Le krach de Coveo : symptôme d’une bulle IA ou signe d’essoufflement du marché ?
Le 2024 a été marqué par une secousse inattendue pour le secteur du cognitive computing : l’action Coveo (CVO.TO) a plongé de −22,6 % en une seule semaine et d’environ −30,7 % sur le dernier mois, d’après TradingView. Sur l’année, certains analystes évoquent une dégringolade proche de −89 %. Cette chute brutale, survenue alors que Coveo venait de publier des résultats en hausse avec un chiffre d’affaires annuel de 133,27 millions $ (+5,69 % vs 2023 – source), a profondément troublé investisseurs et observateurs de l’intelligence artificielle spécialisée.
Réactions immédiates: La réaction du marché ne s’est pas faite attendre. Malgré la solidité apparente des revenus abonnements SaaS de Coveo (30,7 M$ au 4e trimestre 2024 – détail), l’action a poursuivi sa descente, certains investisseurs redoutant un essoufflement du secteur et la formation d’une bulle spéculative sur l’ensemble de l’IA cognitive.
Alors que des analystes, tels que ceux de Investing.com, maintiennent un avis de » Buy » à long terme, la méfiance domine. Ce krach rappelle étrangement les alertes récentes sur la surchauffe de la bulle technologique AGI.
Au-delà de l’accident boursier, c’est toute la filière » IAG » qui scrute désormais les prochains mouvements: simple correction ou premier signe d’un tournant majeur pour l’intelligence artificielle générale ?
L’état de l’IA cognitive en 2025 : promesses, déploiements, limites
En 2025, le cognitive computing incarne à la fois la pointe de l’innovation et le miroir de ses propres limites. Porte-étendard de cette technologie, Coveo déploie des solutions avancées telles que Relevance Generative Answering, qui promettent de révolutionner la relation client, la recherche documentaire d’entreprise et l’analyse prédictive (exemples).
Les principaux secteurs clients actuellement en tension:
- Service client (automatisation des FAQ, agents conversationnels adaptatifs)
- Healthcare (diagnostic assisté, personnalisation des traitements: exemples mondiaux)
- Supply chain et logistique (optimisation prédictive)
- Recherche sémantique (recherche d’informations complexes et personnalisées en entreprise, cf. solutions concurrentes)
Toutefois, plusieurs obstacles persistent: la plupart des déploiements IA restent centrés sur l’amélioration de l’expérience client et non sur l’autonomisation réelle de l’équipe (26 % seulement des usages IA centrés sur la productivité en 2025 – source), tandis que certains clients expriment une frustration quant à la lenteur du retour sur investissement attendu et à la dépendance vis-à-vis des grands fournisseurs.
En croisant ces signaux, les acteurs de l’IA générale perçoivent à la fois le potentiel colossal de l’AI cognitive et la persistance de limites structurelles. Les attentes sont élevées, mais la réalité du terrain rappelle que la promesse d’une intelligence artificielle générale sans obstacles reste encore hors de portée à l’horizon 2025.
