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Perspectives d’investissement de Capital Group

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Intelligence artificielle
IA : entre mythes et opportunités
Mark L. Casey
Gérant de portefeuille actions
Peter Eliot
Equity Portfolio Manager
Jared Franz
Économiste

L’engouement pour l’intelligence artificielle (IA) s’intensifie. 


Chaque jour, on entend ou on lit que l’IA générative va accroître le rythme des découvertes scientifiques et médicales ou stimuler grandement la productivité ; on entend et lit aussi qu’elle contribuera probablement à supprimer des emplois.


Dans les faits, force est de constater que les entreprises comme les particuliers se sont rués sur les outils d’IA : selon les chiffres publiés par son créateur OpenAI, l’agent conversationnel ChatGPT comptait 100 millions d’utilisateurs par semaine début 2024, dont 2 millions de développeurs et 92 % des sociétés du Fortune 500.


Les investisseurs aussi sont au rendez-vous, puisqu’ils ont provoqué une véritable flambée boursière des sociétés technologiques actives dans le domaine de l’IA générative : NVIDIA, Meta Platforms et Microsoft (qui a investi dans OpenAI) ont ainsi vu le cours de leur action s’envoler de respectivement 519 %, 304 % et 77 % entre 2023 et février 2024.


Du point de vue des investisseurs, il s’agit désormais de déterminer si l’IA générative – autrement dit, les plateformes et outils qui génèrent du texte, des images, des vidéos et du son – est à l’origine d’une mégatendance qui pourrait durer ou si, au contraire, son potentiel a été largement surévalué ?


À notre sens, l’IA représente une profonde mutation qui engendrera des opportunités d’investissement sans précédent. Mais le défi, pour les investisseurs, est de parvenir à regarder au travers de la déferlante médiatique pour discerner les tendances tangibles, à savoir le rythme de l’adoption de l’IA, les améliorations apportées aux modèles ou encore l’évolution à la baisse des prix de cette technologie.


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

Ce graphique en bâtons illustre le nombre de nouveaux robots industriels installés chaque année, en milliers d’unités et sur la période 2017-2026. Une distinction est faite entre les robots conventionnels et les robots collaboratifs sur la période 2017-2022. L’axe des ordonnées correspond au nombre de robots installés en milliers, tandis que l’axe des abscisses correspond aux années. Les nombres évoluent comme suit sur la période 2017-2022 : en 2017, il y avait 11 000 robots collaboratifs et 389 000 robots conventionnels ; en 2018, 19 000 robots collaboratifs et 405 000 robots conventionnels ; en 2019, 21 000 robots collaboratifs et 366 000 robots conventionnels ; en 2020, 26 000 robots collaboratifs et 363 000 robots conventionnels ; en 2021, 42 000 robots collaboratifs et 484 000 robots conventionnels ; et en 2022, 55 000 robots collaboratifs et 498 000 robots conventionnels. Une légende indique que le nombre de robots collaboratifs installés a augmenté de 31 % entre 2021 et 2022. Des prévisions du nombre total de robots industriels sont fournies pour la période 2023-2026 : il pourrait ainsi y avoir 593 000 robots en 2023, 622 000 en 2024, 662 000 en 2025 et 718 000 en 2026.

Sources : Gartner, Statista, ONU, Banque mondiale. Calcul réalisé pour estimer la taille du marché des smartphones : population mondiale des 15-64 ans (ONU) multipliée par le prix de vente moyen des smartphones, estimé à 291 USD (2022). Calcul réalisé pour estimer la taille du marché des paiements numériques : PIB mondial (Banque mondiale) multiplié par un taux de croissance moyen estimé à 2 % (2022). Calcul réalisé pour estimer la taille du marché des véhicules électriques : chiffre d’affaires mondial du secteur de l’automobile (juillet 2023). Calcul réalisé pour estimer la taille du marché du Cloud/SaaS : dépenses informatiques mondiales (janvier 2023). SaaS : Software as a Service.

Le marché de l’IA est sans doute plus vaste qu’on l’imagine


Soulignons que l’IA étant une technologie encore nouvelle, la taille du marché qu’elle va créer à terme est aujourd’hui difficile à estimer, et varie en fonction de l’acteur qui essaie de la chiffrer : le marché de l’IA pourrait peser 13 000 milliards USD d’ici 2030 d’après le groupe de conseil McKinsey, voire 15 700 milliards USD selon PricewaterhouseCoopers. La banque Goldman Sachs considère quant à elle que l’IA pourrait stimuler le PIB mondial de 7 %.


