La décennie à venir Quelles seront les implications de l’IA générative pour les marchés et les économies?

Contribution de 15,1% à la performance du S&P 500
Sept magnifiques vs. les 493 autres valeurs du S&P 500, depuis le début de l’année, en points de pourcentage

L’IA générative est la plus récente des technologies créatrices de valeur dans divers secteurs
Chaîne de valeur de l’innovation: la technologie de rupture s’appuie sur des intrants et des -infrastructures pour créer de nouveaux outils utilisés par des opérateurs et des facilitateurs, qui bénéficient ensuite à l’ensemble de l’économie.

Fournisseurs d’infrastructures et d’intrants
En toute logique, juste après le lancement d’une innovation, la demande pour les -infrastructures et les intrants qui lui sont nécessaires explose le plus souvent. Ce fut le cas, par exemple, pour l’acier avec le chemin de fer, le pétrole avec l’automobile et les semi-conducteurs avec les smartphones. Mais si les fournisseurs des intrants essentiels ont, dans un premier temps, le vent en poupe, ils sont ensuite confrontés à une banalisation de leurs produits. Ils doivent alors passer à une plus grande échelle et -accepter des marges moins élevées.

Fabricants. Les technologies novatrices donnent souvent lieu à l’adoption de nouveaux produits grand public (p. ex. voitures ou téléviseurs), si bien que les fabricants de ces produits voient leur demande s’envoler. Aux premiers stades d’un boom technologique, les fabricants peuvent bénéficier du caractère unique, qualitatif et novateur de leurs produits. Mais le plus dur est de rester dans le peloton de tête. Le produit peut se banaliser au fil du temps, et les entreprises à succès sont souvent celles qui ont réussi à différencier leurs produits, éventuellement en y intégrant des systèmes d’exploitation avancés.

Opérateurs et facilitateurs. La création de valeur la plus importante et la plus -durable d’une nouvelle technologie revient généralement aux opérateurs et facilitateurs. Les sociétés ferroviaires, les -opérateurs des réseaux télévisuels et radiophoniques, les éditeurs de logiciels et développeurs de systèmes d’exploitation, et les plateformes digitales sont autant d’exemples de facilitateurs. Dans de -nombreux cas, ces facilitateurs ont fini par devenir des leaders mondiaux dans leur -domaine.

Bénéficiaires des applications. Les -technologies novatrices engendrent souvent un écosystème de bénéficiaires qui ne sont pas forcément directement impliqués dans le développement des technologies en question, mais qui les utilisent pour créer de nouvelles activités ou améliorer la rentabilité d’activités existantes. Les entreprises qui ont développé les échanges commerciaux internationaux grâce à la machine à vapeur, l’essor du commerce de détail après l’adoption en masse de l’automobile ou encore l’expansion des entreprises de commerce électronique et des réseaux sociaux suite à l’avènement d’Internet en sont de bons exemples.

Les premiers stades de la révolution de l’IA peuvent être examinés au travers d’un cadre articulé autour de quatre éléments:

Fournisseurs d’infrastructures et d’intrants (cloud). Le cloud computing est un intrant clé pour l’IA générative, car il fournit la puissance de calcul nécessaire pour -l’apprentissage automatique et le fonctionnement des applications d’IA générative. À l’instar d’autres «intrants» qui, par le passé, ont permis d’imposer des avancées technologiques majeures, le cloud computing est un service plutôt «banal», dans le sens où il s’agit d’un service standard assorti de coûts unitaires modérés. Les économies d’échelle sont donc importantes et les plus grandes plateformes de cloud sont déjà gérées par les géants du secteur technologique. Les fournisseurs de services de cloud devraient également être en mesure de rendre leur clientèle «captive» grâce à des formules de services groupés.

Fabricants de matériel informatique -(fabricants de processeurs graphiques). Les processeurs graphiques sont des composants essentiels au développement des réseaux de neurones artificiels à la base de l’IA. D’ailleurs, les leaders du secteur bénéficient déjà d’une forte demande et de valorisations en nette hausse. À court terme, la demande devrait rester sur une dynamique ascendante. Toutefois, l’envolée de la demande pourrait, à moyen terme, être suivie d’une période de «digestion», que les acheteurs consacreront à identifier les utilisations les plus prometteuses pour s’y limiter. À plus long terme, reste à voir si les fabricants de puces continueront à innover, à développer et à faire évoluer leurs produits de manière à conserver leur pouvoir de fixation des prix, ou si les processeurs graphiques deviendront des produits génériques. Si tel est le cas, les fabricants seront contraints de passer à l’échelle supérieure et d’accepter des marges plus faibles.

Opérateurs et facilitateurs (grands modèles de langage). Les grands modèles de -langage (LLM) figurent parmi les -«facilitateurs» clés dans l’écosystème de l’IA. Le développement de LLM nécessite une taille suffisante pour être capable de réunir les données, la puissance de calcul et les ressources humaines exigées. Toutefois, s’ils sont parfois surtout adaptés à une -application spécifique (p. ex. la génération de textes, d’images ou de codes), les modèles de langage ne se limitent généralement pas à un seul domaine (p. ex. la finance, le juridique ou le marketing). À terme, quelques LLM pourraient donc suffire à faire fonctionner la plupart des applications d’IA générative. Jusqu’à présent, les LLM les plus utilisés ont, pour la plupart, été développés par, ou en collaboration avec les géants du secteur technologique.

