Les données sont (toujours) le « nouveau pétrole »

Nouveau paradigme - exploration des thèmes d’investissement (juin 2020)

Tout comme le pétrole propulsait autrefois les moteurs de l’économie mondiale, fournissant de l'énergie à tout, des véhicules aux industries, les données alimentent aujourd’hui les mécanismes complexes du monde numérique, favorisant de nouvelles avancées et dictant le rythme du progrès technologique. Ce changement marque une transformation profonde dans la façon dont nous percevons la valeur et l’utilité dans l’économie moderne.

Le pétrole et les données sont des ressources essentielles dans leurs économies respectives. L’information peut être extraite des données, comme l’énergie du pétrole. Les données alimentent les nouvelles technologies telles que les véhicules autonomes, tout comme le pétrole propulse les moyens de transport traditionnels. Cependant, contrairement au pétrole, les données ne sont pas finies et leurs coûts de transfert et de stockage sont bien plus faibles. Le cycle de vie des données est également défini par des relations, tandis que celui du pétrole est défini par des processus.

Dans cet article, nous allons examiner de plus près ce parallèle, et mettre en lumière les opportunités d’investissement que représentent les entreprises durables d’actifs de données ainsi que leur impact sur notre futur.

La valeur des entreprises spécialisées dans les actifs de données dans un monde dominé par l’IA

Les entreprises les plus valorisées au monde, y compris les géants technologiques comme Microsoft que nous détenons dans notre portefeuille, ont créé un précédent en utilisant les données pour consolider leur domination dans divers secteurs. Ces sociétés d’actifs de données présentent une combinaison unique de caractéristiques qui leur permettent non seulement de prospérer dans l’économie actuelle, mais aussi de se rendre encore plus indispensables dans un futur dominé par l’IA. Voici l’une des principales caractéristiques qu'ont en commun ces entreprises : elles possèdent de vastes ensembles de données propriétaires.

Bien que certaines données soient par nature devenues des produits génériques¹, dans le contexte d’un monde de plus en plus centré sur l’IA, la demande de données exclusives de grande qualité a explosé. Les technologies d’IA et d’apprentissage automatique nécessitent de grandes quantités de données fiables pour entraîner les algorithmes et améliorer leur précision et leur efficacité. Les données publiques, souvent en proie à des problèmes de fiabilité et à des risques juridiques, tels que des violations de droits d’auteur, ne répondent pas à ces exigences. Par conséquent, les entreprises disposant de vastes ensembles de données enrichies disposent d'un avantage stratégique et ont la capacité d’alimenter les innovations en matière d’IA. Cela peut conduire à des percées dans des domaines critiques tels que le diagnostic médical, où l'IA peut améliorer la précision, réduire les erreurs et démocratiser l’accès à une assistance médicale avancée.

En outre, la détention de données « B2B » exclusives confère à ces entreprises un important pouvoir de fixation des prix, leur permettant de débloquer de nouvelles sources de revenus en monétisant les données latentes par le biais de ventes croisées, de développement de nouveaux produits et de services logiciels par abonnement. Le modèle économique de base de données « construisez-la une fois, vendez-la plusieurs fois » stimule non seulement le levier opérationnel, mais garantie également des bénéfices par action et une génération de flux de trésorerie disponible réguliers et croissants pour ces entreprises.

Les récentes transactions et actions en justice très médiatisées soulignent la reconnaissance croissante de l'importance des données propriétaires pour l’entraînement des modèles d’IA. L’accord de 60 millions de dollars par an de Google avec Reddit² et le partenariat d’OpenAI avec Axel Springer³ illustrent la demande croissante d’ensembles de données exclusifs pour satisfaire l’appétit insatiable des algorithmes d’IA. À l’inverse, les actions en justice, telles que le procès intenté par le New York Times contre OpenAI et Microsoft, soulignent la complexité et les défis liés à l'évolution du paysage des données à l’ère de l’IA. Ces phénomènes soulignent le rôle essentiel des actifs de données exclusifs dans l’alimentation de la prochaine génération de technologies d’IA. Ils renforcent les raisons pour lesquelles les entreprises riches de ces actifs sont sur le point de devenir encore plus incontournables à mesure que nous avançons vers la frontière de l’IA.

