Intelligence artificielle: accélération de la dynamique en ce début d’année 2022

Christopher Gannatti, WisdomTree

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Le panorama du secteur de l’IA laisse à penser que certaines des plus grandes entreprises au monde conserveront beaucoup de trésorerie ainsi qu’une capacité durable à en générer davantage.

Il est facile de trouver les grands pronostics concernant les mégatendances, dont l’intelligence artificielle fait partie, et nombre d’entre eux nous procurent des informations sur les prévisions à 10, 20 ou 30 ans. Or au lieu de nous poser la question de savoir où nous en serons d’ici 2050, nous pensons qu’il est préférable de réfléchir à la situation en 2022.

Une activité record dans le domaine des fusions-acquisitions

A l’échelle mondiale, de l’ordre de 130 fusions et acquisitions dans le secteur de l’IA ont été réalisées en 2021, pour une valeur de 28 milliards de dollars. A l’inverse, 2020 a été témoin de 120 transactions (un chiffre similaire), mais leur valeur a été proche de 5 milliards de dollars (un chiffre bien différent)1.

Le rythme des fusions-acquisitions peut-il se poursuivre? S’il est impossible de le savoir avec certitude, le panorama du secteur laisse à penser que certaines des plus grandes entreprises au monde (dont Amazon, Microsoft, Facebook, Alphabet par exemple) conserveront:

  1. Beaucoup de trésorerie ainsi qu’une capacité durable à en générer davantage.
  2. Une volonté de continuer à accroître leurs capacités en IA.

Ces entreprises peuvent développer ou développent des programmes en interne, mais il est clair qu’elles ne renforcent pas 100% de leurs capacités en interne. Réfléchissez au cas de Nuance Communications Inc. acheté par Microsoft pour environ 16 milliards de dollars2. Microsoft pourrait avoir pris le temps de développer en interne un répertoire de traitement du langage naturel, mais Nuance possédait l’expertise, notamment en termes de dialogue lié à la médecine et à la santé. Ce domaine restera un défi pour Microsoft dans la mesure où le succès n’est jamais garanti, mais il est clair que ce groupe envisage d’améliorer leurs chances à long terme ainsi que prendre de l’avance dans ce domaine au travers de cette acquisition. 

Il est logique de supposer que des opportunités comme celles-ci subsisteront et au moins que certains des grands acteurs visent à développer une fonctionnalité associée à la santé. Il suffit de tenir compte de l’annonce d’Oracle concernant Cerner, une opération valorisée à 28,3 milliards de dollars3

Un plus grand nombre de secteurs dépensent davantage dans l’IA

Dans la plupart des articles et des perspectives sur la situation possible d’ici 2050, vous constaterez une diversité de secteurs voués à bénéficier de cette tendance. Toutefois, il est beaucoup plus difficile d’avoir une vision détaillée de la situation actuelle. 

Des chiffres suggèrent que le secteur mondial de la distribution devrait dépenser 11,8 milliards de dollars dans l’IA en 2021, en comparaison d’une prévision de dépenses par les banques de 11,7 milliards de dollars. L’évolution notable ici est que les banques ne seront plus les plus gros dépensiers. Les dépenses du secteur mondial de la distribution associées à l’IA devraient croître à un taux annuel composé de 25,5% entre aujourd’hui et 20254

Prenez l’exemple de Levi Strauss & Co où l’IA est actuellement utilisée dans la détermination des prix afin d’aider la société à doper la croissance de son chiffre d’affaires et à améliorer ses marges. Par le biais de l’utilisation du Cloud de Google, Levi Strauss peut analyser les informations sur les stocks, les données sur les ventes et même certaines données sur la concurrence. Citons le cas de la Chine où Levi Strauss a réfléchi à arrêter la production d’un t-shirt, mais les données ont montré le contraire et les ventes de ce produit (qui auraient été interrompues) sont demeurées solides5

Qu’en est-il des principales évolutions?

