Le secteur de l'Intelligence Artificielle est-il un investissement judicieux ? Explorons les valeurs de croissance, les risques et les préoccupations éthiques

Diversification au sein de l'écosystème IA

Investir dans l'intelligence artificielle nécessite d'analyser l'ensemble du secteur de l'IA, des centres de données et fabricants de puces aux plateformes logicielles et utilisateurs en entreprise. Aucun segment ne capture à lui seul l'ensemble des opportunités. La diversification entre les infrastructures, le développement de modèles et l'IA appliquée pourrait vous aider à équilibrer volatilité à court terme et potentiel de croissance à long terme.

Comment évaluer les entreprises d'intelligence artificielle

L’essor de l’IA a suscité une vague d’intérêt chez les investisseurs, mais identifier les gagnants durables nécessite plus que simplement reconnaître les noms de marque ou les gains récents du cours des actions.

Voici ce à quoi vous devez prêter attention :

Évolutivité du modèle économique

Les produits liés à l'IA bénéficient souvent d'importantes économies d'échelle. Une fois entraînés, les modèles informatiques peuvent être réutilisés sur différentes plateformes et dans différents secteurs. Cependant, l'entraînement de modèles de grande taille nécessite des investissements et une puissance de calcul considérables. Les investisseurs doivent évaluer la capacité d'une entreprise à évoluer de manière rentable, soit grâce à une infrastructure propriétaire, soit grâce à des partenariats réduisant les coûts marginaux de déploiement.

Avantage de données propriétaires

L'accès à des ensembles de données uniques est un facteur de différenciation essentiel, car les systèmes d'IA s'améliorent lorsqu'ils sont entraînés sur des données pertinentes et de haute qualité. Les sociétés disposant d'ensembles de données propriétaires, comme les établissements de santé avec des dossiers patients anonymisés ou les institutions financières avec des flux de transactions en temps réel, bénéficient d'un avantage structurel. Cet avantage en matière de données rend leurs offres d'IA plus difficiles à reproduire.

Stratégie de produit différenciée

Toutes les solutions IA ne se valent pas. Certaines entreprises intègrent l'IA dans des outils existants pour enrichir l'expérience utilisateur, tandis que d'autres développent des plateformes IA natives offrant des services entièrement nouveaux. Une feuille de route produit claire, un engagement utilisateur fort, et une propriété intellectuelle défendable (comme l'architecture de modèle ou l'infrastructure de déploiement) indiquent souvent qu'une entreprise peut conserver une avance, même dans un paysage concurrentiel.

Chemin vers la monétisation

Nombreux sont les startups IA qui attirent l'attention avec des démonstrations impressionnantes et une adoption précoce, mais leur viabilité à long terme dépend de la croissance soutenue des revenus. Investir durablement en IA signifie examiner comment une entreprise capte la valeur (via des abonnements, la tarification à l'usage, les intégrations d'entreprises, ou les licences). Des niveaux de tarification clairs, la fidélisation des clients et des revenus récurrents à forte marge sont des indicateurs éloquents de maturité en terme de monétisation.

Historique d'exécution

Face à l'évolution rapide du marché de l'IA, l'exécution est essentielle. L'entreprise publie-t-elle régulièrement des mises à jour ? A-t-elle réussit la transformation du travail de R&D en adoption client ? Les partenariats élargissent-ils sa portée commerciale ? Les rapports de résultats, les indicateurs de croissance utilisateurs et les lancements de produits offrent-ils des indicateurs tangibles de la qualité de l'exécution.

Positionnement concurrentiel dans l'écosystème de l'IA

Le rôle des entreprises d'IA dans l'écosystème (créateur de modèles, fournisseur d'infrastructures, intégrateur de plateformes ou développeur d'applications) influence leur potentiel de croissance et leur profil de marge. Les investisseurs doivent déterminer si une société est leader dans son segment ou si elle subit la pression d'acteurs plus importants et plus intégrés.

Préoccupations éthiques que les investisseurs doivent connaître

Investir dans l'intelligence artificielle ne concerne plus uniquement le potentiel de croissance. Les risques éthiques sont désormais au centre des préoccupations pour les investisseurs soucieux de la valeur et de l'impact à long terme. Voici les principaux enjeux à surveiller attentivement :

Biais et discrimination dans les algorithmes

Les systèmes IA apprennent souvent à partir de données réelles, mais ces données ne sont pas toujours justes. Si les données de utilisées à des fins d'entraînement des algorithmes incluent des inégalités passées ou des déséquilibres, l'IA peut les reproduire d'une manière qui nuit aux individus. Cela inclut des outils de recrutement préférant un groupe démographique plutôt qu'un autre ou des modèles de santé inefficaces pour certaines populations. Les investisseurs devraient s'interroger sur l'existence de contrôles intégrés au sein des sociétés, tels que des audits indépendants ou des équipes axées sur la responsabilité de l'IA.