En réalité, l’évaluation du marché potentiel total de l’IA est l’exercice le plus difficile que nous ayons eu à faire. En effet, quelle « valeur » peut-on attribuer au fait de disposer de connaissances plus vastes dans tous les domaines ? L’IA offre, somme toute, un potentiel illimité, ce qui revient à dire qu’elle pourrait créer un marché incomparablement plus vaste que les avancées technologiques qui l’ont précédée.


De la même manière, au moment du lancement des premiers smartphones il y a une quinzaine d’années, personne n’aurait pu imaginer tout l’écosystème numérique – avec d’innombrables applications pratiques comme Uber et Deliveroo – auquel nous accédons aujourd’hui sans y penser. Or, les progrès récents dans l’intelligence artificielle offrent un potentiel au moins équivalent.


Sans compter qu’en plus d’analyser de vastes quantités de données, l’IA générative peut s’appuyer sur la reconnaissance de formes – une technique d’apprentissage automatique – pour s’autoformer à de nouvelles tâches. Voilà qui ouvre la perspective de résoudre des problèmes complexes, de repousser les limites des découvertes, voire de créer de nouveaux modèles économiques.


Quatre types d’intégration de l’IA en entreprise


L’IA est actuellement en phase d’expérimentation dans les entreprises. Certains groupes de conseil informatique, comme Accenture, ont lancé des initiatives pour aider leurs clients à identifier les cas d’usage de l’IA générative et à intégrer ces outils à leurs activités.


Les entreprises en quête de gains d’efficacité et de productivité se sont déjà jetées à l’eau. D’après une étude réalisée par McKinsey, 30 % des heures travaillées aux États-Unis pourraient être automatisées d’ici 2030.


Voici quelques exemples d’intégration de l’IA.


1. Découvertes scientifiques et médicales


Il est possible qu’en traitant la totalité de toutes les connaissances mathématiques, physiques et médicales en un temps record, l’IA contribue à accélérer le rythme des découvertes dans différentes disciplines. Par exemple, le laboratoire biopharmaceutique Regeneron est en train de déployer des outils d’IA générative pour analyser sa gigantesque base de données génétiques, le tout afin d’identifier les pathologies cibles, de comprendre leur évolution, de développer des traitements et de suivre la manière dont les patients réagissent à ces derniers.


2. Développement de produits


Le géant américain des biens de consommation de première nécessité Procter & Gamble a commencé à utiliser l’IA générative pour donner un coup d’accélérateur à sa recherche moléculaire, et ainsi élaborer simultanément 100 parfums plutôt qu’un seul, pour citer un exemple. Ces avancées permettraient de réduire, de plusieurs années à quelques mois, le délai de conception de nouveaux produits.


Côté grand public, Meta a récemment lancé des lunettes de soleil connectées sur le marché américain. Équipées de caméras, de micros et de haut-parleurs, elles offrent la possibilité de bénéficier d’une expérience dite « augmentée » : par exemple, un utilisateur en train de travailler sur un fichier informatique pourra recevoir des suggestions de mise en page.


3. Automatisation industrielle et robotique


Amazon, qui utilise depuis longtemps des robots industriels dans ses centres de distribution, a désormais recours à l’IA pour améliorer son efficacité et ses performances. Le spécialiste de la robotique Figure exploite quant à lui ChatGPT pour créer un robot « humanoïde » doté de caméras, de micros et de haut-parleurs pour converser et travailler aux côtés d’humains. Schneider Electric est pour sa part en train de développer un outil d’IA générative pour échanger avec ses clients sur leurs émissions de gaz à effet de serre. Enfin, le fabricant d’équipements pour la construction et l’exploitation minière Caterpillar mise sur l’IA pour accroître la productivité de ses machines autonomes.


4. Services informatiques


Si, avant l’avènement de l’IA, de nombreuses sociétés avaient déjà migré leurs flux de travail dans le cloud et externalisaient de plus en plus leurs services informatiques, la prolifération de l’IA générative accélère et amplifie cette tendance. Mais comme elle est aussi réputée pour ses « hallucinations », c’est-à-dire les contenus faux ou trompeurs qu’elle peut générer, une myriade d’entreprises est née et propose des services pour évaluer et noter la qualité des contenus produits par l’IA.


