Sociétés technologiques

Selon RBC Marchés des Capitaux, les sociétés de logiciels et d’Internet en sont aux premières étapes d’une transformation perturbatrice, l’IA générative créant des occasions attrayantes et, parallèlement, augmentant considérablement la menace liée à la cybercriminalité.

Logiciels

Les fournisseurs de logiciels et les clients dotés de stratégies claires pour tirer parti de la technologie d’IA générative pourraient voir une accélération de la croissance de leurs revenus et une augmentation de leurs marges au cours des trois à cinq prochaines années. Selon eux, trois principaux facteurs devraient entraîner ces avantages potentiels.

1. Amélioration du pouvoir de fixation des prix

Les sociétés de logiciels lancent des produits d’IA générative autonomes moyennant un coût supplémentaire par utilisateur. Les clients, quant à eux, sont de plus en plus prêts à payer pour des solutions qui améliorent leur rendement du capital investi.

Par exemple, Microsoft Copilot intègre la technologie d’IA générative à la gamme de produits de la société, et propose des barèmes de tarification personnalisés pour les particuliers, les utilisateurs professionnels et les déploiements à l’échelle des sociétés. Copilot a également été intégré à GitHub, une société de services logiciels appartenant à Microsoft qui aide les développeurs à gérer le code source et à collaborer à cet égard. Au deuxième trimestre de 2024, 1,3 million d’abonnés individuels et plus de 50 000 abonnés commerciaux à GitHub Copilot ont tiré parti de la technologie.

2. Amélioration de la productivité des développeurs et réduction des coûts de développement

Selon une récente étude de McKinsey & Company, voici les plus grands avantages qu’offre l’IA générative aux développeurs de logiciels : accélération du travail manuel de codage, lancement plus rapide d’une première version du code et accélération des mises à jour du code existant. L’étude estime que les développeurs de logiciels peuvent effectuer des tâches de codage jusqu’à deux fois plus rapidement en tirant parti de l’IA générative. Toutefois, malgré ces progrès, un examen humain du code à la recherche de bogues et d’erreurs demeure nécessaire.

Au fil du temps, l’utilisation des capacités d’IA générative devrait se traduire par un lancement plus rapide des produits, des caractéristiques améliorées, une meilleure souplesse pour résoudre les problèmes et, au bout du compte, un rendement du capital investi plus élevé.

3. Automatisation des tâches de base liées au service à la clientèle et à la collecte de données

RBC Marchés des Capitaux estime que les fournisseurs de logiciels et leurs clients seront en mesure d’automatiser les tâches de bas niveau. Cette mesure pourrait créer des occasions d’optimiser la structure de coûts et l’approche en matière de personnel, ce qui permettrait aux entreprises d’affecter plus de ressources humaines à des rôles stratégiques et d’établissement de relations – des postes qui tendent à influer plus sur la rentabilité et la compétitivité des entreprises.

L’IA générative peut accélérer le traitement des tâches des développeurs, en particulier celles qui sont plus simples

Amélioration potentielle de la productivité du développement de logiciels par catégorie de tâche

Considérations de cybersécurité

Au-delà de ces développements positifs, l’IA générative pourrait également accroître considérablement le besoin de sécurité en raison de l’augmentation des volumes de données. Selon le National Cybersecurity Center (NCC), organisme américain qui se concentre sur la politique de cybersécurité, l’IA augmentera presque certainement le volume et les répercussions des cyberattaques au cours des deux prochaines années. Même si tous les types d’acteurs de cybermenaces utilisent déjà l’IA à divers degrés, celle-ci a abaissé les barrières à l’entrée pour les cybercriminels novices et accru la menace des rançongiciels mondiaux, selon le NCC.

Internet

Pour les sociétés d’Internet, l’IA générative aura probablement la plus grande incidence sur le marché final dans le domaine du marketing numérique. L’IA générative semble prête à transformer la création de contenu sur l’ensemble des canaux, du texte à la vidéo, tout en créant des outils qui soutiennent l’analyse approfondie des problèmes techniques.