Préoccupations liées à la confidentialité et risques de surveillance

Les systèmes d'IA s'appuient fréquemment sur la collecte de données à grande échelle. Cela soulève d'importantes inquiétudes quant à l'utilisation abusive des données, à la surveillance et au consentement, notamment dans des secteurs comme la publicité et la reconnaissance biométrique, par exemple. De mauvaises pratiques de gouvernance des données peuvent entraîner des poursuites judiciaires, une atteinte à la réputation et des amendes réglementaires. Les investisseurs doivent vérifier si les entreprises respectent le RGPD, le CCPA ou d'autres cadres réglementaires importants en matière de protection des données.

Défis en matière de propriété intellectuelle et de droit d'auteur

De nombreux systèmes IA apprennent en analysant le contenu récupéré sur internet, tels que livres, de code, de la musique ou des articles de presse. Mais cela soulève des questions cruciales : les données ont-elles été utilisées légalement ? L'IA pourrait-elle générer quelque chose qui enfreint les droits d'autrui ? Les sociétés poursuivies à ce sujet font déjà la une. Les entreprises qui affichent clairement les données qu'elles utilisent et qui ont des politiques de licence claires sont plus sûres.

Transparence et utilisation responsable

Certains systèmes d'IA fonctionnent comme des boîtes noires : personne ne sait vraiment comment ils prennent leurs décisions. C'est problématique lorsqu'ils sont utilisés dans des domaines comme la santé, le crédit ou le maintien de l'ordre. Les investisseurs devraient privilégier les entreprises qui expliquent le fonctionnement de leur IA, autorisent les contrôles par des tiers ou partagent ouvertement certaines parties de leur technologie.

Impact environnemental

L'IA nécessite une puissance de calcul importante, ce qui implique une consommation énergétique importante. L'entraînement d'un modèle de grande taille peut émettre autant de carbone que plusieurs voitures au cours de leur vie. Les investisseurs soucieux du développement durable devraient vérifier si les entreprises utilisent des systèmes efficaces, des énergies vertes ou compensent leurs émissions de carbone.

Applications à double usage et militaires

Certains outils d'IA sont utilisés à des fins de surveillance voire d'armes autonomes. Ces cas de "double usage" peuvent alerter les investisseurs soucieux d'une gouvernance éthique de cette technologie. Vérifiez si l'entreprise dispose de politiques claires sur l'utilisation de son IA.

Perturbation économique et suppressions d'emploi dues à l'IA

L'intelligence artificielle transforme le marché du travail. Certains postes sont rationalisés ou supprimés, tandis que d'autres évoluent. Pour les investisseurs, cette évolution représente un risque à la fois commercial et de réputation.

L'automatisation induite par l'IA a impacté les emplois impliquant des tâches routinières et répétitives. Les fonctions de fabrication, de logistique, de support client et d'administration sont de plus en plus gérées par la robotique, les chatbots et l'automatisation des flux de travail. Dans la finance, des tâches comme les contrôles de conformité et les reportings de base sont désormais partiellement automatisées, réduisant ainsi le recours à certaines fonctions de back-office.

Les emplois créatifs et d'autres subissent également les effets de l'IA. Les outils d'IA permettent de coder, de générer du contenu marketing, de réviser des documents juridiques et d'aider aux diagnostics médicaux. Si ces outils améliorent l'efficacité, ils réduisent également la demande de postes de débutants dans les secteurs du design, des médias, du droit et de la santé.

Mais tous les effets ne sont pas négatifs. L'IA crée également de nouveaux rôles dans la gestion des données, la supervision des modèles et les opérations techniques. De nombreuses sociétés restructurent leurs équipes, et ne font pas que seulement les réduisent.

Les gouvernements surveillent de près. Certains testent des politiques telles que l'évaluation des risques liés à l'IA, la fiscalité liée à l'automatisation et les incitations à la reconversion. Face à l'inquiétude croissante du public, les entreprises qui automatisent sans soutenir leurs employés pourraient être confrontées à des pressions réglementaires ou à des répercussions sur leur réputation.

