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L’intelligence artificielle (IA) connaît son heure de gloire, comme l’iPhone à sa sortie, avec le lancement de ChatGPT, une technologie de robots conversationnels capable de simuler une compréhension humaine et de produire des réponses conversationnelles bien conçues.

Avec un million d’utilisateurs en 5 jours (et 100 millions en date de janvier 2023), ChatGPT a déjà été utilisé pour écrire des nouvelles et des articles universitaires, ainsi que pour créer de la musique et des vidéos. Depuis le lancement du robot conversationnel, développé par OpenAI grâce à un investissement de plus de 10 G$ US de Microsoft, chaque jour semble apporter des nouvelles sur les avancées progressives des modèles de langage naturel, ainsi que des avertissements apocalyptiques occasionnels sur la montée en puissance de robots dominateurs.

« Comme ce fut le cas avec l’ère des ordinateurs centraux dans les années 1950, les PC dans les années 1980 et 1990 et, plus récemment, l’ère du mobile et de l’informatique en nuage, l’IA a le potentiel d’être la prochaine plateforme technologique qui entraîne d’importants gains de productivité et change le monde », déclare l’analyste de placements en actions Drew Macklis, qui couvre les semi-conducteurs, l’automobile et les technologies de mobilité. « Chacune de ces époques a créé des occasions d’investissement, mais il est essentiel pour les investisseurs de séparer la réalité du battage médiatique et d’être perspicaces quant aux endroits où la valeur peut s’accumuler dans la chaîne. »

Pour commencer, ChatGPT ne possède pas encore de logique humaine à proprement parler, mais peut être mieux considéré comme une reconnaissance de formes à très grande échelle. De tels robots conversationnels construits sur de grands modèles de langage sont un exemple de la façon dont l’IA est déjà appliquée dans l’ensemble de l’économie. La question clé pour les investisseurs est la suivante : l’IA a-t-elle enfin atteint un point de basculement commercial?

« Je pense que l’IA peut être l’une des tendances d’investissement les plus fondamentales de la prochaine décennie », ajoute M. Macklis. « Des années de recherche approfondie sur l’IA, des percées dans des domaines tels que les modèles de transformation et maintenant une vague d’intérêt pour ChatGPT ont préparé le terrain pour que l’adoption s’accélère rapidement au cours des cinq prochaines années. »

Ici, Macklis et les gestionnaires de portefeuille d’actions Mark Casey et Rich Wolf  partagent leurs points de vue sur la façon dont l’intelligence artificielle transforme les industries et génère des occasions pour les entreprises et les investisseurs.

Même si je trouve intéressants les grands modèles de langage comme ChatGPT, il est possible que les robots alimentés par l’IA aient un impact économique plus important dans les années à venir. Prenons les quatre exemples suivants.

Amazon a déployé un robot appelé Sparrow, qui ramasse les articles et les place dans des boîtes d’expédition. En 2015, lors d’un concours organisé par Amazon pour la conception d’un robot de ramassage, le gagnant a ramassé 10 articles sur 12, à raison de deux minutes par ramassage réussi. Sept ans plus tard, Sparrow peut ramasser environ deux tiers des plus de 100 millions d’articles d’un entrepôt Amazon, à une vitesse de seulement quelques secondes par ramassage. Aujourd’hui, plus d’un million de personnes travaillent dans les centres d’expédition d’Amazon. Ce n’est évidemment pas une bonne nouvelle pour les travailleurs des entrepôts, mais cela pourrait aider Amazon à faire face à ses coûts d’exploitation élevés.

Deuxièmement, les voitures et les camions autonomes gagnent du terrain dans le monde réel. Waymo One et Waymo Driver, les services de voitures sans conducteur d’Alphabet, la société mère de Google, et de Cruise, le service de General Motors, font du robot-taxi pour les passagers (sans conducteur de sécurité) à Phoenix et à San Francisco. Les deux entreprises ont annoncé leur intention de lancer des taxis dans d’autres villes, notamment Austin et Los Angeles, et d’ajouter des milliers de véhicules autopilotés à leurs activités au cours des prochains trimestres.

Un troisième exemple est l’utilisation de drones pour effectuer des livraisons. Wing d’Alphabet a livré plus de 300 000 colis sur des marchés d’essai en Australie, en Finlande, en Irlande et au Texas. Amazon a également testé des drones au Texas et en Californie. Il est encore tôt, mais l’entreprise espère livrer 500 millions de colis par an en utilisant cette technologie d’ici la fin de la décennie.

