Les entreprises les plus éloignées du travail réel sont celles qui parlent le plus fort de celui-ci.

La chose la plus intéressante dans les discours des dirigeants de Meta sur l’utilisation de l’IA pour guérir les maladies, c’est pas le propos en lui-même. C’est plutôt le fait que Meta n’a rien à voir avec la guérison des maladies.

Meta fait partie de l’industrie des médias et services interactifs. Son activité consiste en la vente d’publicités. Au dernier trimestre, l’entreprise a généré des revenus d’environ 60,8 milliards de dollars. Presque tout ces revenus provient de la vente d’publicités. Cette année, l’entreprise dépense entre 115 et 135 milliards de dollars pour construire des infrastructures d’IA. Ces fonds sont utilisés pour financer les centres de données et les GPU, afin que l’entreprise puisse exploiter de meilleurs modèles de ciblage publicitaire et des systèmes de recommandation.

Ce service ne s’occupe pas de la recherche sur les médicaments. Meta n’a pas de division pharmaceutique. Elle ne mène pas d’essais cliniques. Elle ne possède pas non plus les données biologiques propriétaires ou les relations réglementaires nécessaires au développement des médicaments. Et pourtant, son dirigeant en charge des produits a récemment déclaré que…L’IA peut guérir toutes les maladiesCela reflète une émotion similaire exprimée par le PDG d’une autre entreprise de IA.

La manière de comprendre cela est de ne pas prendre les affirmations au pied de la lettre. Il faut plutôt se demander ce que les entreprises qui vendent des publicités veulent que les gens croient sur l’IA, et pourquoi.

L’entreprise qui fait état de capacités à « guérir le cancer » – Anthropic – est au moins plus proche d’agir concrètement. Son PDG, Dario Amodei, a récemment écrit sur X que la meilleure façon de convaincre les sceptiques en matière d’IA est de tenir ses promesses. Il a reconnu cela.Dire que l’IA pourra guérir le cancer est un cliché.Cela est considéré comme trompeur par la plupart des gens. Mais il a dit que la solution n’est pas de mieux faire du marketing. La solution est plutôt de guérir le cancer. Amodei a confirmé cela.Anthropic accélère ses efforts dans les domaines biologique et médical.Avec l’espoir de voir des “éclairs précoces” dans les prochains mois.

Cela ressemble à un plan. Le problème, c’est que les entreprises qui développent actuellement des plateformes pour la découverte de médicaments basés sur l’IA sont confrontées à la réalité.

Les composés découverts par l’IA progressent dans les essais cliniques à un rythme similaire à celui des molécules découvertes de manière traditionnelle. Ce n’est pas une véritable avancée. Recursion Pharmaceuticals, l’une des entreprises spécialisées dans la découverte de médicaments par l’IA et les plus financées,L’efficacité limitée rapportée dans les études cliniquesD’autres projets de recherche en IA pour les médicaments de haute importance ont échoué à différents stades entre 2023 et 2024. L’écart entre les prédictions computationnelles et la validation biologique n’a pas été comblé.

L’enregistrement honnête est plus nuancé, mais moins cinématographique. L’IA a accéléré les délais de découverte en phase initiale.de 30 % à 40 %La période de développement des candidats pour les études précliniques est passée de trois à quatre ans à 13 à 18 mois. Les taux de succès dans la conception des anticorps ont augmenté, passant de 0,1 % selon les critères computationnels à 16 à 20 %. Ce sont vraies améliorations. Mais ces progrès ne se font pas avant l’étape la plus difficile : les essais de phase III, les examens réglementaires et l’expansion de la production. Aucune de ces étapes n’a été accélérée ou simplifiée grâce à l’IA. L’industrie pharmaceutique échoue encore environ 90 % de ses candidats, et l’IA n’a pas changé cela de manière significative.

Le marché sait que cela se passe. Les valeurs des entreprises spécialisées dans la découverte de médicaments IA ont chuté depuis l’époque des levées de fonds en 2021-2022. Le rapport entre les valeurs annoncées pour les partenariats et les paiements initiaux effectifs est de 50 à 1. Les petites entreprises ferment ou sont retirées du marché. C’est le type de concentration qui survient lorsque une technologie s’avère utile à un certain stade, mais ne parvient pas à réaliser les améliorations transformatrices promises par ses promoteurs.

Alors pourquoi la leadership produitrice de Meta fait-elle des affirmations énormes concernant la guérison des maladies ?

Une possibilité est que ce soit une croyance authentique. Les personnes qui travaillent sur les systèmes d’IA voient des capacités qu’ils n’avaient pas anticipées, et ils extrapolent vers l’avenir. Ce n’est pas irrationnel – c’est la tendance naturelle des personnes proches de la technologie en développement rapide.

