L’intelligence artificielle (IA) est la principale technologie disruptive de l’économie actuelle. Elle recèle un énorme potentiel et promet de révolutionner notre façon de travailler, les produits que nous utilisons et les services que nous consommons.
Cependant, cette force numérique émergente s’accompagne de risques potentiels, d’incertitudes et d’une destruction créatrice qui pourraient perturber la sécurité de notre vie quotidienne.
Les opportunités innombrables qui s’offrent aux investisseurs les mieux à même d’exploiter les capacités de l’IA se cachent derrière un paysage d’investissement complexe. Ces mêmes investisseurs devront donc recourir à une approche active et flexible pour exploiter au mieux l’ère de l’IA.
L’IA : une opportunité d’investissement difficile à éviter
Le lancement de ChatGPT en novembre 2022 a été l’élément déclencheur de l’innovation qui a propulsé l’IA sur le devant de la scène. Dans les deux années qui ont suivi, de nombreuses entreprises se sont précipitées pour tirer parti de cette avancée technologique. Les dépenses mondiales en services d’IA devraient plus que doubler d’ici 2028, pour atteindre 632 milliards de dollars1.
À l’heure actuelle, les principaux acteurs du secteur de l’IA sont principalement les fournisseurs de technologies fondamentales qui stimulent le déploiement des infrastructures nécessaires. Mais à moyen et long terme, le potentiel de l’IA en tant que technologie polyvalente offre un éventail d’applications beaucoup plus large. Ses diverses utilisations auront probablement un impact sur la quasi-totalité des secteurs de l’économie – impact à la fois positif en stimulant la productivité, mais aussi négatif en supprimant potentiellement des emplois.
La grande diversité d’entreprises qui investissent dans l’IA génèreront sans doute des retours sur investissement très disparates, ce qui créera des défis et des opportunités pour les investisseurs.
Les leaders en termes de fondamentaux
Les leaders initiaux qui font progresser le thème de l’IA sont soit ceux qui font progresser l’innovation dans ce domaine spécifique, soit ceux qui fournissent les outils permettant de le faire.
L’aspect développement est relativement concentré et comprend les créateurs de grands modèles de langage (LLM) et d’algorithmes d’apprentissage automatisé, ainsi que les entreprises disposant d’ensembles de données exclusifs pouvant être utilisés pour former des modèles d’IA. Du point de vue de l’investissement, il est important de noter que peu de développeurs sont actuellement cotés sur les marchés boursiers.
Le secteur de la construction d’infrastructures est beaucoup plus vaste et, sans doute, plus accessible aux investisseurs. Les fournisseurs de cloud offrent une passerelle vers l’IA. Grâce à leurs vastes centres de données, les fournisseurs de cloud disposent de la bande passante nécessaire pour héberger des modèles d’IA. Les fabricants de semi-conducteurs produisent les unités de traitement graphique (GPU) et les circuits intégrés à application spécifique (ASIC) essentiels à l’apprentissage et à l’inférence de l’IA. Les outils de développement de logiciels et les logiciels de base de données constituent également des facteurs de soutien aux initiatives d’IA – les algorithmes d’IA sont des logiciels et peuvent être développés et gérés avec les mêmes outils que ceux utilisés pour les applications traditionnelles. Il est intéressant de noter que l’IA peut également être utilisée pour améliorer ces outils logiciels ! Par ailleurs, la cybersécurité est essentielle pour protéger les algorithmes et les données contre les attaques ; les systèmes de cybersécurité peuvent également intégrer des techniques d’apprentissage automatisé pour mieux identifier et contrecarrer les menaces.
Les facilitateurs du développement de l’IA comprennent également les fournisseurs d’équipements et de matériaux pour les semi-conducteurs, les fonderies et les fournisseurs d’équipements de réseau et de systèmes de stockage de données. En outre, l’efficacité énergétique et les solutions d’énergie alternative font partie intégrante de l’IA. En fait, plusieurs géants de la technologie financent des projets d’énergie nucléaire afin de garantir une source alternative d’électricité bas carbone pour leurs centres de données gourmands en énergie.
Les futurs bénéficiaires
La productivité de l’IA n’atteindra certainement pas son apogée avant plusieurs années, mais l’IA est déjà intégrée avec succès dans toute une série d’applications. En particulier, l’IA facilite le développement d’outils polyvalents tels que les moteurs de recommandation, l’automatisation de la production et la création de documents qui peuvent être utilisés dans tous les domaines de l’économie.
