Alors que les idées à l’origine de l’IA sont nées bien avant la plupart des investisseurs actuels, ce domaine qui était autrefois considéré comme le pré carré des facultés d’informatique touche désormais le grand public.
Pour autant, même si les actions technologiques ont connu un fort rebond, la révolution de l’IA n’en est encore qu’à ses balbutiements.
Les principaux modèles originaux – les réseaux neuronaux d’IA formés sur des ensembles de données colossaux – voient leur taille grandir, et leurs capacités augmenter à chaque itération. Il sera intéressant de voir dans quelle mesure le nouveau modèle Gemini de Google, dont le lancement est prévu à l’automne, améliorera les modèles linguistiques larges (LLM) actuels.
La vague d’intérêt pour l’IA générative illustre les principaux attraits du secteur technologique et sa capacité à trouver des relais de croissance.
À bien des égards, l'élan d’innovation auquel nous assistons aujourd’hui ressemble à l'essor d’Internet dans les années 1990. Le décollage d’Internet avait été relativement lent. Il avait en effet fallu du temps pour connecter le monde entier: en 1990, seulement la moitié de la population mondiale était en ligne. Aujourd’hui, la plupart des gens disposent d’un smartphone et d’une connexion à Internet. En deux mois, ChatGPT comptait quant à lui déjà plus d’utilisateurs qu’il n’y avait d’internautes en 1996.
Où sont les opportunités?
La vague de l’IA générative ne fait que commencer. Elle ouvrira des opportunités dans l’univers de l’investissement numérique au cours des années à venir. Bill Gates, le fondateur de Microsoft, a parfaitement résumé l’importance des LLM: «Je savais que je venais d’assister au plus important progrès technologique depuis l’interface utilisateur graphique.»
Tout comme lors du développement d’Internet, la plupart des sommes investies aujourd’hui dans l’IA sont consacrées aux infrastructures. Des entreprises telles que Google, Microsoft, Amazon, Meta et Tesla sont toujours limitées par la disponibilité des processeurs graphiques (GPU) à hautes performances, nécessaires à l’entraînement et à l’inférence des modèles. Nous estimons que les investissements s’élargiront progressivement au-delà de l’infrastructure pure, avec le déploiement de l’intelligence issue de ces modèles d’IA dans différentes applications.
L’étendue potentielle de ces dernières semble aujourd’hui quasi illimitée: dans le secteur de la santé, avec la découverte de nouveaux médicaments et les diagnostics, mais aussi dans l’éducation, l’art, la finance... Tous ces secteurs seront un jour ou l’autre transformés par l’IA. Ce phénomène alimentera ensuite la demande pour d’autres secteurs technologiques tels que les logiciels, les matériels et les semi-conducteurs.
La solution GitHub Copilot de Microsoft (pour la génération de code) est l’un des cas d’utilisation à grande échelle de l’IA les plus réussis à l’heure actuelle. Les entreprises mondiales affirment que Copilot permet d’augmenter de 20 à 40% l’efficacité des développeurs, pour un coût d’environ 230 USD par an pour les professionnels. Nous aurons bientôt des «copilotes» pour tout.
Un élément distingue le cycle d’investissement actuel: dans de nombreux cas, ce cycle technologique favorise selon nous les acteurs en place par rapport aux nouveaux entrants. Aujourd’hui, les leaders dans le domaine de l’IA sont souvent des entreprises technologiques bien établies. L’IA nécessite de grandes quantités de données et l’entraînement des modèles d’IA est extrêmement coûteux. Ces deux obstacles sont naturellement plus simples à surmonter pour les grandes entreprises que pour les start-ups. De même, n’importe quelle société peut intégrer des LLM, mais les start-ups n’y ont aucun avantage naturel. Enfin, l’IA favorise les entreprises disposant de vastes bases d’utilisateurs existants. En effet, les nouvelles fonctionnalités des produits de l’IA seront plus faciles à déployer dans des gammes bien en place qui s’adressent à un grand nombre d’utilisateurs. Pour les investisseurs, cela signifie qu’ils disposent de nombreuses opportunités attrayantes pour obtenir une exposition au thème de l’IA à travers des sociétés technologiques bien gérées et assises sur des investissements solides.
Accidents de parcours
Malgré une réelle promesse sur le long terme, l’IA générative a aujourd’hui atteint, comme l’a résumé le cabinet de conseil technologique Gartner à propos du sentiment de plusieurs commentateurs (et investisseurs), un «pic dans la surenchère des attentes».
Avec le temps, nous pensons que les investisseurs deviendront plus sélectifs. La compréhension de la nature de chaque produit et du positionnement des différentes entreprises revêtira une importance croissante. Nous estimons également que le délai avant la génération des premiers revenus est une question majeure. Voilà le type de travail sur lequel nous nous concentrons aujourd’hui en tant qu’équipe: repérer les sociétés pour lesquelles les performances d’investissement justifient la frénésie.
Nous sommes clairement à l’aube d’un nouveau changement technologique majeur, qui transformera progressivement la plupart des marchés technologiques (et autres). Il est fascinant de voir à quelle vitesse les entreprises s’adaptent pour tirer parti de l’IA. Nous sommes impatients de découvrir les produits innovants qui commenceront à définir cette nouvelle ère de l’IA.