Une question plus utile est la fonction que cette revendication remplit. Meta dépense une quantité extraordinaire de capitaux dans l’infrastructure IA par rapport à sa base de revenus. En janvier, elle…Elle a fortement relevé ses prévisions annuelles de dépenses de capital à environ 135 milliards de dollars.En citant sa poursuite de l’intelligence superintelligente. Le marché a accepté ces dépenses, car les revenus publicitaires continuent de croître – revenus au deuxième trimestre 2026.Les revenus de 60,8 milliards de dollars ont augmenté de 27 % par rapport à l’année précédente.Et l’entreprise réussit constamment à dépasser les prévisions de revenus. Mais cette tolérance a des limites. Les investisseurs ont besoin d’une raison valable pour continuer à financer des infrastructures qui pourraient facilement dépasser les revenus qu’elles génèrent.

Les grands espoirs concernant les capacités de l’IA sont des affirmations logiques. Ce sont ces affirmations qui rendent les dépenses financières de plusieurs milliards de dollars semblables à des investissements plutôt qu’à de la consommation. Lorsque le chef de produit d’une entreprise affirme que l’IA peut guérir toutes les maladies, elle ne fait pas un plan stratégique. Elle se contente de maintenir cette narration qui justifie les dépenses engagées.

Ce n’est pas spécifique à Meta. Toutes les entreprises qui investissent beaucoup dans l’IA ont besoin que le public et le marché croient que cette technologie est transformatrice. En effet, les conditions économiques actuelles ne permettent guère de financer ces investissements. Le marché de l’IA dans le domaine de la santé devrait atteindre environ 37 milliards de dollars en 2025, pour atteindre 51 milliards de dollars en 2026. La part de Meta sur ce marché, si elle existe, est approximativement nulle.

Ce que Meta construit en réalité – une meilleure ciblage des publicités, des suggestions plus engageantes, une modération du contenu moins coûteuse – est extrêmement rentable. Mais cela ne constitue pas une vision visionnaire. Ce qui est vraiment visionnaire, c’est la guérison des maladies.

La contradiction n’est pas que les dirigeants de Meta ont tort au sujet des possibilités de l’IA. La contradiction est plutôt que l’écart entre ce que les entreprises de l’IA affirment pouvoir faire et ce qu’elles font réellement est tellement grand que le public ne croit plus à aucune des deux choses.

Amodei a lui-même diagnostiqué le problème. Il a dit que la vision négative de l’IA représente une crise de confiance, qui trouve ses racines dans le scepticisme général du public envers les entreprises et l’industrie technologique. Environ la moitié des Américains sont plus préoccupés que enthousiastes par l’avènement de l’IA. Les campagnes marketing éblouissantes ne peuvent pas résoudre ce problème. De même, les déclarations importantes faites par les dirigeants dont les entreprises n’ont aucun lien opérationnel avec les propos qu’ils prononcent ne suffisent pas non plus.

Ce sont ceux qui peuvent remédier au déficit de confiance qui mènent les essais de phase III sur les composés découverts par l’IA. Si ces essais réussissent, la situation devient plus simple. Si cela ne se produit pas – et statistiquement, beaucoup échoueront – le cercle vicieux continue de se reproduire, et le problème de confiance s’aggrave.

Je suppose que nous sommes dans une phase où les entreprises qui sont proches du travail réel restent silencieuses, car elles attendent des résultats. En revanche, les entreprises qui sont loin du travail réel sont plus bruyantes, car elles ont besoin d’une histoire à raconter. C’est une dynamique inhabituelle, mais pas inutile. Les entreprises qui ont des candidats pharmaceutiques en phase de test n’ont pas besoin de faire des déclarations grandioses. Leurs données parleront à leur place. Les entreprises de publicité, quant à elles, doivent construire des centres de données.

L’implication testable est simple. Regardez les résultats de la Phase III des entreprises qui mènent réellement des essais de médicaments basés sur l’IA, et non les conférences de presse des entreprises qui financent ces essais. Si l’IA améliore significativement les taux de succès cliniques par rapport aux méthodes traditionnelles, alors le problème de confiance sera résolu. Si l’IA ne fait que raccourcir les délais de découverte, sans changer le taux de échec de 90 %, alors les investissements coûteux dans les infrastructures nécessaires pour développer cette technologie sont justifiés par des affirmations que personne dans la salle ne peut vérifier.

Quoi qu’il en soit, ceux qui seront informés en premier ne sont pas ceux qui donnent les discours principaux.