Révolution de l’IA : à qui bénéficie l’IA générative aujourd’hui ?
Notre série sur la révolution de l’intelligence artificielle (IA) explore les points de vue de nos experts sur ce thème qui ne cesse d’évoluer. Dans cette séance de questions-réponses, les membres de nos équipes dédiées aux actions cotées et non cotées examinent les types de sociétés technologiques qui pourraient être les mieux placées pour en récolter les fruits.
Qu'est-ce que l'IA et pourquoi suscite-t-elle autant d'intérêt auoujourd'hui ?
Jonathan McMullan, spécialiste sectoriel (Monde), Actions cotées : « L’IA désigne globalement toute technique permettant aux ordinateurs de réaliser des tâches qui nécessitent généralement une intelligence humaine. Le concept d’IA existe depuis longtemps. Ses débuts remonteraient en effet à 1950 avec la création du test de Turing par Alan Turing visant à mesurer l’intelligence d’une machine. Comme dans le cas de nombreuses technologies conceptuelles, les progrès ont été fluctuants au fil des ans. Cette évolution a été marquée par l’alternance de périodes d’engouement et de désillusion.
L’IA est déjà très présente dans notre vie quotidienne, souvent sans que nous le sachions, qu’il s’agisse de la reconnaissance vocale ou d’image sur nos smartphones, ou des programmes télévisés que Netflix nous recommande. Mais l’IA générative — en particulier le lancement de ChatGPT à la fin de l’année dernière — a stimulé l’imagination des gens.
Ce qui distingue vraiment l’IA générative des autres technologies médiatisées ces dernières années, comme la cryptomonnaie ou le métavers, est sa nature tangible et pratique. Il ne s’agit pas seulement d’une idée abstraite. L’IA générative se fait déjà une place dans les flux de travail quotidiens, et nul besoin de faire preuve d’une imagination débordante pour percevoir son potentiel de transformation. »
Michael White, spécialiste sectoriel (Monde), Actions cotées : « Le succès de ChatGPT est impressionnant. C’est la première plateforme à avoir atteint aussi rapidement les 100 millions d’utilisateurs, et elle en compte aujourd’hui quelque 170 millions. La rapidité avec laquelle cette étape a été franchie semble indiquer que les habitudes sociétales sont en train de s’articuler autour de l’utilisation de l’IA générative basée sur le texte, et que cette pratique est amenée à durer. »
Qu'est-ce qui explique la nouvelle vague d'application d'IA générative ?
Paddy Flood, spécialiste sectoriel (Monde), Actions cotées : « Plusieurs facteurs contribuent à l’émergence de l’IA générative, notamment :
- Une architecture relativement nouvelle : il existe de nombreuses approches architecturales de l’IA, mais en 2017, Google a mis au point une nouvelle architecture basée sur les transformateurs. Cette architecture est un élément essentiel pour les grands modèles de langage que nous voyons aujourd’hui, car cela signifie, entre autres, que les modèles peuvent contextualiser des questions entières (par opposition à des mots ou des phrases isolés) et être entraînés plus rapidement
- Puissance de calcul renforcée : les semi-conducteurs sont devenus à la fois plus petits et plus puissants. Les tâches peuvent donc être effectuées plus rapidement et plus efficacement. En outre, le cloud computing a décollé, ce qui a permis aux entreprises d’externaliser leur infrastructure informatique à des tiers. Sans cela, les entreprises du monde entier auraient dû investir dans des infrastructures liées à l'IA coûteuses, au risque de ralentir l'adoption de l'IA générative.
- Données : l’amélioration de la disponibilité et de l’utilisation des données, qui sont des éléments clés des grands modèles de langage, contribuent également à l’essor de l’IA générative. La population mondiale continue de générer beaucoup de données et les avancées comme le cloud computing en facilitent l'accès et le stockage.
- L’IA en marge : enfin, il existe désormais des techniques permettant de déployer l’IA en marge des centres de données. Cela signifie que les calculs d’IA sont effectués sur l’appareil où les données sont créées, et non dans un centre de données éloigné. Cela revêt une importance majeure pour certaines applications, notamment de conduite autonome, pour lesquelles les instructions relatives aux données doivent être suivies immédiatement sans latence ni retard.»
Quels types d'entreprises opèrent sur le segment de l'IA générative
Ankur Dubey, directeur des investissements, Private equity : « Nous devons comprendre la “pile technologique”, c’est-à-dire l’ensemble des technologies nécessaires à la construction d’une application d’IA générative. La pile technologique comporte quatre couches :
- la couche de calcul en constitue la base. Les systèmes d’IA générative nécessitent une grande puissance de calcul et des capacités de stockage importantes pour entraîner et exécuter les modèles. Le matériel (semiconducteurs) fournit la puissance de calcul et les plateformes cloud telles qu’Amazon Web Services, Microsoft Azure ou Google Cloud Platform fournissent des services comme les machines virtuelles et le stockage.
