bruce Anane
Notre série AI Revolution explore les idées de nos experts sur le sujet en évolution rapide de l’IA. Dans cette séance de questions-réponses, les membres de nos équipes de capital-investissement et de capital-investissement évaluent quels types d’entreprises technologiques pourraient être les mieux placées pour en récolter les bénéfices.
Qu’est-ce que l’intelligence artificielle et pourquoi l’intérêt pour elle a-t-il augmenté aujourd’hui ?
Jonathan McMullan, spécialiste du secteur mondial, actions publiques: « L’intelligence artificielle (IA) désigne essentiellement toute technique permettant aux ordinateurs d’accomplir des tâches qui nécessitent généralement l’intelligence humaine. Le concept d’intelligence artificielle existe depuis longtemps ; nous pourrions le retracer jusqu’en 1950, lorsque Alan Turing a introduit le test de Turing pour l’intelligence artificielle. Comme beaucoup de technologies conceptuelles, ses progrès ont connu des hauts et des bas au fil des années. Le voyage a été marqué par une alternance de périodes d’excitation intense et de désillusions ultérieures.
« Nous rencontrons déjà souvent l’intelligence artificielle dans notre vie quotidienne, souvent sans le savoir – pensez à la reconnaissance vocale ou d’image sur votre smartphone ou aux émissions de télévision que vous recommande Netflix. Mais l’IA générative – et en particulier le dévoilement de ChatGPT à la fin de l’année dernière – a éveillé l’imagination des gens.
« Ce qui distingue véritablement l’IA générative des autres technologies à la mode de ces dernières années, comme la cryptomonnaie ou le métaverse, c’est sa nature tangible et pratique. Ce n’est pas seulement une idée abstraite. L’IA générative fait déjà son chemin dans les flux de travail quotidiens, et nous n’avons pas besoin d’aller trop loin dans notre imagination pour voir son potentiel de transformation.
Michael White, spécialiste de l’industrie mondiale, actions publiques: « Le succès de ChatGPT a été étonnant. C’était la plate-forme la plus rapide de l’histoire à atteindre 100 millions d’utilisateurs, et elle en compte désormais environ 170 millions. La rapidité avec laquelle cette étape a été franchie suggère que des habitudes sociales se forment autour de l’utilisation de l’IA générative basée sur le texte et que cette pratique est là pour rester.
Qu’est-ce qui se cache derrière la nouvelle vague d’applications d’IA générative ?
Paddy Flood, spécialiste du secteur mondial, actions publiques: « De multiples facteurs contribuent à l’émergence de l’IA générative, notamment :
- Nouvelle (plus) architecture : Il existe de nombreuses approches architecturales différentes de l’IA, mais en 2017, Google a introduit une nouvelle architecture basée sur des transformateurs. Cette architecture est un élément essentiel pour les grands modèles de langage (LLM) que nous voyons aujourd’hui car, entre autres choses, elle signifie que les modèles peuvent contextualiser des questions entières (par opposition à des mots ou des phrases isolés) et être formés plus rapidement.
- Plus grande puissance de calcul : les semi-conducteurs sont devenus plus petits et plus puissants, ce qui signifie que les tâches peuvent être exécutées plus rapidement et plus efficacement. De plus, le cloud computing a pris son essor, permettant aux entreprises d’externaliser leur infrastructure informatique à des tiers. Sans cela, les entreprises du monde entier auraient dû investir dans des infrastructures coûteuses liées à l’IA, ce qui pourrait ralentir l’adoption de l’IA générative.
- Données : une autre raison est la plus grande disponibilité et la plus grande facilité d’utilisation des données, un élément fondamental des LLM. Le monde continue de générer beaucoup de données, et des avancées telles que le cloud computing facilitent leur accès et leur stockage.
- IA à la périphérie : Enfin, il existe désormais également des techniques permettant de mettre en œuvre l’IA à la périphérie. Cela signifie que les calculs de l’IA sont effectués sur l’appareil sur lequel les données sont créées, plutôt que dans un centre de données distant. Ceci est essentiel pour des applications telles que la conduite autonome, où les instructions de données doivent être exécutées immédiatement, sans latence ni délai.
Quels types d’entreprises opèrent dans le segment de l’IA générative ?
Ankur Dubey, directeur des investissements, Private Equity: « Nous devons comprendre la « pile technologique », qui est l’ensemble des technologies nécessaires pour créer une application d’IA générative. Il y a quatre niveaux dans la pile :
- La couche de calcul est la base de la pile. Les systèmes d’IA générative nécessitent de grandes quantités de puissance de calcul et de capacité de stockage pour former et exécuter des modèles. Le matériel (puces semi-conductrices) fournit la puissance de calcul, et les plateformes cloud telles qu’Amazon Web Services, Microsoft Azure ou Google Cloud Platform fournissent des services tels que les machines virtuelles et le stockage.