Des plateformes personnalisées émergeront probablement et produiront de nouveaux types d’interactions et d’expériences grâce à l’IA générative et à d’autres technologies comme la réalité virtuelle et la réalité augmentée.

Par exemple, l’IA pourrait faire fonctionner un acheteur personnel virtuel qui utilise la réalité augmentée pour montrer au client en temps réel quelle serait son apparence en portant des vêtements. Cette plateforme personnalisée pourrait analyser le comportement en ligne de l’utilisateur, ses achats passés et ses préférences de style, et utiliser ces renseignements pour offrir une expérience de magasinage personnalisée, y compris des promotions fondées sur les habitudes de magasinage antérieures.

Des interactions plus approfondies avec l’auditoire peuvent, à leur tour, permettre aux sociétés d’Internet d’extraire plus de valeur des données qu’elles recueillent.

Les développements à surveiller comprennent la continuité et la portabilité par IA de l’avatar (c.-à-d. avoir le même avatar dans différents mondes virtuels gérés par différentes sociétés), les jeux de réalité virtuelle, ainsi que les recréations et projections personnelles (c.-à-d. la capacité de générer du nouveau contenu personnalisé fondé sur les commentaires des utilisateurs, soit, concrètement, une collaboration cocréative entre les humains et l’IA), entre autres possibilités.

Les vidéos constituent actuellement la part du lion du trafic Internet

Énergie, services publics et infrastructures

La demande d’énergie devrait augmenter encore plus rapidement en raison de la prolifération des centres de données, indispensables aux services d’IA et d’IA générative.

L’IA générative nécessite beaucoup plus de puissance informatique que l’apprentissage machine traditionnel, car les modèles d’IA générative doivent être formés en fonction d’énormes ensembles de données et une plus grande puissance de traitement est nécessaire pour produire des réponses semblables à celles des humains.

Les centres de données, qui sont déjà une composante essentielle de l’infrastructure exigée par le passage à une économie numérique, peuvent être aussi grands que plusieurs terrains de football américain et héberger plusieurs milliers de serveurs qui traitent et stockent l’information.

La croissance du nombre et de la taille de ces installations entraîne une augmentation rapide de la consommation d’électricité. Plusieurs secteurs devraient profiter de cette tendance.

Production d’électricité au gaz naturel

Comme les exploitants de centres de données priorisent un approvisionnement fiable en électricité, malgré l’accent généralisé mis sur la durabilité et l’énergie propre, une production supplémentaire de gaz naturel sera nécessaire pour répondre à leur demande d’électricité, selon RBC Marchés des Capitaux. Contrairement à l’énergie solaire ou éolienne, les centrales au gaz naturel sont en mesure de répondre rapidement aux pénuries d’approvisionnement et aux fluctuations de la demande.

Infrastructures de gaz naturel (pipelines, stockage, collecte, traitement et compression)

Pour soutenir la production supplémentaire de gaz naturel, il faut accroître la capacité des gazoducs. L’expansion de la capacité peut prendre plusieurs formes, notamment l’installation d’un plus grand nombre de stations de compression de manière à augmenter le volume de gaz pouvant être transporté par gazoduc, la construction de pipelines latéraux et le doublage de pipelines existants.

Aux États-Unis, la croissance des infrastructures de gaz naturel a été à la traîne de la croissance de la demande de gaz naturel au cours de la dernière décennie, faisant grimper les taux d’utilisation des pipelines à des niveaux insoutenables. Kinder Morgan, qui transporte environ 40 % du gaz naturel aux États-Unis, a indiqué que son taux d’utilisation moyen des pipelines était de 87 % en 2023, les pipelines fonctionnant parfois à 100 % de leur capacité.

Ces besoins en infrastructures pourraient offrir des occasions de croissance à long terme intéressantes pour les sociétés de transport par pipeline. Nous sommes d’avis que les fournisseurs actuels qui ont déjà des capacités d’expansion et des droits de passage sont les mieux placés pour en profiter, car les processus complexes d’approbation de la planification restreignent souvent les nouveaux projets de pipelines.

