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Intelligence artificielle
Séparer l’engouement pour l’IA de l’occasion d’investissement
Mark Casey
Gestionnaire de portefeuille d’actions
Peter Eliot
Gestionnaire de portefeuille d’actions
Jared Franz
Économiste
11 avril 2024

Le cycle d’engouement pour l’intelligence artificielle est passé à la vitesse supérieure.


Les fils d’actualité nous informent quotidiennement que l’IA générative promet d’accélérer les découvertes médicales et scientifiques, de susciter des bonds de productivité et de supprimer des emplois à grande échelle.


Les entreprises et les particuliers se sont précipités pour adopter des outils d’IA. OpenAI, développeur du robot conversationnel ChatGPT, a indiqué que l’outil comptait 100 millions d’utilisateurs hebdomadaires au début de 2024, y compris deux millions de développeurs et 92 % des entreprises du classement Fortune 500.


L’enthousiasme des investisseurs a propulsé le prix des actions des catalyseurs les plus visibles de l’IA générative, notamment NVIDIA, Meta Platforms et Microsoft, investisseur dans OpenAI. De 2023 à février 2024, les trois géants de la technologie ont vu leur cours grimper de 519 %, 304 % et 77 %, respectivement.


La question qui se pose aux investisseurs est la suivante : l’IA générative (GenIA), à savoir les plateformes et les outils capables de générer du nouveau contenu, y compris du texte, des images, de la vidéo et du son, a-t-elle enclenché une mégatendance durable, ou son potentiel a-t-il été considérablement exagéré?


Nous estimons que l’IA générative représente un tournant transformationnel qui donnera lieu à des occasions d’investissement sans précédent. Aujourd’hui, la difficulté pour les investisseurs est de faire la part des choses entre l’engouement et ce qui compte vraiment : le rythme d’adoption, l’amélioration des modèles et la baisse des prix.


La taille du marché de l’IA est difficile à mesurer

Le graphique compare la taille estimée des marchés adressables totaux (MAT) pour les technologies et la base de mesure des MAT. Pour les téléphones intelligents, le MAT est de 1 500 G$ et est calculé en fonction de la population adulte totale. Pour les paiements numériques, le MAT s’élève à 2 000 G$ et est calculé en fonction du montant total des dépenses. Pour les véhicules électriques, le MAT est de 2 600 G$ et est calculé en fonction des ventes totales de véhicules. Pour l’infonuagique/logiciels-services, le MAT est de 4 500 G$ et est calculé en fonction du montant total des dépenses informatiques. Pour l’intelligence artificielle, le MAT n’est pas défini. Les valeurs sont en USD.

Sources : Gartner, Statista, Nations Unies, Banque mondiale. Estimation de la taille du marché des téléphones intelligents : ensemble de la population mondiale âgée de 15 à 64 ans (Nations Unies) multiplié par l’estimation du prix de vente moyen des téléphones intelligents, soit 291 $ US (à partir de 2022). Estimation de la taille du marché des paiements numériques : PIB mondial total (Banque mondiale) multiplié par un taux de prélèvement moyen estimé à 2 % (en 2022). Estimation de la taille du marché des véhicules électriques : revenus de l’industrie automobile mondiale (en juillet 2023). Estimation de la taille du marché de l’informatique en nuage/logiciel-service : dépenses mondiales en matière de technologies de l’information (en janvier 2023).

Le marché de l’IA pourrait être plus vaste que vous ne le pensez


L’IA n’en étant qu’à ses débuts, il est difficile d’estimer la taille future du marché. Selon les estimations du cabinet de conseil McKinsey, le marché de l’IA pourrait atteindre 13 000 G$ US d’ici à 2030, tandis que PricewaterhouseCoopers prévoit un chiffre de 15 700 G$ US d’ici à 2030. De son côté, Goldman Sachs estime que l’IA pourrait accroître le PIB de 7 %.


Nous pensons que le marché potentiel ultime de l’IA est le plus difficile à cerner de tous ceux que nous avons essayé d’évaluer. Après tout, quelle est la « valeur » d’une meilleure intelligence – ou d’une meilleure connaissance à propos de tout? Autrement dit, l’IA dispose d’un potentiel illimité pour générer un marché plusieurs fois supérieur à celui des percées technologiques précédentes.


Lorsque le téléphone intelligent a été popularisé il y a 15 ans, combinant l’internet et la technologie de la téléphonie mobile, peu auraient pu prédire qu’il mènerait à de nouveaux modèles d’affaires basés sur des applications, comme Uber et DoorDash. Les percées dans le domaine de l’intelligence artificielle représentent un potentiel similaire.


