Au-delà du buzz : comment investir intelligemment dans l'IA ?

Les investissements dans l’IA devraient atteindre 200 milliards de dollars d'ici 2051, ce qui témoigne de l'importance croissante de cette technologie. Cet afflux de capitaux attire non seulement l'attention des géants technologiques, mais aussi d'un nombre croissant d'investisseurs particuliers, qui cherchent à déterminer les meilleures manières d’investir dans ce secteur.

Les licornes inaccessibles

Pourtant, de manière paradoxale, les investissements qui donnent le plus envie aux petits investisseurs leur sont inaccessibles : OpenAI (ChatGPT), Anthropic (Claude), xAI (Elon Musk) ou encore Mistral AI et Cohere, demeurent des entreprises privées dont les levées de fonds spectaculaires sont réservées aux investisseurs institutionnels et aux fonds de capital-risque. Cette situation crée une certaine frustration chez les investisseurs particuliers, qui voient ces entreprises révolutionner le secteur sans pouvoir participer directement à leur croissance.

Face à cette contrainte, il faut donc trouver des stratégies indirectes pour capturer une partie de la valeur créée par ces innovations.

Les « fabricants de pelles »

Au temps de la ruée vers l’or, l’investissement le plus raisonnable consistait à investir dans les pelles et les pioches, puisque tout chercheur d’or, même celui qui n’en trouverait jamais, aurait besoin de ces outils pour tenter sa chance. Cela se vérifie pour l’IA puisque, jusqu’à maintenant, les actions qui ont le plus profité de la révolution de l'IA sont celles des entreprises responsables de la construction de l'infrastructure nécessaire à son déploiement.

La plus connue d’entre elles, Nvidia, se distingue par une position quasi-monopolistique dans le domaine des puces graphiques pour l’IA. Sa division des centres de données a enregistré une hausse des ventes de plus de 400 % en un an, une croissance de start-up, propulsée par une demande constante des géants technologiques comme Microsoft, Amazon, Alphabet, Meta…Cependant, le secteur des semi-conducteurs ne se limite pas seulement à Nvidia. D'autres entreprises comme AMD ou Broadcom émergent comme alternatives valables, en particulier pour ceux qui ne peuvent pas se permettre les solutions premium offertes par Nvidia.

Les actions des producteurs de semi-conducteurs depuis novembre 2022 (date de la première version publique de ChatGPT)

La dynamique du marché des semi-conducteurs est également alimentée par des fabricants européens tels qu'ASML Holdings, ASM International et BE Semiconductor Industries, qui jouent un rôle crucial dans la chaîne de production. TSMC, le premier fabricant taïwanais, est un acteur central dans la fabrication de semiconducteurs pour puces, représentant environ 50 % de la production mondiale. La robustesse de cette infrastructure est essentielle, car sans elle, les innovations en matière d'IA ne seraient pas viables.

Voici des ETFs majeurs regroupant la plupart de ces acteurs :

Les géants technologiques et leur adoption de l’IA

L'adoption de l'IA par les géants technologiques marque la seconde vague d'investissement dans ce secteur. Microsoft, par exemple, a investi 13 milliards de dollars dans OpenAI, et intégré l'IA dans tous les aspects de son écosystème, des applications Office à la plateforme cloud Azure. Cette transformation a aussi contribué à un bond significatif de sa valorisation, dépassant les 3300 milliards de dollars fin 2024. Cet investissement montre comment les grandes entreprises cherchent à se positionner non seulement en tant que fournisseurs de technologies, mais aussi en tant que leaders dans la recherche et développement de solutions IA.

Alphabet illustre une autre approche dans la course à l'IA, puisque l’entreprise, que beaucoup ont dit dépassée dans le domaine de l’IA par les entreprises émergentes comme Open IA, démontre sa capacité à développer ses technologies en interne avec Gemini, son modèle le plus avancé, et les investissements continus dans DeepMind (acquis pour 500 millions en 2014). Il est plus que probable que l'entreprise à l'origine d'AlphaGo, qui a surpassé les humains au jeu de go, et d'AlphaFold, qui s’est avéré capable de prédire la structure des protéines, cesse d’être au premier rang de l’innovation en matière d’IA. Si quelque chose devait brider la domination de Google, ce serait moins OpenAI que les procédures anti-trust de l’administration américaine.

L’exemple d’Amazon est également patent à cet égard : alors que l’entreprise semblait en retard dans la course à l'IA, elle s’est largement rattrapée avec une stratégie ambitieuse qui lui a permis d’annoncer, fin 2024, des solutions d'IA générative allant du traitement de texte à la génération d'images et de vidéos, visant principalement les applications d'entreprise, avec des arguments très forts en termes de prix et de performances. Parallèlement, Meta a pivoté vers l'IA avec une approche open source, en espérant combler son retard par cette approche originale censée favoriser l’émergence d’un écosystème qui stimulerait adoption et innovation.

Chacun de ces grands noms de la tech a une gigantesque clientèle qui sera incitée à utiliser leurs outils IA plutôt que ceux d’entreprises émergentes. Ils ont, de plus, les moyens financiers d’attirer à eux une grande partie des talents pour préserver leur avantage technologique.