Définir l’écosystème des actifs de données

Les données constituent l’épine dorsale de l’innovation. Qu’il s’agisse des géants de la technologie qui exploitent le big data pour optimiser leurs services ou des acteurs qui s'appuient sur des outils analytiques pour obtenir des insights de marché, l’écosystème des entreprises liées aux données est aussi diversifié que dynamique. Le Graphique 2 montre la façon nous avons segmenté un échantillon représentatif de ces entreprises en cinq grands domaines verticaux avec quelques exemples représentatifs, dont certains sont présents dans notre stratégie. La cybersécurité a été ajoutée comme sixième domaine vertical, car elle coïncide avec la prolifération des données.

Parmi les caractéristiques communes à ces domaines verticaux, citons l’exposition à des modèles de revenus récurrents, des propositions de services critiques intégrées au flux de travail, l’évolutivité, des marges incrémentales élevées, la captivité des clients, des exigences généralement faibles en matière de dépenses en capital et une grande prévisibilité des flux de trésorerie. Ce sont autant d'attributs que nous valorisons chez les entreprises de qualité, ce qui nous donne une certaine confiance dans le fait que des sociétés de ce type pourraient répondre positivement à l’une des deux questions clés qui structurent notre processus d’investissement : cette entreprise va-t-elle capitaliser de la richesse ?

En tant qu’équipe, nous pensons qu’il existe un lien inextricable entre la durabilité, l’innovation et la croissance composée à long terme. Par conséquent, nous voulons investir dans des entreprises de capitalisation qui répondent également à la deuxième question de notre processus d’investissement : le monde est-il meilleur grâce à cette entreprise ?              

Notre recherche suggère que les caractéristiques des grands domaines verticaux que nous avons décrits correspondent bien aux idéaux que nous recherchons généralement dans les entreprises durables, notamment l’atténuation des risques financiers, le soutien à l’inclusion financière, la promotion de la transparence de marché et la démocratisation de l’accès à l’information. Le Graphique 3 met en évidence certains des facteurs qui illustrent les impacts environnementaux et sociaux de ces domaines, ce qui rend cet ensemble passionnant à explorer du point de vue de la recherche en investissement.

Comment nous exposons-nous aux entreprises de données ?

Outre Microsoft, notre stratégie est exposée à des agences de notation et autres services d’informations, notamment S&P Global et Wolters Kluwer.

S&P Global illustre comment les données peuvent servir à la fois d’avantage concurrentiel et de barrière de défense tout en favorisant des résultats positifs à l’échelle mondiale. Les vastes bases de données de la société, construites au fil des décennies, fournissent des notations de crédit, de l'intelligence de marché, et des insights uniques auxquels les investisseurs font confiance dans le monde entier. Sa capacité à fournir des données précises, fiables et exploitables crée des barrières élevées à l’entrée pour ses concurrents, consolidant ainsi sa position de leader dans le secteur de l’information financière.

L’acquisition d’IHS Markit le 28 février 2022 a encore renforcé les capacités de S&P Global en matière de données, permettant une analyse plus approfondie de domaines tels que les matières premières, le changement climatique ou la gestion de la chaîne d’approvisionnement. Cette synergie permet à l’entreprise d’élargir ses offres et de vendre efficacement ses services de manière croisée, améliorant ainsi le caractère inattaquable de son modèle économique. En outre, S&P Global s’appuie sur des technologies avancées telles que l’IA et l’apprentissage automatique pour rendre ses plateformes d’analyse innovantes, ce qui permet aux clients de prendre des décisions éclairées et efficaces.

