IA : Une longue attente et un long chemin à parcourir
Dans le premier volet d’une série en trois parties, le gérant de portefeuille Denny Fish et le stratège en investissement Michael McNurney s'intéressent à la façon dont l’intelligence artificielle (IA) en est venue à dominer rapidement le paysage de l’investissement et ce que cela signifie pour l’économie mondiale et les marchés actions.
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Principaux points à retenir :
- L’adoption rapide de l’IA redéfinit la façon dont les humains interagissent avec la technologie, ce qui pourrait stimuler la productivité comme jamais depuis la révolution industrielle.
- L’avènement de l’IA générative est rendue possible par la convergence d’une série de puissants thèmes technologiques, notamment le cloud computing, l’augmentation de la puissance de calcul et une quantité sans précédent de données stockées à analyser.
- De nombreuses industries sont directement impliquées dans le déploiement de l’IA, parmi lesquelles les fabricants de semi-conducteurs, les plateformes d’IA basées sur Internet et les éditeurs de logiciels spécialisés.
Depuis qu'Open AI a lancé ChatGPT il y a environ 18 mois, l’intelligence artificielle (IA) est devenue un sujet de conversation incontournable au sein de la communauté des investisseurs, des conseils d’administration et des cercles politiques. Compte tenu de l'intérêt qu'elle suscite, on peut se demander si l’IA est vraiment si importante. Notre réponse est un « oui » franc et massif.
Et ce pour plusieurs raisons. Au plus haut niveau, nous considérons que l’IA changera à jamais la façon dont les humains et les entreprises interagissent avec la technologie. D’un point de vue macroéconomique, elle est susceptibles de stimuler la productivité comme jamais depuis la révolution industrielle il y a plus de deux siècles. Enfin, s'agissant des entreprises et des marchés actions, nous nous attendons à ce que l’IA stimule la croissance des bénéfices à mesure que les entreprises la déploieront dans le but de rationaliser leurs coûts, de générer du chiffre d'affaires et, dans de nombreux cas, de développer de nouveaux produits.
L’intelligence artificielle est susceptibles de stimuler la productivité comme jamais depuis la révolution industrielle il y a plus de deux siècles.
Sur les épaules des géants
L’arrivée de ChatGPT a peut-être résonné comme un coup de tonnerre, mais le concept de l’IA et les technologies qui l’ont précédée étaient en gestation depuis des décennies. En fait, le célèbre mathématicien Alan Turing s'est demandé il y a plus de 70 ans si les ordinateurs finiraient un jour par être capables de penser.
Au fil des décennies, à mesure que la puissance de calcul augmentait et que les algorithmes devenaient plus sophistiqués, les applications informatiques ont réussi à effectuer des tâches de plus en plus complexes qui pouvaient en effet être considérées comme des étapes vers la réflexion. Cependant, des programmes tels que le Big Blue d’IBM – qui a battu le célèbre champion d’échecs Gary Kasparov – ne faisaient en gros que réagir aux scénarios pour lesquels ils avaient été programmés.
Les avancées incarnées par ChatGPT sont dues aux grands modèles de langage (LLM) et à l'IA générative. Ces technologies complémentaires permettent à des algorithmes puissants d’analyser des ensembles de données massifs. Les LLM produisent du texte prédictif avancé, tandis que l'IA générative peut créer du contenu original basé sur ses propres déduction à partir de sources de données plutôt que de prendre des signaux prédéfinis à partir de données entrantes d'origine humaine. Cependant, les robots conversationnels comme ChatGPT ne sont qu’un exemple de fonctionnalités basées sur l’IA qui devraient être déployées dans l’économie mondiale dans les années à venir.
Pourquoi l’IA maintenant ?
Les paramètres disponibles pour entraîner les plateformes d’IA ont augmenté de manière exponentielle, ainsi que les capacités des processeurs à analyser et à faire des déductions à partir de ces ensembles de données massifs.
Nombre de paramètres utilisés par les modèles de langage d’IA
Source : Karl Rupp. « 40 ans de données sur les tendances des microprocesseurs. »
Ce n’est pas un hasard si la promesse de l’IA n’est tenue que maintenant. Cela est dû à la convergence de plusieurs éléments essentiels : premièrement, une quantité de données disponibles sans précédent, en partie grâce à l'essor d’Internet et des capacités de stockage sur le cloud. Deuxièmement, la capacité des unités de traitement graphique (GPU) et des circuits intégrés spécifiques à une application (ASIC) de pointe à absorber systématiquement ces données et à maximiser les informations qu’elles contiennent. Troisièmement, les progrès des puces mémoires. Quatrièmement, les applications logicielles de plus en plus sophistiquées et spécialisées qui fournissent des plateformes sur lesquelles l’IA peut être déployée.
L’IA générative est l’étape la plus récente de ce processus et, bien qu’elle soit attendue depuis longtemps, une véritable compréhension de ses capacités et de ses cas d’utilisation ne peut être évaluée qu’à son arrivée. Cela suit le modèle des percées antérieures de l’IA, y compris les applications analytiques capables de déceler des schémas répétitifs dans de grands ensembles de données, de diagnostiquer des problèmes et de formuler des analyses prédictives.
Ensuite, il y a eu l’apprentissage automatique, qui pouvait mettre en œuvre les leçons tirées de ces analyses. Même si nous commençons seulement à apprécier la puissance de l'IA générative, nous reconnaissons que la prochaine étape de son évolution est l’intelligence artificielle générale (AGI), qui sera un jour potentiellement capable d’apprendre et de raisonner à un niveau humain.
