Comment l’IA alimentera la prochaine révolution industrielle

La prochaine révolution industrielle?

Nous sommes convaincus que l’intelligence artificielle (IA) – des systèmes informatiques si puissants qu’ils peuvent accomplir des tâches qui nécessitaient auparavant une intelligence humaine – alimentera la prochaine révolution industrielle. Au vu du récent et fulgurant intérêt suscité récemment par l’IA, et sa couverture médiatique, ce n’est sûrement pas la première fois que vous lisez une affirmation aussi audacieuse. Cependant, ce n’est pas une hyperbole, selon nous. Il s’agit plutôt d’une thèse qui se fonde sur un examen approfondi de l’histoire du développement de l’IA, de ses capacités établies et de sa trajectoire.

Pour comprendre l’ampleur des changements sociétaux promis par l’IA, il convient de revenir sur une autre ère d’immenses transformations : le tournant du vingtième siècle, où sont apparues plusieurs innovations technologiques importantes, telles que l’électricité, l’automobile et le téléphone. Cette période a montré comment la technologie pouvait fondamentalement changer le monde dans lequel nous vivons et travaillons, et créer des milliards de valeur pour les actionnaires.

Près d’un siècle plus tard, la révolution numérique est arrivée. Les analystes avaient prédit que les innovations en matière de communication, comme l’Internet et les téléphones mobiles, changeraient le monde. C’est ce qui s’est effectivement passé, mais comme la bulle Internet l’a montré aux investisseurs, ce type de croissance n’est pas nécessairement linéaire.

L’IA est la prochaine étape de cette série de mégatendances qui transforment le monde. Permettez-nous de nous expliquer.

Pourquoi l’IA et pourquoi maintenant?

Comme vous le diront tous les adeptes de la science-fiction, le concept d’IA existe depuis des décennies. Que s’est-il donc passé pour qu’elle soit devenue aujourd’hui la technologie probablement la plus tendance et la plus rapidement adoptée de tous les temps?

ChatGPT, qui a déferlé sur le monde entier fin 2022, ne correspond pas aux débuts de l’IA, mais marque plutôt le point d’orgue d’années de recherches essentiellement menées dans l’ombre. Avant les années 2010, les progrès étaient lents en raison du manque de données et de puissance informatique. C’est en 2012 que s’est produite une avancée décisive, lorsque des chercheurs de l’université de Toronto, dirigés par Geoffrey Hinton – désormais parfois surnommé le « parrain de l’IA » – ont utilisé la technique dite de l’apprentissage profond, qui simule le fonctionnement du cerveau humain en remplaçant les neurones par des fonctions mathématiques, pour améliorer les algorithmes de reconnaissance d’image. Supposons, par exemple, que vous entrez l’image d’un chat. Avant 2012, les ordinateurs pouvaient reconnaître avec exactitude qu’il s’agissait d’un chat environ 75 % du temps, contre 95 % du temps pour les êtres humains. Après cette avancée majeure, le degré d’exactitude a bondi à 96 %, soit un taux supérieur à celui des humains. Le proverbial Rubicon avait été franchi, et M. Hinton et quelques-uns de ses collègues ont été récompensés par le prix Turing, considéré comme le Nobel de l’informatique, pour leurs efforts.

La reconnaissance d’image est une chose, le traitement de la langue en est une autre. Pour générer un langage plus ou moins humain acceptable, des centaines de milliards de paramètres (des fonctions mathématiques) s’avéraient nécessaires, comparativement aux centaines de millions disponibles à peine une décennie plus tôt. Lorsque cette barrière a finalement été franchie, ChatGPT était né. L’IA a soudain été capable de faire des choses qui relevaient auparavant exclusivement des compétences humaines : écrire des dissertations, générer un code informatique utile et même réussir le MBA de la Wharton School. ChatGPT s’est très vite imposé comme la technologie la plus rapidement adoptée de l’histoire, avec 100 millions d’utilisateurs en seulement deux mois. (Ce chiffre n’a été dépassé depuis que par l’application de microblogage Threads, de Meta, qui a bénéficié de la possibilité qu’ont les utilisateurs de s’inscrire avec leurs comptes Instagram.)

Il ne fait aucun doute que le ton des discussions sur l’IA a changé au cours des derniers mois. Nous assistons à des conférences sur les technologies depuis des années et, avant 2023, la cryptomonnaie était le sujet le plus brûlant. Ce n’est plus le cas. Lors d’une conférence à laquelle nous avons assisté en juin, absolument toutes les présentations ont cité une application possible de l’IA. Il est déjà incontestable que 2023 restera dans l’histoire comme l’année où l’intelligence artificielle a fait son entrée dans le monde et, naturellement, les investisseurs se posent des questions : qu’est-ce que c’est et comment pouvons-nous y être exposés?

Source : Visual Capitalist.

L’importance de l’IA pour les investisseurs

Pour le dire simplement, l’essor de l’IA générera probablement des milliards de dollars de capitalisation boursière pour les sociétés existantes au cours de la prochaine décennie ainsi que de nouveaux premiers appels publics à l’épargne (PAPE) importants. Grâce au BMO Fonds innovations mondiales, BMO Gestion mondiale d’actifs entend être l’un des principaux investisseurs dans cette révolution de l’IA.