Produits industriels

Plusieurs secteurs industriels devraient profiter de l’adoption de l’IA générative, y compris ceux qui soutiennent la croissance de l’IA et ceux qui devraient profiter directement des capacités de l’IA.

Solutions électriques : refroidissement liquide

Les nouveaux et plus vastes centres de données abritent un nombre toujours plus grand de serveurs dans des baies densément espacées, c’est-à-dire des structures spécialisées qui contiennent plusieurs unités de traitement et appareils de stockage ainsi que l’équipement connexe. Lorsqu’elles fonctionnent, ces baies produisent d’importantes quantités de chaleur pouvant affecter la performance des serveurs et endommager des composants sensibles. À mesure que la densité des baies et la demande d’électricité augmentent, l’intérêt pour les solutions de refroidissement liquide s’accroît.

Les nouvelles solutions à grande échelle nécessitent une puissance se situant aux alentours de 25 kilowatts (kW) pour chaque baie de serveurs, et certaines densités sont déjà au-dessus de ce niveau, ce qui est bien au-delà des habituels 8 à 10 kW des centres de données d’aujourd’hui. Dans la fourchette des 30 kW par baie – où NVIDIA exploite déjà des environnements d’essai – le refroidissement liquide émerge comme la solution la plus viable et la plus rentable par rapport aux systèmes de refroidissement à air traditionnels.

L’accent mis sur la durabilité environnementale par les gouvernements, qui réglementent la croissance des centres de données, contribue également à l’adoption accrue des solutions de refroidissement liquide, qui sont plus efficaces et moins énergivores.

De façon anecdotique, nVent, une société de solutions électriques, estime que seulement 5 % des centres de données utilisent actuellement le refroidissement liquide, une technologie dont la demande croît trois fois plus rapidement que celle du refroidissement à air traditionnel.

Des investissements d’au moins 100 milliards de dollars dans des projets de centres de données ont été annoncés en Amérique du Nord depuis janvier 2023, selon RBC Marchés des Capitaux, ce qui souligne que bon nombre d’entre eux emploieront des conceptions permettant l’intégration des technologies de refroidissement liquide. Parmi ces projets, mentionnons un nouveau centre de données de 800 millions de dollars de Meta Platforms, la société mère de Facebook, qui utilisera le refroidissement liquide pour soutenir les charges de travail liées à l’IA. RBC Marchés des Capitaux estime que le marché cible total des solutions de refroidissement liquide se situe entre 2,5 et 4,0 milliards de dollars et affiche un taux de croissance annuel composé potentiel de 30 % ou plus au cours des cinq prochaines années.

Aérospatiale et défense

L’intelligence artificielle est mise à profit pour accroître les capacités au sein de la défense, notamment pour ce qui est des essaims de drones et de la reconnaissance des cibles. La U.S. Air Force met au point des systèmes sans équipage pour faire progresser sa supériorité aérienne; l’utilisation de drones comme « ailiers » à l’appui des avions-chasseurs pilotés est particulièrement importante. L’intégration de l’IA dans les systèmes sans équipage est évolutive et peut accroître le taux de survie sur le champ de bataille, tout en offrant des capacités comparables à celles des avions avec équipage, mais à des coûts nettement inférieurs. L’IA a également joué un rôle déterminant dans la mise au point de systèmes de munitions mobiles, ou drones suicide, qui identifient une cible et l’attaquent en s’y écrasant.

Dans le segment aérospatial commercial, l’IA est actuellement utilisée pour un large éventail de fonctions, notamment l’automatisation intelligente des usines, la maintenance prédictive des avions, le contrôle de la qualité et l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement.

Automobiles et pièces automobiles

L’intelligence artificielle jouera probablement un rôle de plus en plus important dans les systèmes avancés de conduite assistée et les véhicules entièrement autonomes.

