ChatGPT en 2026 : déjà la fin de l’hégémonie promise ?

En tant que professionnel du marketing digital depuis plus de 15 ans, je suis constamment aux premières loges pour observer l’évolution fulgurante de l’intelligence artificielle (IA). La Silicon Valley nous vend depuis deux ans une vision quasi messianique : une intelligence artificielle unique, omnipotente, capable de tout faire mieux que l’humain.

Mais si cette vision était un leurre ? Si, comme en médecine, l’excellence réelle résidait dans la spécialisation ?

Ma conviction, étayée par une analyse technique et économique, est que nous assistons non pas à la naissance d’un monopole, mais à une fragmentation inévitable du paysage de l’IA. Cela remet évidemment en question la surévaluation actuelle des « Magnificent Seven » (Apple, Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta, Tesla et Nvidia), qui se positionnent comme les futurs acteurs majeurs d’un secteur encore spéculatif, dopés par des investissements circulaires et des défis énergétiques colossaux. Explorons cela ensemble.

Le mythe du « médecin universel » : pourquoi une IA « généraliste » ne peut pas tout faire

Une IA qui serait à la fois chirurgien, radiologue, psychologue et généraliste — le « médecin universel » du numérique. Les marchés financiers, fascinés, ont propulsé les valorisations des « Seven Wonders » de l’IA (Nvidia, Microsoft-OpenAI, Google, etc.) à des niveaux stratosphériques, anticipant un futur monopole.

Imaginons l’IA comme le monde médical. Un médecin généraliste est précieux pour un diagnostic initial et une vue d’ensemble, mais pour des problèmes complexes, on se tourne vers des spécialistes : un cardiologue pour le cœur, un neurologue pour le cerveau, ou un oncologue pour le cancer. De la même façon, une IA généraliste comme ChatGPT (OpenAI) excelle dans les tâches quotidiennes — rédaction basique, brainstorming — mais elle peine face à des besoins pointus, où des IA spécialisées la surpassent.

Midjourney : reste en 2025 une référence premium pour un rendu artistique et une « signature esthétique » très appréciée des créatifs, avec un écosystème Discord extrêmement actif. Mais son leadership n’est plus incontestable sur des classements indépendants récents.ion « Agents » n’est pas une couche futuriste optionnelle, mais un axe stratégique à intégrer dès maintenant dans la conception éditoriale et technique.

Claude (Anthropic) : spécialiste en programmation et rédaction longue. Elle brille par sa précision en code complexe (par exemple, debug d’algorithmes avancés) et sa capacité à structurer des contenus approfondis, avec moins d’hallucinations. Selon un comparatif, Claude détient 2 % des parts de marché mais surpasse ChatGPT en qualité pour les développeurs.

Perplexity : le « chercheur académique » de l’IA, expert en sourcing fiable et citations. Idéal pour des recherches factuelles avec liens vers des sources vérifiées, elle évite certaines erreurs de ChatGPT en intégrant un moteur de recherche en temps réel. Sa part de marché a grimpé de 6 % à 8 % en 2025 selon les sources, avec une croissance de 370 %.

Grok (xAI) : spécialiste en informations instantanées et analyse de tendances sociales via X (ex-Twitter). Parfait pour des insights sur des événements en temps réel, comme des débats viraux ou des news breaking. Sa part : 2,9 % en décembre 2025, boostée par son accès natif à des données fraîches.

Gemini (Google) : s’impose en 2025 comme le champion de la multimodalité intégrée à l’écosystème Google. Génération d’images de bonne qualité et outils créatifs accessibles directement depuis Search, Workspace ou Android. Sa force réside dans cette intégration fluide et sa rapidité. Elle a capturé 18,2 % du marché en 2025, profitant d’une croissance explosive de 46 % en trafic.

Et pourquoi pas une super-IA généraliste qui intégrerait les autres ?