Quatrièmement, pour voir comment évoluent les robots à usage domestique, allez sur Internet et regardez une vidéo de RT-1, un projet que Google a récemment dévoilé. Ce robot à un bras a été formé sur les mêmes types de modèles de langage de grande taille que ceux utilisés par ChatGPT et est capable d’exécuter plus de 700 tâches avec un taux de réussite élevé.

Bien qu’il soit trop tôt pour déterminer quelles entreprises deviendront les leaders du marché, une chose me semble claire : l’utilisation plus répandue des robots, ainsi que la puissance de calcul massive requise pour une utilisation plus large de l’IA, constitueront probablement un moteur important pour l’industrie des semi-conducteurs et les services d’informatique en nuage. Si vous posez une question à ChatGPT, il vérifie des milliards de points de données pour produire le contenu souhaité.

En effet, lors de sa conférence téléphonique sur les résultats de mars, le fabricant de semi-conducteurs Broadcom a indiqué que la demande pour certaines de ses puces avancées a bondi ces derniers mois, car les géants de la technologie cherchent à intégrer des modèles d’IA générative comme ChatGPT dans leurs plateformes de recherche et d’autres offres. Le fabricant de puces Nvidia a quant à lui annoncé une initiative mettant en vedette ses propres outils d’IA.

On pense souvent à l’innovation dans le domaine de la santé en termes de découverte de médicaments. Mais la technologie et la santé se rejoignent de manière intéressante. L’IA joue un rôle de plus en plus important en aidant les professionnels de la santé à mettre au point de nouveaux traitements et à améliorer les résultats pour les patients.

Les exemples les plus simples concernent l’utilisation de logiciels alimentés par l’IA pour analyser les radiographies, les IRM ou les tomodensitogrammes afin d’aider les radiologues à améliorer le taux de précision de leurs diagnostics.

Le conglomérat industriel allemand Siemens, chef de file mondial en matière de brevets liés à l’IA, a développé des outils pour ses machines d’imagerie qui appliquent la modélisation de l’inférence pour mieux identifier les irrégularités lors d’un balayage. Sans remplacer les radiologues humains, ce système améliore leur capacité à faire leur travail.

Ce type d’analyse assistée par l’IA est également en cours d’intégration dans le domaine de la pathologie, où des avancées significatives sont possibles. Aujourd’hui, les pathologistes diagnostiquent les cancers en examinant les tissus au microscope, un processus qui prend du temps et qui nécessite souvent la consultation d’autres pathologistes. Les pathologistes, avec l’aide de la reconnaissance des formes alimentée par l’IA, peuvent désormais améliorer leur productivité et bénéficier d’une base de connaissances plus large.

L’IA peut également améliorer la capacité de détection du cancer en aidant les chercheurs à effectuer des analyses génomiques. Elle pourrait devenir une norme de soins dans bon nombre de ces applications au cours de la prochaine décennie.

Les entreprises des secteurs de la technologie et de la santé utilisent également l’IA pour développer des médicaments. Par exemple, une équipe de Meta, la société mère de Facebook, a récemment mis au point un algorithme d’IA qui, à partir d’informations sur les séquences d’acides aminés, prédit avec une précision surprenante la manière dont les protéines se replieront.

Pourquoi est-ce important? Si l’on revient aux cours de biologie de 10^e année, l’ADN est transcrit par l’ARN qui traduit le code et indique à l’organisme de produire une certaine protéine. Le génome humain compte environ 20 000 gènes, ce qui se traduit par des centaines de milliers de protéines, car une séquence protéique individuelle peut se plier de nombreuses façons différentes et présenter une grande variété de combinaisons.

Les protéines mal repliées peuvent entraîner des maladies. Les chercheurs de Meta ont donc créé, à l’aide d’outils d’IA, une base de données de plus de 600 millions de combinaisons de protéines. Cette base de données pourrait aider les professionnels de la santé à mieux comprendre certaines maladies et à mettre au point des traitements qui sauveront des vies, tout en permettant aux patients de bénéficier de ces traitements plus rapidement et à moindre coût. D’autres entreprises s’inspirent aujourd’hui de ce qu’a fait Meta pour passer à la vitesse supérieure. Les moteurs d’IA devraient permettre d’accélérer la découverte de médicaments, ce qui pourrait conduire à une mise sur le marché plus rapide de médicaments pour traiter les maladies.