Il s’agit d’un véritable glissement tectonique dans le domaine de l’informatique. En 2007, l’introduction de l’iPhone par Apple a marqué le début d’une décennie de construction d’infrastructures, notamment des centres de données, des infrastructures mobiles et des services infonuagiques. L’iPhone a contribué à l’adoption généralisée de la technologie à large bande 4G, et l’App Store a favorisé la création ou la croissance de sociétés de l’économie du partage qui valent des milliers de milliards de dollars, comme Amazon, Uber, Airbnb, Meta et Netflix. De la même manière, les années 2020 devraient être la décennie de la révolution de l’IA, en exploitant les infrastructures déjà en place. Comme dans le cas de l’économie du partage, les occasions de placement commencent dans les sociétés de matériel comme Nvidia et AMD, dont les valorisations ont déjà monté en flèche. Viendront ensuite les sociétés de services infonuagiques, puis les logiciels et les applications qui constitueront les fondations principales de ce changement. ChatGPT nous a déjà donné un modeste aperçu de leur potentiel. Il n’est pas exagéré de dire qu’investir dans l’IA peut rapporter des milliers de milliards de dollars¹. Lorsque Nvidia a annoncé ses bénéfices du premier trimestre (11 milliards de dollars de revenus par rapport à une estimation de 7 milliards de dollars), c’était le « moment iPhone » et aucun retour en arrière n’est possible maintenant.

Les idées fausses et la proposition de valeur de l’IA

Le grand public s’est familiarisé avec ChatGPT en quelques mois à peine. Cependant, des idées fausses circulent toujours au sujet des capacités générales de l’IA et la façon dont elle pourrait générer une croissance des bénéfices et du PIB de milliers de milliards de dollars.

L’IA a un éventail d’applications beaucoup plus large que ce que pensent la plupart des gens. Elle maîtrise déjà la génération de langage, la génération et la reconnaissance d’images, l’apprentissage par renforcement (prise de décision fondée sur la rétroaction) et la prévision de séries temporelles (en utilisant les données passées pour prévoir les valeurs futures). Cependant, sa valeur principale consiste à accroître la productivité. Dans presque tous les types d’activité, l’IA contribue à améliorer l’efficacité et à accroître le rendement du capital investi (RCI) en permettant aux utilisateurs de déléguer les tâches chronophages, répétitives ou inintéressantes². Les utilisations potentielles comprennent les suivantes :

• Marketing : Automatisation des processus, comme l’achat d’espace publicitaire, et utilisation d’images et d’outils d’aide à la rédaction de scénarios pour diffuser des publicités sur plusieurs plateformes.
• Domaine juridique et comptabilité : Utilisation des capacités linguistiques pour automatiser les processus de création de documents et le traitement de la paperasse.
• Génie civil : Mise en évidence des efficiences dans les processus de conception et de construction de projets tels que les immeubles et les ponts, aider à exécuter intelligemment des tâches répétitives comme la pose de voies ferrées, combler l’écart de productivité dû au départ en retraite des ingénieurs plus âgés.
• Informatique : Utilisation de copilotes (assistants utilisant l’IA) pour créer des documents, améliorer les résultats des recherches ou écrire du code en utilisant des instructions en langage simple. Microsoft intégrera la fonction de copilote aux futures versions de Windows.
• Médecine : Séquençage automatique de milliards de protéines, ce qui prendrait des millénaires aux humains, pour mettre au point de nouveaux traitements.
• Énergie : Accélération de la recherche et du développement sur les technologies de fusion, qui ont le potentiel de produire des quantités pratiquement illimitées d’énergie propre et d’aider à résoudre la crise climatique.

Ces exemples ne sont que la pointe de l’iceberg. Si l’IA continue de progresser au rythme actuel, nous prévoyons que d’ici deux à trois ans, nous aurons ce que nous appelons une « télévision personnelle », c’est-à-dire qu’un utilisateur pourra taper une demande simple du type « créer une vidéo de rock personnalisée avec moi à la guitare » et, grâce aux fonctionnalités de transfert texte-vidéo, aux images qu’elle peut elle-même générer, etc., l’IA pourra créer un vidéoclip complet. Mis à part cet exemple relativement futile, il n’est pas difficile de voir comment ce type de technologie pourrait avoir des applications de grande ampleur pour les entreprises.

L’IA : phase d’expansion ou bulle?

Les investisseurs, en particulier ceux qui ont connu l’éclatement de la bulle Internet, sont tentés de se demander si l’IA est une réelle phase d’expansion ou une simple bulle temporaire? Dans l’investissement axé sur l’innovation, qui est notre domaine de spécialisation depuis des années, nous sommes souvent confrontés à ce type de cycles d’engouement, qui passent souvent par une période de désillusion avant de revenir en force, parfois des années plus tard. C’est la trajectoire qu’a suivie le cycle de la bulle technologique : les valorisations sont montées en flèche avant de totalement s’effondrer et les investisseurs ont dû attendre près d’une décennie avant que la promesse des technologies émergentes ne se concrétise.