L’optimisation pour tout dilue l’excellence. Comme un médecin ne peut maîtriser toutes les spécialités sans années d’études, scaler une IA pour exceller partout nécessite des ressources massives en données et en capacité de calcul. Des niches (comme le code sécurisé ou la recherche sourcée) nécessitent des architectures dédiées.

Les statistiques le confirment : ChatGPT a vu sa part fondre de 87 % à 68–74 % en 2025, grignotée par ces spécialistes. Ce déclin n’est pas un hasard ; il reflète une maturité du marché où les utilisateurs diversifient pour plus d’efficacité.

Une alternative, un nouveau défi : « le méta-moteur agrégeant les IA »

Plutôt que de switcher entre 10 IA, imaginons un « nouveau Google » : un moteur de recherche qui interroge plusieurs IA en parallèle, évalue leur crédibilité, compare les réponses pour détecter des alternatives, et classe le tout intelligemment.

La page de résultats mixerait SEO naturel (liens organiques) et blocs IA : un titre, une description courte, et un lien vers la réponse complète. Cela résoudrait la fragmentation sans monopole, pour démocratiser l’IA sans dépendre d’un géant. Cependant, à l’heure actuelle, ma vision d’un méta-moteur IA bute sur trois verrous majeurs.

Techniquement, la latence cumulée et la synthèse de réponses hétérogènes rendent l’expérience lente et confuse.

Économiquement, le coût par requête, multiplié par plusieurs modèles, est prohibitif à grande échelle, sans modèle économique viable. L’avènement de modèles open source performants pourrait-il changer la donne en rendant l’agrégation réalisable ?

Stratégiquement, les géants de l’IA accepteront-ils un jour d’être des fournisseurs de contenu dans un méta-moteur ? Un méta-moteur ne deviendrait-il pas lui-même un monopole plus puissant que ceux qu’il prétend contourner ? Seul l’avenir nous le dira.

Bulle spéculative, investissements circulaires et surévaluation des Seven Wonders ?

Les Magnificent Seven se vendent comme les futurs GAFA de l’IA. Prenons un exemple que vous connaissez tous : Nvidia, le leader des puces GPU essentielles à l’IA. Son cours a explosé grâce à des deals circulaires avec OpenAI. Nvidia vend des milliards en puces à OpenAI, qui attire des investissements massifs (valorisation à plus de 500 milliards en octobre 2025), boostant à son tour la demande de puces Nvidia.

C’est une « économie circulaire » décrite par des analystes : les mêmes capitaux tournent entre géants, gonflant les bulles sans bénéfices concrets immédiats. Michael Burry (célèbre pour avoir prédit la crise de 2008) accuse Nvidia d’alimenter cette bulle, avec des investissements mal dirigés.

Ironie du sujet : Nvidia s’est justement imposée grâce à une spécialisation extrême. Autrement dit, même Nvidia illustre la logique « spécialiste ». Elle n’a pas gagné en étant généraliste, mais en devenant la meilleure sur un domaine précis.

Les revenus de l’IA générative sont estimés à environ 3 milliards, contre 50 milliards dépensés en infrastructure. Les objectifs de rentabilité ne seront probablement pas atteints avant 2028–2030.

Contrairement à la bulle dot-com (basée sur des promesses web sans infrastructure), celle de l’IA est freinée par des défis tangibles tels que les coûts d’exploitation et l’énergie.

Les défis énergétiques : le nerf d’une guerre qui a déjà commencé

Imaginez que toute l’intelligence artificielle mondiale consomme aujourd’hui autant d’électricité que la France et l’Espagne réunies. C’est la réalité de 2025. Et d’ici 2030, cette consommation pourrait doubler pour atteindre l’équivalent de toute l’Europe de l’Ouest.

Pour bien comprendre l’échelle : chaque fois que vous posez une question à ChatGPT, cela consomme 2 à 6 fois plus d’énergie qu’une simple recherche Google. Multipliez ça par des milliards de requêtes quotidiennes, et vous comprenez le problème.