Certes, la capacité des algorithmes d’IA à parcourir les données, à établir des liens, à faire des déductions et, lorsqu’ils y sont invités, à tester des hypothèses et à tirer des conclusions, n'est peut-être pas la même chose que la pensée humaine. Néanmoins, la capacité de l’IA à exploiter rapidement de grands ensembles de données pour atteindre ces objectifs en fait un complément fort utile pour les travailleurs dans un large éventail de professions et de postes.
Dans ce contexte, l’IA peut être considérée à la fois comme un thème séculaire à part entière et comme l’aboutissement d’autres thèmes que nous suivons depuis des années, notamment le cloud, l’Internet des objets et la mobilité. Leur convergence, représente à notre avis un changement générationnel pour l'informatique semblable à la transition des ordinateurs centraux aux serveurs et aux ordinateurs personnels et, plus récemment, à l’adoption d’Internet et de la mobilité.
La convergence de la puissance de calcul et du big data
Les mégadonnées hébergées sur Internet et dans le cloud, conjuguées aux capacités de traitement considérables des GPU et à des algorithmes plus sophistiqués, sont à l'origine de l’avènement de l'IA générative.
Source : Janus Henderson Investors.
Un aperçu des applications de l’IA
Compte tenu de l'engouement pour l’IA, les investisseurs se demandent peut-être s’ils ont raté le coche en tardant à s’exposer à ce thème. Le battage médiatique qui accompagne souvent l’émergence d’une technologie transformationnelle peut produire des interférences. Néanmoins, nous pensons que l’une des spécificités de l’IA réside dans l’étendue des acteurs dans tous les secteurs et chaînes de valeur auxquels elle peut apporter des avantages durables.
Les grands bienfaiteurs de l’IA sont peut-être les « facilitateurs » : les entreprises qui produisent les GPU et les biens d’équipement nécessaires à la création de l’infrastructure physique qui sous-tend l’écosystème de l’IA.
Viennent ensuite les créateurs de l’IA. Il s’agit notamment des entreprises qui ont déjà lancé des plateformes d’IA, telles que les principaux acteurs de l’Internet et les fournisseurs de services cloud qui disposent d’énormes ensembles de données. Pour certains créateurs, l’IA sera un complément à leur modèle économique. Pour d’autres, elle peut être considérée comme une unité opérationnelle au service des clients. Parmi les autres créateurs, citons les fournisseurs de logiciels en tant que service (SaaS) qui utilisent l’IA pour renforcer leur offre de produits et les éditeurs de logiciels axés sur des secteurs d’activité spécifiques.
Bien que l’IA soit ancrée dans l’ADN de ces acteurs, la liste des bénéficiaires potentiels peut être élargie aux entreprises, quel que soit leur secteur, qui ont la possibilité de tirer parti de l’IA pour obtenir des résultats commerciaux positifs.
En plus de tenir compte des impacts de l’IA sur le tissu entrepreneurial – dont beaucoup n’ont pas encore été identifiés – les investisseurs qui craignent d’avoir laissé passer le train de l'IA feraient bien de se souvenir de la maxime suivante : le potentiel bénéficiaire des percées technologiques est généralement surestimé à court terme et considérablement sous-estimé à plus long terme.
C’est probablement le cas de l’IA. Même si les innovateurs et les premiers utilisateurs sont déjà identifiés, les investisseurs – et souvent les entreprises elles-mêmes – ne sont pas encore certains de tout l’impact que l’IA aura sur divers secteurs, modèles économiques et fonctions. Toutefois, nous croyons (comme pour d’autres innovations majeures) qu'il y aura des leaders et des retardataires, les derniers risquant d’être évincés du fait de leur incapacité à comprendre l’ampleur du potentiel révolutionnaire de l’IA.
La progression
Alors que les investisseurs se concentrent sur les premiers utilisateurs de l’IA, nous pensons que le gros des répercussions de l'IA, tant sur le plan commercial qu'en matière d’investissement, est encore à venir.
Source : Janus Henderson Investors.
Le tableau général
Cet article est centré sur l’impact de l’IA sur les entreprises. Mais pour bien comprendre à quel point cette force révolutionnaire – et non évolutive – pourrait affecter l’économie mondiale, il convient de tenir compte des hypothèses déjà formulées par les analystes, les économistes et les responsables politiques.
De nombreux experts pensent que l’IA, en stimulant la productivité, pourrait influencer la croissance économique, les salaires, le niveau d’inflation et même les taux d’intérêt. Sur les marchés financiers, la capacité des entreprises à tirer vraiment parti de l’IA se reflètera dans le cours de bourse et les impacts macroéconomiques de l’IA susmentionnés seront pris en compte par les investisseurs obligataires. Ce qu’il faut retenir, c’est que très peu de pans de l’économie mondiale sont à l’abri du déploiement de l’IA.
Dans le prochain article de cette série, nous examinerons de plus près les applications de l’IA au sein des entreprises et les secteurs les plus susceptibles de contribuer à l’avènement de cette percée technologique majeure et d’en profiter.
Informations importantes
Les industries technologiques peuvent être considérablement affectées par l’obsolescence des technologies existantes, la brièveté des cycles de production, la chute des prix et des bénéfices, la concurrence des nouveaux arrivants sur le marché et la conjoncture économique dans son ensemble. Un investissement centré sur une seule industrie pourrait être plus volatil que la performance d’investissements moins concentrés et que le marché dans son ensemble.
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Il n'y a aucune garantie que les tendances passées se poursuivront ou que les prévisions se réaliseront.
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