- Vient ensuite le niveau fondamental du modèle. Les modèles de base sont des systèmes dotés de larges capacités qui peuvent donc être adaptés à une gamme d’objectifs différents et plus spécifiques. Il s’agit probablement de la couche la plus importante de la pile d’IA générative. Ces modèles de base sont de grands modèles statistiques construits à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique sophistiqués qui génèrent des réponses de type humain dérivées des grands volumes de données sur lesquelles ils sont formés. Les modèles de base sont divisés en modèles fermés et open source. Les logiciels à code source fermé sont propriétaires – seule l’entreprise qui le possède peut le modifier – tandis que l’open source signifie que le code source est accessible au public et que les programmeurs peuvent le modifier.
- Niveau infrastructure. Il s’agit des sociétés d’outils d’application/d’infrastructure qui n’utilisent pas de modèles fondamentaux propriétaires. De telles applications ont besoin que les sociétés d’infrastructure les aident à utiliser pleinement la technologie disponible à un niveau fondamental. Les applications dotées de modèles propriétaires (comme ChatGPT) n’ont pas besoin de recourir à des tiers pour leur infrastructure ou leurs modèles sous-jacents.
- Enfin, en haut de la pile se trouve la couche application, qui est le logiciel grâce auquel les utilisateurs interagissent avec la technologie d’IA sous-jacente. Cela peut inclure le produit ChatGPT d’OpenAI ou une solution conçue en interne telle que le produit d’IA interne de Schroders, appelé « Genie ».
Quels types d’entreprises bénéficieront le plus de l’IA générative ?
Ankur Dubey: « Le jury ne sait toujours pas lequel de ces niveaux apportera le plus de valeur. Après tout, la technologie en est encore à ses débuts. Cependant, nous pouvons convenir que jusqu’à présent, la couche « informatique » est sortie gagnante et ouvre la voie avec NVIDIA, avec un cours de bourse en hausse d’environ 190% depuis le début de l’année (FactSet, au 30 juin) – montre que le marché est d’accord.
« Cela dit, la question se pose de savoir si la technologie de pointe conçue aujourd’hui par NVIDIA pourra être commercialisée au fil du temps. »
Michele Bianco: « Pour l’instant, les ‘entreprises de pioches et de pelles’ dans la couche informatique semblent gagnantes grâce à leurs positions dominantes existantes. À mesure que les cas d’utilisation de l’IA générative augmentent, la demande de puces augmentera également, et NVIDIA est un expert détenant une part de marché dominante dans les GPU (unités de traitement graphique) essentiels au traitement de l’IA.
« Du point de vue du cloud, le marché du cloud computing est un oligopole. Au moins pour l’instant, les grands acteurs comme Amazon Web Services, Microsoft Azure et Google Cloud Platform conserveront probablement leur avantage après avoir investi de manière significative dans l’infrastructure et établi des relations clients ces dernières années.
« Mais nous devons nous rappeler que les nouvelles technologies permettent de nouvelles façons de faire les choses et de créer des entreprises entièrement nouvelles. Par exemple, Netflix a été rendu possible grâce à Internet et a pu prospérer parce qu’il offrait un produit supérieur à la télévision payante traditionnelle d’une manière qui menaçait les sociétés de médias existantes.
« De la même manière, Uber est une entreprise dont le modèle économique ne peut exister que grâce aux smartphones et à l’Internet mobile. Il semble certainement que cette nouvelle technologie passionnante offrira de nouvelles façons de faire les choses, mais il est peut-être trop tôt pour que ces activités émergent – c’est ce que nous recherchons.
Mike McLean, directeur principal des investissements, Private Equity: « En dehors du secteur technologique lui-même, une possibilité est que les entreprises riches en données, comme celles qui possèdent de grandes quantités de contenu exclusif généré par les utilisateurs, pourraient devenir précieuses simplement en raison de la valeur de ces données dans la formation de modèles d’intelligence artificielle.
« Du point de vue du capital-risque, les flux vers les entreprises d’IA ont augmenté ces dernières années, comme le montre le graphique ci-dessous. Et les flux vers les sociétés d’IA augmentent plusieurs fois plus rapidement que le marché du capital-risque dans son ensemble. Il y a eu une baisse des dollars investis dans le secteur de l’IA l’année dernière, mais cela reflète un déclin du marché du capital-risque de manière plus générale.
« Le point clé est que l’intelligence artificielle est un élément de plus en plus important dans les types d’entreprises créées sur le marché aujourd’hui. »
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