Dans le domaine de la vente et du marketing, les chatbots sont utilisés pour traiter les demandes des clients et pour simplifier les flux des tâches, afin d’améliorer la productivité. Les applications scientifiques comprennent la reconnaissance des modèles et le développement de nouvelles structures de protéines pour faciliter la découverte de nouveaux médicaments et la science des matériaux, tandis que des simulations informatiques complexes peuvent permettre d’améliorer les modèles de prévision météorologique. Dans le secteur industriel, les fabricants et les fournisseurs d’équipements mettent en œuvre des systèmes d’IA pour améliorer le contrôle des processus et les modèles de jumeaux numériques virtuels. Dans le domaine de la santé, l’IA est appliquée à l’analyse des images médicales pour classer les tumeurs, ce qui pourrait améliorer la prise de décision des chirurgiens lors des interventions sur le cerveau. Les assistants IA aident également à rédiger des synthèses de rapports médicaux et de visites de patients, ce qui a un impact positif sur la productivité des médecins et des pharmaciens.
Avec un potentiel aussi diversifié, l’IA sera un moteur de croissance essentiel à l’avenir. Les entreprises qui devraient tirer le plus de bénéfices de l’IA sont celles qui sont en mesure d’exploiter des données propres ou de développer un avantage concurrentiel sur des produits ou des services susceptibles d’être adoptés à grande échelle.
Défis et risques
Avec l’adoption de l’IA par des pans de plus en plus nombreux de l’économie, il faut cesser de se concentrer sur les espoirs qu’elle suscite pour évaluer correctement les risques – souvent involontaires – que sous-tend son déploiement.
Le contenu « synthétique » généré par l’IA devient de plus en plus courant, et les utilisateurs doivent donc être en mesure de discerner facilement ce qui est réel de ce qui est fictif. Les droits d’auteur et la propriété intellectuelle des paramètres d’entrée et de sortie des modèles deviennent des sujets de débat importants. En outre, les grands modèles de langage se sont révélés susceptibles de créer des « hallucinations » ou des résultats contenant des informations incorrectes ou trompeuses.
Alors que notre sécurité est déjà menacée par des acteurs irresponsables qui ont recours à la désinformation et aux fausses informations, la mise en œuvre de la reconnaissance du marquage IA (« AI tagging ») pourrait permettre de mieux identifier la source des contenus à l’avenir. L’utilisation de données d’apprentissage plus diversifiées et plus représentatives permettrait d’atténuer les biais inhérents. Enfin, les développeurs pourraient prendre davantage de mesures pour garantir l’utilisation par défaut d’ensembles de données de qualité et faire preuve de transparence sur les sources ; après tout, la performance de l’IA est directement corrélée à celle de ses données d’entrée.
On craint également que l’IA ne soit utilisée de manière abusive à des fins de surveillance, tandis que le piratage et la cybercriminalité pourraient également l’exploiter pour perpétuer des activités criminelles plus sophistiquées. Mais ce qui est peut-être le plus important, c’est le potentiel de l’IA à créer et à déplacer des emplois. Le FMI prévoit que l’IA va affecter près de 40 % des emplois dans le monde2 – une telle transition doit être gérée de manière équitable et juste afin d’éviter d’aggraver les inégalités et de déclencher des troubles sociaux.
Les dirigeants politiques à travers le monde s’intéressent à juste titre à l’IA, mais il faut trouver un juste équilibre entre des lois qui exploitent le potentiel de l’IA au bénéfice et pour la protection de la société, et des règles qui menacent de paralyser l’innovation et de freiner le progrès économique.
Saisir les opportunités croissantes qu’offre l’IA
À mesure que l’IA va s’ancrer dans l’économie mondiale, les opportunités vont se multiplier pour les investisseurs. À l’heure actuelle, c’est l’univers relativement restreint des facilitateurs qui en a bénéficié, mais cette situation va évoluer au fur et à mesure que l’IA va arriver à maturité, au sein du secteur technologique mais aussi au-delà.
Compte tenu du potentiel de l’IA en termes d’expansion créative et de perturbation du paysage économique, les investisseurs devront adopter une approche active et flexible afin de pouvoir capitaliser sur les avantages tout en évitant les écueils. Chez BNP Paribas Asset Management, notre stratégie Disruptive Technology est axée sur la transformation numérique. Nous cherchons à investir dans les entreprises leaders et les bénéficiaires de l’innovation numérique, tout en évitant celles incapables de s’adapter.
Nous sommes convaincus que la révolution de l’IA est l’un des thèmes les plus passionnants, durables et généralisable de l’investissement dans le secteur technologique, et que son impact économique ne fera que s’accroître avec le temps. Notre processus unique qui étudie la proposition de l’IA sous divers angles nous permet de profiter de l’ensemble du spectre des avantages de l’IA aujourd’hui mais aussi à l’avenir. Cela signifie qu’un tiers de nos investissements sont déjà réalisés dans des entreprises extérieures au secteur technologique traditionnel, ce qui place notre stratégie dans une position optimale pour tirer pleinement parti de la mise en œuvre de l’IA.