L’une des évolutions les plus frappantes a été le rythme des progrès réalisés dans l’écosystème de l’IA depuis le lancement de ChatGPT. Comme pour les plateformes technologiques précédentes, le point de basculement se produit souvent lorsqu’une large base de développeurs commence à créer des outils utiles à partir de la technologie sous-jacente.

Pour l’iPhone, il s’agit de l’Apple App Store, qui compte aujourd’hui des millions d’applications. ChatGPT semble avoir provoqué une flambée similaire sur les modèles de base de l’IA, les développeurs construisant désormais une large gamme d’outils qui libèrent de nouveaux cas d’utilisation créatifs pour l’IA,  de la rédaction de présentations PowerPoint à la réservation de voyages, en passant par la commande d’épicerie et les achats en ligne.

Microsoft a déjà publié une version de test limitée de son moteur de recherche Bing, qui exploite ChatGPT, et a également dévoilé des plans pour inclure la technologie dans sa très populaire suite logicielle Office, sa plateforme Teams et son service de développement de code GitHub.

En outre, si les modèles basés sur le texte, comme ChatGPT, ont suscité l’intérêt du public, d’importantes avancées sont également réalisées dans d’autres domaines, tels que les modèles d’IA basés sur l’image comme Midjourney ou les modèles de codage comme Codex et AlphaCode. Cela élargit encore les cas d’utilisation de l’IA à des pans plus larges de l’économie et, avec le temps, peut conduire à ce que l’on peut considérer comme une nouvelle version de la loi de Moore pour le travail intellectuel.

Dans le cadre de la recherche de Capital Group sur l’investissement dans l’IA, j’ai récemment organisé des réunions avec 15 directeurs des techniques informatiques d’entreprises de premier plan dans des secteurs tels que l’industrie bancaire, l’énergie, les télécommunications, les biens de consommation et d’autres encore. Ces discussions nous ont permis de nous faire une première idée de la manière dont les outils d’IA pourraient transformer certains pans de l’économie et de définir des attentes concernant les courbes d’adoption au cours des prochaines années.

S’il est clair que les effets prendront du temps, il existe des possibilités à long terme d’amélioration de l’efficacité, de nouveaux produits et services et de nouveaux modèles d’affaires, qui ont toutes des implications importantes sur la manière dont nous pourrions investir à long terme.

À quoi ressemble l’avenir de l’IA?

Dans une publication intitulée « The Age of AI has begun » (L’ère de l’IA a commencé), Bill Gates, fondateur de Microsoft, a écrit : « Le développement de l’IA est aussi fondamental que la création du microprocesseur, de l’ordinateur personnel, de l’Internet et du téléphone portable. » Comme pour toute avancée technologique, les investisseurs sont enclins à surestimer ce qui est susceptible de se produire au cours des trois à cinq prochaines années et à sous-estimer ce qui pourrait se produire au cours de la prochaine décennie. Mais les récents développements de l’IA suggèrent que nous sommes peut-être au début d’un cycle qui pourrait transformer le paysage technologique ainsi que l’économie au sens large.

En raison des quantités massives de données nécessaires pour former les modèles de base de l’IA, les géants des plateformes en nuage et les fabricants de semi-conducteurs avancés utilisés dans les centres de données pourraient voir la demande pour leurs offres augmenter considérablement à mesure que les entreprises de l’ensemble du paysage économique développent de nouvelles applications pour l’IA.

Au-delà des secteurs évidents de la technologie et de la « connaissance », les domaines d’application potentielle de l’IA comprennent la gestion de la chaîne d’approvisionnement, l’assurance, le pétrole et le gaz, les services aux collectivités (pour la gestion du réseau et de la charge) et l’agriculture autonome. La stratégie en matière d’IA pourrait donc devenir un élément de plus en plus important de l’analyse des entreprises. Qui plus est, l’IA aura également des répercussions sur la sécurité nationale et l’industrie de la défense, car les entreprises de défense développent des avions et des navires autonomes.

Bien sûr, la technologie présente des risques. La cybersécurité deviendra plus difficile lorsque l’intelligence artificielle pourra imiter la voix humaine, par exemple. Jusqu’à présent, les robots conversationnels ont été sujets à des hallucinations, fournissant des réponses irrationnelles ou incorrectes. Et dans un monde où les modèles de prédiction peuvent créer des romans, des poèmes, des photos et des vidéos, les questions de propriété seront difficiles à résoudre.

Pour que les choses soient claires : cet article a été rédigé par des humains.