Le développement de l’Intelligence artificielle (IA) se fait à marche forcée. Nous revenons ici sur les grandes tendances à l’œuvre dans ce domaine. Et en tirons quelques enseignements.
Les turbulences historiques provoquées par la politique économique de Donald Trump ont considérablement affecté le moral des investisseurs. Même après le rebond enregistré depuis la mi-avril, les opérateurs restent encore sur la défensive comme le montre l’exposition réduite des gérants professionnels.
En réalité, le risque lié aux droits de douane tend à monopoliser l’attention et à reléguer la thématique de l’Intelligence artificielle (IA) au second plan.
Pourtant, la révolution dans ce domaine poursuit son cours. Quels constats pouvons-nous faire à ce stade ?
Les moyens mis en œuvre par l’administration Trump pour empêcher la Chine d’accéder aux technologies nécessaires au développement de l’IA (puces, stockage, connectivité, logiciels…) montre à quel point les enjeux dans ce domaine sont devenus stratégiques.
L’IA constitue un « game changer » comme disent les anglo-saxons. En d’autres termes, les cartes sont rebattues.
La stratégie de Washington est toutefois à double-tranchant. D’une part, elle pénalise les groupes américains en réduisant leurs revenus et la confiance de leurs partenaires étrangers (du jour au lendemain, sur décision politique, un approvisionnement peut être coupé).
D’autre part, elle stimule l’innovation dans l’ex-Empire du Milieu. La Chine développe ainsi un éco-système en apprenant à faire mieux avec moins. Dans les semaines, mois et années à venir, le secteur chinois de l’IA devrait donc générer de très sérieuses opportunités, les valorisations sur ce marché affichant une décote aujourd’hui encore.
En dépit des doutes et des critiques de certains observateurs, les investissements dans les infrastructures de l’IA se poursuivent à un rythme effréné. Les géants de la technologie n’ont aucunement levé le pied.
La demande explosive de calcul a d’ailleurs conduit à l’émergence d’une nouvelle catégorie de fournisseurs spécialisés sur IA. Contrairement aux acteurs historiques du cloud, comme AWS (Amazon), Microsoft Azure et Google Cloud (Alphabet), qui répondent à diverses charges de travail, ces acteurs spécialisés (CoreWeave, Nebius) construisent une infrastructure optimisée spécifiquement pour répondre aux exigences de l’IA.
La taille du marché mondial de l’infrastructure IA pourrait être multiplié par 10 entre 2024 et 2034. Ainsi, si les sommes investies peuvent paraître astronomiques, il faut être conscient que les perspectives de croissance le sont tout autant.
Comme vous le savez, les calculs liés à l’IA sont énergivores. Une requête sur ChatGPT consomme six fois plus d’électricité qu’une recherche classique sur Google. Un centre de données de grande taille peut utiliser autant d’énergie que 10 000 foyers.
Bien entendu, ce coût énergétique a été identifié comme un handicap et nombreuses sont les entreprises à travailler sur une meilleure efficience dans ce domaine. Pour autant, celle-ci n’empêchera pas la consommation d’énergie de croître.
Nous pouvons évoquer ici le paradoxe mis en avant par Jevons en 1865 : à mesure que les améliorations technologiques augmentent l’efficacité avec laquelle une ressource est employée, la consommation totale de cette ressource peut augmenter au lieu de diminuer.
En conséquence, le nucléaire, le gaz naturel et même les renouvelables seront sollicités comme jamais pour répondre à cette dynamique.
Comme le montre l’évolution de notre ETF Uranium & Nuclear Technologies (Opportunité) et de l’action EQT (Favorite), les conséquences de l’IA sur la consommation d’énergie sont de mieux en mieux identifiées et valorisées.
A notre sens, ce n’est pas le cas pour les matières premières. Or, l’utilisation croissante de l’IA devrait entraîner une augmentation significative de la consommation de métaux comme le cuivre, le nickel, le fer ou encore le lithium. Les centres de données, les puces, l’électronique grand public (dans lequel l’IA est intégrée) et les capacités énergétiques évoquées plus haut nécessitent tous des métaux.
Paradoxalement, les cours sont restés encore sages jusqu’ici. Probablement en raison des inquiétudes sur l’orientation de l’activité économique à court terme. Ce retard à l’allumage doit être exploité.
Pour l’heure, les principaux bénéficiaires de l’essor de l’IA demeurent les fournisseurs de ressources aux entreprises. La monétisation de ces investissements n’en est qu’à ses balbutiements. Comme cela a été le cas pour Internet jusqu’en 2000 : les équipementiers comme Nvidia sont les grands gagnants de cette ruée vers l’or.
Aujourd’hui, nous sommes au tout début de la révolution en cours. Les applications payantes sont encore rares ou limitées. Mais c’est pourtant bien dans le domaine des services (Google a d’ores et déjà dévoilé plusieurs angles de monétisation dans les outils de ciblage publicitaire) et des logiciels que la richesse de demain sera créée.
La cybersécurité est aux avant-postes de cette évolution (l’IA amplifie les besoins, mais participe aussi au développement de nouvelles solutions). A cet égard, nous décidons de relever notre limite haute sur l’ETF WisdomTree Cybersecurity de 28 € à 31 €. Pour notre ETF L&G Global Robotics, la dynamique est en revanche moins avancée. Les applications mettront plus de temps à prendre forme.
Nous sommes exposés de diverses manières (directes et indirectes) au développement de l’IA. Nous comptons toutefois initier de nouvelles pistes d’investissement sur des acteurs spécialisés tout en essayant de trouver des alternatives aux valeurs « trop » américaines sur lesquelles le risque de change constitue un handicap.
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