Par Chris Gannatti, Global Head of Research, WisdomTree

De nombreux développements ont eu lieu autour de l’IA générative fin 2022 et début 2023. L’attention principale s’est récemment concentrée sur le système ChatGPT. Le concept est le suivant : un prompt est proposé et le système peut trouver un texte pour y répondre. ChatGPT est « devenu viral » dans le sens où de nombreuses personnes se sont amusées à expérimenter avec différents prompts pour voir ce qui allait arriver. D’autres systèmes ont également été développés récemment, leur produit peut être une image ou une vidéo. Pour résumer, ces systèmes prennent un prompt puis utilise leurs données d’apprentissage pour prévoir une sortie qui a du sens en lien avec le prompt. Le monde n’avait jamais vu ces capacités jusqu’à maintenant, et il y a donc de nombreuses conjectures concernant ce que cela signifie en termes d’intelligence ou quel type de modèle économique pourrait être construit en lien.  

Plus qu’une simple mode : les applications concrètes de l’IA

Un outil tel que ChatGPT entraine une grande quantité de données à faire des prédictions. Il est actuellement utilisé comme une simple nouveauté : il peut prédire le prochain mot probable d’une chaîne de texte dans le contexte d’un prompt. Il peut cependant être entrainé à prédire d’autres choses, et ces prédictions, si elles sont fiables, pourraient être précieuses. Certains outils aidant les développeurs de logiciel à coder existent déjà, ils prédisent la « prochaine ligne de code » probable. Il va être intéressant de voir comment Microsoft, un investisseur majeur dans OpenAI, l’entreprise derrière ChatGPT, va intégrer cette technologie dans un logiciel tel que Microsoft Office 365. Cela signifierait une exposition quasi instantanée à des milliards d’utilisateurs. Ce n’est vraiment que quand on expose des milliards de personnes à un élément technologique donné qu’on commence à voir tous les cas d’utilisation potentiels possibles.  

En 2022, DeepMind a dévoilé de nouveaux résultats de son système AlphaFold, conçu pour prédire la forme des protéines. Le système a produit des données spécifiant la forme prédite pour plus de 200 millions de protéines, et un grand pourcentage de ces prédictions a été considéré comme étant aussi juste que les prédictions de résultats expérimentaux. Prédire la forme dans laquelle une protéine donnée va se plier ne veut rien dire en soi, mais quand on commence à prendre en compte le fait que fréquemment, la forme d’une protéine encode sa fonction, et que cette fonction pourrait être mise en lien avec de nombreux résultats thérapeutiques différents qui pourraient ensuite être utilisés pour combattre des maladies et d’autres problèmes de santé, cela devient intéressant.  

Qui a à y gagner ?

Il est difficile de prédire quelle industrie ou quelle entreprise va profiter le plus des applications de l’IA, parce que n’importe quelle entreprise ou industrie utilisant des données pourrait en profiter. Il est logique de penser aux grandes entreprises technologiques (Amazon, Apple, Meta, Alphabet, Microsoft, pour en nommer certaines), et on peut voir comment l’IA est utilisée pour améliorer directement l’expérience de leurs clients. Amazon et Microsoft en particulier proposent des services d’IA à travers leurs plateformes d’informatique en nuage.

Ce n’est pas tout, il est aussi vrai que les entreprises pharmaceutiques pourraient profiter de découvertes de nouveaux médicaments, les compagnies d’assurances pourraient profiter de meilleures prédictions… La liste est sans fin. Nous trouvons cela enthousiasmant de penser à comment différents développements pourraient être construits les uns sur les autres. Prenons la fusion nucléaire, par exemple. Nous avons déjà vu que les différents systèmes d’apprentissage machine pouvaient débloquer de nouvelles façons de gérer les réactions et contrôler le système. En combinant l’apprentissage machine avec certaines capacités de calcul quantique, ces calculs pourraient peut-être s’étendre et s’accélérer de façon à permettre plus de développements que ce qui est possible aujourd’hui. L’IA dépend des données, et l’informatique quantique peut permettre à certains types de calculs d’avoir lieu en parallèle, en utilisant plus de données et en ayant la flexibilité de s’ajuster instantanément. Nous souhaitons rappeler une chose : il y a 20 ans, nombre d’entre nous n’avaient pas d’accès régulier à internet, et certainement pas au haut débit. Pouvons-nous vraiment prédire où nous serons dans 20 ans ? 

L’IA contre le contexte macroéconomique

Si nous observons le monde en mars 2023, le plus grand catalyseur à court terme est certainement le contexte macroéconomique vu à travers 1) les annonces de la Réserve fédérale des États-Unis (Fed) 2) les données sur le marché du travail américain 3) les données sur le cours de l’inflation et 4) tout ce qui concerne l’existence ou non d’une récession. Nombre de ces annonces ont des directions qui sont soit « plus positives » soit « plus négatives » pour les entreprises qui représentent le paysage de l’IA. Par exemple, une Fed moins susceptible de continuer à augmenter ses taux d’intérêt est meilleure pour les actions d’IA qu’une Fed qui pense que de nombreuses augmentations des taux supplémentaires sont nécessaires pour combattre l’inflation.

2022 a été une année difficile pour les actions, particulièrement celles de technologie. Au sein de l’intelligence artificielle, les entreprises qui étaient les plus récentes et qui n’avaient pas encore de revenus positifs dans des économies établies ont vu leur valorisation décliner. C’est en partie naturel, dans le sens où des taux d’intérêt plus hauts et des revenus positifs attendus dans un avenir lointain se cumulent pour créer une entité avec une valorisation globale plus faible. De plus, nous pensons que de nombreuses entreprises de semiconducteurs spécifiques sont grandement exposées à l’intelligence artificielle. De nombreuses de ces entreprises ont vu le cours des actions baisser en raison d’un déclin de la demande pour les smartphones et les ordinateurs personnels, ce qui signifie que la demande pour les puces a été plus basse compte tenu de l’augmentation des ressources et des projets de dépense d’investissement.  

Quelle est la suite pour l’IA ?

L’intelligence artificielle est une mégatendance qui a une chance d’impacter tous les secteurs et presque toutes les autres mégatendances. Actuellement, un enthousiasme viral existe autour des « IA génératives ». ChatGPT est l’exemple clé de ce concept. Même si les articles foisonnent au sujet de la valorisation attendue pour OpenAI, l’entreprise derrière ChatGPT, la façon dont l’IA générative va créer des revenus et des profits dans un avenir proche n’est pas encore claire. Les plateformes d’informatique en nuage géantes, comme Microsoft Azure et Amazon Web Services, permettent à de nombreux usagers de profiter de l’IA et de l’apprentissage machine et pourraient être les mieux positionnées pour tirer des revenus de ce thème.  

Dans tous les cas, l’intelligence artificielle est un paysage en évolution et les récents développements ont une fois encore placé les conversations sur l’IA en avant. Si un logiciel comme ChatGPT peut, à première vue, être réduit à une simple nouveauté, il est clair que l’application du pouvoir de l’IA à d’autres industries (de la production à la santé) pourrait avoir un effet véritablement transformateur sur le monde dans lequel nous vivons.

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