La bulle technologique ne nous semble pas être une très bonne comparaison pour l’IA. En ce qui concerne la bulle technologique, son éclatement a découlé du temps qu’il a fallu pour que l’application commerciale des nouvelles technologies devienne effective. Dans le cas de l’IA, il n’y aura pas de retard de dix ans, parce que les infrastructures nécessaires ont déjà été construites.

Comme le montre le graphique ci-dessous, le cycle d’investissement dans l’innovation peut être globalement divisé en deux périodes : l’engouement et la commercialisation.

Source : BMO Gestion mondiale d’actifs. À des fins d’illustration seulement.

Contrairement à la bulle technologique, qui est restée dans la partie « engouement » de la courbe pendant des années, l’IA est déjà dans la phase de commercialisation. En raison de la puissance informatique nécessaire pour exécuter les applications de l’IA, les sociétés ne peuvent pas se permettre de les offrir aux utilisateurs, ChatGPT étant une rare exception. Par conséquent, elles sont immédiatement monnayées selon un modèle d’abonnement, dont la valeur dépasse largement le coût. Par exemple, un codeur peut accroître sa productivité de 50 % moyennant un abonnement de 20 $ par mois. En ce qui concerne le RCI, l’avantage est évident.

La question « Skynet » – Une mise en garde

Vous vous souvenez de Geoffrey Hinton, le « parrain de l’IA »? Il a récemment fait les gros titres en démissionnant de Google et, au moment de son départ, il a lancé une mise en garde contre les dangers croissants de l’intelligence artificielle en affirmant : « Vu le rythme des avancées, nous nous attendons à ce que les choses s’améliorent très vite. C’est de cela que nous devons nous inquiéter³. » Voilà une préoccupation que nous entendons souvent de la part des investisseurs. La recherche progresse-t-elle trop rapidement? Sommes-nous sur le point de créer un Skynet, l’IA qui détruit le monde dans la série de films Terminator? La réponse rapide à la question concernant Skynet est non, mais des gens comme M. Hinton soulèvent des préoccupations légitimes. Après tout, si l’IA peut augmenter considérablement la productivité au travail ou permettre de réaliser des avancées gigantesques dans le domaine médical, elle pourrait aussi être utilisée à des fins malveillantes par les gouvernements, les armées et les acteurs extraétatiques. Comme toutes les technologies, elle a à la fois de bons et de mauvais côtés.

Certains de ces problèmes commencent d’ailleurs déjà à se manifester. Les progrès de l’intelligence artificielle ont réveillé les organismes de réglementation, et ces débats se poursuivront. Les « hypertrucages », ces images réalistes de personnes et de situations générées par l’intelligence artificielle, sont déjà partout sur certains sites Internet. Pour le moment, nous supposons généralement que tout ce que nous voyons est réel. À court terme, il est probable que nous croirons que tout est faux sauf preuve du contraire. Il existe également un risque de fraude ainsi que le danger plus classique d’une surestimation des valorisations pour les sociétés qui ne tiennent pas leurs promesses en matière d’IA.

Le secteur de l’IA est très conscient de ces risques. Contrairement à l’ère des mégadonnées, où les organismes de réglementation ont mollement réagi lorsque les sociétés enfreignaient de façon flagrante les règles de confidentialité des données en se ruant sur l’information pour l’accaparer, l’expérience ESG en matière d’IA a été différente. Le secteur a créé de façon proactive des organismes d’éthique autoréglementés pour répondre aux inquiétudes, et les organismes de réglementation ont cette fois réagi plus rapidement. L’équipe Investissement responsable de BMO Gestion mondiale d’actifs s’emploie également activement à comprendre et à anticiper quelle sorte de surveillance réglementaire sera nécessaire dans ce nouveau monde.

Le fait est que l’IA est un type de technologie sans précédent dans l’histoire de l’humanité. Nous n’avons jamais été en mesure de reproduire et d’automatiser à ce point l’intelligence humaine. Les inquiétudes comme celles de M. Hinton sont fondées et, en tant que société, nous devrons y répondre. Cependant, l’IA offre aussi une occasion de placement sans égal : sa commercialisation est en cours et de nombreuses entreprises travaillent déjà sur une technologie d’authentification pour lutter contre les hypertrucages. Au vu des nouveaux axes de monétisation en cours d’élaboration et des progrès technologiques à venir, notre mot de conclusion à l’intention des investisseurs est : restez à l’affût.

Veuillez communiquer avec votre représentant de BMO Gestion mondiale d’actifs pour obtenir de l’aide et des conseils.

¹ RUDNITSKY, Jake, « ChatGPT to Fuel $1.3 Trillion AI Market by 2032, New Report Says », Bloomberg, 1^er juin 2023.

² « The economic potential of generative AI : The next productivity frontier », McKinsey & Company, 14 juin 2023.

³ KLEINMAN, Zoe et VALLANCE, Chris, « AI ’godfather’ Geoffrey Hinton warns of dangers as it quits Google », BBC News, 2 mai 2023.