Quelles sont selon vous les avancées technologiques/en matière d’IA les plus prometteuses à l’heure actuelle ?
Le paysage de l’intelligence artificielle est en pleine évolution, les outils simples laissant progressivement place à des systèmes autonomes complexes. Les modèles d’IA agentique sont capables de raisonner, de planifier et d’agir sur l’ensemble des flux de travail. Les capacités agentiques quittent la phase conceptuelle pour entrer en phase de déploiement.
Les entreprises commencent à exploiter cette technologie pour l’automatisation des flux de travail et la recherche. L’un des usages les plus courants de l’IA agentique est le « vibe coding », technique qui permet aux développeurs de piloter et d’orchestrer les systèmes plutôt que de rédiger le code ligne par ligne, révolutionnant ainsi le processus de création logicielle.
Parallèlement, l’IA s’éloigne du monde des écrans. Les progrès réalisés en matière de robotique et d’IA intégrée permettent aux machines de percevoir, de raisonner et d’agir dans le monde physique. Les cas d’utilisation devraient se multiplier à mesure que les modèles d’IA seront intégrés à des dispositifs physiques qui les doteront d’« yeux » et d’« oreilles ».
L’intelligence est également poussée à l’extrême sur les smartphones et autres appareils portables. L’IA embarquée offre des expériences personnalisées en temps réel sans recourir au cloud.
Enfin, le potentiel de l’informatique quantique est extrêmement prometteur, même si cette technologie est encore balbutiante et offre peu d’applications commerciales à très court terme.
Ensemble, ces tendances laissent présager un monde marqué par une intelligence omniprésente et intégrée au sein des environnements numériques comme physiques.
Que pensez-vous actuellement des niveaux de valorisation des valeurs technologiques ?
Les valeurs technologiques affichent des valorisations contrastées. Globalement, les valorisations sont élevées dans les segments du matériel informatique et des semi-conducteurs en raison des fortes attentes des investisseurs, tandis que les titres liés aux logiciels et aux services informatiques semblent déprimés.
En ce qui concerne les titres liés au matériel informatique et aux semi-conducteurs, les ratios cours/bénéfices sont certes élevés par rapport aux chiffres récents, mais ils restent nettement inférieurs aux sommets atteints lors de la bulle de 1999-2001. Bien que l’expansion des multiples s’explique en partie par la hausse structurelle des marges, elle reflète également les attentes selon lesquelles la croissance future des chiffres d’affaires pourrait être interrompue par une période de « digestion » des dépenses d’investissement.
Dans certains segments comme les disques durs et les puces mémoire, les bénéfices actuels risquent de n’être que temporaires dans la mesure où une grande partie de la croissance a été alimentée par des hausses de prix qui s’inverseront dès que le rapport entre l’offre et la demande se rééquilibrera.
Les valorisations des éditeurs de logiciels sont proches de leurs plus bas niveaux depuis dix ans sur la base du ratio valeur d’entreprise/chiffre d’affaires des 12 prochains mois, lequel, à 3,5x, a fortement chuté par rapport au pic supérieur à 14x atteint pendant la pandémie de Covid-19. Cette chute spectaculaire témoigne des inquiétudes suscitées par l’impact des modèles d’IA agentique et des outils de codage sur les éditeurs de logiciels traditionnels.
Pour certaines valeurs, ces inquiétudes sont justifiées dans la mesure où certaines plateformes logicielles d’application risquent d’être désintermédiées et où l’intensité globale de la concurrence pourrait s’accroître au sein du secteur. En revanche, certains acteurs traditionnels devraient tirer leur épingle du jeu, notamment ceux qui proposent des applications stratégiques hautement intégrées servant de système d’enregistrement, dans lesquelles la connaissance du domaine et les compétences métier confèrent un avantage concurrentiel indéniable.
Quelles sont les conséquences de cette hausse continue des dépenses d’investissement pour les secteurs du matériel informatique et des semi-conducteurs ?
L’augmentation des dépenses d’investissement annoncée par les prestataires de services cloud et les chefs de file en matière d’IA constitue le principal vecteur de croissance du chiffre d’affaires et de révision des prévisions de bénéfices d’un nombre croissant de titres liés aux semi-conducteurs et au matériel technologique.
Lorsque ChatGPT 3.5 a été lancé en novembre 2022, la majeure partie des dépenses initiales était axée sur les puces d’accélération et les serveurs d’IA qui les abritent. Depuis un ou deux ans, l’ordre établi parmi les valeurs du secteur des semi-conducteurs et du matériel informatique a évolué, les acteurs du marché se tournant vers de nouveaux domaines d’investissement dans les infrastructures nécessaires aux applications d’entraînement et d’inférence de l’IA.