Bénéficiaires des applications (génération de textes et d’images/vidéos, programmation). ChatGPT constitue un bon exemple des -capacités de l’IA générative à produire des contenus textuels dignes d’un être humain. L’IA peut également générer des codes -informatiques, des images ou des vidéos. Des opportunités intéressantes devraient émerger dans les prochains trimestres, avec l’intégration de «co-pilotes» d’IA dans les logiciels de bureautique, la hausse de la demande d’analyse des données générées par l’IA, et l’intégration de cette dernière dans les applications d’images et de vidéos ainsi que dans des applications professionnelles. 

L’IA générative se distingue des avancées technologiques précédentes par le fait qu’elle a, dès ses débuts, été utilisée par de nombreuses entreprises technologiques à différents stades de la chaîne de valeur, du cloud jusqu’au développement d’applications en passant par les LLM.

Dans ces conditions, il n’est guère -surprenant que les «sept magnifiques» du S&P 500, qui sont pratiquement tous des -bénéficiaires de l’IA, aient vu leur -capitalisation boursière bondir de 67% (4600 milliards de dollars) depuis le début de 2023. Compte tenu de l’ampleur des ressources nécessaires pour concevoir et exploiter des modèles d’IA complexes, les grands acteurs du secteur devraient encore renforcer leur domination.

Les investisseurs souhaitant miser sur l’IA devraient, selon nous, envisager une exposition large, à diverses strates de la chaîne de valeur, autrement dit aussi bien aux entreprises du cloud qu’à celles des segments des semi-conducteurs, des logiciels et de -l’Internet. À court terme, les entreprises du segment des semi-conducteurs devraient continuer à être portées par une forte -demande, elle-même alimentée par les -lancements de produits basés sur l’IA -générative par les «sept magnifiques». Les valeurs du segment de l’Internet devraient, pour leur part, bénéficier de l’intégration de l’IA dans des applications grand public comme les applications de jeux, de -divertissement et de publicité.

Naturellement, bien que le potentiel de croissance à long terme soit important, il faut s’attendre à une certaine volatilité ou à des baisses. Comme pour d’autres avancées technologiques majeures, l’envolée initiale de la demande pourrait être suivie de -périodes de «digestion» de la part des consommateurs et des entreprises. Pour les investisseurs axés sur le long terme, de telles périodes devraient offrir de bons points d’entrée pour renforcer leur -exposition au secteur.

L’IA devrait, selon nous, nettement -améliorer l’efficacité et la productivité dans le monde du travail. Ses implications sur la croissance économique sont, en revanche, plus difficiles à appréhender. Selon la manière dont elle sera appliquée, l’IA pourrait ne pas avoir d’impact sur les volumes de production, mais permettre plutôt de disposer de davantage de temps libre.

L’IA va faire disparaître certains métiers, comme l’ont fait d’autres technologies avant elle (par exemple, les services de dactylographie ont pratiquement disparu aujourd’hui), mais sans forcément provoquer une envolée du chômage. En effet, l’IA devrait faire émerger de nouveaux métiers. L’analyse -historique révèle d’ailleurs que 10% environ des métiers qui existent à la fin d’une décennie donnée étaient totalement inconnus à ses débuts. Par exemple, l’emploi dans le secteur du divertissement s’est développé au cours de la dernière décennie, les réseaux sociaux et le streaming ayant entraîné une augmentation de la consommation de produits de divertissement et abaissé les -barrières à l’entrée dans le secteur.

Dans une perspective de plus long terme, l’IA pourrait aussi faire baisser les prix dans certains secteurs. Toutefois, l’ampleur de ses effets sur l’économie au sens large -dépendra surtout de l’utilisation qui en sera faite, et des moments et des lieux où elle sera utilisée. Il est d’ores et déjà évident que la génération de textes, d’images et de vidéos par l’IA va pousser les prix à la baisse dans des secteurs comme les services aux consommateurs, la programmation informatique, les services juridiques et le -divertissement.

À noter enfin que les périodes de bouleversements économiques s’accompagnent souvent de tensions sociales, les populations qui voient leurs revenus et leur statut menacés ayant tendance à chercher des boucs émissaires. Ces tensions pourraient profiter à des partis populistes et donner lieu à des politiques discriminatoires. Les tensions géopolitiques pourraient également s’intensifier, avec l’avènement d’une «course à l’armement» dans le domaine de l’IA pour se défendre contre certaines utilisations que pourraient en faire des pays rivaux. Cette tendance est d’ailleurs déjà à l’œuvre. En témoignent -notamment les récentes restrictions -imposées par les États-Unis aux exportations de la technologie d’IA et les mesures de -rétorsions adoptées par la Chine.