AI is killing the cheap smartphone

L'une des choses les plus remarquables des dernières décennies est à quel point les ordinateurs sont devenus bon marché.

En 1985, si vous étiez un Américain raisonnablement aisé, le meilleur ordinateur que vous pouviez vous offrir était l'IBM PC AT. Le PC AT coûtait environ 6 000 $ — 19 400 $ en dollars de 2026 — soit à peu près le quart du revenu annuel médian d'un Américain ; et il tournait sur un processeur Intel 80286, capable d'environ 900 000 instructions par seconde. Aujourd'hui, sur un étal de marché à Nairobi ou Lagos, vous trouverez un smartphone bon marché — comme le Tecno Spark Go, fabriqué par le chinois Transsion — pour 30 à 120 $. Ce téléphone tourne sur un processeur capable de milliards de calculs par seconde.

Autrement dit : vous pouvez acheter un ordinateur des milliers de fois plus puissant que le meilleur appareil grand public d'il y a 40 ans, pour environ 0,3 % du prix. Aucun autre bien dans l'histoire n'a connu une baisse de coût d'une telle ampleur : les pauvres peuvent désormais transporter dans leur poche des ordinateurs des ordres de grandeur plus puissants que ce que la frange la plus riche du monde pouvait s'offrir il y a quelques décennies. Et ce grand abaissement du coût de l'électronique grand public a permis une diffusion de la puissance de calcul à la population mondiale qui tient du miracle. Des centaines de millions des plus pauvres ont accès à Internet grâce à des smartphones bon marché comme le Tecno Spark Go.

Cette ère touche maintenant à sa fin.

En 2026, l'International Data Corporation, qui suit le marché du smartphone, a prédit que les livraisons mondiales chuteraient de 13 %, leur plus fort déclin annuel jamais enregistré. Le krach serait le plus intense en Afrique et au Moyen-Orient, où les livraisons chuteraient de plus de 20 %, et serait concentré sur l'extrémité la moins chère de l'industrie. Ce choc ne représentait pas un soubresaut temporaire mais bien « un reset structurel de tout le marché » : une énorme part de la population mondiale se fait évincer de la propriété d'un smartphone.

La tendance des dernières décennies — l'électronique grand public devenant meilleure et moins chère chaque année — fait donc face à un renversement brutal : le monde pauvre entre dans une crise du smartphone.

Cela se produit pour une raison simple.

Les smartphones, comme les autres ordinateurs, utilisent de la mémoire : et l'offre mondiale de mémoire est remarquablement inélastique, car la mémoire est vraiment difficile à produire. Longtemps, l'essentiel de la mémoire allait aux smartphones et aux laptops ; mais ces dernières années, l'IA a émergé comme un consommateur énorme et hautement rentable de mémoire. Cela a entraîné une vaste réallocation de la mémoire, des biens de consommation vers l'IA. Le résultat inévitable : les smartphones coûtent bien plus cher à fabriquer qu'il y a quelques années. À court terme, cela signifie que le smartphone bon marché, qui a diffusé le calcul et l'accès à Internet jusqu'aux régions les plus pauvres, est mort.

Mais au rythme où vont les choses, il semble que le monde pauvre ne soit que le premier touché. Si la consommation IA continue de croître à son rythme actuel — ou accélère, comme cela paraît manifestement possible — il ne faudra pas longtemps avant que la crise du smartphone n'atteigne le monde riche. L'électronique grand public est sur le point de devenir bien plus chère.

Les smartphones sont des ordinateurs. De très petits ordinateurs, avec en plus des écrans tactiles et des radios. Mais en termes d'architecture interne, ils sont fondamentalement identiques à un laptop ou un serveur. Ils ont un processeur qui effectue les calculs et exécute la logique. Ils ont de la mémoire qui retient les données sur lesquelles le processeur travaille. Ils ont du stockage qui conserve les données quand l'appareil est éteint. Et une carte mère qui relie tout cela.

La grande histoire du calcul des dernières décennies, c'est le processeur. On peut le voir comme un immense réseau de transistors — de minuscules interrupteurs qui basculent ON et OFF pour effectuer des opérations logiques. On a très bien réussi à rendre les transistors plus petits et plus efficaces, ce qui signifie que les processeurs se sont améliorés à un rythme exponentiel. C'est la loi de Moore.

Mais les processeurs ne peuvent traiter que les données auxquelles ils ont accès : et ces données proviennent de la mémoire, plus précisément, dans les ordinateurs modernes, de la DRAM (« dynamic random access memory »). Là, l'histoire est très différente. La DRAM s'est améliorée, mais pas du tout au rythme des processeurs : dans les années 1980 et 90, la vitesse des processeurs progressait de 60 % par an, tandis que celle de la DRAM ne progressait que de 7 % par an.

Cela signifie que, depuis des décennies, le principal goulot d'étranglement des performances est la mémoire. Les informaticiens appellent cela le « memory wall ». Une énorme part du travail en architecture des ordinateurs a consisté à trouver divers moyens de contourner le décalage entre processeurs et DRAM.

Alors pourquoi la DRAM ne s'est-elle pas améliorée aussi vite que les processeurs ? Tout simplement parce que c'est un problème vraiment difficile.