Qui plus est, l’IA générative peut analyser de grandes quantités d’informations et utiliser la reconnaissance des formes pour s’enseigner elle-même de nouvelles tâches. Cela permet de résoudre des problèmes complexes, de découvrir de nouveaux points de vue et, éventuellement, de créer de nouveaux modèles d’affaires.


Quatre façons dont les premiers adoptants utilisent l’IA


Les entreprises n’en sont encore qu’à la phase d’expérimentation de l’IA. Certaines entreprises spécialisées dans le conseil informatique, comme Accenture, ont déployé une initiative visant à aider leurs clients à cerner les cas d’utilisation de l’IA générative, à adopter des outils d’IA et à les intégrer dans les organisations.


Les entreprises cherchent déjà à tirer parti des gains d’efficacité et de productivité que l’IA peut apporter. L’étude de McKinsey indique que jusqu’à 30 % des heures travaillées aux États-Unis pourraient être automatisées d’ici à 2030.


Voici quelques façons dont les entreprises intègrent l’IA dans leurs activités.


1. Découvertes scientifiques et médicales


L’IA accélérera probablement les découvertes dans divers domaines. L’intelligence artificielle peut potentiellement prendre en charge la totalité des connaissances en mathématiques, en physique ou en médecine en très peu de temps. Par exemple, l’entreprise biopharmaceutique Regeneron met à profit les outils de l’IA générative pour parcourir l’énorme base de données de son centre de génétique afin d’identifier les cibles des maladies, de comprendre la progression des maladies, de développer des traitements médicamenteux et de suivre la façon dont les individus réagissent aux traitements.


2. Développement de produits


Procter & Gamble, le géant des produits de consommation, a commencé à utiliser l’IA générative pour améliorer la découverte moléculaire, ce qui lui permet de mettre au point, par exemple, 100 options de fragrances à la fois plutôt qu’une seule. Ils peuvent ainsi répondre aux nouvelles tendances des produits en quelques mois au lieu de plusieurs années.


Dans le cadre des technologies grand public, Meta a mis au point des lunettes de soleil IA équipées de caméras qui voient ce que voit l’utilisateur et de microphones qui entendent ce que l’utilisateur entend. Ces lunettes permettent aux utilisateurs de prendre et de partager des photos et des vidéos et d’écouter de la musique. Les utilisateurs sont également en mesure de poser des questions aux lunettes, comme « quels repas puis-je préparer avec les ingrédients présents sur cette table » ou « qui est l’architecte de l’église que je suis en train de regarder ».


3. Automatisation industrielle et robotique


Amazon, qui utilise depuis longtemps des robots industriels dans ses centres de traitement des commandes, fait appel à l’IA pour améliorer leur efficacité et leur fonctionnalité. Qui plus est, l’entreprise de robotique Figure a mis à profit ChatGPT pour créer un robot « humanoïde » doté d’entrées audio et vidéo, capable de converser avec les humains et de travailler à leurs côtés. Schneider Electric met au point un outil d’IA générative pour communiquer avec ses clients à propos de leurs émissions de carbone. Le fabricant d’équipements de construction et d’exploitation minière Caterpillar investit dans l’IA pour accroître la productivité de ses machines autonomes.


4. Services informatiques


Les entreprises transféraient déjà plusieurs de leurs besoins informatiques vers le nuage et externalisaient une plus grande partie de leur support technique. Cette tendance est amplifiée par le foisonnement de l’IA générative, qui a donné naissance à une multitude de petites entreprises qui offrent aux grandes entreprises des services de conseil et d’informatique capables d’évaluer et de noter la qualité du contenu créé par le processus d’IA, lequel peut générer des informations fausses ou trompeuses, dites hallucinations.


D’autres entreprises utilisent l’IA générative pour prendre en charge les centres d’appels, améliorer les modèles financiers, créer des contenus marketing et publicitaires, analyser les contrats juridiques et élaborer des documents de formation pour les employés.


Occasions d’investissement dans l’IA


Bien que l’adoption de l’IA générative ait été la plus agressive dans les secteurs de la technologie et des médias, son utilisation s’est répandue dans l’ensemble des secteurs et des organisations.


Selon un rapport du Wall Street Journal, les entreprises du monde entier ont investi environ 19,4 G$ US en 2023 pour intégrer l’IA dans leurs processus. Si beaucoup en sont à la phase d’expérimentation, l’IA a le potentiel de créer de gigantesques gains de productivité, de réduire les coûts pour les entreprises et de générer des connaissances qui offrent un avantage concurrentiel aux premiers adoptants.


