Grâce à l’émergence de grands ensembles de données, de l’architecture cloud et d’une nouvelle génération de puissants semi-conducteurs, les conditions sont réunies pour que l’intelligence artificielle (IA) générative atteigne de nouveaux domaines. Selon l’International Data Corporation, avec une croissance qui devrait approcher les 19% par an, le marché mondial de l’IA, incluant le matériel, les logiciels et les services, atteindra un volume de 900 milliards de dollars d’ici à 2026. Cela dit, ces chiffres ne racontent qu’une partie de l’histoire. Les retombées économiques pourraient être considérables. Selon Goldman Sachs, l’apport de l’IA à l’économie mondiale au cours des dix prochaines années pourrait s’élever à près de 7’000 milliards de dollars, notamment grâce à l’amélioration de la productivité qu’elle permettra.

L’IA générative affiche une puissance tellement plus élevée que celle qui l’a précédée car elle s’appuie sur l’apprentissage automatique (Machine Learning) afin de créer un tout nouveau contenu qui est pratiquement impossible à distinguer de ce qu’un être humain pourrait produire. ChatGPT, conçu par la société privée OpenAI, est l’exemple le plus médiatisé de cette technologie. Le chatbot de l’IA est capable d’utiliser un nouveau processus d’apprentissage approfondi (deep learning) appelé transformeur pour apporter des réponses ressemblant à celle d’un être humain aux commandes textuelles des utilisateurs.

Ces nouvelles technologies ne viennent pourtant pas de nulle part. Les systèmes d’IA ont enregistré des progrès spectaculaires ces deux dernières décennies. Il est encore trop tôt pour avoir une vision claire des entreprises qui pourraient bénéficier le plus de l’IA, mais s’il y a une chose qu’il est possible d’affirmer avec confiance, c'est que les premières opportunités se présenteront aux entreprises opérant dans ces secteurs technologiques, comme par exemple celles développant des infrastructures cloud.

L’IA générative axée sur les données réclame une infrastructure cloud puissante que fournissent de grandes plateformes cloud appelées hyperscalers. Le chiffre d’affaires des services d’infrastructure cloud a atteint 63,7 milliards de dollars sur les trois premiers mois de 2023, soit une augmentation de 10 milliards de dollars en un an.

Les fabricants de semi-conducteurs pourraient être les autres grands gagnants. La puissance de calcul requise par l’IA et l’apprentissage automatique s’appuie principalement sur le développement des processeurs graphiques, nécessaires pour faire tourner les modèles d’IA générative et capables d’optimiser l’entraînement sur de grands ensembles de données grâce à leurs capacités de traitement parallèle à grande vitesse.

Pourtant même au-delà du marché des processeurs graphiques, les fabricants de semi-conducteurs et d’équipements associés en général seront les grands bénéficiaires de l’IA générative, compte tenu de la croissance de la demande en semi-conducteurs, alimentée par des besoins en solutions informatiques, en mémoire et en réseau de plus en plus élevés. Par ailleurs, la production de ces semi-conducteurs toujours plus complexes exige des équipements de plus en plus sophistiqués. Ce n’est pas un hasard si les ventes de matériel destiné à la fabrication de semi-conducteurs ont dépassé les 100 milliards de dollars en 2022, battant un nouveau record. Et cette tendance devrait se poursuivre.

Les sociétés de logiciels pourraient également sortir gagnantes de l’ère de l’IA générative. Selon une étude publiée par Microsoft, les développeurs codant avec cette solution sont plus productifs. Ils obtiennent des résultats de meilleure qualité et sont 55% plus rapides.

De plus, le secteur des logiciels de cybersécurité pourrait devoir s’adapter en vue d'utiliser l’IA générative pour contrer des menaces potentielles liées à un code malveillant écrit par d’autres machines. L’IA devrait permettre de détecter les attaques et d’y réagir plus rapidement. A terme, la cybersécurité sera cruciale pour protéger les données utilisées par les applications d’IA et garantir leur qualité.

Cependant, malgré toutes les promesses de l’IA, elle n’est pas exempte de dangers. La réglementation sera donc fondamentale pour l’essor et la diffusion de cette technologie. La précision des données, la violation des droits d’auteur, le respect de la vie privée et la consolidation des marchés préoccupent déjà fortement. Certaines de ces inquiétudes ont déjà des réponses. L’IA peut, dans certaines situations, s’autodiscipliner. Des modèles d’IA pré-entraînés sont utilisés pour la modération de contenus, en vue, par exemple, de lutter contre la toxicité. De ce fait, il parait inévitable qu’au cours de la décennie à venir, l’IA va bouleverser les modèles économiques, stimuler l’efficacité opérationnelle et créer une différenciation stratégique qui devrait être attractive pour les investisseurs.