En ce qui concerne les systèmes de conduite assistée avancée, un conducteur doit superviser le pilotage et conduire le véhicule même si des fonctions de soutien sont activées, par exemple, lorsque son pied n’est pas sur la pédale. Les caractéristiques de soutien comprennent la direction, le freinage, l’accélération et le contrôle de la vitesse. Dans ces systèmes de soutien, l’apprentissage machine peut aider à composer avec certaines difficultés, comme des débris sur la route, des piétons ou des cyclistes vulnérables, ainsi que les angles morts.

En revanche, dans les véhicules entièrement autonomes, les conducteurs humains n’ont aucun rôle à jouer. Parmi les applications actuelles, mentionnons Cruise de General Motors Company et Waymo d’Alphabet. RBC Marchés des Capitaux s’attend à ce que le taux de pénétration des véhicules autonomes sur le marché mondial soit seulement de 2 % en 2030, mais cette technologie pourrait être appliquée au camionnage commercial dès 2025-2026.

Les véhicules autonomes utiliseraient probablement l’IA générative pour :

• prévoir les mouvements des piétons et des autres véhicules, anticiper les dangers et ajuster le style de conduite du véhicule;
• trouver des itinéraires efficaces;
• déterminer quand accélérer, ralentir, changer de voie ou arrêter;
• permettre l’utilisation de la reconnaissance vocale lorsque le véhicule interagit avec les passagers.

Finance

L’intelligence artificielle est un thème clé dans tous les segments du secteur de la finance. En ce qui a trait à la gestion de patrimoine, l’IA générative présente plusieurs avantages potentiels : accroître l’expertise des conseillers financiers, stimuler la productivité et améliorer le service à la clientèle.

Les outils d’IA générative peuvent permettre aux conseillers d’établir des communications plus personnalisées et plus fréquentes avec les clients en simplifiant la production des documents de conseil, en préremplissant les courriels ou en adaptant les notes de préparation aux rencontres. En consacrant moins de temps aux communications écrites, les conseillers peuvent en passer plus à communiquer verbalement et interagir avec la clientèle en personne.

Soins de santé

L’IA générative pourrait améliorer les résultats pour les patients et les fournisseurs de soins de santé. Les exemples ci-dessous mettent en évidence les occasions liées à l’IA à diverses étapes du parcours du patient.

• Triage automatique : l’IA peut aider les personnes à déterminer si une aide médicale professionnelle est nécessaire en vérifiant leurs symptômes et en les guidant vers le milieu de soins approprié.
• Admission des patients : une fois qu’un rendez-vous en personne est fixé, l’IA peut aider à simplifier le processus d’admission des patients en remplaçant l’approche du « presse-papiers » couramment utilisée dans les salles d’attente.
• Simplification de la documentation clinique : selon un sondage mené par le Collège des médecins de famille de l’Ontario, les omnipraticiens canadiens consacrent environ 40 % de leurs heures de travail à des tâches administratives, comme la rédaction de notes médicales et la production de formulaires d’assurance pour les patients. On observe des pourcentages semblables dans d’autres régions. L’utilisation de l’IA peut réduire ce fardeau et libérer du temps pour prendre soin des patients.
• Marketing ciblé des médicaments : l’IA peut être utilisée pour fournir du contenu pertinent, comme proposer des options d’aide financière aux fournisseurs au moment de l’ordonnance pour le compte de sociétés pharmaceutiques. Par exemple, si un fournisseur envisage de prescrire un médicament, mais que le patient ne peut que s’en permettre qu’un autre, moins efficace, tout programme de réduction offert pour rendre le médicament le plus efficace plus abordable servirait grandement le patient.
• Imagerie médicale : après une première visite, un fournisseur peut également demander que le patient soit soumis à une IRM ou une tomographie. L’IA peut servir à repérer des anomalies et des sujets de préoccupation potentiels, ce qui permet d’établir des diagnostics plus précis, de réduire les coûts et d’accélérer les délais de traitement.
• Soutien aux décisions cliniques : après avoir reçu les résultats de différents tests de laboratoire ou rapports de pathologie, le médecin peut poser un diagnostic ou diriger le patient vers un spécialiste. L’IA peut aider en recueillant des données et en mettant les médecins en relation avec leurs homologues aux fins de collaboration, dans le but de choisir la trajectoire de soins optimale qui harmonise le mieux les coûts et les résultats.
• Consolidation des données : si une intervention chirurgicale est nécessaire, l’IA peut regrouper les données d’imagerie, les vidéos d’interventions chirurgicales et les facteurs de risque des patients, puis fournir des renseignements exploitables.
• Engagement continu des patients et surveillance de leur état à distance : une fois le traitement commencé, l’IA peut recueillir des données sur les patients et communiquer avec eux, par exemple, pour les aider à gérer leurs maladies chroniques ou leur rappeler de prendre certains médicaments ou de fixer un rendez-vous en particulier.