- Vient ensuite la couche des modèles de fondation. Les modèles de fondation sont des systèmes dotés de vastes capacités qui peuvent ensuite être adaptées à un éventail d’objectifs différents et plus spécifiques. Il s’agit sans doute de la couche la plus importante de la pile d’IA générative. Ces modèles de fondation sont de grands modèles statistiques construits à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique sophistiqués qui génèrent des réponses de type humain à partir de grandes quantités de données sur lesquelles ils sont entraînés. Les modèles de fondation sont répartis entre les modèles à code source ouvert et ceux à code source fermé. Le logiciel à code source fermé est propriétaire — seule l’entreprise qui le possède peut le modifier — tandis qu'un code source ouvert est accessible au public et les programmeurs peuvent le modifier.
- Couche d’infrastructure. Il s’agit des sociétés proposant des outils/infrastructures pour les applications qui n’utilisent pas de modèles de fondation propriétaires. Ces applications ont besoin des entreprises d’infrastructures pour les aider à exploiter pleinement la technologie disponible au niveau fondamental. Les applications disposant de modèles propriétaires (comme ChatGPT) n'ont pas besoin de s'appuyer sur des tiers au sein de couches d'infrastructure et des modèles de fondation.
- Enfin, le haut de la pile est la couche d’application, qui désigne le logiciel grâce auquel les utilisateurs interagissent avec la technologie d’IA sous-jacente. Il peut s'agir du produit ChatGPT d'OpenAI ou d'une solution conçue en interne comme le produit interne d'IA de Schroders, baptisé "Génie".»
Quels sont les types d'entreprises qui tireront le meilleur parti de l'IA générative ?
Ankur Dubey : « La question de savoir laquelle de ces couches sera la plus créatrice de valeur reste ouverte. Cette technologie n’en est après tout qu’à ses débuts. Toutefois, nous pouvons affirmer que, jusqu’à présent, la couche de calcul sort gagnante. L’exemple de NVIDIA, dont le cours du titre a augmenté d’environ 190 % depuis le début de l’année (FactSet, au 30 juin), montre que le marché partage cet avis.
Cela dit, il reste à savoir si la technologie de pointe conçue par NVIDIA aujourd’hui pourra être standardisée au fil du temps. »
Michael White : « Pour l’heure, les fournisseurs de la couche de calcul semblent être gagnants grâce à leurs positions dominantes existantes. Avec l’augmentation des cas d’utilisation de l’IA générative, la demande de puces progressera également et NVIDIA est un spécialiste en la matière avec une part de marché dominante dans les unités de traitement graphique (GPU) indispensables au traitement de l’IA.
Du côté du cloud, le marché du cloud computing est un oligopole. Au moins pour le moment, les grands acteurs comme Amazon Web Services, Microsoft Azure et Google Cloud Platform conserveront probablement leur avantage compte tenu de leurs investissements considérables dans les infrastructures et des relations qu’ils ont nouées avec leurs clients ces dernières années.
Néanmoins, il faut garder à l’esprit que les nouvelles technologies donnent naissance à de nouvelles façons de faire et de créer des entreprises entièrement nouvelles. Par exemple, Netflix est née grâce à Internet et a pu prospérer parce qu’elle offrait un produit supérieur à la télévision payante traditionnelle, faisant peser une menace sur les sociétés de médias existantes.
De même, Uber est une entreprise dont le modèle économique ne pourrait exister sans les smartphones et l’Internet mobile. Cette nouvelle technologie passionnante offrira certainement de nouvelles façons de faire les choses, mais les entreprises qui en tireront parti n’ont probablement pas encore émergé. Nous cherchons donc à les identifier. »
Mike McLean, directeur des investissements senior, Private equity : « En dehors de l’industrie technologique, les entreprises possédant de grandes quantités de données, par exemple, celles qui disposent de nombreux contenus propriétaires générés par les utilisateurs, pourraient voir leur valeur augmenter simplement en raison du rôle de ces données dans l’entraînement des modèles d’IA.
Du côté du capital-risque, les flux vers les entreprises d’IA se sont envolés ces dernières années, comme le montre le graphique ci-dessous. Par ailleurs, les flux en faveur des entreprises d’IA augmentent beaucoup plus rapidement que le marché du capital-risque dans son ensemble. Une baisse des investissements en dollars a été enregistrée l’an dernier dans le secteur de l’IA, mais cela reflète un recul du marché du capital-risque de manière plus générale.
Le point clé est que l’IA est une composante de plus en plus importante des entreprises qui se créent sur le marché aujourd’hui. »
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