Au-delà de sa réussite commerciale, S&P Global a un impact positif sur le monde grâce à des initiatives axées sur la durabilité et le développement économique. La société soutient la transition énergétique en fournissant des données qui aident les entreprises et les États à relever les défis climatiques. En outre, ses efforts philanthropiques comprennent le financement de programmes de formation professionnelle pour les communautés sous-représentées et l’aide aux populations vulnérables pour qu'elles puissent s'adapter aux réalités climatiques.

En facilitant des allocations de capitaux efficaces vers des investissements à impact, S&P Global stimule l’innovation, la création d’emplois et la croissance inclusive à l’échelle mondiale. Par essence, la maîtrise des données par S&P Global renforce non seulement son avantage concurrentiel, mais permet également aux parties prenantes de s’attaquer à des problèmes mondiaux cruciaux, incarnant ainsi son double rôle d'entreprise rentable et de force de bienfaisance.

Wolters Kluwer est un autre excellent exemple d’entreprise qui tire avantage des données tout en étant fortement engagée en faveur du développement durable. Son histoire remontant à 1836, l’entreprise a évolué de l’édition traditionnelle à la fourniture de solutions numériques critiques pour les professionnels de la santé, du droit, de la finance et de la comptabilité.

Sa capacité à gérer de grandes quantités de données avec précision et exactitude, renforcée par les technologies d’IA, crée des barrières à l’entrée élevées pour les concurrents et garantit la confiance des clients. Sa division « Corporate Performance and ESG » (performance de l'entreprise et ESG) illustre sa stratégie centrée sur les données. En intégrant des outils de reporting financier et extra-financier, Wolters Kluwer aide les entreprises à s’adapter aux réglementations ESG complexes, en garantissant leur conformité et en encourageant les pratiques durables. Des solutions telles qu’Enablon et CCH® Tagetik permettent aux organisations de rationaliser les processus, d’améliorer la prise de décision et de quantifier les impacts ESG sur la performance de l’entreprise.

Wolters Kluwer accorde également la priorité à la durabilité et à la responsabilité sociale. La société s’est fixé des objectifs basés sur la science pour réduire les émissions de gaz à effet de serre et optimise l’empreinte de ses bureaux à l’échelle mondiale grâce à des normes respectueuses de l’environnement. Des initiatives telles que l’assemblage de lampes solaires pour les communautés défavorisées soulignent son engagement en faveur de l’impact sociétal. En outre, son application Risk Reporter promeut la sécurité sur le lieu de travail, en présentant des moyens innovants de relever les défis mondiaux.

En combinant des capacités avancées en matière de données avec une priorité donnée à la durabilité et la gouvernance, Wolters Kluwer conserve non seulement un solide avantage concurrentiel, mais contribue également à la santé, à la justice, à la prospérité et à la protection de l’environnement dans le monde entier.

Conclusion

L'essor des sociétés d'actifs de données, soutenu par leur utilisation stratégique d'ensembles de données propriétaires et leur rôle central dans l'avancement des technologies de l'IA, marque un changement important dans la source du pouvoir économique et technologique. Ces entreprises sont non seulement à l'avant-garde de la révolution numérique actuelle, mais elles jettent également les bases d'un avenir où le potentiel de l'IA pourra être pleinement exploité et aura un impact dans tous les domaines, des diagnostics médicaux aux processus de prise de décision personnels et professionnels.

L'analyse des similitudes et des contrastes entre le pétrole et les données, et l'examen approfondi de la valeur et de l’impact des sociétés d’actifs de données, soulignent l’importance cruciale d'évoluer dans le paysage de la data avec anticipation et vision stratégique. Alors que nous sommes à l’aube d’une ère dominée par l’IA, les décisions prises aujourd’hui par les entreprises, les investisseurs et les décideurs politiques concernant l’acquisition, l’utilisation et la gouvernance des données façonneront les progrès technologiques et les normes sociétales de demain. Comme l'a fait remarquer W. Edwards Deming : « Nous nous en remettons à Dieu, tous les autres doivent fournir des données ».