Selon un ensemble unique de données du bureau de recensement des États-Unis publié en mars, l’adoption de l’IA se situe à 5 % dans les entreprises américaines, mais devrait augmenter de 50 % en 2024. Cela suggère que nous n’en sommes encore qu’aux premiers stades de l’adoption. Alors que les gros titres parlent de chômage généralisé et de pertes d’emploi, 95 % des entreprises ayant adopté l’IA n’ont signalé aucune perte d’emploi et 65 % n’ont signalé aucune perte de tâches. Le rapport démontre également que les entreprises utilisant l’IA pour le conseil, la formation et l’infonuagique pourraient tirer profit de la transition.


Les travailleurs de l’ensemble des secteurs d’activité ont été des utilisateurs réguliers de l’IA

Le graphique présente le pourcentage de personnes interrogées dans divers secteurs d'activité qui ont déclaré être des utilisateurs réguliers de l’intelligence artificielle générative, l’avoir utilisée une fois ou n’avoir eu aucune exposition à cette technologie. Les résultats sont les suivants : dans les secteurs de la technologie, des médias et des télécommunications, 50 % l’utilisent régulièrement, 37 % l’ont essayée au moins une fois et 12 % n’y ont pas été exposés; dans les services financiers, 42 % l’utilisent régulièrement, 41 % l’ont essayée au moins une fois et 18 % n’y ont pas été exposés; dans les services commerciaux, juridiques et professionnels, 36 % l’utilisent régulièrement, 41 % l’ont essayée au moins une fois et 23 % n’y ont pas été exposés; dans les soins de santé, l’industrie pharmaceutique et les produits médicaux, 33 % l’utilisent régulièrement, 44 % l’ont essayée au moins une fois et 22 % n’y ont pas été exposés; dans les industries de pointe, 32 % l’utilisent régulièrement, 47 % l’ont utilisée au moins une fois et 20 % n’y ont pas été exposés; dans les biens de consommation et la vente au détail, 30 % l’utilisent régulièrement, 40 % l’ont utilisée au moins une fois et 30 % n’y ont pas été exposés; et dans l’énergie et les matéssriaux, 29 % l’utilisent régulièrement, 50 % l’ont utilisée au moins une fois et 22 % n’y ont pas été exposés.

Sources : Capital Group, Sondage mondial de McKinsey sur l’IA. Les valeurs ayant été arrondies, elles peuvent ne pas totaliser 100 %. Les industries de pointe incluent l’automobile et l’assemblage, l’aérospatiale et la défense, ainsi que l’électronique de pointe. Le sondage a été mené en avril 2023 et comprenait les réponses de 1 684 participants.

Une adoption plus large peut engendrer des améliorations continues qui s’appuient les unes sur les autres, amorçant ainsi un cycle vertueux d’innovation et d’adoption. À mesure que davantage d’entreprises adoptent l’IA générative, de nouvelles utilisations plus sophistiquées verront probablement le jour.


Plutôt que de se focaliser sur les gros titres qui attirent l’attention sur les pertes conséquentes d’emplois ou sur les inquiétudes concernant en l’occurrence l’arrivée de robots dotés de sensibilité, les investisseurs devraient se pencher sur la baisse des coûts d’adoption de l’IA, sur les progrès réalisés en matière de modèles et sur l’identification des premiers adoptants susceptibles d’utiliser la technologie pour acquérir un avantage concurrentiel.


En tant qu’investisseurs actifs, c’est là que nous dépensons notre énergie pour découvrir des occasions d’investissement qui pourraient correspondre au vaste potentiel de l’IA générative.


Mark Casey est gestionnaire de portefeuille d’actions et possède 23 ans d’expérience en matière de placement (au 31 décembre 2023). Il est titulaire d’une MBA de l’Université Harvard et d’un baccalauréat de l’Université Yale.

Peter Eliot est gestionnaire de portefeuille d’actions et possède 28 ans d’expérience (au 31 décembre 2023). Il est titulaire d’une MBA et d’une maîtrise en affaires internationales de l’Université de Columbia, ainsi que d’un baccalauréat en relations internationales de l’Université de Pennsylvanie.

Jared Franz est économiste et possède 18 ans d’expérience dans le secteur (au 31 décembre 2023). Il est titulaire d’un doctorat en économie de l’Université de l’Illinois à Chicago, d’un baccalauréat en mathématiques de l’Université Northwestern et a fréquenté l’Académie navale américaine.

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