La marée tourne contre le battage autour de l'IA. Ce qui semblait autrefois une vague irrésistible d'enthousiasme pour l'intelligence artificielle fait maintenant face à une résistance sérieuse — et les raisons vont plus loin qu'un scepticisme de surface.

Les communautés de développeurs remettent en question si les implémentations de l'IA résolvent réellement de vrais problèmes ou si elles ne créent pas simplement du gonflement. Les entreprises découvrent que jeter de l'IA à chaque produit n'est pas une voie garantie vers la croissance. Les utilisateurs sont fatigués par des fonctionnalités "alimentées par l'IA" à moitié abouties qui n'améliorent pas significativement leurs flux de travail.

Une préoccupation croissante concerne la consommation de ressources — les exigences computationnelles pour entraîner et faire fonctionner de grands modèles sont véritablement massives. Les coûts énergétiques, les besoins en infrastructure et les implications environnementales suscitent un débat légitime.

Au-delà des cercles technologiques, la conversation a évolué. Les créatifs s'inquiètent de la propriété intellectuelle et de l'éthique des données d'entraînement. Les travailleurs questionnent si les bénéfices de l'automatisation seront équitablement répartis. Les régulateurs rattrapent leur retard avec des questions d'application.

Ce retour de bâton ne signifie pas que l'IA disparaît — la technologie disruptive fait toujours face à une résistance lors des phases de maturation. Mais l'ère du battage aveugle s'est clairementomagée. Nous entrons dans une période d'évaluation plus critique où l'utilité réelle et les limites de l'IA sont correctement testées face aux exigences du monde réel.

La question n'est plus de savoir si l'IA compte, mais où elle crée réellement de la valeur versus où elle n'est que du bruit.