Le vrai souci ? L’infrastructure ne suit pas. Aux États-Unis, les experts prévoient un manque de capacité électrique équivalent à 35–50 centrales nucléaires d’ici 2030. En Europe, construire un data center prend 2 à 3 ans entre les autorisations, les études environnementales et le raccordement au réseau. Une éternité quand la tech évolue en mois.

Pour les plus techniques d’entre vous : on parle d’une consommation actuelle de 415–460 TWh qui pourrait grimper à 945 TWh en 2030, soit 1,5 à 2 % de l’électricité mondiale aujourd’hui. La demande américaine pourrait atteindre 100–130 GW, contre une capacité insuffisante.

En résumé, la croissance exponentielle promise par l’IA se heurte à une équation élémentaire : l’électricité disponible. Sans révolution dans notre manière de produire et de distribuer l’énergie, la promesse d’une IA infiniment scalable risque de se confronter à un mur bien réel.

La Chine construit des réacteurs en quelques mois, l’Occident en années : conséquences sur la bulle IA

Certains pays s’en sortent mieux. La Chine, avec sa croissance rapide en solaire et en nucléaire (y compris thorium, moins cher, moins radioactif, et produisant moins de déchets que l’uranium), domine avec 25 % des data centers mondiaux contre 45 % aux États-Unis. Moins entravée par les régulations, elle construit des centrales en quelques mois, pas en années, sécurisant son avance IA. En novembre 2025, elle a réalisé la première conversion thorium-uranium dans un réacteur à sels fondus, avec un objectif de 150 réacteurs d’ici 2050.

L’Europe et les États-Unis risquent un retard, et une suite d’événements pourrait suffire à tester le narratif « croissance infinie de l’IA » — avec, potentiellement, un repricing brutal des valeurs les plus exposées. Je précise volontairement le cadre : je ne suis pas trader et ce qui suit n’est ni une prédiction ni un conseil d’investissement. C’est un scénario illustratif, fondé sur des catalyseurs bien réels (publications de résultats, conférences, décisions de politique monétaire) qui, historiquement, provoquent souvent des ajustements de marché. Mon point n’est pas « ça va arriver », mais « voilà comment ça pourrait arriver » si plusieurs signaux se cumulent.

• 25 février 2026 : earnings Nvidia — une guidance décevante (ralentissement de la demande, pression sur les marges, manque de visibilité) toucherait directement le cœur du « trade IA ».
• Week-end du 8 mars 2026 (dimanche) — moment classique de repositionnement psychologique des investisseurs avant une séquence de news concentrée.
• 16–19 mars 2026 : Nvidia GTC — risque de « sell the news » si les annonces ne dépassent pas des attentes déjà largement intégrées dans les cours.
• 17–18 mars 2026 : réunion de la Fed — si le ton ressort hawkish (plus strict sur les taux pour contenir l’inflation), le coût du capital remonte, et les valeurs tech à forte croissance — dont une partie de la valorisation repose sur des cash-flows futurs — peuvent être revalorisées à la baisse.

Aujourd’hui, l’IA n’est plus un sujet isolé « tech » : c’est un pilier narratif des marchés. Et parce que je travaille l’IA au quotidien, j’observe aussi ses contraintes (coûts, énergie, infrastructure, maturité des usages). Des éléments qui peuvent, à certains moments, rattraper le storytelling financier.

Et si Elon Musk avait encore une fois un temps d’avance…

Une vision audacieuse : des data centers en orbite via Starlink V3 annoncés en octobre-novembre 2025.

Avantages : énergie solaire illimitée (plus proche du Soleil), autonomie totale, et zéro régulation terrestre. Pas de délais pour autorisations, pas de pénuries énergétiques. Techniquement, ça repose sur des liens laser à haute vitesse pour la communication (latence ~20–30 ms vs terrestre).

Mais des défis majeurs : coûts de lancement (milliards via Starship), dissipation de chaleur dans le vide spatial et maintenance robotisée.

À moyen terme (2030+), c’est crédible d’après les spécialistes. Musk le voit comme une extension de Starlink pour AI payloads. Bezos suit avec Blue Origin, signant une course spatiale IA.

