles avec l’IA.

·       Utilisation d’IA dans des projets étudiants (portfolio, contenus).

·       Création de chartes IA internes (éthique, confidentialité, validation humaine).

7. ✍️ Recommandations finales

·       Favoriser une approche frugale et éthique de l’IA.

·       Ne pas chercher à tout faire : commencer par des cas d’usage ciblés.

·       Associer compétence humaine + puissance IA, et pas substitution.