Pour les investisseurs, la question clé est de savoir si les sociétés gèrent les changements de personnel de manière responsable. La réussite à long terme dépendra non seulement des économies de coûts, mais aussi de la durabilité et de la viabilité sociale de leur stratégie d'automatisation.

Risques liés à l'investissement dans les entreprises d'IA

L'IA est l'un des thèmes les plus transformateurs des marchés mondiaux, mais elle comporte également des risques que les investisseurs doivent comprendre avant d'allouer des capitaux. Voici les principaux :

1. Risque de valorisation et de sentiment

Certaines actions liées à l'IA ont connu des hausses de prix spectaculaires, notamment dans les secteurs des semi-conducteurs, des infrastructures cloud et des logiciels d'automatisation. Cependant, nombre de ces gains sont motivés par les attentes futures plutôt que par les bénéfices actuels. Cela crée un risque de corrections brutales en cas de baisse de confiance des investisseurs, de baisse des bénéfices ou de hausse des taux d'intérêts. C'est pourquoi miser massivement sur les actions du secteur de l'IA les plus populaires peut accroître la volatilité d'un portefeuille.

2. Changements de réglementations

Les gouvernements du monde entier réfléchissent encore à la gestion de l'IA. De nouvelles règles concernant la confidentialité, la sécurité, l'équité, ou l'utilisation des données pourraient modifier le fonctionnement des entreprises. Si une société ne respecte pas ces règles ou ne peut pas s'adapter rapidement, elle pourrait faire face à des amendes, des retards, ou des retombées médiatiques négatives. Les réglementations nationales étant différentes, les entreprises mondiales de l'IA pourraient être confrontées à des défis supplémentaires.

3. Risque d'exécution

Toutes les entreprises se présentant comme "axées sur l'IA" ne proposent pas de solutions viables et évolutives. Certaines peinent à passer de la recherche et des prototypes à des applications concrètes générant des revenus durables. Les modèles économiques peuvent s'effondrer si les coûts d'intégration sont trop élevés ou si les clients tardent à les adopter. Les investisseurs doivent évaluer non seulement la technologie, mais aussi son impact commercial réel et l'attrait des utilisateurs pour ces solutions.

4. Dépendance excessive à quelques fournisseurs

De nombreuses sociétés d'IA dépendent des mêmes grands acteurs pour leurs puces, leurs services cloud ou leurs technologies clés. Si l'un de ces fournisseurs augmente ses prix, restreint l'accès ou est confronté à des problèmes politiques, cela peut affecter simultanément de nombreuses petites entreprises. Ce type de dépendance peut engendrer des risques cachés.

5. Dépendance aux données et risque de modèle

La qualité des systèmes d'IA dépend des données sur lesquelles ils sont entraînés. Des données de mauvaise qualité, des entrées obsolètes ou des ensembles de données biaisés peuvent entraîner des résultats erronés, nuire à la réputation ou susciter des réactions réglementaires négatives. De plus, les performances des modèles peuvent se dégrader au fil du temps ("dérive du modèle") ou échouer face à des comportements inattendus du marché ou des utilisateurs. Cela ajoute une couche d'imprévisibilité à la création de valeur à long terme.

6. Rareté des talents et goulets d'étranglement opérationnels

Le développement d'une IA avancée requiert des talents hautement spécialisés, qui restent limités et coûteux. Les entreprises qui ne parviennent pas à recruter ou à retenir les meilleurs ingénieurs et chercheurs risquent de prendre du retard en matière d'innovation ou de faire face à des lacunes d'exécution. Ce risque est particulièrement élevé pour les petites entreprises technologiques ou les entreprises non stratégiques qui tentent de rivaliser dans un secteur dominé par les géants de la technologie.

Conclusion : Ce qu'il faut prendre en compte pour investir dans l'IA

Certaines actions liées à l'IA ont généré de solides rendements, mais les gains ont été concentrés et les valorisations des principaux titres sont élevées. À ces niveaux, la sélectivité est essentielle.

Une approche judicieuse consiste à répartir l'exposition sur différents segments de la chaîne de valeur de l'IA, tels que les puces, le cloud, les logiciels d'entreprise et les applications sectorielles, sans surcharger un seul thème. Les ETFs peuvent être utiles, mais certains sont fortement axés sur quelques entreprises seulement.

Toutes les entreprises utilisant l'IA ne génèrent pas une croissance durable. Il est donc préférable de se concentrer sur les fondamentaux de l'entreprise : comment les produits sont monétisés, si les clients sont fidèles et avec quelle efficacité les capitaux sont déployés.

L’IA reste un investissement, mais elle n’est plus bon marché ni simple.