En physique, la quête ultime consiste à établir une «théorie du tout»: une formule unique capable de réconcilier les lois qui régissent l’infiniment petit – la mécanique quantique – avec celles qui gouvernent l’infiniment grand – la relativité générale. Ce Graal absolu, poursuivi depuis des décennies par les esprits les plus brillants, reste toutefois encore hors de portée. Aujourd’hui, l’essor de l’intelligence artificielle pourrait toutefois élargir le champ des possibles, non seulement en physique, mais aussi dans d’autres domaines comme l’économie, où l’IA pourrait déjà bien être le chaînon manquant d’une «théorie du tout économique».

En effet, malgré des avancées technologiques majeures au cours des trois dernières décennies, portées par la croissance exponentielle de la puissance de calcul des microprocesseurs, ces progrès n’ont jusqu’ici pas généré de gains significatifs de productivité. C’est le paradoxe de Solow: «la technologie est partout sauf dans les chiffres de productivité». Ces dernières années ont cependant vu le développement de nouvelles générations de microprocesseurs qui, utilisés de manière optimisée (parallèle et distribuée), ont permis le déploiement massif de l’IA, dont la vitesse d’adoption par la population et les entreprises a été beaucoup plus rapide que celle d’Internet ou des ordinateurs personnels
Cette rapidité d’adoption sans précédents de l’IA pourrait faire de celle-ci le trait d’union entre deux univers. D’une part, les lois qui régissent la microélectronique, comme la loi de Moore, selon laquelle le nombre de transistors sur une puce double tous les deux ans, entraînant une explosion de la puissance de calcul qui pourrait encore s’accélérer grâce à l’informatique quantique. Et d’autre part, les lois qui régissent la macroéconomie, comme la fonction de production Cobb-Douglas qui établit que la croissance économique dépend de la croissance du travail, du capital et de la productivité, trois variables directement ou indirectement influencées par l’IA. En effet, celle-ci mobilise déjà des centaines de milliards d’investissements, notamment en datacenters, soutient la productivité des travailleurs, qui pourrait doubler selon nombre d’estimations, et pourrait même compenser la baisse de la population active avec l’arrivée d’agents IA et, demain peut-être, de robots intelligents.  En somme, l’IA, plus que toute autre technologie auparavant, pourrait bien être la clé pour esquisser une «théorie du tout» économique.

Ces perspectives ont naturellement suscité un engouement important ces derniers mois pour le secteur technologique, dont la valorisation s’est envolée. Aujourd’hui celui-ci n’est donc pas à l’abri de prises de bénéfices et il semble de plus en plus évident que tous ses acteurs ne survivront pas à la course au leadership effrénée qu’ils se livrent. Pour autant, il nous semble exagéré de parler de bulle spéculative. Les investisseurs doivent réaliser que l’IA est désormais partout et dans tout, qu’elle ne se limite donc pas à la poignée de valeurs qui retiennent aujourd’hui toute leur attention et qu’il convient de l’embrasser de manière diversifiée plutôt que de la fuir au motif que les cours seraient montés trop vite et trop fort.

C’est pourquoi nous restons positifs sur la thématique IA au sens large, tout en veillant à adopter une exposition diversifiée à celle-ci, tant au niveau régional – avec une préférence pour le secteur technologique chinois – qu’au niveau sectoriel, en privilégiant des secteurs comme celui des soins de santé, qui a été l’un des premiers à intégrer l’IA dans son processus de production, ou celui des utilities, qui alimente en énergie les datacenters nécessaires au déploiement de l’IA.