Conclusion

Après des mois à tester, analyser et observer l’IA au quotidien, dans mon travail, mes projets persos, et même en discutant avec mon entourage, je dois avouer une petite déception. On nous a vendu une « nouvelle ère » fulgurante, un bouleversement comparable aux grandes ruptures de l’humanité. Pourtant, quand je regarde en arrière, les vraies révolutions ont touché tout le monde, profondément.

La découverte du feu a permis à l’humanité de survivre, de cuire les aliments, de se réchauffer, chaque individu en a bénéficié. L’invention de la roue et des outils de l’âge de pierre a transformé le travail et les déplacements pour tous. La révolution industrielle, avec la machine à vapeur, les chemins de fer et l’électricité, a connecté les continents, créé des emplois de masse, urbanisé les sociétés et changé le quotidien de milliards de personnes. Plus récemment, l’arrivée d’Internet, de Google et des smartphones a démocratisé l’information, la communication instantanée et les services. Ma grand-mère utilise WhatsApp, mon père cherche tout sur Google, et quoi qu’on en pense, les enfants naviguent sur des tablettes dès le plus jeune âge.

L’IA, pour l’instant, n’a pas cet impact universel. Elle reste surtout un outil puissant pour les professionnels, les créatifs, les développeurs, ceux qui ont déjà un objectif précis. Dans mon cercle, comme dans les statistiques récentes, le grand public l’essaie par curiosité, mais ne l’intègre pas encore au quotidien comme un réflexe indispensable.

Cela ne veut pas dire que l’IA est inutile, bien au contraire. Elle est déjà extrêmement bénéfique et le sera encore plus : diagnostic médical plus précis pour soigner cancers et maladies rares, optimisation de la sécurité routière et urbaine, découverte accélérée de nouveaux médicaments, ou encore aide à la transition énergétique via des modèles prédictifs. Elle va sauver des vies, réduire les inégalités dans l’accès aux connaissances et booster la productivité.

Ma conviction est donc la suivante : l’IA est une avancée majeure, bénéfique, structurante… mais elle n’a pas encore le caractère universel et immédiat des grandes révolutions grand public. Peut-être que la vraie « révolution IA » arrivera quand elle ne se verra plus : intégrée partout, sans effort, comme la recherche web l’est devenue. En attendant, gardons la lucidité : on est au début d’une trajectoire longue, et c’est précisément pour ça qu’il faut la penser, la gouverner et l’utiliser intelligemment.

Sources utilisées :

• Jedha — comparatif / parts de marché (décembre 2025)
• Unite.AI — synthèse de parts de marché / croissance (décembre 2025)
• Similarweb — données de trafic / parts (cité via Unite.AI)
• The Decoder — parts de marché / Grok / tendances (décembre 2025)
• FirstPageSage — parts de marché / trafic (décembre 2025)
• Exploding Topics — indicateurs de croissance / trafic (décembre 2025)
• Grace Blakeley — Substack (octobre 2025)
• Yahoo Finance — analyses / Michael Burry / Nvidia (décembre 2025)
• The Atlantic — analyses (décembre 2025)
• Sequoia Capital — estimations revenus vs investissements infra (2025)
• Agence Internationale de l’Énergie (IEA) — consommation data centers / projections 2030 (2025)
• Goldman Sachs — déficit de capacité électrique / projections (2025)
• World Nuclear News — thorium / réacteurs à sels fondus (novembre 2025)
• NucNet — thorium / nucléaire (novembre 2025)
• PowerMag — nucléaire / projections (décembre 2025)
• Forbes — data centers en orbite / contraintes techniques (décembre 2025)
• SingularityHub — data centers spatiaux / limites (décembre 2025)
• NY Post — course spatiale IA (décembre 2025)
• Space.com — course spatiale / faisabilité (décembre 2025)

Rédigé par

Nicolas Peter – Performance Web et expert SEO à Perpignan et Paris
Agence Oli-via-net