Cependant, l'investissement dans ces entreprises comporte des limites, puisque l'IA ne représente souvent qu'une faible part de leur chiffre d'affaires mais aussi parce que leurs valorisations sont déjà élevées, ce qui limite le potentiel de hausse.

Voici quelques ETFs qui regroupent ces mastodontes de la technologie :

À l'échelle asiatique, des entreprises comme Alibaba et Baidu constituent des alternatives intéressantes. Alibaba, via Ant Group et ses services cloud, investit massivement dans l'IA, tandis que Baidu se concentre sur le développement de ses propres modèles d'IA, notamment dans les domaines de la voiture autonome et de la reconnaissance vocale.

Au-delà des semi-conducteurs : les infrastructures critiques

Si les fabricants de puces captent l'attention des médias, l'infrastructure nécessaire au déploiement de l'IA s'étend bien au-delà des semiconducteurs. Les centres de données, dont la demande explose sous la pression des modèles d'IA toujours plus gourmands en ressources, deviennent un segment d'investissement stratégique. Des entreprises dominantes comme Amazon, Oracle, ou Alibaba pour le marché du chinois du cloud, mais aussi Digital Ocean ou OVH comme alternatives à ces géants du cloud. En complément, des spécialistes comme Arista Networks se concentrent sur les infrastructures réseau critiques nécessaires au traitement des données massives générées par l'IA.

Les éditeurs de logiciel IA, des pure players intéressants

Au-delà des infrastructures physiques, l'écosystème logiciel de l'IA se développe rapidement. Les entreprises traditionnelles qui réussissent leur transition numérique grâce à l'IA représentent une source d'opportunités d'investissement croissantes. Mais surtout, ces entreprises qui les aident à franchir le cap constituent des relais de croissance assez probables parce qu’elles vont bénéficier de l'adoption croissante de l'IA dans les processus métier. Des entreprises comme C3.ai proposent ainsi des solutions pour les entreprises configurables selon le secteur : de la détection des fraudes à l'optimisation des chaînes d'approvisionnement. NICE Ltd, moins connue mais en forte croissance, se spécialise dans les solutions de conformité et d'interaction client basées sur l'IA. Des sociétés de conseil comme Accenture et Capgemini, qui aident de grandes entreprises à intégrer ces nouvelles technologies.                                                    

Les applications émergentes : la promesse de la robotique avancée

Si l’IA agentique, soit les bots perfectionnés censés gérer des successions de tâches pour atteindre un objectif fixé, fait beaucoup de bruit médiatique, une application particulière qui pourrait vite marquer un changement est l’IA robotique. La robotique avancée représente l'une des applications les plus tangibles de l'IA puisque les progrès effectués en mécanique ont rencontré les progrès réalisés par les LLMs pour produire des résultats significatifs.

Dans le secteur médical, Intuitive Surgical, avec son système Da Vinci, illustre parfaitement l'intégration de l'intelligence artificielle, puisque, grâce à cette technologie, les chirurgiens peuvent réaliser des opérations avec une précision accrue tout en minimisant le traumatisme pour le patient. Avec plus de 10 millions d'interventions réalisées, l'entreprise démontre la maturité de cette convergence entre robotique et intelligence artificielle.

Dans le domaine industriel, des entreprises comme ABB et Fanuc sont à la pointe de la création de robots collaboratifs (cobots) capables d'apprendre, de travailler aux côtés des humains dans des environnements de fabrication et de s'adapter à leur environnement. Les algorithmes d'apprentissage leur permettent d'optimiser leurs trajectoires, de détecter des anomalies et même d'anticiper les besoins de maintenance.

Dans le domaine agricole, John Deere déploie des tracteurs autonomes guidés par l'IA, capables non seulement de naviguer seuls mais aussi d'analyser en temps réel l'état des cultures grâce à des capteurs sophistiqués. Des start-ups développent des robots cueilleurs utilisant le deep learning pour identifier le degré de maturité des fruits et les manipuler avec la délicatesse nécessaire. Cette agriculture de précision promet des gains significatifs en productivité tout en réduisant l'impact environnemental.

Dans le domaine logistique, des entrepôts entièrement automatisés, gérés par des systèmes d'IA, sont en train de redéfinir la chaîne d'approvisionnement. Ces systèmes permettent une gestion efficace des stocks et une réduction des coûts opérationnels.

Dans le domaine des infrastructures, des robots autonomes équipés de systèmes de vision par IA inspectent désormais les pipelines, les éoliennes ou les ponts, détectant des anomalies invisibles à l'œil humain.

Investir dans l'IA requiert donc une approche équilibrée et réfléchie. Si des entreprises comme Nvidia construisent les fondations d’un secteur d'investissement lucratif, l'avenir pourrait bien appartenir aux entreprises qui réussissent à intégrer efficacement l'IA dans leurs opérations. Il est donc essentiel d'adopter une stratégie diversifiée qui combine des entreprises de haute technologie, celles en pleine transformation et les fournisseurs d'infrastructure critique.