Par exemple, les composants et systèmes de réseaux optiques sont utilisés pour permettre une mise à l’échelle verticale (connexion d’un plus grand nombre de processeurs graphiques (GPU) avec une latence réduite dans une baie de serveurs), une mise à l’échelle horizontale (connexion de plusieurs baies de serveurs) et une mise à l’échelle transversale (permettant l’entraînement de modèles d’IA à travers divers centres de données éloignés les uns des autres) des supercalculateurs d’IA.
Par ailleurs, l’essor de l’IA agentique entraîne une évolution des flux de travail d’inférence nécessitant davantage d’unités centrales (CPU) pour des tâches comme l’orchestration des flux de travail et la gestion des données. Le ratio CPU/GPU s’améliore, passant de 1 pour 8 lors de la phase d’entraînement à 1 pour 1 dans les applications d’inférence.
Parmi les principaux risques figurent la possibilité que la phase de développement des infrastructures d’IA soit marquée par une ou plusieurs périodes de « digestion » susceptibles d’entraîner une baisse de la demande d’unités de semi-conducteurs et de matériel informatique, ainsi qu’une baisse des prix de certains produits de base comme les disques durs et les mémoires DRAM dont les prix ont flambé faute d’approvisionnement.
Quels sont les éventuels catalyseurs susceptibles d’accélérer encore davantage l’adoption de l’IA ?
La prochaine phase d’adoption de l’IA reposera à la fois sur l’amélioration des capacités et sur la validation économique.
Tout d’abord, les modèles multimodaux enrichissent considérablement les cas d’utilisation potentiels en intégrant des formats comme l’image, le son et la vidéo. L’adoption de l’IA devrait s’accélérer à mesure que les utilisateurs interagiront avec des modèles utilisant ces nouveaux types de contenus, lesquels offrent des flux de travail plus riches et plus concrets que les tâches textuelles restrictives.
Deuxièmement, les entreprises commencent à adopter l’IA, même si le processus est encore balbutiant. Dans certains domaines, le rendement du capital investi des entreprises semble élevé, notamment en matière de service clientèle et de codage. L’adoption de l’IA par les entreprises devrait s’accélérer à mesure qu’elles prendront confiance dans la gouvernance des données, mettront en place les mesures de sécurité nécessaires et développeront des infrastructures de données « prêtes pour l’IA ».
Troisièmement, les coûts d’inférence diminuent rapidement, réduisant ainsi le coût marginal de l’intelligence et permettant une utilisation plus fréquente. Ces coûts devraient continuer à baisser sous l’effet des progrès continus réalisés sur le plan matériel et logiciel.
Enfin, la qualité des modèles s’améliore rapidement. Chaque génération présente des capacités de raisonnement plus avancées et obtient de meilleurs résultats aux principaux tests de référence, élargissant ainsi l’éventail des tâches que l’IA est capable de gérer de manière fiable.
Un cercle vertueux alliant meilleures performances, baisse des coûts et RCI plus lisible devrait favoriser, à terme, l’adoption de l’IA.
Quel est, selon vous, le potentiel économique et d’investissement à long terme de l’IA et du secteur de la technologie ?
En termes d’investissement, des opportunités particulièrement attrayantes liées à certaines valeurs spécifiques apparaissent dans l’ensemble de l’infrastructure technologique, notamment parmi les fabricants de semi-conducteurs, de matériel informatique et de logiciels, ainsi que dans les secteurs adjacents qui accompagnent le développement des centres de données.
Les principaux prestataires de services cloud consacrent des centaines de milliards de dollars au développement des capacités de calcul et des services associés nécessaires à l’entraînement et à l’inférence des modèles. Le processus n’en est qu’à ses débuts, mais les tendances récentes laissent penser que les performances obtenues devraient dépasser le coût du capital. Les carnets de commandes explosent, la croissance des chiffres d’affaires liés au cloud s’accélère et les marges se maintiennent à des niveaux attrayants.
À court terme, les investissements colossaux consacrés aux infrastructures nécessaires au développement de l’IA profitent aux secteurs de l’économie industrielle liés aux centres de données et à l’énergie. Bien que conscients du risque de suppression de certains emplois à long terme, nous estimons de manière générale que l’IA constituera un atout pour l’économie dans la mesure où elle améliore la productivité en automatisant les flux de travail et les tâches.