D’autres entreprises se servent de l’IA générative pour automatiser certaines tâches, améliorer leurs modèles financiers, créer des contenus marketing et publicitaires, analyser des contrats ou encore élaborer des supports de formation destinés aux collaborateurs.


Opportunités d’investissement dans l’IA


Bien qu’elle soit plus rapide dans les secteurs technologiques et numériques, l’adoption de l’IA générative concerne tous les secteurs d’activité.


D’après une étude réalisée par le  Wall Street Journal , les entreprises ont investi pas moins de 19,4 milliards USD dans l’IA à l’échelle mondiale en 2023. La plupart d’entre elles n’en sont actuellement qu’à la phase d’expérimentation, mais l’IA pourrait leur permettre de réaliser de formidables gains de productivité, de réduire leurs coûts et d’accéder à des informations de pointe, un atout qui pourrait les aider à distancer leurs concurrents qui n’ont pas encore investi dans l’IA.


L’IA peut permettre d’automatiser différentes tâches

Le graphique illustre le pourcentage de personnes interrogées dans divers secteurs d’activité et qui ont déclaré utiliser régulièrement l’IA générative, l’avoir utilisée au moins une fois ou ne l’avoir jamais utilisée. Les chiffres sont les suivants : dans les technologies, médias et télécommunications, 50 % l’utilisent régulièrement, 37 % l’ont utilisé au moins une fois et 12 % ne l’ont pas testé ; dans les services financiers, 42 % l’utilisent régulièrement, 41 % l’ont utilisé au moins une fois et 18 % ne l’ont pas testé ; dans les services commerciaux, juridiques et professionnels, 36 % l’utilisent régulièrement, 41 % l’ont utilisé au moins une fois et 23 % ne l’ont pas testé ; dans la santé, la pharmacie et les produits médicaux, 33 % l’utilisent régulièrement, 44 % l’ont utilisé au moins une fois et 22 % ne l’ont pas testé ; dans les industries de pointe, 32 % l’utilisent régulièrement, 47 % l’ont utilisé au moins une fois et 20 % ne l’ont pas testé ; dans les biens de consommation et la vente au détail, 30 % l’utilisent régulièrement, 40 % l’ont utilisé au moins une fois et 30 % ne l’ont pas testé ; et dans l’énergie et les matériaux, 29 % l’utilisent régulièrement, 50 % l’ont utilisé au moins une fois et 22 % ne l’ont pas testé.

Sources : Capital Group, enquête mondiale sur l’IA menée par McKinsey. Les chiffres peuvent ne pas totaliser 100 en raison des arrondis. Industries de pointe : automobile, assemblage, aéronautique, défense, électronique de pointe. Enquête menée en avril 2023, qui a permis de recueillir les réponses de 1 684 participants.

Par ailleurs, la démocratisation de l’IA peut être à l’origine d’un cercle vertueux d’innovation, lequel contribuerait à accélérer son adoption. On peut ainsi imaginer qu’il en découlera une multiplication et une sophistication croissante des cas d’usage.


Au-delà des annonces très médiatisées sur les risques de suppressions d’emplois ou l’avènement de robots doués de sensibilité, les investisseurs ont tout intérêt à porter leur attention sur la baisse des coûts, l’amélioration des modèles et l’identification de sociétés ayant déjà adopté l’IA pour creuser l’écart avec leurs concurrents.


C’est en tout cas exactement ce que nous faisons en tant que spécialistes de la gestion active.



Mark L. Casey est gérant de portefeuille actions chez Capital Group et possède 23 ans d’expérience dans le secteur de l’investissement. Il est titulaire d’un MBA de Harvard et d’une licence de Yale.

Peter Eliot is an equity portfolio manager with 23 years of experience. He holds an MBA and a master's in international affairs from Columbia as well as a bachelor's in international relations from the University of Pennsylvania.

Jared Franz est économiste et possède 18 ans d’expérience dans le secteur de l’investissement. Il est titulaire d’un doctorat en économie d’University of Illinois Chicago, ainsi que d’une licence de mathématiques de Northwestern University, et il a été formé à l’Académie navale américaine.


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