Le segment de l’IA regorge de prévisions sur les capacités futures et il est impossible de distinguer à 100% ce qui est possible de ce qui ne l’est pas. La société civile connaîtra-t-elle une généralisation de l’intelligence artificielle? Les prévisions abondent, mais personne ne peut dire avec certitude si et quand cela se produira. Voici ce que nous savons aujourd’hui:

  • Les grands modèles, à l’image de Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3) et ses 175 milliards de paramètres ou Switch Transformer de Google avec 1’000 milliards de paramètres ont fourni des résultats intéressants en 2021. Cela ne signifie pas que les modèles sont conscients ni qu’ils seront immédiatement remplacés par des êtres humains de diverses manières, mais ils procurent un net changement en termes de capacité. S’il est possible qu’ils ne soient pas conscients ou qu’ils ne «comprennent» pas ce qu’ils font, ils peuvent écrire du langage et du code informatique avec une maîtrise qui n’a jamais été observée auparavant. Il sera intéressant de savoir si les modèles progressent simplement encore davantage ou s’il y aura de nouvelles évolutions susceptibles d’obtenir plus de capacités de modèles de taille plus réduite6.
  • La révolution des véhicules électriques introduit de plus en plus de données dans les véhicules. S’il faudra attendre des années avant de voir des véhicules autonomes dans les villes, le véhicule en tant que collecteur de données est déjà une réalité et de plus en plus de véhicules contrôleront le mode de conduite des humains de diverses manières, collecteront des données et apprendront en permanence à partir des tendances qui se dégagent. 
  • Les données sont véritablement la matière première de l’IA. Les services de streaming, les assistants numériques, les outils de conférence téléphonique tels que Zoom et Microsoft Teams et les dispositifs portables (tels que l’Apple Watch) collectent tous des données en permanence, visant ainsi à reconnaître les tendances et à aider les consommateurs à trouver ce qu’ils recherchent avant d’avoir réalisé ce qu’ils recherchaient. 

Conclusion: la performance peut être volatile, mais l’IA continuera de progresser en termes de capacité et d’adoption.

Si vous nous avez questionné sur nos prévisions concernant le principal moteur de performance financière parmi les entreprises associées à l’IA en 2022, nous répondrions quelque chose comme «la politique de taux d’intérêt de la Réserve fédérale américaine ou l’inflation». Pourquoi? De nombreuses sociétés spécialisées dans les IA sont en phase de croissance, ce qui signifie qu’elles réalisent beaucoup de réinvestissements malgré des résultats faibles voire négatifs. Grâce à des taux d’intérêt à un niveau ou proches de zéro, la valeur de ces flux de trésorerie futurs est supérieure. En cas de hausse des taux, la valeur de ces flux de trésorerie futurs diminuera. Malheureusement, cela peut avoir un impact au sein de toutes sortes de sociétés technologiques différentes, spécialisées dans l’IA ou autre, et il sera peut-être difficile de distinguer les spécialistes des IA les plus prometteurs. Les investisseurs visant uniquement l’année 2022 pourraient connaître une année volatile, mais les investisseurs visant des horizons à plus long terme pourraient identifier des points d’entrée intéressants tant qu’ils comprennent que la mégatendance perdurera pendant de nombreuses années et pas seulement en 2022.

 

1 Source: McCormick, John. «The Big AI Stories of 2021.» Wall Street Journal. Au 28/12/2021. 
2 Source: McCormick, 2021.
3 Source: Bhattacharyya, Suman. «Oracle-Cerner Deal Could Help Healthcare Systems Share Data.» Wall Street Journal. Au 21/12/2021. 
4 Source: McCormick, 2021.
5 Source: McCormick, John. «Levi’s AI Chief Says Algorithms Have Helped Boost Revenue.» Wall Street Journal. Au 17/12/2021. 
6 Source: Heaven, Will Douglas. «2021 was the year of monster AI models.» MIT Technology Review. Au 21/12/2021. 

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