De même, dans le secteur des fournitures et appareils médicaux, l’IA générative a le potentiel de stimuler l’efficacité et l’innovation, ce qui devrait réduire les coûts et produire de meilleurs résultats pour les patients.

Biens de consommation

Les applications d’IA générative peuvent améliorer la personnalisation de l’offre de produits en exploitant les données des consommateurs et en améliorant la gestion de la chaîne d’approvisionnement.

L’application Beauty Genius, développée par la multinationale de produits de beauté L’Oréal Paris, montre le potentiel de l’IA générative pour personnaliser les expériences de consommation. L’application crée des diagnostics et des recommandations de produits pour les consommateurs dépassés par les choix sur le marché. L’Oréal estime que Beauty Genius peut faire passer de 11 % à 73 % le taux des conversations de vente à un comptoir de produits de beauté typique. L’application fournit également des données supplémentaires sur les consommateurs, qui peuvent éclairer les plans d’innovation futurs.

On utilise maintenant l’intelligence artificielle pour optimiser les chaînes d’approvisionnement mondiales qui soutiennent les entreprises de produits de consommation. Procter & Gamble a intégré l’IA à une initiative visant à bâtir une chaîne d’approvisionnement de bout en bout synchronisée, durable et résiliente, et la société estime que les améliorations apportées à la chaîne d’approvisionnement permettent d’économiser jusqu’à 1,5 milliard de dollars par année. La société utilise maintenant l’IA pour dégager des économies supplémentaires dans des secteurs essentiels, comme le transport, où elle entrevoit des occasions d’économies annuelles de plus de 300 millions de dollars en réduisant au minimum le temps d’inactivité des chauffeurs, en optimisant les chargements des camions et en établissant une conception dynamique des routes.

Un tsunami technologique?

Selon notre évaluation, le développement des technologies d’IA, y compris l’adoption de la technologie d’IA générative, devrait devenir une mégatendance perturbatrice et transformer de nombreuses sociétés. Toutefois, il faudra peut-être de nombreuses années pour comprendre le plein potentiel de ces technologies, étant donné que leurs répercussions pourraient prendre un certain temps à se faire sentir. De plus, l’adoption de l’IA générative pourrait être freinée par des défis comme la responsabilité de fournir des réponses exactes aux commentaires des utilisateurs et l’élimination des « hallucinations » qui se produisent lorsque les réponses produites s’écartent de la réalité, ainsi que par la nécessité de préserver la confidentialité des données des utilisateurs. Et comme l’IA générative est une technologie coûteuse, l’utiliser pour remplacer des travailleurs dans des postes de premier échelon n’est peut-être pas toujours logique sur le plan financier.

L’histoire montre que les investisseurs ont tendance à surestimer les avantages à court terme des nouvelles technologies prometteuses, mais à sous-estimer leurs retombées à long terme. Nous croyons que c’est le cas de l’intelligence artificielle aujourd’hui. Comme l’IA générative est déployée dans un large éventail de secteurs, il sera important pour les investisseurs de se tenir au courant des nouveaux développements afin de comprendre comment cette technologie potentiellement transformationnelle entraîne des changements dans le contexte des placements.

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Ressources pour les recherches 

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