De la bulle internet à l’intelligence artificielle, tous les cycles du «hype» connaissent des hauts et des bas en bourse. Si l’on commence à évaluer le potentiel de l’IA dans une grande variété d’industries, une chose reste certaine: son rôle est crucial pour booster la productivité de nombreuses entreprises à un moment où l’augmentation du coût de la dette pèse sur leurs résultats. Le point avec Alison Porter, gérante d’un portefeuille axé sur la technologie chez Janus Henderson.

Le secteur a toujours surpassé le marché des actions au cours des dix dernières années, mais il peut être volatil et les performances sont très variées et dispersées au sein du secteur. Les attentes sont parfois trop élevées, ce qui crée des cycles d'engouement.

La hausse des taux d'intérêt est à l'origine de la récente liquidation.  Mais nous pensons que le secteur peut s'en sortir, étant donné que la plupart des grands acteurs ont des bilans solides. Leurs valorisations ne sont pas excessives, mais nous voyons des poches surévaluées dans les logiciels à forte croissance ainsi que dans les énergies propres où des entreprises jamais rentables brûlent leur liquidité.

Dans ce type d'environnement, nous nous intéressons à toutes les capitalisations boursières, mais nous nous concentrons sur les entreprises qui disposent d'un avantage concurrentiel et d'un bilan qui leur permet de réinvestir les liquidités dans des applications futures, et pas seulement dans l'infrastructure.

Nous pensons que l'IA apparaîtra comme une nouvelle interface entre les consommateurs et la technologie. Elle jouera le rôle de copilote, rendant l'homme plus efficace. L'IA peut automatiser certaines tâches et réduire les besoins en ressources humaines, ce qui se traduit par des gains de productivité évidents.

Le détaillant américain Walmart, par exemple, investit dans des outils pour faciliter le suivi de ses actifs, réduire les pertes et le vol ainsi qu’améliorer ses stocks.

A long terme, la technologie transformera les transports. Les véhicules autonomes seront monnaie courante d'ici 5 à 10 ans. Rappelons que l'erreur humaine est encore à l'origine de 90% des accidents de la route, et que l'objectif de la conduite autonome est de réduire le nombre de cas.

A l'heure actuelle, il existe des robots-taxis dans 23 Etats, tandis que la division Cruise de General Motors est sur le point de lancer la première voiture sans volant.  

Dans le domaine de la santé, l'IA peut être utilisée pour développer de nouvelles thérapies pharmaceutiques, le séquençage de l'ADN et l'édition du génome - qui nécessitent une puissance de calcul de haute intensité afin de traiter de grands volumes de données. Ces potentialités promettent une accélération sans précédent de l'innovation.

Enfin, n'oublions pas les industries des médias et de la publicité, qui pourront affiner leurs contenus et améliorer les réponses publicitaires grâce à l'IA.

Comme nous nous attendons à une réallocation de la demande vers les véhicules électriques et autonomes, les marques de voitures à carburant souffriront si elles ne prennent pas le virage à temps.

L'IA permet également de prédire ainsi que de détecter les fraudes de manière plus précise, ce qui rendra la vie plus difficile aux fraudeurs!

En général, l'IA s'avère utile dans l'industrie financière pour l'établissement de rapports, la détection préventive des fraudes et la mise à disposition plus aisée des données. L'utilisation des crypto-monnaies et d'autres algorithmes d'IA se heurte encore à des difficultés d'adoption en raison de la surveillance réglementaire requise dans les services financiers.

Chez Janus Henderson, nous étudions les moyens d'utiliser l'apprentissage machine pour récupérer et distribuer des informations afin de faciliter l'accès des clients aux points de vue des gestionnaires de portefeuille.

Si l'Europe compte peu d'entreprises pionnières en matière de nouveaux produits d'IA, de nombreuses sociétés l'adoptent et l'utilisent efficacement pour améliorer l'efficacité et les gains de productivité. L'Europe compte un certain nombre de sociétés de semi-conducteurs qui contribuent à la mise en place de l'infrastructure de l'IA, par exemple BESI semiconductor et ASMI.